Повышение качества инклюзивных бизнес-моделей производственно-сбытовых структур

УДК 338

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ИНКЛЮЗИВНЫХ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННО-СБЫТОВЫХ СТРУКТУР

Ломакин М.И., д.э.н., профессор, заместитель Генерального директора по науке Федерального государственного унитарного предприятия «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия» (ФГУП

«СТАНДАРТИФОРМ»)

Оганян В.С., соискатель Федерального государственного унитарного предприятия «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия»

В статье рассмотрены вопросы формирования и развития инклюзивных бизнес-моделей производства и продажи товаров народного потребления. Предложено материальное стимулирование лояльных клиентов с помощью системы скидок. Разработана модель анализа и оптимизации размера скидки.

Ключевые слова: анализ, оптимизация, скидки, промоутер, инклюзивная бизнес-модель, качество.

IMPROVING THE QUALITY OFINCLUSIVE BUSINESS MODELS OF PRODUCTION

AND MARKETING STRUCTURES

Lomakin M., Ph.D., Doctor of Economic Sciences, Professor, Deputy Director for Science of the Federal State Unitary Enterprise «Russian

Scientific and Technical Information Center for Standardization, Metrology and Conformity Assessment» (FSUE «STANDARTIFORM») Ohanian V., the applicant of the Federal State Unitary Enterprise «Russian Scientific and Technical Information Center for Standardization,

Metrology and Conformity Assessment»

The article deals with construction and development of inclusive business models of production andsale of consumer goods. Financial incentives offered to loyal customers through a system of discounts. The model of analysis and optimization of the size of the discount.

Keywords: analysis, optimization, discounts, promoter, inclusive business models, quality.

В настоящее время проблема совершенствования методов и механизмов интеграции и гибкой реструктуризации научно-исследовательских, производственных и сбытовых организаций в процессе производства и реализации товаров народного потребления приобрела особую актуальность, определяемую целым рядом факторов, среди которых можно выделить как глобальные, так и характерные для России.

К глобальным факторам можно отнести следующие:

- ускорение научно-технического прогресса, инициировавшее повышение возможностей производства различных товаров народного потребления в небольших объемах, с гибкой подстройкой качества под изменяемые запросы, с умеренными накладными расходами и возможностью широкой кооперации в рамках «глобальных микроструктур» [1-2];

- новый уровень клиентских запросов к индивидуализации характеристик приобретаемых товаров, а также непрерывное возрастание роли «расширенных показателей качества», включающих в себя как возможность интеграции в сложные продуктово-сервисные экосистемы [3], так и различные имиджевые аспекты: социальные, ментальные и этические;

- широкое распространение Интернет-торговли [4], в том числе реализующей парадигму «прямых поставок» продукции от производителей непосредственно клиентам с помощью универсальных логистических компаний, минуя традиционные торговые сети.

Указанные факторы влияют на ситуацию в самых разных отраслях, от сельского хозяйства до производства высокотехнологичной аудио- и видеоаппаратуры.

Помимо рассмотренных глобальных факторов, можно выделить и специфические для России:

- оформленное в последние годы доминирование крупных торговых сетей, имеющее ряд как положительных, так и отрицательных последствий для производителей и потребителей;

- сложившаяся структура баланса внешней торговли, основанная на преобладании сырьевого экспорта и подвергающая страну серьезным рискам в случае падения цен на сырье, в первую очередь, энергоносители, что уже неоднократно реализовывалось в новейшей истории;

- изменения политико-экономической и валютно-финансовой обстановки, серьезно затруднившие поставки на рынки России импортных товаров народного потребления, заострившие необходимость в ускоренном импортозамещении.

Указанные глобальные и российские факторы позволяют сделать однозначный вывод: решение давно назревшей проблемы импор-тозамещения и диверсификации структуры российского экспорта требует одновременного повышения качества функционирования и взаимодействия производителей, торговых структур и потребителей, позволяющего реализовать потенциал российской экономики в области производства конкурентных товаров народного потребления, обеспечить их беспрепятственное движение к потребителю, повысить степень клиентского доверия к показателям качества предлагаемой продукции [5-6].

Исследования показывают долговременнуютупиковость политики максимизации доходов торговой организации любой ценой и актуальность таких требований к качеству производственно-сбытовой сети, как низкий барьер для входа новых отечественных производителей, наличие единой системы контроля качества продукции и поддержания потребительского доверия, гармонизация интересов производителей, потребителей и клиентов в рамках инклюзивных бизнес-стратегий.

Эволюционно-симулятивная модель (ЭСМ) предоставления торговых скидок промоутерам, предложенная В.В. Никишкиным [7], является упрощенной и не учитывает факторы, особенно сильно влияющие на эффективность бизнеса, поставляющего товары народного потребления на рынок, а именно: затраты на рекламу; эффективность рекламы; вероятность, что потенциальный клиент станет реальным в результате воздействия рекламы. Поэтому в рамках данной статьи предлагается улучшенная ЭСМ предоставления скидок промоутерам, которая учитывает как затраты на рекламу, так и эффект, который она производит.

В соответствии с общей структурной формулировкой ЭСМ [8] предложенная нами модель имеет в качестве составляющих имитационные модели Р , ^1 и ^ 2 для расчета в статистических испытаниях общего объема покупок Fa, издержек завышения ^1 (PL,Fa) и

издержек занижения ^ 2 (PL,Fa) соответственно. Содержательно издержки завышения в рассматриваемой модели - это затраты, связанные с введением скидок для промоутеров, возникающие в случае, когда искомый оптимальный объем покупок PL оказывается больше общего достижимого объема покупок Fa. Иначе говоря, ^1 (PL,Fa) отражает затраты на скидки тем покупателям, которые, получив скидки, не стали приобретать больше товаров и чаще посещать торгующую организацию, то есть фактически не стали промоутерами. Издержки

занижения ^ 2 (PL,Fa) - это упущенная прибыль, возникающая в случае, если искомый оптимальный объем покупок PL оказывается меньше общего достижимого объема покупок Fa.

Искомый оптимальный объем покупок PL определяется из условия:

min Г max r г , ч-,-,1 PL \>,{Х2}[МЫРЬ'Ра)]]\

Издержки завышения ^' С^^' в качестве параметра содержат процент скидок, предоставляемых промоутерам к. Описываемая далее модель реализована в модуле Equilibrium инструментальной системы Decision [8]. В режиме диалога для каждого k мы можем рассчитать оптимальный объем покупок PL и соответствующую прибыль П. Таким образом, нами алгоритмически задана

зависимость: П F(k). Оптимальная ставка скидок промоутерам определяется условием:

max , ч k = F

k

Equilibrium имеет интерфейс, позволяющий в режиме диалога визуализировать зависимость П F (k ) и непосредственно по графику находить оптимальную ставку скидок промоутерам k. Зная оптимальное значение k, с помощью модели можно установить не только соответствующую прибыль П и объем продаж PL, но также и цену. Это, в свою очередь, позволяет рассчитать денежные потоки и интегральные характеристики инвестиционного проекта: CF, NPV и др.

При описании имитационных моделей Р 1 и ^ 2 воспользуемся принятыми в Equilibrium обозначениями:

- f с номером в качестве аргумента - факторы (случайных величины);

- рс номером в качестве аргумента - исходные показатели (условно-постоянных величин);

- CI с номером в качестве аргумента - расчетные показатели.

Имитационные модели Р 1 и ^ 2 учитывают следующие факторы и исходные показатели: f(1) - затраты на рекламу;

f(2) - вероятность того, что случайный клиент посетит магазин;

f(3) - средний объем покупки случайного покупателя (в натуральных единицах);

f(4) - средняя цена одной единицы купленного товара;

f(5) - вероятность, что промоутер посетит магазин;

f(6) - средний объем покупки промоутера;

f(7) - себестоимость одной штуки товара;

f(8) - эффективность рекламы (вероятность, что человек увидит рекламу и после этого пожелает посетить торговую точку или интернет-магазин);

f(9) - вероятность, что потенциальный клиент станет реальным. Кроме того, имитационные модели используют показатели:

р(1) - свободный член регрессионной зависимости вероятности превращения случайного клиента в промоутера от рекламы; р(2) - коэффициент линейной регрессионной зависимости вероятности превращения случайного клиента в промоутера от рекламы; р(3) - процент скидки на товар, предоставляемый промоутеру (k).

Обратимся к имитационной модели Р для расчета в статистических испытаниях общего объема покупок Fa. Эта модель основана на формуле:

F = a *

где:

a = f

количество клиентов, которые привлекает реклама;

у= (р()+ р(2)* р(з)/100 , ...

г \ / г \ // - зависимость доли промоутеров V от размера скидки к = р(3);

а *У

- количество промоутеров;

а *

4 ' - количество случайных покупателей;

а*(1 -V)*/2 */3

2 3 - объем покупок, сделанных случайными покупателями;

а N * /5* /6

— объем покупок, сделанных промоутерами. Имитационная модель ^ 1 для расчета в статистических испытаниях издержек завышения ^ 1 (Р^? Ра) основана на формуле:

В формуле (4)^ ^ ^ выражает цену той доли поставленного, но не проданного товара, которую могли бы купить

/>(3)/Ю0

промоутеры. Умножением этой величины на долю скидок промоутерам г 4 ' , получаем размер издержек из-за скидок.

Имитационная модельД/, для расчета в статистических издержек занижения  2 V. ' / основана на формуле:

y2{PL,Fa)i

В этой формуле т _ ПрИбыль на единицу продукции, а Р Р^ — объем продукции, которую можно было бы про-

дать дополнительно.

В совокупности (1), (3) - (5) представляют собой модифицированную модель оптимизации скидок промоутерам, которая однозначно определяет РЬ. Формулы для расчетных показателей:

' - прибыль без учета затрат на скидки промоутерам (валовая прибыль); затраты на скидки промоутерам;

¿CbY Я *> T P -  ) 5 Скидки

A) —* Главная Вставка Разметк

0 Библиотека равновесных моделей т 1 Настраиваете

618  (Ч_

1 А

Рис. 1. Форма ввода исходных данных для расчетов по модели предоставления скидок промоутерам

На рис. 1 представлен список факторов и исходных показателей. Исходная информация о факторах представлена в простейшей форме экспертных оценок предельных значений (минимального и максимального) для каждого фактора. В принципе, Equilibrium предоставляет возможность вводить исходную информацию в любой форме, а именно - в виде массива, динамического ряда, гистограммы, математического ожидания и среднего квадратического отклонения.

С помощью диалоговой процедуры: Расчет —^Зависимости —^Фактор или показатель —^Процент скидки, предоставляемой промоутеру ^min = 1 ^тах = 55 ^ Число точек, в которых выполняется расчет =10 Чистая прибыль УКубический У Нет

Чистая прибыль, тыс.р. 700 -600 -500 -400 -300 -200 -100 -

о -I---1-,—:—----.-1-1---v

1 6 12 к= 17 23 28 33 39 44 Скидки, %

— Чистая.. Тренд|

Рис. 2. Зависимость прибыли от скидок промоутерам, полученная в режиме диалога

Затраты на скидки, тыс. р. 1 400 1 200 1 ООО 800 600

400 3 200

0

1 6 12 к= 17 23 28 33 39 44 Скидки, % I---Затраты на скидки

I -Тмнд_I

Рис. 3. Зависимость затрат на скидки промоутерам от ставки процента по которой предоставляются скидки

П = F

можно в автоматизированном режиме построить зависимость 4 ' . Характерный вид графика этой зависимости, а имен-

но выпуклая вверх кривая, показан на рис. 2. Оптимальная по прибыли скидка промоутерам - это ставка, которая доставляет максимум прибыли.

На рисунке 2 это соответствует значению к = 17%. Из графика также видно, что при оптимальной скидке промоутерам оптимальная прибыль составит 600 тыс.руб. (цифры условны и предназначены только для демонстрации предлагаемого научно-методического подхода).

Выполнив диалоговую процедуру:

Сервис—Тренд—Затраты на скидки промоутерам —Кубически—^Нет

можно получить график зависимости, показанный на рис. 3. Из рис. 3 видно, что оптимальный размер затрат на скидки промоутерам, соответствующий ставке k = 17% составляет 3~270 тыс.руб. На примере рис. 3 видно, что только за счет правильного подбора ставки скидок промоутерам можно увеличить прибыль до 20%.

Предлагаемая модель достаточно проста, она может оперировать с неточной информацией, пополняемой при необходимости экспертными оценками, достаточно гибка и позволяет существенно повысить качество функционирования цепей создания ценности и продвижения товаров на рынке за счет прямых социодиректных[9] механизмов, реализующих парадигму инклюзивности бизнес-модели.

Литература:

1. Сухов А.В., Стреха А.А. Сетевая структура как основополагающее свойство организации информационных процессов в современном информационном обществе // Транспортное дело России, 2012. - № 6-2.

2. Сухов А.В., Стреха А.А. Информационные процессы в экономической деятельности как драйверы развития информационного общества // Транспортное дело России, 2012. - № 6-2.

3. Докукин А.В., Борцова Д.Э. Нормативно-управленческие резервы качества комплексных товарно-сервисных предложений на потребительском рынке // Транспортное дело России, 2012. - № 6-2.

4. Квасницкий В.Н., Стреха А.А. Совершенствование комплекса информационно-коммуникационного обеспечения ведения бизнеса как фактор получения конкурентного преимущества // Транспортное дело России, 2012. - № 6-2.

5. Коровайцев А.А., Ломакин М.И., Докукин А.В. Экономические проблемы взаимосвязи квалиметрии и метрологии на примере измерений параметров качества бытовой аудио-и аудиовизуальной техники // Мир измерений, 2014. - № 1.

6. Докукин А.В., Борцова Д.Э. Информационное обеспечение взаимодействия государства и потребителей в процессе контроля качества и безопасности продукции // Транспортное дело России, 2013. - № 1.

7. Никишкин В.В. Инновационный механизм гармонизации взаимоотношений социума и бизнеса: Дисс. докт. эконом. наук. - М., 2011.

8. Лихтенштейн В.Е., Росс Г.В. Информационные технологии в бизнесе. Применение инструментальной системы Decision в решении прикладных экономических задач. - М.: Финансы и статистика, 2008.

9. Дрогобыцкая К.С., Докукин А.В., Ершов А.С. Современные социально-информационные факторы совершенствования цепей создания ценности // Транспортное дело России, 2013. - № 4.