Современные методы оценки факторов формирования и развития бенчмаркинга

ного хозяйства должны быть взвешенными, поддерживающими стратегические целевые установки функционирования государства. Резервирование должно быть представлено как инструмент макроэкономического воздействия на экономику страны.

Литература:

1. Федеральный закон от 29.12.1994 № 79-ФЗ (ред. от 02.02.2006) «О государственном материальном резерве».

2. Постановление Правительства РФ от 23.07.2004 № 373 «Об утверждении положения о Федеральном агентстве по государственным резервам».

3. Кирюхин А.В. Управление развитием государственного резерва в современной экономической системе. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. - М., 2006.

4. Матросова Г.И. Стратегия формирования государственного резерва топливно-энергетического сырья региона в современных экономических условиях. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук. - М., 2007

5. Федеральный закон от 26.04.2007 № 63-Ф3; изменения, вносимые в Бюджетный кодекс РФ с 1.01.2008 года.

6. Федеральный закон от 26.03.1998 № 41-ФЗ (ред. от 18.07.2005) «О драгоценных металлах и драгоценных камнях».

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ФАКТОРОВ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ БЕНЧМАРКИНГА

Стреха А.А., к.э.н.

Нуштаев А.И., аспирант ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ»

В статье проанализированы методы и модели формирования и развития бенчмаркинга в рамках реинжиниринга бизнес-процессов, показаны направления формирования клиентской бизнес-аналитики, раскрыты потенциальные факторы ценности клиента, на конкретных примерах показаны возможности использования методов анализа клиентской базы.

Ключевые слова: предприятие, бенчмаркинг, фактор, реинжиниринг, клиент, анализ, метод.

MODERN METHODS OF ASSESMENT OF GENESIS AND DEVELOPMENT FACTORS OF BENCHMARKING

Strekha A, candidate of economic sciences Nushtaev A., post-graduate student «STANDARTINFORM»

The article analyzes methods and models of genesis and development of benchmarking in the framework of reengineering of business processes, reveals directions for creation of customer business analysis, examines potential customer value factors as well as shows options for application of methods of analysis of a customer database using particular examples.

Keywords: enterprise, benchmarking, factor, reengineering, client, analysis, method.

В общем случае торговые организации существенным образом зависят от своих потребителей и поэтому должны понимать их текущие и будущие потребности, выполнять их требования и стремиться превзойти их ожидания. Ожидания клиентов связаны не только с качеством продукции, но и с ценой, условиями поставки, сервисом и обслуживанием при использовании продукции. Стандарт ИСО 9004: 2000 ориентирует на осознание различных потребностей и ожиданий потребителей, которые важны для принятия решений о приобретении продукции. Необходимо обеспечить сбалансированный подход к запросам потребителей и потребностям других сторон (акционеров, поставщиков, регионов, общества в целом и др.), заинтересованных в результатах деятельности организации. Прибыльность и рост компании на рынке обеспечивается применением стратегий ориентации на удовлетворение клиента и выполнения требований стандартов и регламентов при осуществлении бизнес-процессов.

Желаемый результат достигается эффективнее, когда деятельностью и соответствующими ресурсами управляют как процессом. Систематическое выявление и менеджмент процессов, реализуемых в организации, и их взаимосвязей понимаются в стандартах ИСО 9000 как «процессный подход» [1]. Этому подходу соответствует процессный бенчмаркинг, заключающийся в поиске организаций, достижения которых в той или иной интересующей области наиболее высоки, с целью их подробного исследования. При детальном изучении лучших процессов происходит ознакомление с механизмом функционирования исследуемого процесса [2, c. 61].

В ходе процессного бенчмаркинга производится поиск наиболее успешных хозяйственных решений на примере компании-партнера, а также факторов, позволяющих улучшить бизнес-процессы. Вице-президент компании Xerox Paul Allaire отмечал: «Если у Вас есть процессы, которые контролируются, Вы можете быть уверены, что Ваша организация работает» [3, p. 61]. С этой точки зрения маркетинг, в лице его функции бенчмаркинга, является в настоящее время наименее управляемой и наименее контролируемой функцией компании. При этом изучается как структура процесса, так и средства его оптимизации. Порой процессный бенчмаркинг стано-

вится предварительной стадией реинжиниринга, в ходе которого возможна радикальная реструктуризация бизнес-процесса. Компании следует постоянно стремиться к улучшению результативности и эффективности процессов, а не ожидать появления проблемы, чтобы выявить возможности улучшения.

Ряд организаций реинжиниринг бизнес-процессов (РБП) проводят ежегодно или с какой-либо периодичностью с целью совершенствования деятельности компании. Одним из направлений РБП является упрощение процессов (процедура ESIA), предполагающее:

а) Exclude - исключить излишки в производственных процессах (простои, хранение, дефекты и ошибки, дублирование и т.п.);

б) Simplify - упростить (процессы, технологии, конструкции, регламенты и т.п.);

в) Integrate - интегрировать, объединить (операции, задания, группы, поставщиков, потребителей и т.д.);

г) Automatize - автоматизировать (сбор, передачу, анализ данных, трудоемкие операции, рассылки и т.п.).

Эти процедуры желательно применять именно в указанном порядке. По своей сути, РБП - это фундаментальное переосмысление и радикальная модификация бизнес-процессов для достижения перелома в работе по совершенствованию в критических текущих показателях, таких как затраты, качество, обслуживание и скорость [4]. Основные области, в которых применены эти действия, представлены в виде таблице 1.

Применение реинжиниринга строится, учитывая целевой характер бизнес-процессов и ориентацию на потребности обслуживаемых бизнесом клиентов, т.е. тех лиц внутри или за пределами организации, которые являются получателями результатов различных процессов деятельности компании.

Поскольку при реинжиниринге приходится существенно изменять процессы деятельности и, следовательно, выходить за рамки функционального принципа построения подразделений, то это сопровождается столь же радикальными переменами в построении и характере подразделений, осуществлявших прежние бизнес-процессы. При реинжиниринге фактически пересматривается модель бизнеса, так как появляются новые способы деятельности предпри-

Таблица 1. Области систематического реинжиниринга

Исключить Упростить Объединить Автоматизировать

Простои Процедуры Группы Трудоемкую работу

Перевозки Взаимодействие Потребителей Неприятную работу

Обработку Технологии Поставщиков Сбор данных

Хранение Проблемные области Передачу данных

Дефекты и ошибки Поток Анализ данных

Дублирование Процессы

Переформирование

Проверки

Переделки

Рис. 1. Модели организации бенчмаркинга

ятия. Проводимое с этой целью моделирование бизнес-процессов позволяет временно абстрагироваться от структуры предприятия и сосредоточиться на выполнении его основных функций.

Существует несколько моделей проведения бенчмаркинга своей организации с учетом связей с другими организациями. Самые распространенные модели бенчмаркинга с учетом организационных связей показаны на рис. 1 [5, с. 109].

Первая модель соответствует ситуации, когда одна организация начинает бенчмаркинг с участием нескольких других организаций. Происходит сравнение одной организации с несколькими другими организациями. Факт совместного бенчмаркинга нескольких организаций, которые заведомо договариваются об этом, отражен в модели 2 (сравнение в группе). Этот подход обычно дает наилучший результат. 3-я модель (анонимного сравнения), которая в последнее время используется редко, использует посредника. В роли посредника обычно выступает консультант, который собирает данные, анализирует их, а затем передает результаты анализа организациям, которые предоставили свои данные. Недостатком этой модели является то, что своими глазами не удается увидеть лучшие технологии в деле, которые потом можно было бы реализовать у себя. Поэтому третья модель используется для бенчмаркинга показателей (оценочных характеристик).

Бенчмаркинг в значительной степени ускоряет технологические прорывы, что показано в таблице 2, причем содержание сфер применения новых технологий распространяется действительно очень быстро, делая нашу жизнь более насыщенной, т.к. вне зависимости от своего места пребывания человек получает те же объемы информации, технологии, что и жители центрального региона.

Наиболее важный шаг - это выбор партнеров для бенчмаркин-

га. Здесь необходимо руководствоваться сформулированным перечнем критериев для выбора идеального партнера для бенчмаркинга. Типовые вопросы, которые можно включить в такие критерии следующие: а) географическое положение; б) размер компании; в) технологии и рынки сбыта; г) отрасль хозяйства; д) структура и организация процесса.

Этот список можно продолжить, но главное, чтобы он не был чрезвычайно большим, но и совсем маленьким. Источниками поиска выступают СМИ, Интернет, специализированные издания, анонсы специализированных выставок и т.д.

Информацию для бенчмаркинга получают на трех уровнях: на уровне показателей, уровне практики и на уровне возможностей. Уровень показателей - это индикатор того, насколько хорошо предприятие организовало свой бизнес-процесс. Для этого выбираются группы показателей, по которым проводят сравнение между выбранными предприятиями. Но мало ориентироваться на показатели, надо еще понимать и то, за счет чего эти показатели получены, т.е. какова практика (организация) всех звеньев предприятия.

Следует отметить, что, используя результаты бенчмаркинга, можно в значительной мере ограничить аналитическую деятельность реинжиниринговой команды рамками того, что уже сделано в отрасли. В этом случае бенчмаркинг является средством только догнать конкурента, а не резко вырваться вперед, для чего необходимы инновационные шаги и процедуры. Бенчмаркинг позволяет обогатить реинжиниринг идеями, особенно в случае, когда в качестве образцов рассматриваются компании других отраслей.

В настоящее время отечественная бизнес-среда проходит очередной этап преобразований, характеризуемый более напряженным экономическим климатом, растущей глобализацией, конкурентной

Таблица 2. Прорывы, возникающие благодаря использованию бенчмаркинга

Проблема По сравнению с чем

Оформление платежей в банке (очереди, ограниченное время работы) On-line банковские операции

Заказ и покупка билетов (самолет, театр и т.д.) Интернет торговля этими услугами круглосуточно

Приобретение современной техники, книг и др. товаров в любом городе или населенном пункте Интернет - магазины

Чтение научно-периодической литературы и книг Электронные библиотеки, в том числе и центральные ЦГБ, ГПНТБ

Получение образования, заочное обучение Сайты дистанционного обучения

борьбой за крупных клиентов, сокращением управленческих расходов и другими факторами. Названные тенденции сказываются на конкурентной среде следующим образом:

- обострением борьбы за выгодных клиентов;

- формированием более требовательных потребителей, обладающих более широким выбором, в том числе и за счет применения Интернет - поиска;

- появлением новых каналов привлечения и обслуживания клиентов, изменения самого качества обслуживания за счет комплексных предложений.

Бенчмаркинг, как отмечалось, должен быть постоянным процессом, нацеленным на повышение конкурентных преимуществ компании. Сфера применения бенчмаркинга, помимо разработки стратегии управления предприятием, лежит в изучении покупателей, их запросов и требований к покупаемой продукции. Для поступательного развития бизнеса необходимо своевременно улавливать тенденции рынка, прогнозировать, какие продукты, услуги, каналы вызовут наибольший интерес в будущем. Любой бизнес-инжиниринг производится на базе применения современных программных продуктов, средств автоматизации, охватывая при этом и вопросы бенчмаркингового анализа.

Под бизнес-инжинирингом будем понимать комплексное проектирование взаимосвязанных бизнес-процессов и бизнес-структур, обеспечивающее оптимальную и постоянную адаптацию бизнес-системы к изменениям во внешней среде, и направленное на достижение основополагающих целей бизнеса в существующих условиях окружающей среды.

Одной из задач моделирования бизнес-среды является обработка информации о заказчиках (клиентах) с целью выявления, привлечения и сохранения наиболее выгодных из них. Это позволяет глубже понять свое состояние, чтобы затем наметить пути дальнейшего развития. Основные направления формирования клиентской аналитики представлены на рис. 2.

Маркетинг взаимоотношений, как отмечалось выше, обеспечивает для клиента дополнительные выгодные для него условия в виде любого полезного эффекта (стоимости, услуг обслуживания и т.п.). Аналитика используется и для оценки прибыльности каждого клиента, расчета возможности его ухода к конкурентам в течение определенного времени. На основании подобной информации компания может разработать целевую стратегию удержания клиентов. Чтобы добиться конкурентных преимуществ, компаниям необходимо эффективно использовать информацию для повышения качества обслуживания как существующих, так и потенциальных клиентов.

Современная теория ценности клиента разделяет «ценность для клиента» и «ценность от клиента». Ценность для клиента составляют характеристики товара (функциональные, эмоциональные, стоимостные, внешние), а ценность от клиента включает такие факторы, как оборот от клиента, рекомендации для потенциальных клиентов, успех на рынке, стратегические преимущества.

В маркетинге взаимоотношений повышение прибыльности использования ресурсов следует осуществлять на основе определения ценности сегмента или отдельного потребителя. Следовательно, ценность клиентской базы может быть определена как сумма ценности всех взаимоотношений с потребителями предприятия в денежном эквиваленте. В настоящее время разработано достаточно большое количество моделей оценки ценности клиенткой базы компании. Для всесторонней оценки клиента целесообразно учитывать такие факторы, которые косвенным путем могут повлиять на финансовый успех предприятия в будущем (см. рис. 3).

Потенциалом доходов клиента является текущий вклад конкретного клиента в достижение предприятием коммерческого успеха. Получаемый в результате продаж размер оборота является основным показателем ценности клиента. К издержкам можно отнести затраты на привлечение клиентов, за укрепление с ним отношений, когда отдельные сделки с ним могут быть и убыточными. Информационный потенциал клиента заключается в той информации, которой делится клиент. Это могут быть данные об объектах клиента, в которых определенную роль сыграла данная компания (например, на этапе их комплектации, обслуживания и т.д.), которые в дальнейшем могут стать визитной карточкой данного предприятия, т.е. своеобразным портфолио компании. Креативное расширение деловых связей за счет кросс-продаж, положительных отзывов о компании позволяет расширять доходность клиента, экономить на издержках.

Интегрирование клиента в непосредственный процесс создания новой стоимости обычно рассматривается в качестве определяющего фактора оптимального использования ресурсного потенциала [6]. При этом клиент зачастую опосредованно выступает в качестве активного агента по продвижению продукции (кооперационный потенциал). Он также может быть информирован о внутренних процессах, что дает возможность участвовать в работе предприятия как полноценного его сотрудника. Глубина интегрирования клиента, помимо возможного снижения издержек, также влечет за собой снижение неуверенности и разногласий, расширение рынка продаж, повышение качества продукции.

Синергетический потенциал охватывает все формы взаимодействия с постоянным кругом покупателей, в рамках которых клиент

Рис. 2. Основные направления формирования клиентской аналитики

Рис. 3. Потенциальные факторы ценности клиента

- активно или пассивно - обусловливает необходимость совершения ответных действий. Синергетические эффекты возникают при увеличении размеров предприятия или количества клиентов благодаря возможности снижения затрат в различных сферах его деятельности. Если предприятию удается расширить или закрепить отношения с клиентом, перевести его, например, в новую категорию за счет активизации взаимодействия с ним, то можно говорить о росте синергетического потенциала.

Основываясь на идеях М. Портера, который рассматривал бизнес-систему как цепочку создания ценностей [7, с. 112], выделим отдельные звенья, как отношения между компанией (фирмой) и соответствующим клиентом (см. рис. 4). Налаженные взаимоотношения, например, между фирмой 1 и клиентом 1.2 в условиях партнерских отношений между фирмами 1 и 2 могут быть переданы, и клиент 1.2 может строить свои отношения с фирмой 2 на таких же условиях, на каких он взаимодействовал с фирмой 1. Это может быть единый уровень скидок или их категория, совместное сервисное обслуживание клиентские базы, проекты (авиаперевозчик -прокат автомобилей и другие).

Анализ клиентской базы позволяет в первую очередь выявить группы клиентов с различной степенью прибыльности. Одновременно он дает ответы и на другие важные вопросы:

каковы характеристики клиентов;

каковы особенности их поведения;

какие продукты и услуги предпочитает клиент;

как клиент реагирует на различные маркетинговые акции;

какие клиенты и почему покидают компанию [8, с. 273];

каково влияние технической компетенции компании на привязанность клиентов.

Выделяют два основных вида анализа клиентской базы (КБ): описательный и прогнозный. Описательный подход заключается в исследовании прошлого и настоящего, моделей поведения и действий клиента. При этом используется сегментация и кластеризация для группировки клиентов по легко различимым и независимым признакам. Некоторые компании используют понятие «цен-

ность кластера» для построения маркетинговой активности на основании текущей или потенциальной ценности соответствующей группы клиентов [9].

Прогнозный анализ используется для прогнозирования будущего поведения клиента. Наиболее распространены модели, выявляющие зависимость одного целевого фактора от набора входных параметров для выявления тех и них, которые влияют на целевой показатель в наибольшей степени. Модели CHAID или CART создают деревья решений по наиболее информативным атрибутам. Высокая точности прогноза на большинстве видах данных, а также легкость понимания результата, формулируемого в виде последовательностей условий и результата прогноза, делают эти методы наиболее популярными. Примером может служить ветка дерева решений, сформулированная как «если возраст между 25 и 40, наличие автомобиля, профессия финансовый аналитик, то можно выдавать кредит с минимальным риском не возврата».

Модели прогнозирования могут использоваться для предсказания реакции на целевое направленное предложение, при выработке маркетинговых программ. Они позволяют определить ценность клиентов в долгосрочной перспективе; выделить клиентов, наиболее склонных к покупке определенных продуктов.

К описательным методам анализа КБ относятся: АВС-анализ, XYZ-анализ, интегрированный АВС-XYZ - анализ, RFM-анализ, многофакторные модели анализа.

Классический АВС-анализ заключается в распределении клиентов по категориям в зависимости от размера их оборота, прибыли или другого показателя и включает следующие этапы:

1) определение поступлений от каждого из клиентов за отчетный период;

2) определение доли каждого клиента в общей сумме поступлений;

3) распределение клиентов в порядке убывания по доле финансовых поступлений;

4) определение компаний, которые попадают в категорию А, В и С. Например, в соотношении 50:30:20 (см. таблицу 3);

Рис. 4. Схема образования совместных отношений-звеньев Таблица 3. Распределение клиентов по валовой выручке

Компания Куммуля-тивная доля клиентов, % Оборот, млн. руб. Доля оборота, % Куммулятив-ная доля оборота,% Категория

АСК - сигнал 10 1825 27,9 27,9 А

Аркатель 20 1545 23,6 51,5 А

ВЕЛОН 30 1242 19 70,5 А

Гинта М 50 947 14,5 85 В

АБ "Остоженка" 40 478 7,3 92,3 В

ПФКТОМ 60 374 5,7 98 С

Рубеж 92 70 77 1,2 99,2 С

Баблумян Е. ИП 80 24,5 0,4 99,6 С

Крок 90 17 0,3 99,8 С

Е + К Девелопмент 100 12 0,2 100 С

Итого 6541,5 100 100

Таблица 4. Результаты АВС-анализа

Группа Объем продаж млн. руб. Доля оборота Кол-во клиентов Доля, %

A 4612 70,5 3 30

В 1425 21,8 2 20

С 504,5 7,7 5 50

Итого 6541,5 100 10 100

Таблица 5. Результаты XYZ - анализа клиентской группы

Обо- рот, млн. руб. Распределение по периодам

Компания 1 период 2 период 3 период 4 период X О Груп- па

АСК - сигнал, ООО 1825 445 420 465 495 456,25 0,06021 X

Аркатель, ООО 1545 355 375 390 425 386,25 0,06624 X

ВЕЛОН, ЗАО 1242 285 290 345 322 310,5 0,07877 X

Гинта М, ООО 947 267 280 255 145 236,75 0,22684 Z

АБ "Остоженка", ООО 478 132 118 96 135 120,25 0,12807 У

ПФКТОМ 374 82 100 95 97 93,5 0,07351 X

Рубеж 92, ООО 77 15 21 19 22 19,25 0,13927 У

Баблумян Е. ИП 24,5 6,5 5,0 6,0 7,0 6,125 0,12073 У

Крок, ООО 17 4,0 4,0 6,0 3,0 4,25 0,25640 Z

Е + К Девелопмент 12 2,0 4,0 1,0 5,0 3 0,52704 Z

Таблица б. Результаты XYZ - анализа

Категория Количество клиентов Доля, %

X 4 40

У 3 30

Z 3 30

Итого 100

5) распределение клиентов по группам (см. таблицу 4);

6) анализ причин, по которым компания работает с клиентами группы В и С;

7) разработка предложений по итогам исследований.

Из анализа компаний (клиентов) видно, что 70,5% продаж приходится на клиентов группы А, что в данном примере составляет 30% (см. таблицу 4). 21,8% продаж приносят клиенты группы В. Наиболее многочисленная группа С приносит 7,7%. Следовательно, основу КБ составляют клиенты группы А, приносящие наиболее весомый вклад в выручку компании.

Результаты АВС-анализа во многом определяются выбором способа группирования данных (в процентном отношении), периода анализа, динамики продажи конкретным менеджером. Особого внимания требуют периоды с большой динамикой в изменении курса валют, что отражается в доходе компании.

Чтобы понять динамику параметров, АВС-анализ надо проводить систематически для заданного набора продаваемых продуктов компании, сравнивая показатели отчетного периода с базовым.

Итоги продаж - это только результат, а причины того, как он был достигнут, могут быть раскрыты только путем индивидуального анализа взаимоотношений с каждым конкретным клиентом.

АВС-анализ практически не учитывает стабильность бизнес-процессов, куда относится, например, прогнозирование поведения различных групп покупателей, изменения уровня потребления тех или иных ресурсов. Для исследования подобных ситуаций приме-

няют также основанный на принципе Парето ХГ^-анализ.

Основная идея ХУ7-анализа состоит в группировании объектов по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации).

Формулы для расчета следующие:

а

и = ~ ;

X

и

i=1

x =

n

I*

J=1____,

n

где Xi - значение параметра в i-ый период; x - среднее значение параметра;

(J - среднеквадратическое отклонение; U - коэффициент вариации, характеризуемый в данном подходе отклонением анализируемого показателя от среднеарифметического значения; n - количество значений в статистическом ряде.

В таблице 5 представлен вариант XYZ - анализа клиентов компании.

Расчеты осуществлены на основе электронных таблиц Excel с привлечением встроенных функций, в частности, для коэффициента вариации это =СТАНДОТКЛОНП(С4^4)Ю4. Суммарные результаты для данного количества клиентов представлены в таблице 6.

Таблица 7. Результаты XYZ - анализа отношений с клиентами

Компания Частота покупок Рентаб. клиента Широта ассорт. Способ доставки * и Группа X О Группа

0,35 0,3 0,2 0,15

ТД "Мир" 45 15,8 40 12 43 8,6 37 5,6 41,3 0,073 X 10,5 0,363 У

СЦ «СОК» 49 17,2 35 11 48 9,6 35 5,3 41,8 0,162 X 10,6 0,401 У

ЗАО "СТК" 35 12,3 38 11 39 7,8 28 4,2 35,0 0,123 X 8,9 0,358 У

ТК "Люкс" 37 13,0 42 13 33 6,6 29 4,4 35,3 0,137 X 9,1 0,410 У

НИИ ЛКП 24 8,4 27 8 35 7 21 3,2 26,8 0,195 У 6,7 0,314 У

ООО "Мир" 35 12,3 19 6 27 5,4 18 2,7 24,8 0,278 Z 6,5 0,539 Z

ИП Котов 18 6,3 25 8 38 7,6 27 4,1 27,0 0,266 Z 6,4 0,225 X

ч/л Шалов 26 9,1 14 4 23 4,6 18 2,7 20,3 0,227 У 5,2 0,464 Z

ч/л Валле 14 4,9 28 8 19 3,8 19 2,9 20,0 0,252 Z 5,0 0,421 Z

СТ "МАС" 7 2,5 15 5 17 3,4 9 1,4 12,0 0,344 Z 2,9 0,398 У

2

n

Кроме классификации по объемам с оборота, целесообразно использовать и другие признаки, характеризующие отношения с клиентами. Это может быть выбрана частота закупок, рентабельность клиента для компании, широта ассортимента, способы доставки товара. Расчет осуществляется по выражениям (1) для величин баллов, которые присваиваются каждому клиенту. В данном примере максимальный балл составляет 50 (см. таблицу 7).

Следует отметить, что метод чувствителен к выбору весовых коэффициентов при ранжировании клиентов с учетом совокупности факторов сравнения (в таблице 7 результаты «весового» анализа выделены жирным шрифтом). Это приводит к существенному изменению коэффициентов вариации и, как следствие, к изменению результатов группирования. Отдельного исследования требует анализ влияния выбора весовых коэффициентов и величины интервалов группирования по Парето.

Группирование по категориям X 7 и 2 производится следующим образом. Группу X составляют клиенты, характеризующиеся стабильной величиной закупок (потребления), с колебаниями показателей от 5 до 10%. Это постоянные клиенты, которые считают данную компанию своим основным поставщиком. Группа 7 - это клиенты, подверженные некоторым тенденциям, например, сезонным колебаниям. Они менее регулярно совершают покупки, но являются надежными приверженцами данной компании, с колебаниями показателей от 10% до 45-50%. Может оказаться, что данных клиентов что-то не устраивает в данной компании, либо цена, либо отсутствие товара, поэтому они ищут его на стороне. Работа с данной группой клиентов наиболее плодотворно сказывается, если удается выяснить причины нерегулярных закупок и во время перестроиться. Группа 2 - это клиенты с показателями, колебания которых более 50%, точность прогнозирования для которых невысокая,

хотя могут и «выстреливать» хорошие заказы, но статистически редко. Возможно, клиенты группы Z рассматривают данную компанию как последнюю точку, в которой уже докупают недостающий им товар (при комплексной поставке оборудования). Продуктивность дальнейшего сотрудничества с такими клиентами определятся выяснением причин сложившейся ситуации.

Литература:

1. ГОСТ Р ИСО 9000-2008. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. [Электрон. ресурс]: http:// www.6pl.ru/gost/Giso_9000-2008.htm

2. Воеводина Н.А., Кулагина А.В., Логинова Е.Ю., Толберг В.Б. Бенчмаркинг - инструмент развития конкурентных преимуществ. - М.: ЛА «Научная книга», 2009. - 117 с.

3. Mroz R., Grooze M. Value Acceleration: The Secrets to Building an Unbeatable Competitive Advantage. - Elevate, 2007. - 176 p.

4. Ковалев Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий: подходы, методы, средства. [Электрон. ресурс]: http:// www.interface.ru/

5. Андерсен Б. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования: Пер. с англ. / Науч. ред. Ю.П. Адлер. - М.: РИА «Стандарты и качество», 2003. - 272 с.

6. Акулич И.Л., Ланге Ш. Формирование ценности клиента [Электрон. ресурс]: http://referent.mubint.ru/8/5248

7. Портер М. Конкуренция: Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2006.

8. Ойнер О.К. Управление результативностью маркетинга: Учебник для магистров. - М.: Издательство «Юрайт», 2012. - 343 с.

9. Использование интеллектуального анализа данных в системах управления взаимоотношений с клиентами (CRM). [Электрон. ресурс]: http://www.businessdataanalytics.ru/

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СООТВЕТСТВИЯ ХАРАКТЕРИСТИК КОСМИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫМ ТРЕБОВАНИЯМ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

Ахмедханов М.Р., аспирант Московского университета имени С.Ю. Витте

В статье описан подход к прогнозированию степени соответствия технического уровня космических средств предъявляемым требованиям, которые могут изменяться во времени. На основе использования модели нечеткого регрессионного анализа вычисляются прогнозные оценки степени отставания технического уровня космических средств от развивающихся требований. Предусматривается возможность оценивания нечеткого интервала времени, когда отставание характеристик космических средств от передового уровня достигнет неприемлемой величины.

Ключевые слова: космическое средство, информационная услуга, модель, регрессия, прогноз.

FORECASTING COMPLIANCE OF CHARACTERISTICS OF SPACE TOOLS WITH IMPOSED REQUIREMENTS BASED ON APPLICATION OF FUZZY REGRESSION MODEL

Akhmedhanov M., the post-graduate student at S.U. Vitte Moscow University

The article describes an approach to forecasting the degree of compliance of technological level of space tools to time-varying imposed requirements. Forecasted estimations of the degree of lagging in technological level of space tools from the developing requirements are computed based on application offuzzy regression analysis model. An option to estimate fuzzy time period, when the lagging of characteristics of space tools from the vanguard level reached unacceptable value, is provided.

Keywords: space tool, information service, model, regression, forecast.

Как показывает мировая практика, наиболее перспективной тенденцией развития в области оказания информационных услуг является возрастающее применение наземных и орбитальных космических средств (КСр). Анализ показывает, что наблюдается постоянное и достаточно динамичное изменение технических требований к КСр вследствие появления новых разработок и технологий. Это определяет особенности формирования границ продолжительности жизненного цикла КСр, когда возможность дальнейшей эксплуатации технических систем ограничивается из-за отставания их технического уровня от развивающихся потребностей в качестве услуг, предоставляемых потребителю. В этом случае можно говорить о том, что наступает предельное состояние по критерию морального старения. Следовательно, прогнозирование моральной долговечности (морального остаточного ресурса) непосредственно должно быть связано с оцениванием динамики совершенствования требований к характеристикам технических систем и их составных частей, определением устойчивых тенденций в отставании их от передового уровня и предсказании момента либо интервала времени, когда это отставание станет неприемлемым для пользователя.

В ряде случаев единственной информацией для прогнозирования морального старения являются сведения, получаемые от небольшого числа наиболее квалифицированных специалистов - экспертов в рассматриваемой предметной области. Причем сведения эти по форме своего выражения неизбежно имеют неопределенный (нечеткий, размытый) вид. Например, в виде высказываний типа: «Примерно через