Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Апреля 2014 в 15:45, курсовая работа
Наша страна хоть и стремится догнать развитые страны мирового сообщества, но на данный момент это нам еще не удалось. В отличии от стран Европы, где доля малого бизнеса в ВВП достигает приблизительно 50%, сектор малого и среднего бизнеса в России развит недостаточно хорошо. (Доля малого бизнеса в ВВП РФ – 17%). Конкуренция с крупными торговыми сетями, низкая платежеспособность населения, сложная система отчетности перед уполномоченными органами усложняют жизнь небольшим организациям.
Отметим, что в отечественных условиях хозяйствования, когда конкурентная среда только формируется, анализ стратегических групп как элемент стратегического анализа зачастую может рассматриваться скорее в постановочном плане, чем инструмент, применяемый в практической деятельности.
Анализ структуры рынка (позиций на рынке) основан на таком понятии, как доля рынка. Доля рынка - процент продаж товара данного предприятия к общему объему продаж этого товара на рынке за определенный период времени. Предприятие должно следить за величиной и качеством доли. Очевидно, что если размер доли увеличивается, то увеличиваются объем продаж и доходы предприятия, однако антимонопольное законодательство определяет верхнюю величину доли рынка, закрепляемую за одним предприятием. Качество доли существенно для предприятия, когда оно не склонно к широкомасштабному вторжению на рынок и когда основная продукция предприятия «защищена» от конкуренции высоким качеством или ее уникальностью. Другими словами, величина и качество доли не есть взаимоисключающие понятия, и маленькая доля для предприятия может быть такой же привлекательной, как и большая (например, фирма «Ролс-Ройс», специализирующаяся на выпуске дорогих, комфортабельных, престижных автомобилей). Внутри диверсифицированного предприятия чаще всего какой-то продукт имеет высокую долю на рынке, допуская низкую долю для других продуктов.
По западным оценкам, существует прямая зависимость между долей рынка и прибыльностью. В среднем увеличение доли рынка на 10% приводит к увеличению прибыльности на инвестируемый капитал на 5%.
Данный анализ достаточно точно показывает конкурентные позиции фирмы на рынке и может служить достаточно объективной характеристикой для выработки стратегических направлений развития. Отметим только две трудности, с которыми могут столкнуться отечественные исследователи при практическом применении данного метода.
Во-первых, сегменты рынка можно выделять по-разному и, естественно, это будет неадекватно определять структуру рынка. В условиях насыщенного рынка промышленно развитых стран сегменты рынка чаще всего за годы анализа определяются достаточно однозначно, что служит достоверной базой для сравнительного анализа различными фирмами.
Во-вторых, в настоящее время картина «поставщик—потребитель» существенно размыта наличием огромного количества посреднических фирм и недостоверной статистической базой товародвижения. Все это приводит к тому, что предприятие часто не в состоянии проследить конечных потребителей своей продукции, а в некоторых отраслях (особенно топливно-энергетического комплекса, черной и цветной металлургии) даже определить долю своей продукции, которая потребляется предприятиями национальной экономики. Именно поэтому результаты, полученные в ходе анализа структуры национального рынка, должны корректироваться на сальдо «экспорт-импорт».
Показатели доли рынка очень часто используются в стратегическом менеджменте. Например, в модели Бостонской Консалтинговой Группы. Но на их основе можно сформировать только очень общее представление о развитии стратегии организации. На практике такой анализ должен сопровождаться более глубоким анализом положения компании. Поэтому результаты анализа стратегических групп конкурентов зависят от выбранных и использованных методов выделения барьеров стратегического группирования.
Решение этой задачи, в свою очередь, основывается на экспертных методах оценки. Не существует каких-либо простых и однозначных механизмов лишенных субъективизма, которые позволили бы определить все основные варианты барьеров стратегической группировки. Поэтому данный процесс целесообразно разбивать на несколько этапов, каждый из которых имеет свои цели.
На первом этапе важно получить максимальное количество вариантов, поэтому он может опираться на методы мозгового штурма. При их использовании важно собрать варианты, минимизируя при этом возможности для оценки и обдумывания каждого из вариантов. Использование метода мозгового штурма затруднено тем, что широкий охват различных точек зрения требует привлечения экспертов из широкого круга организаций, которых практически невозможно собрать в одном месте. Поэтому данный этап может быть реализован в виде опроса. Опрос может быть как письменный, так и устный. В современных условиях письменный опрос, конечно же не предполагает обмена корреспонденцией по традиционных каналам почтовой связи, а предполагает использование, например, электронной почты или специальной формы на сайте. Недостатком использования письменного опроса является то, что эксперт при этом вольно или невольно обдумывает и фильтрует наиболее рациональные на его взгляд варианты. При этом респондент может выбрать и обосновать тот вариант или варианты, которые выгодны с точки зрению его интересов, а не решения поставленной задачи. Таким образом, письменный опрос полностью теряет черты метода мозгового штурма. В этом смысле устный опрос по телефону представляется в большей степени приближенным по результатам к методу мозгового штурма. Однако, если есть такая возможность, то можно комбинировать эти два варианта. В этом случае при устном опросе получим все варианты, которые могут прийти в голову эксперта. Они могут не охватывать все варианты, поскольку эксперт может просто забыть или не увидеть всех возможных вариантов в режиме онлайн обсуждения. Тогда он может добавить свой список в результате письменного опроса.
На втором этапе необходимо предварительно обработать поступившие варианты для того, чтобы ранжировать наиболее распространенные, сгруппировать аналогичные. Поскольку в ходе определения стратегических групп конкурентов необходимо выделить несколько наиболее важных критериев, то редко встречающиеся варианты можно удалить. После этого необходимо ранжировать варианты на основе оценок данных экспертами. Оценки можно просить дать экспертам в ходе проведения первого этапа, чтобы не обращаться к ним повторно. Результатом проведения первого этапа должно стать выделение наиболее важных барьеров стратегического группировки.
Прежде чем переходить к формированию стратегических групп конкурентов, необходимо проверить корреляцию между выбранными вариантами. Соответственно, те барьеры, которые имеют коэффициент корреляции выше нормативного, не могут рассматриваться отдельно. Для проведения корреляционного анализа, соответственно, необходимо выразить значения различных факторов в некоторой количественной форме. Это не всегда возможно. Кроме того, можно использовать более простые математические методы для оценки зависимости между двумя факторами. Каждая пара факторов должна быть проверена на предмет уровня зависимости.
Наконец, после того как определены барьеры стратегической группировки. Встает вопрос о том какие компании должны быть проанализированы – какие компании могут быть включены. С точки зрения дальнейшего исследования это важно, поскольку использование не подходящих данных в ходе использования иерархических методов кластеризации на этапе определения самих групп приведет к искажению результатов. С другой стороны, наличие конкуренции между компании в той или иной области является достаточно объективной характеристикой, которая опирается на поведение компаний. Поэтому наиболее точным методом, на наш взгляд, здесь выступает опрос представителей самих компаний на предмет того менялось ли их поведение в зависимости от конкурентного давления той или иной компании. Суть такого опроса состоит в том, что в результате будут включены только те компании, которые действительно находятся как минимум в одной форме конкурентного взаимодействия с некоторыми базовыми представителями отрасли.
Заключительным этапом является группировка компаний по выбранным ключевым факторам. Решение этой задачи на научном уровне без использования ЭВМ практически невозможно, если речь идет о нескольких факторах, каждый из которых имеет свой спектр значений и свои единицы измерения. Сложность задачи увеличивается тем, что конечно число кластеров и их характеристики неизвестны. Данные задачи являются по своей сути традиционными задачами кластерного анализа.
Общепринятой классификации методов кластеризации не существует, но можно выделить ряд групп подходов (некоторые методы можно отнести сразу к нескольким группам и потому предлагается рассматривать данную типизацию как некоторое приближение к реальной классификации методов кластеризации).
Можно выделить несколько наиболее распространенных групп методов: вероятностные методы, подходы на основе искусственного интеллекта, графовый подход и иерархический подход.
Наиболее популярным методом кластеризации является метод k-средних. Он был изобретен еще 50-х годах известным немецким математиком Гуго Штейнгаузом и почти одновременно Стюардом Ллойдом. Действие алгоритма основано на том, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от их центров.
Алгоритм представляет собой версию EM-алгоритма, применяемого также для разделения смеси гауссиан. Он разбивает множество элементов векторного пространства на заранее известное число кластеров k.
Основная идея заключается в том, что на каждой итерации перевычисляется центр масс для каждого кластера, полученного на предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в соответствии с тем, какой из новых центров оказался ближе по выбранной метрике.
Алгоритм завершается, когда на какой-то итерации не происходит изменения центра масс кластеров. Это происходит за конечное число итераций, так как количество возможных разбиений конечного множества конечно, а на каждом шаге суммарное квадратичное отклонение V уменьшается, поэтому зацикливание невозможно.
Основными проблемами с которыми сталкивается исследователь при разработке данных методов – необходимость первоначального определения количества кластеров и необходимость выражения значений в численной форме, так как данный метод может работать только с ними.
Решение первой задачи предполагает, что число кластеров должно быть каким-то образом определено. С этой целью обычно используется на первом этапе другой метод кластеризации – один из методов графов. Графы являются вариантов иерархических методов кластеризации. Часто графовые методы приравнивают к иерархическим методам, поскольку последние визуально представляются в виде графов. Это не вполне правильно.
Алгоритмы упорядочивания данных указанного типа исходят из того, что некое множество объектов характеризуется определённой степенью связности. Предполагается наличие вложенных групп (кластеров различного порядка). Алгоритмы, в свою очередь, подразделяются на агломеративные (объединительные) и дивизивные (разделяющие). По количеству признаков иногда выделяют монотетические и полититические методы классификации. Как и большинство визуальных способов представления зависимостей графы быстро теряют наглядность при увеличении числа объектов
Пожалуй, наиболее распространенным методом здесь являются дендрограммы. Под дендрограммой обычно понимается дерево, то есть граф без циклов, построенный по матрице мер близости. Дендрограмма позволяет изобразить взаимные связи между объектами из заданного множества. Для создания дендрограммы требуется матрица сходства (или различия), которая определяет уровень сходства между парами объектов. Чаще используются агломеративные методы.
Далее необходимо выбрать метод построения дендрограммы, который определяет способ пересчёта матрицы сходства (различия) после объединения (или разделения) очередных двух объектов в кластер.
В работах по кластерному анализу описан довольно внушительный ряд способов построения (англ. sortingstrategies) дендрограмм:
Таким образом, процесс формирования стратегических групп конкурентов можно разделить на два подэтапа – 1) определение количества кластеров на основе метода графов и 2) расчет кластеров на основе метода k-средних.
Но вместе с тем, полученная группировка еще дает никакого представления для исследователя относительно того, что из себя представляет каждый кластер. Поэтому необходимо дополнить данный этап также заключительным шагом в виде формирования характеристики каждой из групп. Эта задача может быть решена на основе использования методов описательной статистики и их анализа. Описательная статистика позволяет определить границы каждого кластера, средние значения и некоторые других характеристики, которые далее можно проанализировать на основе менее формализованных методов. Таким образом, заключительный этап формирования модели является наиболее сложным и требующим серьезной математической подготовки. Кроме того, от правильного выбора параметров и конкретных методов вычислений зависит и эффективность всех расчетов.
Поэтому на практике для простоты вместо сложных математических методов часто используются попарное сравнение значений факторов группировки вместе с отображением результатов на графике. Такой подход можно использовать, когда число факторов не велико или можно достаточно просто определить основные гипотезы для группировки компаний. Также его целесообразно использовать если есть основания полагать, что для группировки достаточно два фактора.
В целом же процесс определения стратегических групп конкурентов предполагает комбинирование методов различного уровня формализации и объективности для того, чтобы, с одной стороны, обеспечить широкий охват возможных переменных для группировки, а с другой стороны, высокий уровень точности абстрагированный от конкретных предположений относительно распределения данных по группам.
Информация о работе Стратегические группы конкурентов на рынке логистических услуг