Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Торговая сеть как объекг управления и бенчмаркинга 11
1.1 Сетевые технологии организации торгового процесса 11
1.2 Бенчмаркинг как инструмент совершенствования торговой сети 19
1.3 Применение методов математического моделирования и принятия решений в технологии бенчмаркинга 37
1.4 Подходы к оценке изменения производительности объектов торговой сети 42
Выводы по главе 1 51
Глава 2 Модели исследования деятельности объектов торговой сети в условиях конкурентного окружения 52
2.1 Модель изучения эффективности объектов торговой сети 53
2.2 Алгоритм анализа эффективности сети с помощью предложенной модели 66
2.3 Алгоритм анализа изменений производительности объектов сети 88
Выводы по главе 2 103
Глава 3. Технология проведения бенчмаркинга на основе предложенной модели оценки эффективности работы объектов сети 105
3. 1 Реализация технологии проведения бенчмаркинга торговой сети с применением моделей и методов оценки эффективности работы магазинов 106
3.2 Методика и технология мониторинга конкурентного окружения (среды функционирования) для торговой сети 115
3.3 Количественный анализ и оценка принятых решений по совершенствованию работы магазинов торговой сети 121
3.4 Сравнительный анализ изменений производительности работы магазинов торговой сети 140
Выводы по главе 3 146
Заключение 148
Список используемой литературы 150
Приложение 167
- Бенчмаркинг как инструмент совершенствования торговой сети
- Подходы к оценке изменения производительности объектов торговой сети
- Алгоритм анализа эффективности сети с помощью предложенной модели
- Методика и технология мониторинга конкурентного окружения (среды функционирования) для торговой сети
Введение к работе
Актуальность темы исследования.
В настоящее время происходит стремительное развитие рынка розничной торговли. Вслед за развитием рынка происходит бурный рост интенсивности конкурентной борьбы между его участниками. Все более активными участниками рынка потребительских товаров повседневного спроса становятся розничные торговые сети. Сетевая розничная торговля вытесняет с рынка торговые предприятия других форматов. Таким образом, в перспективе торговые сети станут основными участниками рынка.
Проблема эффективного управления торговой сетью имеет многоплановый характер. Один из путей ее решения состоит в создании методов анализа деятельности объектов с целью выделения лучших методов работы в рамках сети. Во всем мире для выделения лучшей практики среди анализируемых объектов используется методология бенчмаркинга [54]. В рамках торговой сети наибольшее распространение получил метод внутреннего бенчмаркинга [9], [10].
Особенностью управления розничной сетью как торговым
предприятием является сложность анализа многочисленных объектов и выработки стратегий их развития, как и всей торговой сети в целом. Представляется целесообразным применение количественных методов анализа деятельности торговой сети и объектов как отдельных бизнес-единиц [51].
Применение количественных методов анализа работы объектов торговой сети предполагает описание объекта анализа набором числовых параметров. Набор параметров описания объекта должен удовлетворять ряду требований. Набор должен содержать ключевые параметры деятельности объекта, на основе значения которых должны приниматься управляющие решения. Необходимо получать точные и достоверные значения изучаемых показателей.
В рамках количественного подхода объект как объект управления можно представить как «черный ящик» с многими входами и многими выходами, который испытывает воздействие внешней среды. Входы соответствуют ресурсам объекта, а выходы описывают результаты деятельности объекта торговой сети. Таким образом, при математическом моделировании деятельности объектов сети необходимо количественно описать ресурсы, которые объект использует, изучить результаты, которые объект получает на основе имеющихся ресурсов, а так же необходимо учесть воздействие внешней среды на деятельность объекта.
При анализе деятельности объектов торговой сети следует исследовать финансовые показатели затрат, которые объект несет в процессе работы, например, коммерческие расходы, расходы по выплате заработной платы. В качестве ресурсов объекта так же необходимо рассматривать параметры самого объекта. Например, для магазина таковыми параметрами будут: размер торговой площади, количество касс, размер подсобных помещений. Также необходимо учитывать трудовые ресурсы объекта, такие как численность персонала, количественные оценки опыта работы персонала и т.д.
Анализ внешней среды объекта торговой сети предполагает изучение параметров восприятия потребителями объекта и его конкурентов, а также исследование характеристик объектов-конкурентов. Кроме того, при описании внешней среды необходимо использовать информацию о потребителях, например уровень доходов населения, плотность населения в районе размещения объекта.
На основе данных о восприятии объекта и его конкурентов, а так же информации о структуре затрат покупателей оценивается потенциальная выручка объекта сети с использованием вероятностных моделей описания потребительских предпочтений. Применение данного класса моделей позволяет учесть значительное количество параметров потребительского восприятия объекта, также подвергнуть анализу данные о влиянии внешней среды на
5 деятельность объектов торговой сети.
Детальный количественный анализ работы объектов торговой сети позволяет реализовать сопоставительный анализ объектов в рамках технологии бенчмаркинга [24].
Проведение количественного бенчмаркинга сети торговых объектов основано на использовании математических моделей и методов, которые позволяют оценить преимущества практики работы одних объектов над другими. Для решения задачи сопоставительного анализа целесообразно использовать понятие эффективности по Фарреллу [101], основанное на принципе Парето-оптимальности [48]. Для вычисления эффективности объектов управления по Фарреллу принято использовать модели DEA анализа [78]. Данные модели позволяют количественно оценить эффективность работы объектов торговой сети. Данный подход позволяет выделить объекты -образцы, чьи методы работы необходимо перенять для повышения эффективности работы торговой сети.
Методика проведения бенчмаркинга [9] предполагает регулярное выполнение аналитических процедур анализа объектов торговой сети. Целесообразно оценивать текущую эффективность работы объекта и динамические изменения результатов его деятельности. Изменения эффективности работы сети торговых объектов могут быть изучены с применением теории индексов производительности [96]. Для решения данной задачи предлагается использовать индекс роста производительности Малмквиста [127]. Применение индекса Малмквиста позволяет изучить причины роста производительности объекта и выявить результаты внедрения таких стратегий работы как: адаптация лучшей практики в свой деятельности, увеличение отдачи от масштаба торговли, внедрение новых технологий работы.
Использование указанного математического аппарата для описания деятельности торговой сети позволяет представить процесс выполнения бенчмаркинга [15] как последовательность отдельных этапов. Процесс
проведения бенчмаркинга сети объектов торговли рекомендуется разделить на следующие этапы: определение системы показателей деятельности объектов сети; сбор информации о значениях показателей; анализ работы объектов на основе математических моделей эффективности и производительности; сопоставление практики работы на основе вычисленных оценок эффективности, классификация объектов по эффективности и степени достижения максимального результата; разработка плана заимствования лучшей практики для каждого объекта на основе результатов сравнительного анализа, оценка плана изменений, внедрение разработанного плана.
Реализация данного подхода позволяет количественно оценить эффективность работы каждого объекта, позволяет выявить носителей лучшей практики и количественно оценить изменения производительности работы объектов. Использование предлагаемого подхода позволяет повысить эффективность работы торговой сети в целом.
Область исследования соответствует требованиям паспорта специальностей ВАК 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: 2.2. Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер; 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Целью диссертационной работы является разработка методики повышения эффективности работы объектов торговой сети, на основе применения математических моделей сравнительного анализа экономических объектов управления.
В соответствии с обозначенной целью поставлены следующие задачи диссертационного исследования:
предложить модель анализа эффективности работы торговых сетей на основе количественных значений параметров торговых объектов;
разработать алгоритм анализа эффективности деятельности объектов торговой сети, как формальную основу для проведения внутреннего бенчмаркинга;
сформулировать подход к анализу изменений производительности объектов торговой сети в динамике;
на основе развиваемых походов к описанию деятельности сети объектов как совокупности многокритериальных объектов управления предложить технологию проведения бенчмаркинга как многоэтапную процедуру принятия решений, основанных на значениях параметров потенциала объекта, внешней среды и результатов деятельности, а так же с учетом изменений параметров объекта во времени.
Предметом исследования являются модели и методы
многокритериального анализа эффективности функционирования объектов торговой сети, модели анализа роста производительности, количественные модели сопоставительной оценки работы объектов торговой сети как основы для моделирования процессов принятия решений при реализации технологии бенчмаркинга.
Объектом исследования являются розничные сети, объекты которых описываются системой многих параметров, значения которых изменяются во времени.
Методологической основой работы служат: модели и методы сопоставительного анализа многопараметрических объектов, разработанные на основе концепции эффективности по Фарреллу [101], предложенные А. Чарнзом, В. Купером, Э. Родесом, Р. Банкером [65] с использованием концепции оптимальности по Парето; теоретические работы К. Кобба, П. Дугласа [86], Дж. Хикса [112], Р. Солоу [149] в области анализа производственных функций; методы теории индексов роста обобщенной
8 производительности, предложенные Е. Лайперьесом [120], X. Пааше [137], И. Фишером [104], Ф. Дивизье [98], Л. Тьернквистом [154], В. Дивертом[97], Д. Иоргенсоном [117], С. Малмквистом [127]; географические и вероятностные модели исследования потребительского выбора У. Рейли [140], Р. Льюса [126], Д. Хаффа [113], М. Бэтти [67], М. Наканиши и Л. Купера [134], А. Фотерингема [106], Р. Раста и Н. Донту [142], Д. МакФаддена [132].
Научная новизна исследования состоит в следующем:
предложена математическая модель анализа эффективности функционирования объектов торговой сети как формальная основа для проведения внутреннего бенчмаркинга;
- разработан алгоритм исследования деятельности торговой сети, в
рамках которого для каждого объекта сети разрабатывается план по
повышению эффективности его работы, а так же предлагается система мер по
передаче лучшего опыта от эффективных объектов к неэффективным;
сформулирован формальный алгоритм анализа изменения производительности объектов для проведения бенчмаркинга торговой сети с применением индекса роста производительности;
- разработано программное обеспечение на основе межплатформенной
технологии ., с помощью которого реализованы модели и
алгоритмы при проведении реального исследования, деятельности торговой
сети «Наш магазин».
Теоретическая и практическая значимость работы.
Теоретическое значение диссертационной работы состоит в создании формальных методик количественного анализа объектов торговой сети как системы многопараметрических объектов управления, позволяющих совершенствовать работу объектов управления за счет поиска лучшей практики в рамках системы.
Разработанное программное обеспечение позволило на практике реализовать методику сопоставительного анализа работы объектов розничной
9 сети как объектов управления, обладающих многими входами и многими выходами.
Отдельные положения работы могут быть включены в программы обучения студентов по специальностям «Маркетинг», «Менеджмент организации», «Математические методы в экономике».
Апробация работы. Основные положения работы были апробированы автором в рамках маркетингового исследования розничного рынка и на основании данных, предоставленных российскими предприятиями торговли.
Основные положения диссертации докладывались на:
VI международной научно-практической конференции «Государственное регулирование экономики. Региональный аспект» (г. Нижний Новгород, ННГУ, 17-19 апреля 2007 года);
региональной научно-практической конференции «Реализация, инновационного потенциала образования: методы, технологии, модели, механизмы» (г. Саратов, СГТУ, 6-8 июня 2007 года)
Основные положения диссертационной работы изложены в научных публикациях общим объемом 3,7 печатных листа (авторский вклад -2,1 печатных листа).
Костерин И.Г., Пространственный анализ предпочтений покупателей розничных магазинов на территории города [Текст] / И.Г. Костерин // Практический маркетинг. - 2007, №128. - стр. 2-13. - 0,7 п.л.
Костерин А.Г. Повышение конкурентоспособности магазинов на основе DEA анализа [Текст]/ А.Г. Костерин, И.Г. Костерин // Практический маркетинг. - 2005. - №105. - стр. 30-45. - 1 п.л. (авт. 0,5 п.л.)
Костерин А.Г., Управление конкурентным бенчмаркингом в торговле на основе DEA анализа [Текст] / А.Г. Костерин, И.Г. Костерин // Менеджмент в России и за рубежом. - 2006. - №4. - стр. 86-96. - 0,63 п.л. (авт. 0,32 п.л.)
Костерин А.Г. Технология организации бенчмаркинга на основе DEA анализа [Текст] / А.Г. Костерин, СВ. Логанов, И.Г. Костерин // Методы
10 менеджмента качества - 2007. - №6. - стр. 18-24. - 0,4 п.л. (авт. 0,2 п.л.)
Костерин А.Г. Применение индекса Малмквиста в технологии бенчмаркинга [Текст]/ А.Г. Костерин, СВ. Логанов, И.Г. Костерин // Менеджмент в России и за рубежом. - 2007. - №4. - стр. 8-24. - 1 п.л. (авт. 0,4 п.л.)
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, содержащих 104 формулы, 7 таблиц и 29 рисунков, заключения и списка использованной литературы (161 наименование). Объем основной части диссертационной работы составляет 138 страниц машинописного текста.
Бенчмаркинг как инструмент совершенствования торговой сети
В мировой практике наиболее распространенной и популярной технологией проведения сопоставительного анализа является бенчмаркинг [60].
Существует множество определений бенчмаркинга, например: «Процесс тщательного измерения вашей производительности через сопоставление с лучшими компаниями и для использования анализа приближения и обгона лучших в классе» (Kaiser Associates, крупная консалтинговая фирма, которая одной из первых начала активно использовать технологию бенчмаркинга).
«Стандарт превосходства или достижения, против которого аналогичные вещи должны быть измерены или оценены». (Сэм Букхарт, бывший менеджер по бенчмаркингу в корпорации DuPont Fibers) [69].
Е.А. Михайлова [41] определяет бенчмаркинг как непрерывный процесс сопоставления продукции, услуг и практического опыта по отношению к самым сильным конкурентам или фирмам, признанным в качестве промышленных лидеров.
Все приведенные определения сходны в том, что бенчмаркинг представляет собой технологию поиска и анализа лучшей практики на основе сопоставления объектов, существующих на рынке, как с качественной, так и с количественной стороны. Бенчмаркинг предполагает системное изучение всех факторов и причин, которые определяют позиции лидера [71].
Существует множество работ, посвященных внедрению технологии бенчмаркинга в деятельность различных компаний. Ссылки на некоторые из них приведены ниже. При анализе приведенных работ следует обратить внимание на то, что успешное применение технологии бенчмаркинга подразумевает его непрерывный характер, то есть процесс сопоставительного анализа деятельности компании и внедрение лучшей практики является не разовым мероприятием, а непрерывным процессом. Фирмы, практикующие бенчмаркинг, заняли свои рыночные ниши, получили конкурентные преимущества за счет того, что при помощи бенчмаркинга смогли ответить на вопросы о своем положении на рынке, о выборе целей и о способах их достижения, а так же о перспективах развития компании. Обзор работ по применению технологии бенчмаркинга.
Теория проведения бенчмаркинговых исследований была изложена в работах К. Бризли [74], П. Мартина [129], В. Градобоева [19].
В работах П. Ахмеда и М. Заири [57], П. Гилмора [108] , Э.А. Белокоровина [12] рассмотрено применение технологии бенчмаркинга к оценке организации цепей поставок.
Бенчмаркинговым исследованиям малых и средних предприятий посвящены работы Р. Мак Адама и М. Келли [131], Р. Бадрината [63], А.В. Лопина [38].
Множество публикаций посвящено применению технологии бенчмаркинга в торговле. В работах М. Мацко и К. Уингфилда [130], Р. Манна [128] , Б. Джонсона и М. Чамерса [116] исследовано применение бенчмаркинга компаниями, торгующими продуктами питания. Исследование В. Бейкера [64] было посвящено внедрению технологии бенчмаркинга в деятельность компании по продаже инструментов. Розничной торговле в России были посвящены работы И.П. Данилова [20] и Г.В. Клейменовой [29].
В приведенном обзоре количество отечественных работ меньше количества зарубежных публикаций. Данное обстоятельство может быть объяснено тем, что в России бенчмаркинг проходит начальный этап своего развития. Так же В. Градобоев [18] в качестве причины малого распространения технологии бенчмаркинга называет закрытость российских фирм и нежелание делиться информацией с какими-либо другими участниками рынка. Несмотря на описанные выше обстоятельства, в России регулярно проводятся конференции и семинары по проблемам внедрения бенчмаркинга [6], выходят специализированные журналы (Методы менеджмента качества [35]), в сети Интернет создаются ресурсы по тематике бенчмаркинга [7], [32], такие как «Клуб бенчмаркинга Деловое совершенство» [30].
Бенчмаркинг стал популярным инструментом бизнеса во всем мире. Наиболее часто в торговле применяются следующие виды бенчмаркинга: бенчмаркинг процессов; бенчмаркинг производительности; стратегический бенчмаркинг.
Бенчмаркинг процессов предполагает сопоставительный анализ одного или нескольких бизнес-процессов розничной компании. Данный вид бенчмаркинга позволяет определить наиболее эффективные операционные практики среди торговых фирм, которые выполняют аналогичные рабочие функции. Поиск лучшей практики происходит через оценку производительности изучаемых процессов (обслуживание клиентов, формирование запасов), стоимость их исполнения, финансовые показатели. Данный вид бенчмаркинга описан в работах Д. Аммонса [59], М. Феттера [102].
Бенчмаркинг производительности направлен на изучение конкурентных позиций торговых сетей через сопоставление их продуктов и услуг. В данном виде бенчмаркинга наиболее часто используются такие показатели как уровень цен, стоимость эксплуатации, характеристики ассортимента объектов торговой сети. Данный вид бенчмаркинга в торговле был описан в работах Дж. Шеридана [147], С. Силлимена [148].
Стратегический бенчмаркинг изучает конкурентные стратегии, которые используют компании, занятые в различных отраслях. Стратегический бенчмаркинг оперирует данными, собранными за длительные периоды наблюдений за конкурентами. Поэтому стратегические исследования реже используются маркетологами в отличие от бенчмаркинга процессов, которые позволяет оперировать данными в месячном и квартальном измерении. Использованию стратегического маркетинга в торговле посвящены работы А. Биесады [72], Т. Клейтона и Б. Люкса [85].
На практике с учетом способов реализации применяются следующие виды бенчмаркинга: Внутренний бенчмаркинг, Конкурентный бенчмаркинг, Функциональный бенчмаркинг, Общий бенчмаркинг.
Подходы к оценке изменения производительности объектов торговой сети
Рассмотрим понятие «Обобщенной производительности» (TFP, Total Factor Productivity), которое впервые было сформулировано А. Черчем [84] в 1909 году как пропорция превращения общего объема всех входов в общий объем всех выходов (см. рисунок 1.2). На протяжении двадцатого века многими исследователями изучался вопрос измерения производительности экономических объектов, а так же создания меры, которая позволит количественно оценить изменение производительности исследуемого объекта. Результатом исследований явились различные Индексы Роста Обобщенной Производительности (TFPG, Total Factor Productivity Growth) [96]. Данные индексы нашли широкое применение во многих отраслях экономики, и в частности в оценке производительности работы торговых предприятий. В диссертационной работе понятие производительности будет рассматриваться в трактовке А. Черча [84], то есть как обобщенная производительность.
Рассмотрим популярные индексные методы оценки производительности объектов экономики. Индексы Паше, Лайперьеса и Фишера. Первыми по времени создания были индексы Лайперьеса [120], Пааше [137] и Фишера [103] . Данные индексы предназначены для оценки работы объекта с точки зрения изменения объемов выпуска продукции (выходные количественные индексы) и объемов потребления ресурсов (входные количественные индексы). Указанные индексы получили широкое применение при изучении товарооборота фирм с учетом изменений цен на входы и выходы [56]. где х\ - объем входа /, произведенного в текущем периоде t w\ - цена единицы входа /, произведенного в текущем периоде t xSj - объем входау, произведенного в базовом периоде s w - цена единицы входа /, произведенного в базовом периоде s N- число входов. После появления понятия обобщенной производительности И. Фишер [104] предложил индексы роста производительности, основанные на значениях количественных индексов Лайперьеса, Пааше и Фишера. Предложенный И. Фишером индекс является отношением выходного и входного количественного индексов и имеет следующий вид (1.28): Q - выходной количественный индекс Q - входной количественный индекс Таким образом, были получены первые индексы роста производительности компании, с помощью которых описывалась деятельность по получению множественных входов из множественных выходов. Индекс Дивизье Одним из подходов, который оказал на теорию индексов существенное влияние, стал индекс роста производительности Дивизье [98]. Принципиальным отличием данного индекса от индексов, предложенных Фишером, является то, что количества и цены входов и выходов есть непрерывные функции от времени.
Данный индекс не получил широкого признания на практике ввиду трудоемкости его применения, так как не всегда возможно составить функцию зависимости значений входов и выходов от времени. Таким образом, индекс Тьернквиста является модификацией индекса Дивизье, которая поддается расчету, так как использует данные только о количествах и ценах входов и выходов в конкретный момент времени. Индекс Малмквиста Теоретические работы К. Кобба, П. Дугласа [86], Я. Тинбергена [153], М. Коупланда [91], нобелевских лауреатов Дж. Хикса [112] и Р. Солоу [149] создали методологическую основу для анализа динамики экономических процессов. На основе этих работ в 60-70 годы Д. Иоргенсоном, Ц. Грилихесом [117], В. Дивертом [97] активно проводились исследования динамических процессов с использованием теории индексов. Указанные исследователи основывали свои работы на использовании коэффициента изменения технологии Хикса (Hicks technology shift). Одним из самых известных в настоящее время индексов роста обобщенной производительности, в котором использована идея Дж. Хикса об изменении технологии работы, является индекс Малмквиста [127]. Данный индекс стал известен после публикации Д. Кейвза, Л. Кристенсена и В. Диверта [77], в которой была предложена концепция индекса роста обобщенной производительности на основе идей Малмквиста. Рассмотрим суть данной концепции применительно к объектам торговой сети: Деятельность объекта в момент времени / описывает оптимальная технология S ={(х0 ,у0 ), такие что из количества входов х0 возможно производство максимального объема выходов, равное у0 . Пусть в момент времени / объект задействует в своей работе объем входов равный х и производит у1 выходов. Необходимо выяснить, на какую величину следует увеличить выходы объекта, чтобы его деятельность стала удовлетворять оптимальной технологии функционирования S . Формально данная задача записывается следующим образом (1.32). Найти значение Величина DQ{X1 ,у1) является мерой близости объекта торговой сети к оптимальной технологии работы. Равенство единице означает, что объект работает по оптимальной технологии. К моменту времени t+І технология работы объекта изменяется на St+1, компания потребляет xt+l входов и производит yt+l. Задача оценки близости технологии работы объекта к оптимальной принимает вид (1.33) Д. Кейвз и его коллеги [77], предложили для оценки роста обобщенной производительности компании сравнить степени близости технологии работы компании к оптимальной в момент времени t (базовый период) и в момент времени t+І (текущий период). Формально задача записывается следующим образом (1.34)
Алгоритм анализа эффективности сети с помощью предложенной модели
В данном параграфе предложен алгоритм анализа и поиска лучшей практики среди объектов торговой сети на основе введенной выше модели (2.12)-(2.20).
При проведении анализа эффективности деятельности объектов торговой сети аналитик сталкивается со следующими главными проблемами.
Многочисленность параметров и трудность выбора первоочередных объектов улучшения. Изучаемые объекты описываются обширным набором показателей, которыми оцениваются результаты работы объектов и ресурсы, затраченные для достижения результата. Проведение сопоставительного анализа показателей работы объектов, как обязательного этапа бенчмаркинга (раздел 1.2), предполагает выполнение анализа большого числа значений параметров для выбора объектов, на которые в первую очередь должны быть направлены усилия по улучшению их работы. При проведении бенчмаркинга необходимо определить степень улучшений каждого параметра каждого объекта таким образом, чтобы эффективность работы каждого объекта и всей сети в целом увеличилась.
Определение образца лучшей практики для совершенствования отстающих объектов. В рамках проведения бенчмаркинга при поиске лучшей практики для каждого отстающего объекта - аутсайдера среди всех объектов сети следует найти объекты — образцы. На опыт выделенных объектов-образцов необходимо ориентироваться при подготовке плана улучшений отстающего объекта. В плане улучшений должны быть указаны предполагаемые результаты, достигаемые отстающим объектом после его совершенствования, а также в плане необходимо оценить объем затрат ресурсов, необходимых для функционирования объекта в условиях улучшений его деятельности. В ходе бенчмаркинга должен быть разработан алгоритм поиска лучшего опыта.
Преодоление неопределенностей при формировании групп бенчмаркинга. При выполнении организационной работы по проведению бенчмаркинга следует сформировать группы бенчмаркинга. Общие положения технологии бенчмаркинга были рассмотрены в разделе 1.2. В группу бенчмаркинга должны войти как образцовые объекты, носители лучшего опыта, так и отстающие объекты, которые должны перенимать опыт передовых участников группы. Необходимо отметить, что группа бенчмаркинга не может состоять из большого числа объектов. При большом числе участников в группе качество проведения бенчмаркинга снижается.
При разработке алгоритма анализа эффективности объектов торговой сети были решены обозначенные выше проблемы. Поиск лучшей практики среди объектов сети в рамках предложенной модели (2.12)-(2.20) должен быть реализован как последовательность следующих шагов: Шаг 1. Расчёт эффективности анализируемых объектов. Применить оптимизационную модель (2.12)-(2.20) для множества объектов DMU, определить оценки суперэффективности д? , выделить в множестве DMU три подмножества: лидеры (множество L), биг-лидеров (множество BL) и аутсайдеров (множество А) А иLuBL = DMU, Аг\ЬглВЬ = ф Шаг 2 Выделение безусловных объектов — лидеров. Определить вид критерия бизнес-привлекательности attr(xij,yrj), установить пороговое значение Pbound , разделить множество лидеров (L) на подмножества условных лидеров (UL) и безусловных лидеров (ZL). L = ULKJ ZL ,UL С\ ZL = ф Шаг 3 Построение групп бенчмаркинга аутсайдеров для бизнес-привлекательных лидеров и биг-лидеров. Найти идеалы для аутсайдеров I(Ah), распределить аутсайдеров по группам бенчмаркинга (Gp), установить окончательный состав групп бенчмаркинга объединением малых и близких групп. Внутри групп разделить аутсайдеры по уровням А1, А11, Аш. Шаг 4 Совершенствование работы безусловных лидеров и биг-лидеров. Найти эталоны всех безусловных лидеров T(ZL0, сравнить показатели работы, предложить более высокие плановые показатели. Шаг 5 Анализ условного лидерства. Разделить множество условных лидеров (UL) на подмножества перспективных (LH) и неперспективных лидеров (LF). Для перспективных лидеров разработать программу предоставления дополнительных ресурсов. Шаг 6 Анализ аутсайдеров с позиций условного лидерства. Проанализировать работу аутсайдеров, чьи эталоны не привлекательны Ah I(Ah) & Р. Принять решение о предоставлении аутсайдерам дополнительных ресурсов либо об их закрытии.
Рассмотрим перечисленные шаги алгоритма подробнее. Шаг 1. Расчёт эффективности анализируемых объектов 1.1 Сбор данных для исследования Собрать информацию о деятельности объектов торговой сети. Состав показателей работы объектов, а так же методы сбора были определен в главе 1 в параграфе 1.2.
На рисунке 2.3 приводится иллюстрация результатов исследования, проведенного автором и описанного в главе 3. Множество изучаемых объектов представлено в двумерной проекции в пространстве двух параметров — входного «торговая площадь» и выходного «выручка». Между данными параметрами установлен коэффициент корреляции по Спирмену [45] 0,54, что свидетельствует о незначительной корреляционной связи между данными параметрами. Данное обстоятельство обуславливает целесообразность применения DEA анализа для оценки эффективности объектов сети. Условия применимости моделей DEA установлены в [90].
Методика и технология мониторинга конкурентного окружения (среды функционирования) для торговой сети
В рамках практического внедрения технологии выбор параметров описания магазинов проводился с учетом специфики деятельности магазинов, окружающей среды, сложности и трудоемкости сбора информации персоналом магазинов. В таблице 3.1 приведена система показателей, на основе которых было проведено исследование. Финансовые показатели были взяты из отчетов о прибылях и убытках магазинов (форма 2), составленных согласно Приказу Минфина РФ от 22.07.2003 N 67н "О формах бухгалтерской отчетности организаций" [3]. Размер торговой площади был взят из отчетов руководства магазинов. Численность персонала была извлечена из отчетов кадровых отделов магазинов. Показатель «Потенциальный объем выручки магазина в неделю» был получен в результате применения модели пространственного взаимодействия МакФаддена.
Информация, которая необходима для применения модели, была собрана в ходе маркетингового исследования потребительского восприятия магазинов жителями районов, в которых находятся магазины сети. Сбор данных для применения модели пространственного взаимодействия имел большую трудоемкость и был сопряжен с большими затратами времени. Автор считает необходимым отметить, что указанная модель явилась наиболее применимой вероятностной моделью в рамках проведенного исследования. Модель МакФаддена позволила при расчете вероятности прихода потребителя в магазин учесть все параметры, которые имеют существенное влияние на потребительский выбор. Указанные причины обусловили выбор модели МакФаддена автором для использования в анализе магазинов сети.
Для анализа работы сети магазинов в рамках развиваемого подхода была использована модель, предложенная в параграфе 2.1. Вид данной модели для изучаемой сети магазинов представлен выражениями (3.2)-(3.12). p - коэффициент суперэффективности; А,- - вклад магазина " в идеал изучаемого магазина; Ln„ Pj2 - коэффициенты, задающие предпочтения руководства сети относительно параметров идеала. В проводимом исследовании по согласованию с руководством сети «Наш магазин» были установлены значения /2=0,8, Р]2=2. В приведенной постановке задачи анализа эффективности индекс «0» у входного или выходного параметра обозначает его принадлежность к анализируемому магазину.
