Методики определения рыночных сегментов

В данной части автор предложит Вам, Уважаемый читатель, с одной стороны, разработанным им и иные методы определения сегмента на рынке, а также проанализирует рынок России и существующие рыночные сегменты (для более подробного ознакомления со 2 частью Вам, Уважаемый Читатель, вероятно, понадобится прочитать 2 часть про рыночные сегменты).

Раздел II. Финансовый менеджмент-маркетинг Российского рынка

Автор: Шеметев Александр Александрович

Все права зарегистрированы. Дата самых последних передовых исследований в данной публикации: 04.03.2018 года

Применение регрессионного и корреляционно-регрессионного анализа для сегментации российского рынка

Иногда бывает так, что цена некоторого товара сама по себе является производным компонентом, характеризующим значимость товара. Следовательно, неадекватно завышенная цена приведет в сопоставимом объеме к снижению продаж, сегмента рынка и общего параметра конкурентоспособности компании. И, наоборот, слишком низкая цена, в особенности, демпинг, может позволить захватить лишние сегменты рынка и повысить конкурентоспособность компании на нем, если, конечно, цена является весомым по значимости параметром на рынке.

Оценить сопоставимый параметр конкурентоспособности при заданных условиях методами простой алгебры невозможно.

Общий вид определения конкурентоспособности компании на рынке при данном методе можно описать следующим способом:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (485)

Либо:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (486)

Где: А0 – это постоянный коэффициент уравнения, который характеризует среднее влияние на цену всех прочих факторов; А1, А2, …, Аn – это постоянные коэффициенты, которые измеряют степень влияния параметров на цену; Х1, х2, …,хn – это количественные значения учитываемых параметров.

Автор предложит нижеследующую модель оценки конкурентоспособности отечественной компании на рынке в случае, когда сама цена является значимым фактором, влияющим на конкурентоспособность компании на рынке и положение внутри рыночного сегмента. Данная разработанная автором модель позволит оценить указанные параметры в современных российских условиях.

Для определения авторской модели необходимо познакомиться с понятием корреляции. Корреляция (r) – это выраженная математически линейная зависимость между двумя переменными . Она рассчитывается по формуле:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (487)

Следует заметить, что:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (488)

Где: Х и У – это пары переменных, между которыми рассчитывается взаимосвязь; n – количество наблюдений (чем больше наблюдений – тем точнее расчет); Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] и Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] – это средние значения наблюдаемых переменных Х и У; Cov (X,Y) – это коэффициент ковариации, который показывает зависимость между двумя переменными; Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] – это среднеквадратические отклонения, которые показывают суммарную величину, на которую в среднем будет отклоняться какой-либо показатель.

Указанные показатели определяют множество бизнес-параметров деятельности компании и могут использоваться при финансовом анализе. Для лучшего закрепления материала по указанным величинам автор предлагает немножко отвлечься и рассмотреть следующий простой пример. Пусть в следующем году доход ООО «Ромашка» составит с вероятностью 0,1 – 10000 у.е., с вероятностью 0,2 – 15000 у.е., с вероятностью 0,3 – 21000 у.е., с вероятностью 0,2 – 25000 у.е., с вероятностью 0,2 – 30000 у.е.. Тогда ожидаемый доход компании в будущем году составит:

0,1*10000+0,2*(15000+25000+30000)+0,3*21000 = 21300 у.е.

Таким образом выглядит расчет математического ожидания средней вероятной доходности компании на рынке (СРВД):

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (489)

Где: Вi – это вероятность получения i-го дохода; Дi – это сумма i-го дохода.

Предприниматель также оценивает риски получения или недополучения определенной доли прибыли от компании за будущий период или периоды. Поскольку количественные оценки вероятности не всегда достоверны, то фактическое значение прогнозируемой величины может не совпадать с ожидаемым. Отсюда возникает понятие предпринимательского риска. Это самая субъективная сторона оценки проекта, потому что риск оценивается каждым человеком индивидуально, равно как и вероятностные оценки. Вероятность отклонения фактической величины от ожидаемой тем выше, чем шире разброс значений случайной величины. Поэтому в качестве меры риска, присущего решению с вероятностным исходом, используют так называемое стандартное отклонение (σ ) – среднеквадратическое абсолютное отклонение возможных значений случайной переменной от ожидаемого. В приведенном примере риск для предприятия не получить прибыль в будущем году составит: Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] =16026,54 у.е. – это абсолютное значение среднеквадратического отклонения индивидуальных признаков от их общей средней величины (21300 у.е.). То есть, они дают некоторый коридор наиболее вероятностных значений распределения прибыли предприятия в будущем; в нашем примере этот коридор распределится в интервале от 13286,73 у.е. до 29313,27 у.е. прибыли через год.

Если величину среднеквадратического отклонения (σ ) разделить на наиболее вероятностную величину прибыли, то мы получим коэффициент вариации :

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (490)

В данном примере этот коэффициент равен: Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] . Высокое значение коэффициента вариации показывает, что разброс значений прибыли в будущем достаточно велик, что накладывает существенный риск отклонения прибыли в будущем году от ожидаемой величины.

Теперь, давайте вместе с Вами, Уважаемый читатель, вернемся к сегментации рынка по разработанной автором методике, базирующейся на корреляционно-регрессионном анализе. Следует сказать несколько слов о величине n, характеризующей общее количество наблюдений. Чем больше указанная величина – тем точнее будет расчет. Математически обосновано, что 100% совпадение показателя корреляции достигается при сверхбольших числах наблюдений: свыше 25.000. При наблюдениях от 100 единиц доля совпадений достаточно большая: порядка 99%. При наблюдении от 25 единиц указанный показатель может быть рассчитан с точностью до 80%. Однако и в случае со 100 единицами и в случае с 25 может иметься риск фактического расхождения зависимости параметров с полученными от корреляционно-регрессионного анализа данными. Потому на точность указанного типа анализа влияет не столько число наблюдений, сколько понятие охвата числа наблюдений. Желательно, чтобы охват был больше 25% всей суммы наблюдений – тогда на основании этого можно строить различные гипотезы. Охват 50% – 70% позволяет строить достаточно объективные гипотезы, а охват более 85% – 95% позволяет выводить закономерности. Следует отметить, что коэффициент корреляции не бывает менее -1 и более +1. Если значение показателя равно 0 или близко к нему, то зависимости между показателями нет. Если коэффициент равен или близок +1, то это говорит о том, что рост одного показателя вызывает сопоставимый рост другого. Если его значение равно или близко к -1, то это говорит о том, что рост одного показателя вызывает сопоставимое падение другого. Так, например, значение коэффициента корреляции в 0,91 означает, что примерно 91% показателя А реагирует в том же направлении, как 100% изменение показателя Б.

Автор разработал для Вас, Уважаемый читатель, корреляционно-регрессионную модель оценки конкурентоспособности отечественной компании на рынке в случае, когда сама цена является значимым фактором, влияющим на конкурентоспособность компании на рынке и положение внутри рыночного сегмента. Указанная модель носит название a-g анализа в соответствии с названиями основных шагов, которые заключаются в последовательном расчете коэффициентов a, b, c, d, e, f, g. Следует заметить, что модель предполагает учет значимости параметров в процентном выражении таким образом, чтобы их сумма была равна 100% (например, значимость цены=80%, прочих факторов=20%, сумма равна 100%). Общий математический вид суммы сопоставимых баллов, отражающих конкурентоспособность компании на рынке и перспективы изменения ее положения внутри рыночного сегмента (gi) выражаются нижеследующей формулой:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (491)

Где: Bi – это суммарный балл i-й характеристики применительно для изделия одной линии продукции компании; ai – это параметр, выраженный в процентах, и характеризующий значимость каждого балла i-й характеристики для изделия одной линии фирмы; Pi – это цена i-го изделия анализируемой линии бизнес-системы; ЗП – это выраженная в процентах значимость показателя Цены при оценке рыночных свойств продукции на рынке; PMAX(Cmax) – это цена на изделие у компании, сумма коэффициента с для которого максимальна; коэффициент с выражает сопоставимый балл отношения адекватности цены для анализируемого сегмента рынка, алгоритм его расчета будет приведен далее; nФ – это общее количество значимых факторов, не считая цены, которые входят в модель оценки; – это значение коэффициентов корреляции значимых параметров с ценой для продукции компании конкурентов.

Давайте разобьем вышеприведенную формулу на шаги a – g, выражаемый соответствующими коэффициентами.

Коэффициент (а) выражает сумму неценовых баллов некоторой компании на рыке с учетом математической дискриминации и рассчитывается по формуле:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (492)

После расчета указанного коэффициента следует выполнить расчет коэффициента b, выражающего рыночную зависимость между каждым значимым параметром, входящим в модель, по отношению к восприятию цены:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(493)

Где: Ф – это оцениваемый по отношению к восприятию изменения цены (Ц) фактор, в расчет берутся только рыночные показатели, без учета показателей рассчитываемой компании на рынке; n – это количество оцениваемых конкурирующих продуктов на рынке; Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] и Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] – это среднее значение фактора (Ф) и цены (Ц) у конкурирующих продуктов на рынке; к – это числовое обозначение количества оцениваемых значимых факторов на рынке, которые непосредственным образом влияют на восприятие рыночного продукта; Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] – это сумма среднего отклонения от оцениваемого фактора (Ф) и цены (Ц).

Третьим шагом расчета является определение коэффициента (с), который показывает среднюю зависимость от одного усредненного балла-фактора для некоторой компании на рынке от изменения цены (Ц). Для i-й компании на рынке он рассчитывается по формуле:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (494)

Где: ∑Ф – это количество значимых неценовых факторов, которое берется для оценки. Нормальным считается, если коэффициент (с) получается существенно больше 0 и одновременно положительным для большинства анализируемых компаний на рынке. Это означает, что значимые параметры модели были выбраны верно. Если коэффициент (с) получается меньше 0, то это говорит о вероятности двух факторов на рынке. Первым является неверный выбор самих значимых критериев, которые влияют на выбор потребителя. Вполне возможно, что потребитель оценивает для себя продукцию такой компании по совершенно иным параметрам и показателям, например, выбирая параметры цены, географии магазинов (точек сбыта), выкладки товаров, цвету и дизайну изделия и так далее. Вторым фактором может являться фактическое наличие парадокса: фактически на рынке сложилось так, что чем выше цена, тем ниже качество /или иные выбранные для анализа параметры/ товара, следовательно, значимыми для потребителя являются не качественные и иные выбранные для анализа показатели, а совершенно иные характеристики, которые не вошли в модель. Одновременно, если, например, для модели были отобраны качественные характеристики, то для компании появляется возможность превзойти конкурентов, выведя на рынок более качественный товар и преподнеся его потребителю: так в свое время сравнительно более качественные импортные автомобили вытеснили сравнительно менее качественные советские…. Корреляция, то есть, линейная зависимость, присуща цене в целом как фактору, и не безосновательно. Обычно, чем ниже цена, тем выше спрос и наоборот. Иногда исключениями становятся товары первой необходимости и элитные товары, однако и им в большом ценовом масштабе также будет присуща линейная модель в зависимости от цены: слишком дешевые в краткий период элитные товары будут, скорее всего, сразу сметены с рынка, если о таковых узнают покупатели, и, одновременно, если какой-то товар первой необходимости существенно повысит свою цену на краткий срок (что бывает в России, например, зимой), то есть вероятность существенного падения спроса на данный товар, если цена на прочие товары первой необходимости не поднимется следом. Если же в модели коэффициент (с) очень близок или равен нулю, то это, вероятнее всего, говорит о том, что либо факторы выбраны неверно, либо потребитель обращает внимание на данном рынке преимущественно на цену, а не на характеристики товара. В данном случае стратегией для компании на таком рынке должна стать не рассматриваемая в данном разделе главы политика позиционирования товара через дифференциацию, но стратегия лидерства по издержкам, рассмотренная нами ранее.

Далее на рынке выбирается продукт, у которого показатель (с) является максимальным по отношению ко всем прочим продуктам анализируемого сегмента рынка. Этот продукт берется за эталон, то есть, считается, что он представляет собой 100% эффективность преобладания по значимым для потребителя свойствам. Следовательно, все прочие продукты на рынке будут иметь аналогичный показатель менее или очень редко равным 100%. Следующий коэффициент d выравнивает все товары и продукты в исследуемом сегменте рынка под эталонный по оптимальным потребительским свойствам в комбинации с ценой товар. Указанная операция осуществляется за счет простого преобразования:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (495)

Где: di – это сопоставляемый с эталонным i-й продукт на рынке, у которого имеется всего (ci)баллов, отражающих сочетание потребительски значимых свойств и цены товара. CMAX – это продукт на рынке, у которого величина (ci) является максимальной, то есть, продукт является эталонным по отношению важных потребительских свойств к цене.

Если из 1 вычесть показатель (di), то получится показатель (е), выражающий отклонение потребительски значимых свойств товара по отношению к цене от того состояния, как если бы i-й продукт на рынке имел бы эталонные характеристики, обеспечивающие оптимальное соотношение цены и качества:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (496)

Затем на основании имеющихся свойств и характеристик продукта рассчитывается эталонная цена для i-го продукта (f), которая оптимально сочетает в себе имеющиеся значимые для потребителя характеристики товара и сводит их в точку оптимальной цены:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (497)

Где: PMAX(Cmax) – это цена на изделие у компании, сумма коэффициента с для которого максимальна. Указанная цена является ценой на изделие, у которого значимые потребительские характеристики и свойства оптимально соотнесены с ценой, что показывает максимальное значение коэффициента (с).

Далее рассчитывается сумма отклонения цены i-го товара на рынке от эталонной цены для i-го товара:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (498)

Где: ∆ - это математический знак разницы; Pi – это фактическая рыночная цена на i-е изделие в исследуемом сегменте рынка.

Следующий коэффициент (h) выражает фактическое отклонение цены от эталонной для данного продукта, выраженное в процентах:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (499)

Коэффициент (i) практически завершает анализ конкурентоспособности компании на рынке и оценки занимаемого ей сегмента. Он указывает на то, на сколько средневзвешенных баллов отклоняется указанная цена от эталонной:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (500)

Где: ЗП – это выраженная в процентах значимость показателя Цены при оценке рыночных свойств продукции на рынке. 100 – это показатель для перевода процентов в баллы. Как Вы помните, для использования в данной авторской модели все факторы значимости должны быть переведены в процентное выражение таким образом, чтобы их сумма равнялась 100%.

Результирующим показателем модели является коэффициент g, расчет которого мы с Вами, Уважаемый читатель, уже рассматривали. В переводе на вышеназванные коэффициенты показатель (g) для i-й компании на рынке будет рассчитываться по формуле:

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] (501)

Указанный показатель и будет показывать сопоставимый параметр конкурентоспособности в случаях, когда сама цена является значимым фактором на рынке для продукции. Теперь, давайте вместе с Вами вкратце рассмотрим анализ указанного параметра оценки конкурентоспособности компании на занимаемом ей сегменте рынка. Если показатель получается сопоставимым с лидерами рынка, то компании необходимо большее внимание уделять показателям, коэффициент b для которых получился близким к 1 и уделять минимальное внимание показателям, коэффициент b для которых стремится к нолю или минимален, включая отрицательные показатели.

Если же показатель (gi) для некоторой компании сравнительно мал в сравнении с лидерами рынка, в особенности, если он получается отрицательным, то данной линии продукции компании, вероятнее всего, не следует применять стратегию позиционирования товара (дифференциации), рассматриваемой в данном разделе главы, а следует, вероятнее всего, применить стратегию лидерства по издержкам, поскольку по дифференцированным свойствам товар существеннейшим образом проигрывает конкурентам и доработка продукта по значимым показателям до продукции дифференцированных конкурентов может не иметь смысла. Стратегия лидерства по издержкам была рассмотрена ранее в настоящей книге.

Давайте еще вместе с Вами, Уважаемый читатель, сделаем одно небольшое отступление, касаемое специфики ускорения расчетов вышеуказанных и всех прочих формул с применением ЭВМ. Предположим, у Вас есть программа Excel, или, если у Вас нет возможности использовать ЭВМ – то инженерный калькулятор, что может существенно ускорить расчеты, поскольку расчеты с использованием простого калькулятора или без него могут занять существенно большее время. Знак возведения в степень обозначается как «^» («карат») во всех электронных устройствах, или иногда на кнопке вида «Ах». Для ускорения расчета коэффициента корреляции в Excel можно использовать функцию «КОРРЕЛ(массив1;массив2)», где вместо массивов необходимо обозначить строки через точку с запятой, между которыми устанавливается зависимость. Однако автор настоятельно рекомендует вводить формулы в ЭВМ, если Вы используете Excel или иную программу – то непосредственно в нее при помощи только простых операций без помощи специальных функций. Это позволит разложить формулу на компоненты и узнать, какой компонент вызывает отклонение от нормальных параметров.

Давайте теперь для более наглядного восприятия материала рассмотрим все тот же пример с ОАО «НТАЗ». Только теперь представим, что было точно установлено, что цена является значимым для потребителя фактором при приобретении автомобиля. Также представим, что ОАО «НТАЗ» решает проанализировать все 100% рынка своих конкурентов. У компании имеются две собственные линии производства продукции, и компания установила, что у нее имеется всего 12 линий конкурентов в занимаемом ей сегменте рынка, выпускающих 12 типов продукции (К1 – К12). Методом маркетинговых исследования были установлены следующие характеристики продуктов и параметра значимости цены и прочих, переведенных в процентные доли:

Таблица: Конкурентные характеристики линий ОАО «НТАЗ» на рынке

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Итак, сама цена является значимым фактором для потребителя: чем она выше, тем ниже спрос и наоборот. На элитном рынке иногда бывает и так, что чем ниже цена, тем ниже спрос и наоборот.

Начнем с расчета коэффициента (а) для продукта П1 (А(П1)):

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Аналогично найдем значимые коэффициенты для иных товаров и линий:

Таблица: Значения показателя (а) на анализируемом рынке, балл.

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Из таблицы видно, что без учета фактора значимости цены, продукция конкурента К1 является наиболее значимой для потребителя по основным характеристикам. Разброс на рынке значимых для покупателя показателей достаточно велик. Теперь перейдем к анализу показателя (b).

Для примера рассчитаем взаимосвязь между показателем мощности двигателя на рыке и цены на продукцию в исследуемом сегменте рынка (b(МД)):

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Для сокращения записи некоторые показатели были взяты в тысячах рублей, или в миллиардах единиц, понимая, что доли данных показателей были учтены в расчетах. Как видно из указанного расчета, одним из важнейших потребительских свойств товара, влияющую на цену, является мощность двигателя – она напрямую ведет к эквивалентному увеличению цены товара, что адекватно воспринимается покупателем. Остальные коэффициенты b, равно как и показатель ∑b/∑Ф (показатель Среднее в нижеприведенной таблице), будут рассчитаны аналогично и результаты расчета будут представлены ниже:

Таблица: Значения показателя (b) на анализируемом рынке

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)] Зависимость к Цене Мощность двигателя Дизайн экстерьера Дизайн интерьера Внутренние удобства Автоматичес кая коробка передач Прочие факторы СРЕДНЕЕ

Из указанной таблицы видно, что, несмотря на то, что внутренние удобства и дизайн экстерьера автомобиля являются весомыми факторами для потребителя, тем не менее, они не расцениваются рынком как адекватные факторы увеличения цены! Вероятнее всего, клиент полагает, что указанные два фактора не должны нести в себе адекватного увеличения цены по отношению к увеличению названных показателей. Таким образом пока сложилась ситуация в анализируемом сегменте рынка.

Указанный ранее анализ является основанием для приведения неценовых балльных показателей в относительно сопоставимую величину уже всех значимых факторов на рынке, включая ценовые. Определим коэффициент (с):

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Аналогично рассчитаем показатель (с) для прочих продуктов на рынке:

Таблица: Значения показателя (c) на анализируемом рынке, балл.

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Из таблицы видно, что максимальное значение показатель (с) приобретает у продукции К1, которая и должна быть взята в качестве эталонной по отношению значимых параметров к оптимальной воспринимаемой рынок цене.

Поскольку расчет прочих показателей опирается на относительно более простые формулы , то расчеты коэффициентов d, e, f, ∆f, h, i, g – будут приведены в нижеследующей таблице:

Таблица: Значения показателей (d – g) на анализируемом рынке, балл.

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Так, например, для линии продукции П1 показатель d=166,72/252,53=66,02%; показатель е=1-66,02%=33,98%; показатель f=1350000p.*(1-33,98%)=891270p.; показатель ∆f=1050000p.-891270p.=158730p.; показатель h=158730p./1050000p.=15,12%; показатель i=15,12%*(1+15%)*100=17,38; показатель g=105,5-17,38=88,12. Аналогично рассчитываются и указанные коэффициенты для прочих типов продукции внутри сегмента рынка. Все показатели в таблице выражены в процентах (%) /d,e,h/, баллах /i,g/ или рублях /f,∆f/.

Из приведенной выше таблицы видно, что продуктам П2, К2, К5, К6, К7, К9, К10, К11, К12 необходимо сменить стратегию позиционирования товара с дифференциации по значимым свойствам, где они проигрывают по воспринимаемой цене и значимым для потребителя характеристикам, на стратегию лидерства по издержкам и максимально снижать затраты, возможно, в том числе, ликвидации некоторых дифференцированных свойств продукта, либо их частей, в пределах разумных значений. Также данным компаниям необходимо увеличивать обороты, что должно явиться следствием перехода на иную стратегию позиционирования товара на рынке. Основными конкурентами на рынке являются товары П1, К1, К3, К4 и отчасти К8. В данной конкурентной борьбе преимущество в расширении сегмента рынка за счет постепенного вытеснения конкурентов и прочих факторов имеет компания К1, которой оптимально удалось сочетать в себе значимые для потребителя параметры при оптимальной цене.

При использовании указанной методики и выбора эталонного продукта следует также параллельно провести дополнительный анализ, чтобы узнать, действительно ли продукция эталонной компании (в данном случае К1) пользуется высоким спросом в сегменте рынка, или же цена на продукцию компании является необоснованно завышена. Эту информацию можно узнать только исходя из фактического анализа ситуации на рынке. Если же продукция компании-эталона фактически пользуется небольшим спросом вследствие высокой цены и недостаточности параметров, то это может означать, что сама значимость и точные значения потребительских свойств, взятые для исследования, были рассчитаны изначально неточно, что, разумеется, отразится и на конечный результат расчета. При развитой конкуренции на рынке, которая предполагает наличие множества конкурентов в каждом сегменте рынка, доля погрешности в расчетах при правильном определении параметров значимости будет стремиться к минимуму.

Рассмотрим паутинную сегментарную диаграмму, отражающую выводы проведенного анализа:

Сегментарная паутинная диаграмма:

Конкурентоспособность компании на рынке по регрессионному анализу (а-g)

Формула, автор: [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

По указанной диаграмме видны дифференциальные конкурентные положения компаний на рынке. Большинству компаний стратегия дифференциации не подходит – они должны переключиться на стратегию лидерства по издержкам, чтобы не уйти с рынка полностью. Это же касается и второй линии продукции ОАО «НТАЗ», П2. Линия П1 входит в четверку лучших конкурентов сегмента, что является положительной тенденцией.

Для более точного установления положения на рынке для компании ОАО «НТАЗ» следует провести ряд дополнительных рыночных анализов.

Метод регрессионного анализа является наиболее дорогим в предварении в жизнь для отдельно взятой компании – обычно он намного дороже балльно-весового метода. А вот балльный метод является дешевым, потому его объективно могут применять все без исключения компании.

Существуют методы удешевления регрессионного метода, когда значимые параметры и их свойства устанавливаются в ходе преимущественно экспертных заключений, без дорогого анализа рынка. В этом случае конкурентный анализ компании более сводится к конкурентному анализу продукции компании на рынке. Не исследование рынка может привести к необъективным данным относительно взаимосвязи конкурентоспособности товара на рынке с конкурентоспособностью компании.

Все три названных подхода: балльный, балльно-весовой и метод регрессионного анализа – являются методами оценки конкурентоспособности компании на рынке за счет оценки конкурентоспособности производственных линий и их рыночной адекватности. Альтернативой, или, вернее, дополнением к указанным подходам к анализу является существенно более дорогой подход, базирующийся на кластерном анализе рынка. В рамках указанных трех подходов автор предложил Вам по одной разработанной им методике оценки конкурентоспособности компании на рынке. Теперь, давайте перейдем к дополнению вышеуказанного анализа….к мультисегментарным моделям в условиях российской действительности.