Следующий уровень. Стратегический менеджмент новой эпохи

Если вы решите остановиться на проведении опроса, имейте в виду следующее.

● Опрос должен проводиться в рамках случайной репрезентативной выборки. Для потребительских рынков «репрезентативная» означает, что респонденты по своим социально-демографическим характеристикам соответствуют характеристикам генеральной совокупности в целом (генеральная совокупность – это все клиенты, приобретающие продукт на заданной географической территории). Так, например, если вашим рынком является вся Россия, а клиентами – физические лица, то выборка в вашем опросе должна соответствовать характеристикам жителей России: полу, возрасту, уровню дохода, социальному статусу, региону проживания и т. п. Аналогичное требование предъявляется и в случае, когда речь идёт о промышленных рынках, т. е. клиентами являются юридические лица. В этом случае выборка по своей структуре также должна быть репрезентативной и соответствовать характеристикам всех юридических лиц, клиентов на рынке. То же самое верно и для рынков B2G.

● Будучи репрезентативной, выборка должна быть ещё и случайной. «Случайная» означает, что конкретные респонденты, которые участвовали в опросе, несмотря на то что они соответствовали заданным критериям репрезентативности, тем не менее были подобраны абсолютно случайно. На практике случайность обеспечивается маршрутами исследования, когда, например, интервьюеру выделяется какой-то район или улица города, и в этом районе он имеет право заходить только в чётные (или нечётные) подъезды и опрашивать только чётные (или нечётные) квартиры на каждом этаже. Таким образом, интервьюеру запрещается влиять на подбор респондентов, что обеспечивает адекватность получаемых данных: они не искажаются самим интервьюером через подбор знакомых ему респондентов (например, друзей, родственников и т. п.).

● Величина достигнутой выборки, т. е. количество респондентов, которые приняли участие в опросе, должна соответствовать величине, необходимой для получения устраивающей вас погрешности данных.

Подробнее о размере выборки с точки зрения получения приемлемого уровня погрешности вы можете почитать в учебниках социологии или в интернете, где можно найти множество бесплатных материалов по этой теме. Там же, в интернете, вы найдёте бесплатные калькуляторы для расчёта величины выборки.

● Убедившись, что выборка правильная, также нужно удостовериться в том, что сами интервьюеры проводили опрос честно, т. е. действительно соблюдали все необходимые требования. Фальсификация исследований – это серьёзная проблема, причём во всех странах мира. Причиной является человеческая природа. Некоторые аналитики и интервьюеры не хотят заморачиваться всеми описанными выше сложностями и просто-напросто на коленке рисуют заказанные у них данные. Решается эта проблема различными методами контроля. Например, когда проводится телефонный опрос, разговоры записываются, и заказчик может проверить, действительно ли интервьюеры беседовали с респондентами. Также у респондентов могут спрашивать их номер телефона для последующего контрольного звонка, чтобы можно было удостовериться в том, что они действительно участвовали в исследовании.

Если исследовательское агентство отказывает вам в возможности проконтролировать качество проведения опроса, мотивируя отказ тем, что такое невозможно или не нужно, это повод задуматься. Имейте в виду, если вы вдруг обнаружите единичные случаи якобы фальсификации, например респондент при звонке утверждает, что не участвовал в опросе, это ещё не означает, что фальсификация действительно была. Многократно доказано, что люди – очень странные существа, и в голову конкретному индивидууму может взбрести что угодно. Например, он может утверждать, что никогда не участвовал в опросе, хотя вы буквально вчера видели, как интервьюер его опрашивал. Поводом насторожиться служит массовость таких случаев.

Многие исследовательские агентства, зная о склонности некоторых интервьюеров рисовать данные на коленке, намеренно завышают величину выборки в сравнении с той, которой было бы достаточно, согласно социологическим расчётам. Несмотря на то что это повышает стоимость исследования, в некоторых случаях, на мой взгляд, такая практика является нормальной. Так аналитики «размывают» возможные фальсификации в общем массиве полученных данных, делая их некритическими для заказчика. Действительно, невозможно гарантировать полное отсутствие фальсификаций (везде, где работают люди, может случиться всякое), поэтому такой подход понятен.

Помимо хорошей новости (большинство отраслей могут быть исследованы через опросы клиентов), есть две нормальные.

Первая такая нормальность заключается в том, что некоторые отрасли нельзя исследовать подобным образом. Например, рынок строительства атомных станций или рынок вооружения. Если ваша отрасль в числе таких, переходите к другим описанным методам получения данных.

Вторая нормальность состоит в том, что, даже если продукт и рынок предполагают возможность исследования и всё сделано правильно, тем не менее данным об объёме продаж игроков на рынке, равно как и данным об объёме рынка, до конца верить нельзя. Этот парадокс снова связан со спецификой человеческого мышления – мы с вами очень странные создания. Приведу два примера из собственной практики.

Пример № 1. Рынок пива, рынок B2C. В своё время по заданию одного из клиентов я проводил исследование рынка пива. Одним из привлечённых интервьюеров была красивая студентка Маша. Она проводила опрос в магазине и должна была, увидев покупателя, который пробивал пиво на кассе, пригласить его поучаствовать в опросе, если этот человек соответствовал доведённому до Маши профилю респондента. Представьте себе картину. На кассе вырисовывается Петя – молодой человек, который пробивает три банки очень дешёвого крепкого пива. Наружность парня полностью соответствует приобретаемому пиву. Наша Маша, действуя по инструкции, останавливает парня и просит поучаствовать в опросе. Товарищ смотрит на Машу и видит перед собой симпатичную девушку. У него тут же возникает мысль познакомиться с ней и узнать номер её телефона. Очевидно, что нужно лишь согласиться на её предложение, раз уж она сама готова начать разговор.

Итак, наш герой соглашается. Начинается опрос, Маша задаёт вопросы. Среди них, например, такой: (1) «Скажите, как часто вы покупаете пиво?» Молодой человек понимает, что с честным ответом – «Каждый день!» – его шансы произвести на девушку положительное впечатление и получить заветный номер телефона несколько снижаются. Поэтому он отвечает: «Ну, где-то раз в неделю». Маша, глядя на него, понимает, что он нагло врёт, но следует инструкции и аккуратно фиксирует в анкете полученный ответ. Она не имеет права домысливать, так как отсюда недалеко и до фальсификации. Следующий вопрос: (2) «Скажите, сколько банок или бутылок пива вы в среднем покупаете за раз?» У парня в руках три банки пива. Он понимает, что с таким ответом шансы становятся ещё ниже, и говорит: «Обычно одну баночку, не больше». Маша удивлена, но мужественно соблюдает инструкцию – указывает в анкете слова респондента. Наконец, Мария задаёт ещё один вопрос: (3) «Скажите, какую марку пива вы обычно предпочитаете?» Наш Петя только что затарился самым дешёвым, но крепким пивом. Такой ответ, с его точки зрения, вовсе обнуляет любые перспективы отношений с Машей. Поэтому, набрав полную грудь воздуха и зажмурившись, он выдаёт: «Обычно я покупаю [называет очень дорогое премиальное пиво]. А это (указывает на купленное дешёвое крепкое) я взял друзьям, которые ждут меня за углом магазина». Маша абсолютно уверена, что он врёт как сивый мерин, и тем не менее аккуратно записывает ответ. История умалчивает, удалось ли Пете продолжить знакомство с Машей, но я верю, что она здравомыслящая девушка.

Заметьте, что проведённый опрос, когда обобщены ответы всех респондентов, позволяет решить все наши исследовательские задачи. Мы можем вычислить объём рынка в целом и объём продаж, а также долю каждого игрока на рынке в натуральном выражении. Зная стоимость каждой торговой марки на полке, мы можем вычислить эти показатели в финансовом выражении.

Однако когда производитель дешёвого крепкого пива, преданным адептом которого является Петя, открывает аналитический отчёт, он с изумлением видит, что согласно данным опроса его продажи и доля на рынке значительно ниже реальных объёмов, которые он регулярно отгружает в розничную сеть. Такое же изумление настигает поставщика дорогого премиального пива, ведь согласно отчёту его продажи и доля значительно превышают реальные!

Очевидно, что отчёт не отражает реальность. Кто виноват в происходящем? Маша, которая честно зафиксировала ответы Пети? Нет, ведь она не имела права вносить субъективные правки. Аналитик, который обобщил данные, собранные десятками интервьюеров? Тоже нет. Никаких фальсификаций и упущений со стороны исследователей не было.

На самом деле виноват Петя! Дело в том, что Петя – обычный человек, а все люди врут, как было сказано в одном популярном телесериале! Причём делают это не обязательно со злым умыслом. Часто врут из благих побуждений или вовсе не задумываются о том, что сообщают недостоверную информацию. Таким образом, мы видим и должны зафиксировать важнейший факт: ни один опрос не даёт истинную информацию о реальности. Опросы показывают то, что в стратегическом менеджменте называется декларируемой реальностью (то, что декларируют респонденты). Подлинная реальность и декларируемая всегда не совпадают. А в некоторых случаях между ними пропасть!

Пример № 2. Рынок фломастеров для письма на флипчартах и досках, рынок B2B (всё сказанное будет справедливо и для рынка B2G). Проводится аналогичный опрос лиц, принимающих решение о закупке. Им задаются аналогичные вопросы. (1) «Скажите, как часто ваша компания закупает фломастеры?» Ответ респондента: «Откровенно говоря, я затрудняюсь ответить, не помню». Интервьюера такой ответ не устраивает, так как он не позволяет получить требуемые данные о рынке. Поэтому он просит респондента напрячься и вспомнить: «Пожалуйста, постарайтесь вспомнить хотя бы приблизительно, как часто?» Респондент, крепко задумавшись: «В среднем раз в год». Заметьте, прямо сейчас происходит искажение реальности, так как правильный ответ был: «Не помню». Но интервьюера он не устроил, ведь такой ответ бесполезен с точки зрения исследования. Попросив респондента вспомнить, интервьюер фактически тем самым исказил данные. (2) «Скажите, сколько фломастеров в среднем закупает ваша компания за раз?» Ответ: «Сколько запросят подразделения, которым они необходимы». Интервьюеру вновь не нравится ответ, ведь так рассчитать требуемые данные по рынку невозможно. Поэтому он вновь просит респондента скорректировать сказанное: «Пожалуйста, скажите примерно, вспомните, сколько бывает обычно». «Ну хорошо, – идёт ему навстречу респондент, – кажется, что-то около 10 упаковок, как-то так». (3) «А сколько штук в упаковке?» – оживляется наш интервьюер. «Ну, штук по пять, наверное…» И вновь мы видим искажение реальности, респондента просят усреднить ответы, в которых он не до конца уверен, и даже додумать их. Интервьюера можно понять, иначе ему нечего будет заносить в анкету. (4) «Скажите, какую марку фломастеров вы обычно покупаете?» – следует наконец вопрос. «Вообще без понятия! – отвечает респондент. – Обычно, что-то среднее по цене. Дешёвые покупать опасаюсь, на них жалуются. А дорогие покупать не вижу смысла». «Давайте посмотрим на фломастеры, которые вы покупали в прошлый раз», – находит интервьюер выход из ситуации. Респондент отыскивает один из фломастеров и называет интервьюеру марку.

Как видите, несмотря на то что интервьюер не фальсифицировал данные (хотя его действия были на грани фола, а некоторые специалисты сказали бы, что и вовсе запрещены), они тем не менее не соответствуют реальности. Реальность такова, что респондент не помнил точные ответы. При этом нельзя утверждать, что полученная информация в корне недостоверна, в конце концов респондент вспоминал и уточнял свои ответы, основываясь на реальных фактах.

Важно понимать, что мы имеем дело с людьми, поэтому описанные ситуации абсолютно типичны при исследовании любых рынков. Когда человек (не Петя, а достойный доверия гражданин) в примере с пивом утверждает, что он всегда покупает лишь определённое число банок (например, две), – это тоже неправда. Вероятно, заявленное количество он покупает чаще всего. И уж точно он не будет расписываться кровью в том, что берёт только две банки и никогда не покупает одну или три! Точно так же трудно представить человека, который покупает товары и пользуется услугами компаний на рынках B2C и B2G и при этом помнит всю информацию о своих закупках.

Мы можем констатировать очень важную вещь, которая поможет развеять иллюзии, свойственные непрофессиональным управленцам. Ни один опрос не даёт информацию об объективной реальности, в частности информацию об объёме продаж и долях игроков на рынке, а также об объёме рынка в целом. Вместо этого опросы дают информацию о декларируемой реальности, т. е. полученные данные уже в полной мере испытали на себе всевозможные искажения, обусловленные человеческой природой – преднамеренной и непреднамеренной ложью, забывчивостью, неспособностью дать истинный ответ и т. п.^[7] Мы обязаны помнить этот факт и никогда его не забывать. В контексте получения данных об объёме продаж игроков на рынке для MVC-1 он также имеет значение. Что с этим делать, мы поговорим в следующем пункте.

Третий способ. Он называется «экспертная оценка» и является самым распространённым в современном бизнесе. Примечательно, что он наиболее часто используется не только в компаниях малого и среднего бизнеса, но и на уровне крупных компаний и транснациональных корпораций. В отличие от того, что вы можете прочитать в интернете, под экспертной оценкой в стратегическом менеджменте чаще всего понимается не мнение каких-то сторонних специалистов о положении дел в конкретной отрасли (скажите на милость, где отыскать таких сведущих специалистов?), а мнение ответственных должностных лиц компаний, работающих в этой отрасли. Проще говоря, зачастую экспертная оценка – это наша оценка нашего же рынка, при которой мы сами принимаем решение, какие цифры считать реальными. Обычно, услышав этот тезис, некоторые мои студенты и клиенты в консалтинге задают полный удивления вопрос: «А как я могу узнать объёмы продаж конкурентов?» Мой ответ всегда прямой, и некоторыми он воспринимается даже как жёсткий. Я всегда говорю, что меня поражают руководители, которые не знают объёмы продаж конкурентов. Это как-то дико – работать в отрасли годами и не знать, не интересоваться тем, что происходит дальше вашего собственного носа. Такое можно ещё понять в случае со вновь назначенными руководителями, которые просто не успели вникнуть в положение дел. Но когда речь идёт о людях, проработавших в отрасли не один год, – это какая-то дичь. Я, например, прекрасно знаю объёмы продаж моих конкурентов, очень живо интересуюсь этим вопросом, потому что без этой информации я не могу принимать стратегические решения по развитию своего бизнеса. Значит, и вы, если хотите быть профессиональными управленцами, извольте найти соответствующие ответы в своих отраслях.

После этого эмоционального нравоучительного спича я начинаю разъяснять детали: что такое экспертная оценка и как она делается. Как уже было сказано, экспертная оценка – это мнение конкретного уполномоченного должностного лица по какому-то вопросу, который имеет отношение к его отрасли. Например, мнение о выручке по продукту каждого игрока на рынке в базовом году в деньгах. Эта оценка – не «бряцание» языком и не тыканье пальцем в небо. Речь идёт о профессионально сделанном выводе. Правильно выполненная экспертная оценка всегда базируется на каких-то известных достоверных косвенных данных – это обязательное требование. Эти исходные данные могут получаться любыми путями: наблюдениями за конкурентом, общением с посредниками, которые работают с ним; знанием его производственных мощностей, изучением таможенной статистики по импорту сырья и экспорту готового продукта, общением с его бывшими и нынешними работниками для выяснения интересующих вопросов и т. п. Допустимы любые легальные действия, которые позволяют вам получить косвенные данные высокой степени достоверности, позволяющие затем сделать вывод об интересующем вас аспекте. В частности, о величине выручки по продукту, которую получил конкурент в базовом году.

Например, на какой-то конференции в беседе с одним из технических специалистов интересующего вас конкурента вы узнаёте, какое оборудование используется у него для производства продукта и какова величина его загрузки в течение года в среднем. Наведя дополнительные справки о производственной мощности оборудования, вы можете вычислить годовой объём производства продукта в натуральном выражении. Далее ваши подчинённые под видом покупателей связываются со службой продаж конкурента и, проведя фиктивные переговоры, выясняют реальную цену, по которой конкурент готов продавать свой продукт. Перемножая объём в натуральном выражении на реальную цену, вы экспертно устанавливаете объём продаж данного конкурента в финансовом выражении.

Или же вы закупаете у одного и того же поставщика некоторые виды сырья, необходимого для производства продукта. Имея хорошие отношения с несколькими сотрудниками поставщика, вы выясняете объёмы сырья, которые закупает ваш конкурент. Оценив их, вы понимаете, что, вероятнее всего, конкурент закупает это сырьё только в этом месте. Отталкиваясь от этих объёмов, представляя себе ключевые элементы технологического процесса производства продукта (у конкурента он, вероятнее всего, весьма схож с вашим), вы вычисляете объёмы производства готового продукта. Далее, выяснив цену, как и в предыдущем случае, вы вычисляете объём продаж в финансовом выражении. И так далее.

За свою многолетнюю практику консультирования и преподавания, сталкиваясь с сотнями реальных кейсов в различных отраслях, я могу с уверенностью утверждать, что нет ни одного случая, когда управленец, действительно желая экспертно установить интересующие его данные, не смог бы этого сделать. В тех редких случаях, когда мне попадались люди, упорно считавшие, что сделать такое невозможно, всегда находились их же коллеги, которые решали эту задачу. Поэтому я с уверенностью говорю: когда кто-то заявляет, будто он никак не может экспертно оценить выручку по продукту рыночных игроков для создания MVC-1, на самом деле человек не хочет напрягаться, чтобы это сделать. Что ж, любой из нас имеет право действовать именно так, как ему заблагорассудится. Только не нужно свою лень выдавать за «это невозможно».

Чтобы экспертная оценка имела погрешность, допустимую для целей MVC-1, действует важное правило. Получить интересующую нас цифру, в частности объём продаж конкурента, необходимо как минимум двумя различными путями, т. е. отталкиваясь от двух разных достоверных косвенных источников. Делать вывод на основе одного источника слишком рискованно, так как в этом случае отсутствует кросс-проверка адекватности получаемых данных. В свою очередь, когда мы отталкиваемся по меньшей мере от двух источников, такая кросс-проверка возможна. Мы сверяем между собой полученные итоговые цифры и оцениваем их адекватность. Практика показывает, что между ними всегда будут определённые расхождения. Решать, какой из них больше верить, надо индивидуально в каждом конкретном случае исходя из прочих соображений. Также в качестве искомой цифры можно установить среднее между полученными значениями. Это решение целиком и полностью лежит на должностном лице, которое уполномочено произвести или утвердить результаты экспертной оценки, и, конечно, это решение должно иметь под собой логическое обоснование.

Как мы видим, проведение экспертной оценки, в частности экспертное определение совокупного объёма продаж продукта (выручки по продукту) каждого игрока на рынке в базовом году в деньгах, представляет собой не профанацию и тыканье пальцем в небо, а нормальную логическую работу – умозаключения, основанные на данных, которые считаются достоверными. Как уже было сказано, для снижения вероятности ошибки искомые цифры должны быть установлены по меньшей мере двумя путями.

Как бы удивительно это ни звучало, но экспертная оценка также чрезвычайно распространена в случаях, когда она, казалось бы, не нужна! Например, когда отрасль насыщена статистическими данными, то есть объём продаж присутствующих в ней компаний можно легко установить первым способом, а также при этом она может быть легко исследована, то есть эти объёмы продаж можно вычислить вторым способом – с помощью опросов клиентов. Забавно, но практика показывает, что вычисленные двумя этими способами объёмы продаж никогда не совпадают! Дело в том, что и статистика, и опросы сами по себе содержат погрешности. Я неоднократно сталкивался с тем, что соответствующие цифры не совпадали друг с другом, иногда значительно. В этих случаях неизбежно применение экспертной оценки: управленец выбирает, какую из цифр, полученную первым или вторым способом, он будет принимать за достоверную. Возможно, он выберет что-то между ними. Как и в случае с полной экспертной оценкой, описанной выше, такая экспертная оценка также требует логического обоснования.

Теперь, объяснив, как выполняется экспертная оценка, когда вы уже понимаете, что статистические данные и опросы не дают абсолютной уверенности в том, что данные действительно отражают реалии рынка, я могу открыть вам один из тщательно скрываемых секретов стратегического менеджмента. Правда заключается в том, что, за редчайшим исключением, в мире нет отраслей, о которых были бы известны абсолютно достоверные данные, в частности, данные об объёмах продаж игроков и объёме рынка в целом. Данные, с которыми мы сталкиваемся, которые публично озвучиваются, – это, как правило, либо точка зрения отдельного лица, либо договорённость неких лиц, например участников отраслевой ассоциации. По сути, это данные, которые кто-то решил принять за правду. Будьте уверены, это не сама правда, она никому не известна. Означает ли всё сказанное, что вы должны отказаться от моделирования рынка? Разумеется, нет. Просто знайте, что достоверных данных о рынке нет ни у кого! Ваша задача – получить данные и создать модель более достоверную, чем у других! Эту задачу вы решите с помощью MVC-1. Инструмент настолько тщательный, что гарантирует это.

Разобравшись с совокупной выручкой каждого игрока, далее вам необходимо распределить её по кластерам. Обратившись к примеру на рис.  3, вы увидите, как это делается. Выручка каждого игрока распределяется по кластерам, в которых он работает, с указанием в соответствующих ячейках объёмов продаж, совершаемых игроком в каждом кластере. Очевидно, что сумма продаж во всех кластерах, в которых работает компания, должна совпадать с величиной её совокупной выручки. Способы определения объёма продаж игроков в кластере аналогичны способам, которые применялись при определении их совокупной выручки: на основе доступных статистических данных, через опросы или экспертно.

При определении как совокупной выручки, так и объёмов продаж в отдельных кластерах они указываются с учётом налогов, включаемых в выручку, например НДС и налога на доход при упрощённой системе налогообложения. Допускается указывать выручку, освобождённую от этих налогов, однако это чревато путаницей. В таком случае легко упустить тот факт, что на рынке клиент платит за продукт сумму, значительно превышающую цифру, искусственно освобождённую от налогов (например, клиент оплачивает цену с НДС, которая значительно больше, чем цена без этого налога).

Наконец, распределив объёмы продаж всех игроков по кластерам, в которых они присутствуют, мы можем высчитать объём каждого кластера в деньгах в базовом году. Это делается путём суммирования объёмов продаж всех присутствующих в кластере игроков. В примере на рис.  3 вы видите высчитанные объёмы кластеров в строке 16.

Ура! Наши титанические аналитические труды стали приносить первые плоды. Объёмы кластеров в деньгах в базовом году рассчитаны! Дальше будет легче. Наверное…

ШАГ 5

Рассчитываем объём рынка в базовом году в деньгах в целом (формула: сумма объёмов всех кластеров в деньгах).

ОБЪЁМ РЫНКА В БАЗОВОМ ГОДУ В ДЕНЬГАХ РАССЧИТАН!

Следующий, пятый шаг для выполнения MVC-1, к счастью, каких-то особых пояснений не требует. Нам необходимо рассчитать объём рынка в базовом году в финансовом выражении. Для этого нужно суммировать ранее рассчитанные объёмы всех кластеров в деньгах. На рис.  3 эта сумма, т. е. объём рынка в базовом году в деньгах, представлена в ячейке J16.

Теперь мы знаем объём рынка в базовом году в деньгах!

NOTA BENE

Российские управленцы постоянно путают два понятия – «объём рынка» и «ёмкость рынка». Чаще всего предполагается, что это термины-синонимы. В реальности это совершенно не так. Под объёмом рынка понимается величина платёжеспособного спроса на продукт в конкретный период времени, как правило, год. При этом неважно, ведётся речь о текущем годе или же каком-то будущем периоде. Ёмкость рынка, в свою очередь, представляет собой нечто совершенно другое. Ёмкость рынка – это максимально возможная величина спроса, ситуация, в которой максимальное количество клиентов совершит максимальное количество покупок в максимальном объёме с максимальной частотой и по максимальной цене, это максимальный потенциал рынка. Иными словами, ёмкость рынка – чистая мечта, которая никогда не сбудется. Так что всякий раз, когда вы видите человека, употребляющего термин «ёмкость рынка», уважаемый читатель, скорее всего, перед вами мечтатель, который грезит наяву.

Позволю себе высказать смелое предположение, откуда в российском менеджменте пошла путаница между терминами «объём рынка» и «ёмкость рынка». У меня есть подозрение, что всё дело в переводчиках. Когда после развала Союза в нашей стране появилась первая западная деловая литература, её переводили на русский язык люди, далёкие от менеджмента (а людей, близких к этой дисциплине, тогда особо и не существовало, в западном понимании этого вопроса, по крайней мере). Тогда это были переводчики, хорошо владевшие английским языком, но не имевшие познаний в менеджменте. Существует англоязычный термин, обозначающий «объём рынка» – Market Volume. Слово volume действительно имеет двойной перевод – это и «объём», и «ёмкость». Ёмкость сосуда, например. С этого, вероятно, и началось употребление термина «ёмкость рынка» в значении «объём рынка». Однако для обозначения «ёмкости рынка» в английском языке есть другой термин – Market Potential, «рыночный потенциал». Судя по всему, переводчики упустили этот нюанс.

В практической деятельности термин «ёмкость рынка» имеет весьма узкое значение. Управленцы оперируют этим понятием, когда хотят разобраться, каков максимальный предел рынка, величина, больше которой рынок не сможет быть никогда. При этом имеется чёткое и ясное понимание, что объём рынка никогда не будет равен ёмкости рынка. Говоря о реально ожидаемом платёжеспособном спросе в конкретный период времени, сейчас или в будущем, мы произносим: «Объём рынка»!

ШАГ 6

Рассчитываем долю каждого игрока в базовом году в деньгах на рынке в целом (формула: совокупный объём продаж игрока на рынке в базовом году в деньгах / объём рынка в базовом году в деньгах × 100 %).

Рассчитываем доли каждого игрока в кластерах в базовом году в деньгах (формула: объём продаж игрока в каждом кластере в деньгах / объём каждого кластера в деньгах × 100 %).

Для наглядности обозначим доли игроков в кластере различными цветами. Закрасим ячейки, в которых указаны объёмы продаж игроков в кластерах, заданным цветом.

Например, можно использовать следующие цвета (каждый соответствует определённой доле игрока в кластере):

• голубой – доля в кластере до 5 %;

• зелёный – от 5,01 % до 10 %;

• салатовый – от 10,01 % до 15 %;

• жёлтый – от 15,01 % до 20 %;

• оранжевый – от 20,01 % до 25 %;

• розовый – от 25,01 % до 40 %;

• красный – > 40 %.

Теперь нам предстоит рассчитать долю каждого игрока (группы игроков) в базовом году в деньгах на рынке в целом. Это несложно, для этого достаточно совокупный объём продаж игрока на рынке в деньгах разделить на объём рынка в деньгах и получившийся результат умножить на 100 %. На рис.  3 вычисленные таким образом доли игроков представлены в столбце J, начиная с ячейки J8 по ячейку J15. Не забудем проверить себя: сумма долей всех игроков на рынке должна составлять 100 %, это говорит о том, что мы охватили весь рынок и ошибки в расчётах нет.

Затем рассчитывается доля каждого игрока в кластерах в базовом году в деньгах. Принцип расчёта тот же, что и в случае с рынком в целом: объём продаж игрока в каждом кластере в деньгах делится на объём каждого кластера в деньгах и результат умножается на 100 %. На рис.  3 рассчитанные таким образом доли игроков в каждом кластере представлены в ячейках, начиная со столбца M до столбца R. Проверяем себя: сумма долей всех игроков в каждом из кластеров должна составлять 100 %.

По желанию, для большей наглядности, рекомендуется закрасить ячейки, в которых указаны объёмы продаж игроков в кластерах, разными цветами, в зависимости от долей, которые они там занимают. Каждому диапазону мы присваиваем свой цвет. Например, долям в кластере от 10,01 % до 15 % присвоен салатовый цвет. Так мы цветами обозначаем позиции (доли), которые игроки занимают в соответствующих кластерах. Ничто не мешает вам установить собственную цветовую шкалу, у нас демократия. Я же рекомендую градацию цветов и диапазоны долей, которые указаны в описании данного шага (см. выше). Благодаря цветовой заливке, мы наглядно видим «силу» позиции каждого игрока в каждом кластере, нам не нужно всякий раз обращаться к цифрам. К примеру, взглянув на ячейку G8 (рис.  3), закрашенную оранжевым цветом, мы сразу понимаем, что компания «Люкс-мебель» занимает долю в диапазоне от 20,01 % до 25 % в кластере 4. Закрашенная в красный цвет ячейка D14 показывает, что группа «Мелкие игроки» занимает долю более 40 % в кластере 1. Ячейка F15 жёлтым цветом сигнализирует, что доля «Нашей компании» в кластере 3 находится в диапазоне от 15,01 % до 20 %.

Многие электронные таблицы позволяют автоматизировать процесс закрашивания ячеек в зависимости от величины их значений. Для этого нужно запрограммировать соответствующие формулы. Информацию о том, как это сделать, несложно отыскать в интернете. Судя по всему, наша стратегическая жизнь начинает раскрашиваться яркими красками – превосходно!