CC BY
84
Орлов А.Р. ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ КОММЕРЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ В ПЕРЕХОДНЫЙ ПЕРИОД
В общем случае поведение любой системы, к которой может быть отнесен широкий круг хозяйствующих субъектов, адекватно описывается в формализме классической теории систем Л. фон Берталанфи. Согласно такого подхода организация в каждый момент времени однозначно характеризуется совокупностью элементов (балансовыми показателями, кадровым составом, бизнес-процессами и т.п.), представляющих собой вектор в многомерном фазовом пространстве а {х1: х2 . . ,хп ).
Целью управления организацией служит видоизменение этого вектора таким образом, чтобы он описывал желаемое положение компании, т.е. то положение, которое соответствует решению поставленных перед бизнесом внутренних и внешних задач (увеличению доли рынка, росту числа клиентов, повышению капитализации и т.п.). Такое преобразование может быть описано с помощью соответствующего оператора перехода Ъ(х±1 Х2,. . . ,Хп )= Ь{ а(х± 1 Х2. . ,Хп )},
а оценка результата, как правило, производится на основании функционала, заданного на пространстве параметров и позволяющего получить численную оценку состояния предприятия C = F (х1< Х2 .. ,Хп ). Наиболее распространены способы финансовой оценки, а результат принято рассматривать, прежде всего, в виде таких внутренних параметров, как капитализация компании, размер свободного денежного потока и т.п.
Если вопросам построения оценочных функционалов С посвящено довольно большое количество работ (см., например [1]), то построение оператора перехода представляет собой несравненно более сложную задачу. В общем случае оператор перехода в новое состояние определяется выбранной стратегией поведения, а соответствующий ей алгоритм носит название бизнес-плана. Поскольку на практике сложно составить единый и непротиворечивый план на продолжительный период времени, принято выделять промежуточные цели и соответствующие им состояния, которые определяют оперативные задачи, а алгоритмы решения оперативных задач определяются оперативными планами [2].
Конкурентное противостояние на рынке предполагает наличие антагонистического конфликта, стороны которого имеют нетождественные оперативные планы, в соответствии с которыми они стараются преобразовать одну и ту же исходную позицию в разные конечные. Желаемая степень этих преобразований и затрачиваемые на это усилия зависят от стоящих задач и могут быть охарактеризованы так называемым «коэффициентом оперативного напряжения». Величина этого показателя может определяться с точки зрения внутренних параметров, например, долей затрат на достижение поставленной цели к общему объему текущих затрат организации. В более общем виде [3], под оперативным напряжением было предложено понимать разность векторов конечных позиций в представлении сторон к длине вектора исходной позиции. В таком виде этот коэффициент позволяет путем определения его величины в проекции многомерного вектора на какую-либо ось, легко определить сравнительную эффективность соответствующих оперативных планов.
Оператор Ь может быть найден как решение антагонистической бескоалиционной (в естественном предположении отсутствия картельных соглашений) игры с ненулевой суммой [4]. Принцип тождественности для такой модели утверждает, что в рамках аналитической стратегии при правильных действиях обеих сторон равные исходные позиции преобразуются также в равные. При неравенстве сил сторон исход противостояния может быть описан системой дифференциальных уравнений Остроградского-Ланчестера, используемой в качестве модели для описания вооруженных конфликтов, определяющей величину потерь и позволяющей оценить протяженность конфликта до полного уничтожения одной из сторон. При корпоративной борьбе «полем боя» служит эмоциональное восприятие предложений конкурентов потенциальными потребителями и, как показывает практика, данная ситуация также хорошо моделируется аналогичными уравнениями и подтверждается результатами психологических тестов [2]. Таким образом, аналитическая стратегия может дать положительный результат, отличный от предсказанного, только в случае заведомо неправильных действий конкурента, на что в обычных условиях рассчитывать не приходится.
Рассмотрим теперь реализацию стоящей перед бизнесом задачи как совокупность целенаправленных действий по преобразованию позиции. Исходя из логически непротиворечивого предположения об устойчивости исходной позиции нетрудно заметить, что любые действия по ее преобразованию вступают в противоречие с позиционными законами: расходование ресурсов либо нерационально, либо сопряжено с риском, т.е. на начальном этапе всякая операция ухудшает позицию. В коммерческой операции эта фаза характеризуется: инвестированием средств в разработку нового продукта, закупку и доставку
нового товара, реализацией программы продвижения, набором и обучением персонала и другими расходами, т.е. той «силой трения», о которой неоднократно упоминал в своих работах К.Клаузевиц [2]. Плохо подготовленные операции часто заканчиваются на этой стадии, не приводя к заметным изменениям рыночной ситуации.
Переход к следующей фазе требует обязательного разрушения устойчивости позиции. Как видно из приведенного на рисунке 1 графика, в обобщенном виде иллюстрирующего зависимость баланса затрат и поступлений от времени, в нижней точке кривой происходит динамический скачок, обусловленный изменением симметрии позиции (бифуркация), стабилизирующая сила Ле-Шателье перестает действовать и оперативное «трение» резко падает. На практике это может означать преодоление точки безубыточности и рост объемов продаж. Особенно наглядно этот эффект заметен при торговле модными и новыми товарами, когда рынок подготовлен к восприятию такого продукта и спрос на какое-то время определяется практически всей его целевой емкостью.
Баланс затрат
и------------“
2-я критическая точка
Фаза
затухания
операции
Время
Рисунок 1. Типовая форма временной зависимости баланса затрат и поступлений
После достижения первой критической точки начинается период быстрого и непрерывного нарастания операции, поскольку текущие позиции более не обладают свойством статической устойчивости. Этот нарастание продолжается до тех пор, пока не начинается формирование новой статически устойчивой позиции и переход к затуханию операции. На практике это означает утрату новизны предложения, смену предпочтений целевой группы потребителей, насыщение рынка, противодействие конкурентов и т.п. После достижения второй критической точки затраты на стимулирование сбыта начинают превышать поступления от реализации и должны быть приведены в соответствие с новой расстановкой сил.
Поскольку эффективность операции определяется отмеченными выше критическими точками, рассмотрим возможные действия конкурентов в эти важные моменты. Очевидно, что наиболее важной для стремящейся получить рыночное преимущество стороны является первая критическая точка, от которой зависит возврат сделанных инвестиций. Наиболее действенным приемом опровержения здесь может служить «встречная операция», проводимая применительно к той же целевой группе и с аналогичным продуктом. Наиболее ярким примером такой операции могут служить маркетинговые действия, предпринятые летом 197 5 г. компанией Johnson & Johnson по защите рынка выпускаемого ею средства от головной боли Tylenol. В июне этого года фирма Bristol-Myers предполагала вывести на рынок США свой аналогичный препарат Datril, имеющий цену на 30% ниже цены препарата-конкурента. За две недели до выхода рекламы Datril компания Johnson & Johnson произвела снижение цен на Tylenol до уровня Datril и объявила о кредитовании в целях сокращения цены на уже созданные в магазинах запасы лекарства [5].
Это перечеркнуло всю работу по подготовке рекламной компании фирмой Bristol-Myers, в основу которой было положено ценовое преимущество предлагаемого на рынок препарата. Попытки видоизменить рекламное послание, сохраняя в той или иной мере исходную «ценовую» посылку, были оспорены в суде со стороны компании Johnson & Johnson, а освещение этого спора в печати сыграло роль своеобразной рекламной компании и закрепило положение препарата Tylenol на рынке. Доля рынка Datril, в свою очередь, никогда не превышала 1%.
Здесь следует отметить, что подобное «решение конкурентных задач за чужой счет» должно начинаться в очень узком временном интервале (как видно из примера - в момент прохождения конкурентом первой критической точки собственного наступления). В самом деле, если оно начинается раньше, конкуренту предоставляется возможность поменять целевые установки программы продвижения, основываясь на анализе реакции рынка. При задержке, когда рынок уже получил известную долю воздействия и начинает формировать свое отношение к предлагаемому продукту, преодолеть динамический гомеостаз операции конкурента становится очень затруднительным, а часто просто невозможным. Поэтому «встречная операция» связана с большим риском, если она не проходит, то, как правило, связана с существенными потерями. (В этом отношении приведенный пример нельзя считать типичным, поскольку рассматриваемые препараты обладают очень большой долей добавленной стоимости и снижение цены для компании Johnson & Johnson не являлось критичным.)
Вторая критическая точка также характеризуется неустойчивостью, поскольку к этому моменту еще окончательно не сформировалась новая устойчивая позиция и поэтому создает благоприятные условия для контрнаступления, особенно в тех случаях, когда наступающая сторона исчерпала свои рыночные предложения. Наилучшей стратегией здесь может служить стратегия фирмы Intel, старающаяся совместить вторую критическую точку для предыдущего продукта с первой критической точкой для последующего, обеспечивая, таким образом, непрерывность предложения и снижая соответствующие риски.
Анализ особенностей поведения рассматриваемых систем вблизи критических точек позволяет утверждать, что оператор L в этих случаях теряет свойства аналитичности и демонстрирует свою ярко выраженную нелинейность. Как следствие, для него справедливы все свойства нелинейных систем:
• не применим принцип суперпозиции,
• могут существовать изолированные точки равновесия,
• могут присутствовать особые свойства, такие как бифуркация.
Если первые два свойства не требуют особых комментариев, то на последнем следует остановиться особо. Как известно, точка бифуркации - это критическое состояние системы, при котором она становится неустойчивой относительно флуктуаций и возникает неопределенность: станет ли состояние си-
стемы хаотическим или она перейдет на новый, более дифференцированный и высокий уровень упорядоченности. Точка бифуркации обладает свойствами:
• непредсказуемости, связанной с тем, что обычно точка бифуркации имеет несколько ветвей аттрактора (устойчивых режимов работы), по одному из которых пойдёт система. Причем заранее невозможно предсказать, какой новый аттрактор займёт система;
• кратковременности, обусловленной тем, что эта точка служит своеобразной границей перехода системы от одного длительного устойчивого режима к другому.
Таким образом, при организации управления предприятием необходимо учитывать два режима: линеаризованный, годящийся для периодов его квазистационарной деятельности, и принципиально нелинейный, который применим в переходные периоды, связанные с активными действиями предприятия на рынке. Наиболее важным моментом в такие переходные периоды является выявление точек бифуркации, которые, как уже отмечалось, не могут быть определены a priory и возникают под воздействием большого количества случайных факторов. Поскольку в данном случае необходимо осуществлять текущее наблюдение за рынком, а точнее за некоторой совокупностью выбранных параметров, здесь целесооб-
разно воспользоваться методами, разработанными применительно к оценке волатильности на финансовых рынках.
Опыт анализа финансовой информации показал, что, также как и в нашем случае, линейная парадигма не может объяснить широко распространенные критические события на финансовых рынках и в насто-
ящее время для исследования поведения таких рынков используются разнообразные нелинейные техники [6]. Наиболее простым способом анализа временных рядов служит метод простого скользящего среднего (simple moving average, SMA), в соответствии с которым волатильность и коэффициенты корреляции будущих периодов оцениваются с помощью взвешенных с равными весами значений волатильности в течение достаточно большого периода времени. Другим способом описания динамики волатильности является способ экспоненциально взвешенного скользящего среднего (exponential weighed moving axerage, EWMA) , при котором недавние события вносят больший вклад в оценку волатильности.
Модель EWMA имеет два важных преимущества перед использованием простого скользящего среднего с
равными весами. Во-первых, оценка, получаемая с помощью модели EWMA, намного быстрее адаптируется к изменениям рыночной ситуации и резким колебаниям контролируемых параметров, так как недавние события имеют больший вес, чем произошедшие в далеком прошлом. Во-вторых, после быстрой реакции на большие перепады значений параметров, модель нивелирует важность произошедшего события тем в большей мере, чем больше времени прошло с момента этого события, то есть не происходит переоценки риска на достаточно большом интервале времени, характерного для SMA.
Для заданного множества из Т значений параметра используются следующие формулы для вычисления равновзвешенных и экспоненциально взвешенных волатильностей (среднеквадратических отклонений):
для экспоненциально взвешенных волатильностей. Заметим, что для оценок волатильностей не подразумевается зависимость от времени. Этот параметр определяет относительные веса, которые применяются к значениям выборки параметров, что позволяет учитывать только эффективное количество данных при оценке волатильности.
Эффективность применения метода ЕТСМА. по сравнению с БМА. продемонстрирована на рисунке 2, на котором наглядно видна разница между прогнозами волатильности, сделанными с помощью равновзвешенных данных и экспоненциально взвешенных данных, используя в качестве примера обменный курс ОВР/БЕМ при падении последнего в 1992 году [6].
1992 1993 1994
Рисунок 2. Сопоставление оценок стоимостной меры риска (VaR) по методам EWMA и SMA Приведенные данные позволяют сделать вывод, что EWMA более подходящая модель для выявления тенденций изменения параметров. При регулярном обновлении данных, она описывает внешние изменения рынка лучше, чем SMA, давая более реалистичную оценку текущей волатильности. Еще одним преимуществом проведения оценок по методу EWMA является возможность построения рекурсивной процедуры для расчета прогнозов волатильности. В этом случае выражение для прогноза волатильности в момент времени (t + 1) , выраженное через значение волатильности в момент времени t (на 1 день раньше) составляет
= ^I + (1 - Л)г|
где "представляет собой прогноз значения волатильности ^ в следующий момент времени, на основании значения волатильности в предыдущий момент времени.
Более важным для выявления точек бифуркации является сопоставление особенностей поведения различных параметров в окрестностях критических точек. В этом случае оценка прогноза ковариации через предыдущие значения с равными весами с использованием метода БМА. может быть выполнена на основе соотношения
а оценка ковариации через предыдущие значения с экспоненциальными весами по методу ЕТША. так
= 0 - ''02^ _ ~Г2)
¿-1 .
Аналогично прогнозу волатильности, прогноз ковариации также может быть записан в рекурсивной форме, а именно,
Коэффициент корреляции временных рядов получается путем деления ковариации между двумя сериями значений параметров на произведение их среднеквадратических отклонений, т.е. следующим образом
Остановимся теперь на таком важном показателе операции, как ее темп. Очевидно, что любую операцию желательно проводить максимально быстро (как говорил Сунь-Цзы: «война любит победу и не
любит продолжительности»), что применительно к коммерции означает достижение максимально быстрого
перелома в сознании потребителей по отношению к предлагаемому продукту. Быстрота затрудняет принятие конкурентом сложных контрмер, оставляя ему, как правило, шаблонные действия, которые можно предсказать на этапе разработке плана операции. Кроме того, становится возможным точнее оценить время перехода операции в «стадию насыщения» и сэкономить ресурсы после достижения второй критической точки.
Наиболее просто с интегральной точки зрения темп операции определяется как время между первой и второй критическими точками, т.е. время, в течение которого поддерживается положительная динамика баланса затрат. С точки зрения дифференциальной, т.е. внутренней сути операции, структурный темп может быть определен как мера изменения внутреннего времени системы «операция», что в нашем случае означает характерное время, за которое происходит сдвиг в восприятии потребителями предлагаемого продукта (услуги).
Еще одно важное определение темпа связано с формированием стратегического дерева решений при построении плана проведения операции. Это дерево имеет вид графа, структура которого включает возможные варианты своих действий, ответные реакции конкурента, свои ответные реакции на это ответные реакции и т.д., что в шахматах носит название расчета вариантов. Очевидно, что сложность этих графов для конкурирующих сторон может быть различной и тогда под «выигрышем темпа» понимается разность мощностей «пространства решений» для обеих сторон или для конечномерной модели разностный граф, описывающий действия стороны с более развитым графом для достижения своих целей, не предусмотренных стратегией другой стороны. Это означает, что сторона с меньшей мощностью пространства решений перед лицом неожиданностей вынуждена затрачивать дополнительное время на поиск опровержений ходов конкурента.
Наиболее простым способом нетождественного преобразования позиции служит сужение граничных условий, согласующихся с целью операции, т.е. достижение поставленного результата происходит за счет максимального использования ресурсов системы. Подобная стратегия получила название «экстенсивной стратегии» [4] и при соответствующих условиях может гарантировать поражение конкурента. Доведенная до логического предела экстенсивная стратегия означает «тотальную войну», сопряженную с крайне негативными моральными последствиями. В обычном смысле экстенсивная стратегия означает повышение внутренней эффективности функционирования компании (иными словами повышение «производительности труда») и имеет ясные физические ограничения.
Подобные фундаментальные ограничения приводят к отказу от требования однозначности преобразования позиции и переходу к так называемой «стратегии риска». В этом случае достижение успеха возможно в рамках операции, которая при правильных действиях оппонента опровергается. «Показателем риска» здесь выступает частное от размерностей подпространства решений, при котором операция опровергается противником, и общего пространства решений [7]. Совершенно очевидно, что задачей «наступающей» стороны в этом случае является максимальное расширение размерности пространства решений для противника при создании искусственного дефицита времени на принятие решения. Особенно эффективно это в том случае, когда операция подразделяется на ряд последовательных фаз, опровержение которых требует соответствующего ряда последовательных независимых решений.
Из всего вышесказанного следует, что при управлении предприятием во время переходных периодов на первый план выходят такие показатели, как гибкость и скорость реагирования на изменение внешних условий. Это может быть достигнуто либо с помощью использования сценарного планирования, когда заранее разрабатываются модели поведения для возможных рыночных ситуаций, либо реакция имеет вид выполнения ряда краткосрочных планов, оформленных в виде соответствующих проектов. Сценарный подход более затратен и не дает возможности предусмотреть все детали будущей рыночной ситуации, однако позволяет заранее выявить тенденции и определить общие правила поведения. Проектное управление, как непосредственная реакция на внешние воздействия, имеет недостатком ограниченность времени на выработку адекватного проекта, который должен начинаться максимально быстро после обнаружения соответствующих угроз или возможностей. Поэтому в реальной жизни целесообразно применять сочетание обоих подходов, когда на основе мониторинга рынка формируется совокупность допустимых сценариев поведения компании и отвечающих им укрупненных типовых проектов, а по мере конкретизации условий - уточняются параметры проектов [8].
Управление предприятием, использующее текущее уточнение параметров проектов или их переработку, связанную с приведением целей компании в соответствие с внешней средой, соответствует модели адаптивного управления [9]. В терминах соответствующей теории коммерческую организацию можно рассматривать как самоорганизующуюся (с изменением структуры регулятора) поисковую (с поддержанием системы в точке экстремума статических характеристик) систему с параметрической (активной) адаптацией. Адаптация в этом случае эквивалентна поисковой оптимизации в условиях случайных воздействий, связанных с неопределенностью среды и объекта. Адаптация здесь противопоставляется традиционной компенсации, для реализации которой необходимо иметь адекватную модель объекта, и представляется единственно возможным способом управления сложным объектом в отсутствии его модели.
В заключение отметим, что качество управления предприятием в кризисных ситуациях, к которым могут быть отнесены ситуации, требующие быстрой реакции на резкие изменения рыночной конъюнктуры, зависит сегодня практически исключительно от опыта, способностей и интуиции руководителя. Традиционный путь повышения качества управления направлен по пути развития управленческих навыков топ-менеджеров с использованием, например, все более изощренных деловых игр. Не отрицая этого направления, следует заметить, что еще больший эффект может дать совершенствование информационного обеспечения принятия решений, как это видно на примере работы на фондовых и валютных рынках, в
том числе с использованием изложенного в настоящей работе подхода.
ЛИТЕРАТУРА
1. Симионова Н. Е., Симионов Р. Ю. Оценка бизнеса: теория и практика // Ростов п/Д: Феникс,
2007.
2. Орлов Р. А. Некоторые особенности современной корпоративной борьбы // Информационно-управляющие системы. № 3 (40), 2009. С. 63 - 68.
3. Переслегин С. Б. Основные понятия «аналитической стратегии» // Манштейн Э. Утерянные победы. М.: АСТ, 1999. С. 587 - 602.
4. Воробьев Н. Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков // М.: Наука, 1985.
5. Райс ЭТраут Д. Маркетинговые войны // СПб.: Питер, 2000.
6. Kantz H., Schreiber T., Nonlinear Time Series Analysis // Cambridge University Press, 1997.
7. Исмаилов Р. А., Переслегин С. Б. Риск как фактор стратегии // Лиддел Гарт Б. Вторая мировая
война. М.: АСТ, 1999.
8. Орлов А. Р. Пути повышения управленческой стоимости компании // Сб. «Актуальные проблемы экономики современной России», вып. 6. СПб.: ГУАП, 2010. С. 250 - 253.
9. Растригин Л. А. Адаптация сложных систем // Рига: Зинатне, 1981.
