Выбор региона и определение масштабов розничного банковского бизнеса в выбранном регионе

Сегодня многие банки осознали, что абсолютной маркетинговой стратегии, которая одинаково хорошо работала бы в любом регионе, просто не существует [1].

Коммерческие банки должны выбирать различные бизнес-модели для разных субъектов федерации. Поэтому для успешного развития филиальной сети важно, чтобы деятельность каждого из филиалов или отделений была выстроена в максимальном соответствии с реалиями региона присутствия.

Следует отметить, что некоторые кредитные организации, добившиеся успехов в развитии филиальной сети, при выходе на новые географические рынки не занимались доскональным изучением потенциала региона [2].

Методы оценки привлекательности регионов

Одним из возможных подходов для выбора регионов применительно к розничному бизнесу может являться использование показателей соотношения объемов продаж основных розничных банковских продуктов – кредитов и депозитов на одного жителя региона. Данная модель позволяет произвести поверхностную оценку региона и оценить емкость регионального рынка с точки зрения увеличения объемов активных или пассивных портфелей банковских продуктов.

Однако подобные подходы были характерны для начального периода развития розничного банковского бизнеса. В настоящий момент без тщательного анализа региона обойтись достаточно сложно.

Интересный подход к выбору и оценке регионов предложен Ф.Т. Алескеровым и В.Ю. Белоусовой [3]. Они разделили переменные, характеризующие привлекательность регионов с точки зрения развития сети розничного коммерческого банка, на два крупных блока: параметры макросреды регионов Российской Федерации и критерии клиентского потенциала.

Также, по нашему мнению, заслужива-ющую внимания методологию оценки регионов представила компания «ИМА-консалтинг» [4]. Их оценка перспективности складывалась из вычисления индекса благоприятности региона:

– показателей его социально-экономического развития с учетом ситуации в финансовом секторе (доходы населения, сбережения, объем выданных кредитов, полученных вкладов и тому подобное);

– индекса конкурентности, то есть насыщенности региона банковскими организациями (количество кредитных организаций и их филиалов на территории региона).

Помимо этого, предлагается учитывать численность городского населения, как наиболее платежеспособного.

Однако, на взгляд автора, вышеуказанные методы предлагают лишь поверхностный анализ региона и не позволяют определить объемы продаж розничных банковских продуктов в выбранном регионе. В этой связи в рамках данной статьи автором предлагаются подход к оценке региона для открытия территориального подразделения и методология определения масштабов бизнеса для выбора формата подразделения.

Также автором предлагается алгоритм рейтингования для определения регионов с наибольшим потенциалом рынка потребительского кредитования и методику определения масштабов розничного кредитования.

Очевидно, что чем выше потенциал региона и чем меньше конкурентная среда, тем больший портфель можно набрать в регионе. Введем интегральный коэффициент привлекательности региона, который бы описывал потенциал региона и уровень конкурентной среды. Чем больше данный показатель, тем целесообразней инвестировать в него средства и тем большую долю рынка необходимо стремиться получить в таком регионе. По мнению автора, регионы с наивысшим рейтингом наиболее интересны с точки зрения инвестиций в новые точки продаж.

Интегральный коэффициент привлекательности зависит:

– от индикатора потенциала региона;

– индикатора насыщенности конкурентной среды в регионе.

Индикатор потенциала региона

Обозначим максимально возможный объем кредитов в регионе как «Объем_кредитовmax». Розничные кредиты имеют аннуитетное погашение, причем ежемесячный платеж по кредиту является долей от ежемесячного дохода заемщика и отражает аппетит банка к риску, то есть является заданной величиной. Эти величины прямо пропорциональны объему кредитов.

Также следует отметить, что помимо погашения основного долга, заемщик должен гасить проценты по кредиту.

Величина уплаченных процентов уменьшает величину основного долга.

Таким образом, мы получаем следующую зависимость максимально возможного портфеля от вышеуказанных критериев:

Окmax =12 × P × D × T/(1 + 0,5 × R × T), (1)

где:

Окmax – максимально возможный объем кредитов в регионе;

P – совокупный месячный доход целевой группы,

D – доля доходов идущая на погашение кредитов,

Т – средний срок кредита в годах,

R – средняя ставка кредитования.

Для целей ранжирования регионов введем коэффициент насыщения, ко торый вычисляется следующим образом:

К = Ок_fact / Ок_max, (2)

где

Окfact – фактический объем кредитов в регионе.

Чем ниже коэффициент насыщения, тем выше привлекательность региона.

Коэффициент насыщения характеризует, с одной стороны, информационную и психологическую готовность населения брать кредиты, а с другой стороны, готовность банков кредитовать физических лиц.

Индикатор насыщенности конкурентной среды

Общепринятые оценки конкурентной среды, основанные на усредненных показателях на один офис продаж (количество жителей, средний объем кредитного портфеля и т.п.) сильно искажены, так как «размазывают» по всей системе показатели работы наиболее эффективных игроков.

По мнению автора, более корректной интегральной оценкой привлекательности региона на растущем рынке является прирост портфеля на один офис у самых эффективных игроков. Он показывает, что реально можно получить в данном регионе при системной работе.

Поскольку информации о портфелях банков в разбивке по филиалам нет в открытых источниках, необходимо произвести их оценку. Предполагается, что она будет проводиться в два этапа:

1) расчет количества приведенных офисов продаж (ПрОП) для каждой группы в каждом регионе;

2) оценка и сравнение эффективности деятельности офисов продаж для каждой группы в каждом регионе.

Расчет количества приведенных офисов продаж для каждой группы в каждом регионе

Практический опыт показывает следующее:

1) дополнительные офисы сильно различаются по форматам (от 3 до 100 человек в штате), разброс форматов по филиалам гораздо меньше (как правило, 30–100 человек в штате);

2) как правило, дополнительные офисы одного банка располагаются в меньших населенных пунктах и менее проходных местах, чем его филиалы;

3) для любого банка его региональный дополнительный офис, как правило, меньше любого его регионального филиала.

Обобщая эти эмпирические наблюдения, предположим следующую оценку: один филиал (1Ф) равен двум дополнительным офисам (2Д.о.), или:

1Ф = 2Д.о. (3)

Данная оценка подходит для крупных универсальных банков. Розничные банки очень часто вообще не имеют филиалов и их региональными центрами являются представительства и/или кредитно-кассовые офисы.

Поэтому зависимость (3) может быть обобщена следующим образом:

1ПрОП = 1ОсОП= 2ВсОП, (4)

где:

ПрОП – приведенный офис продаж;

ОсОП – основной офис продаж;

ВсОП– вспомогательный офис продаж.

Нами предлагается отнесение офиса к ОсОП или ВсОП в соответствии с приводимой классификацией (см. табл. на с. 129).

Таблица

Отнесение офиса к основному или вспомогательному

Оценка и сравнение эффективности офисов продаж

Для оценки и сравнения эффективности введем следующие термины:

ЭффПр = ΔКрП (ПрОП), (5)

где:

ЭффПр – эффективность продаж;

КрП(ПрОП) – прирост объема кредитного портфеля на один приведенный офис продаж).

Эоп= ПрОП (max (ΔКП)), (6)

где

Эоп – эталонный офис продаж;

Проп (max (ΔКрП)) – приведенный офис продаж с наивысшей эффективностью продаж.

Коэ(Проп) = Δ КрП (1 Проп)/ΔКрП (1 Эоп), (7)

где:

Коэ(Проп) – коэффициент относительной эффективности приведенного офиса продаж;

КрП (1 Проп) – эффективность продаж Проп;

КрП (1 Эоп) – эффективность продаж Эоп.

Как наиболее эффективную в качестве эталонной можно выбирать группу банков-конкурентов, у которых Коэ(Проп) будет равным единице.

Таким образом, количество Эоп пересчитывается в следующим образом:

Количество Эоп = Количество ПрОП × Коэ(ПрОП). (8)

Далее, зная информацию о количестве Проп в каждом регионе можно рассчитать Количество Эоп, который характеризует Коэффициент насыщенности конкурентной среды региона.

На основании гипотезы, что наиболее высокие показатели прироста кредитного портфеля на каждый офис продаж можно получить в регионах с наименьшим количеством расчетных Эоп и наибольшим потенциалом рынка потребительского кредитования, получим алгоритм планирования объемов региональных портфелей в зависимости от рейтинга.

Условия работы в регионе

Кредитным организациям, развивающим розничных бизнес, также необходимо учитывать стоимость предоставляемых услуг, которая может варьироваться от региона к региону. Выходя на новые региональные рынки, для целей финансового планирования кредитная организация должна понимать границу по ставкам, выше (ниже) которых она не будет привлекать (размещать) свои ресурсы. Несоответствующая стоимость ресурсов в выбранном регионе должна являться для банка стоп-фактором. Поэтому, помимо определения региона, необходимо знать условия работы в этом регионе.

Получить это понимание можно исходя из показателей, к которым относятся:

– процентная ставка по привлеченным депозитам физических лиц (в рублях, в валюте);

– процентная ставка по кредитам юридическим лицам (в рублях, в валюте);

– процентная ставка по кредитам физическим лицам (в рублях, в валюте).

Данная информация публикуется на регулярной основе Банком России по всем регионам.

Итак, в статье предложен подход к оценке регионов с точки зрения развития розничного бизнеса.

Разработанная методология позволяет ранжировать регионы с точки зрения развития региональной сети коммерческого банка в зависимости от их привлекательности и оценить масштабы бизнеса в выбранном регионе.