Экономическое моделирование показателей рынка наукоемкого промышленного оборудования
Скачать PDF | Загрузок: 5 | Цитирований: 1
Статья в журнале
Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
№ 1 (1) за 2011 год
Цитировать:
Мощелкова В.Ю. Экономическое моделирование показателей рынка наукоемкого промышленного оборудования // Вопросы инновационной экономики. – 2011. – Том 1. – № 1. – С. 44-67.
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=17568977
Цитирований: 1 по состоянию на 07.12.2023
Аннотация:
В статье представлены разработанные автором: комплексный подход к моделированию отраслевого рыночного спроса на наукоемкое промышленное оборудование на базе общих и частных прогнозных моделей; модель анализа рыночной конкуренции, учитывающая тип рынка, специфику и конкурентоспособность рыночного предложения; двухуровневая модель сегментирования потенциальных заказчиков. Предложенный инструментарий позволяет существенно повысить экономическую эффективность наукоемких проектов создания рассматриваемого типа оборудования и рыночную ориентированность их результатов.
Ключевые слова: наукоемкое предприятие, наукоемкое промышленное оборудование, конкурентоспособность промышленного оборудования, конкурентный анализ рынка наукоемкого промышленное оборудование, рынок наукоемкого промышленного оборудования, спрос на наукоемкое промышленное оборудование
Часть 1. Агрегированная модель потребительского спроса на наукоемкое промышленное оборудование
Анализ и прогнозирование тенденций отраслевого рыночного спроса является основой для принятия важных управленческих решений в ходе исследования перспектив и возможностей реализации проектов создания наукоемкого промышленного оборудования (ПО). Среди главных особенностей спроса на рынке ПО можно выделить следующие:
Основной группой факторов, формирующих спрос на рынке наукоемкого ПО, является совокупность требований, предъявляемых к ПО со стороны предприятий — потенциальных потребителей. Здесь необходимо отметить, что характер двухстороннего взаимодействия «производитель — потребитель» имеет свои особенности: в силу того, что выпуск ПО осуществляется небольшими партиями с учетом индивидуальных требований заказчиков, его специфика распространяется практически на все экономические, технические и личные взаимоотношения между предприятием-производителем и потребителем. Высокая цена техники и значительные сроки ее службы предопределяют длительный период окупаемости оборудования, следовательно, для потенциальных потребителей критерием его выбора являются, прежде всего, технико-экономические показатели, а также уровень послепродажного обслуживания и комплекс дополнительных услуг, предлагаемых производителем. То есть, тип взаимодействия «производитель — потребитель» характеризуется тем, что заказчик мотивирован, прежде всего, экономической эффективностью приобретаемого оборудования, что влечет за собой определенные этапы принятия им решений о закупке [16], особенности заключения сделки с производителем и долгосрочные партнерские отношения с ним. Следовательно, лишь при равных условиях обеспечения эффективности функционирования аналогов, фактором, влияющим на решение о закупке, будет являться цена оборудования.
Существуют различные методы моделирования (прогнозирования) спроса [1, 2, 9], среди которых можно выделить: методы регрессионного анализа, оценки временных рядов, анализа мнений потребителей и т.д. Выбор метода обычно обусловлен финансовым состоянием предприятия, требованиями, которые производитель предъявляет к точности прогноза, временному ресурсу, необходимому для его разработки и т.д. Учитывая специфику наукоемкого проекта, временной лаг прогнозирования составляет несколько лет. В этой связи наиболее доступными и эффективными считаются методы прогнозирования на основе коллективных экспертных оценок с использованием статистических данных.
На практике для прогнозирования спроса на промышленных рынках аналитики зачастую исследуют влияния цены на уровень спроса посредством построения гистограмм распределения потребностей и цены проектируемого оборудования (на основе экспертных прогнозов) и анализа кривых спроса, определяя степень чувствительности потребителей к изменениям цены [16]. Однако такой подход не применим к прогнозированию на рынке наукоемкого ПО, так как, во-первых, спрос на такой вид оборудования является неэластичным, а, во-вторых, данный подход не учитывает вторичный характер спроса.
Результаты анализа и прогнозирования рыночного спроса должны включать:
Прогнозирование рыночного спроса на ПО предлагается осуществлять в соответствии с разработанной двухуровневой структурой, представленной на рис. 1.
Рис. 1. Структура процесса прогнозирования отраслевого рыночного спроса на наукоемкое ПО
Рассмотрим подробнее элементы структуры.
1. Анализ тенденций спроса должен опираться на последовательное решение следующих задач:
1.1. Выявление областей неудовлетворенного спроса, которое должно быть реализовано в ходе ряда внекабинетных маркетинговых исследований [3, 10, 11] на основе использования: необходимых источников вторичной информации, имеющихся у производителя общих представлений о рыночных тенденциях, деловых связей и опыта наукоемкой проектной деятельности предприятия в данной отрасли.
1.2. Анализ тенденций спроса и его уровня на текущий момент времени, который может проводиться традиционно, на базе доступных статистических данных о темпах развития производства ПО рассматриваемого типа в стране. Однако в случае наукоемкого ПО подобная информация не всегда доступна. Поэтому в качестве исходной информации для анализа может быть использован временной тренд развития производства продукции конечного потребления (т.е. продукции, в производстве которой и предполагается использовать вновь создаваемое ПО). А для определения уровня спроса на ПО в текущий момент времени — расчет потенциальной емкости рынка [4].
Так, например, анализ ретроспективного спроса на стерилизационное ПО, применяемое в пищевой отрасли для изготовления консервированных продуктов питания, может базироваться на информации о тенденциях спроса на последние.
2. Разработка прогнозных моделей спроса. Эта процедура может быть реализована с помощью качественных и количественных методов прогнозирования [6, 12]. Учитывая сложность и длительность проектов создания наукоемкого ПО, предлагается комплексное применение этих методов в виде последовательного решения ряда задач:
2.1. Выявление общеотраслевых спросообразующих факторов, которое должно осуществляться на основе информации о специфике отраслевого рынка.
Например, отечественный рыночный спрос на то же стерилизационное ПО имеет следующие специфические черты:
2.2.Определение наиболее существенных спросообразующих факторов. Анализ практики показал, что наиболее существенным фактором, влияющим на развитие спроса на стерилизационное ПО, является уровень объема производства консервированной продукции в стране, а все остальные факторы оказывают опосредованное влияние.
2.3. Формирование агрегированной модели спроса. Модель предлагается строить в виде двухуровневой комплексной модели: модели прогнозирования общего спроса на ПО и совокупности прогнозных моделей частных задач (моделей, дифференцированных в соответствии со спецификой производства конкретного вида конечной продукции).
Для прогнозирования общего спроса (Q) может быть использован метод параметрического моделирования [12], базирующийся на анализе выявленных наиболее существенных спросообразующих факторов.
Например, с учетом таких факторов на рынке стерилизационного ПО данная взаимосвязь аппроксимируется зависимостью вида:
(1)
где K — общий объем производства консервированной продукции в стране;
а0, а1 — параметры модели.
Прогнозные значения K могут быть получены на базе анализа временной динамики параметра и построения прогнозных динамических моделей. При этом могут рассматриваться три альтернативы развития: наиболее вероятная, пессимистическая и оптимистическая.
На основе полученных прогнозов наиболее существенных спросообразующих факторов строится прогнозная модель общего спроса на конкретный вид наукоемкого ПО.
Для прогнозирования частных задач в ходе моделирования спроса также могут быть использованы экстраполяционные методы прогнозирования: параметрических зависимостей и временных тенденций [12].
Так, для стерилизационного ПО, в числе частных задач может рассматриваться прогнозирование объема производства консервной продукции конкретного вида (например, детского питания, мясных, рыбных консервов, соков и т.д.) в зависимости от параметров, его определяющих.
Решение частных задач даст возможность спрогнозировать уровень требований к технико-экономическим параметрам ПО конкретного типа конструкции. Для этого необходимо учесть специфику: самой отрасли и процесса производства конкретного вида продукции, необходимых элементов конструкции ПО для обеспечения заданного уровня производства продукции, структуры парка такого оборудования на предприятиях потенциальных потребителей ПО.
2.4. Прогноз спроса, интерпретация и анализ полученных результатов. В ходе анализа факторов организационной среды производителя ПО должен быть выявлен характер динамики показателей спроса, что позволит сформировать предпосылки для разработки моделей, эффективных в условиях меняющегося отраслевого рынка. На базе комплексной модели рыночного спроса должен быть сделан вывод относительно ретроспективной и прогнозируемой динамики рыночной потребности в ПО заданной специфики и сформирован оптимальный «типаж» его конструкции с определенными технико-экономическими характеристиками.
Таким образом, полученные в ходе моделирования спроса данные должны составить основу для: выбора направления наукоемкого проекта; выработки операционных и технических требований к будущему ПО; повышения адекватности управленческих решений при разработке товарной, ценовой, сбытовой и коммуникационной политики предприятия с целью создания ПО, обладающего значительным рыночным потенциалом.
Часть 2. Модель рыночной конкуренции
Анализ структуры рыночного предложения является важнейшим направлением прединвестиционного исследования, которое традиционно проводится производителями с целью оценки реальных перспектив реализации проектов по созданию ПО. Такой анализ традиционно строится на основе оценки (с помощью методов бенчмаркинга, статистического, параметрического, экспертного анализа, и т.д.) количества и степени активности производителей ПО действующих в отрасли.
В сфере разработки и производства наукоемкого ПО, как правило, действует небольшое количество производителей, так как существуют многочисленные и достаточно высокие барьеры входа на рынок: научно-технические (наукоемкость продукции, защита интеллектуальной собственности), финансовые (высокая стоимость проектов, основных фондов, ресурсов), юридические и т.д.
Как показывает практика, конкурентный анализ рынка, осуществляемый производителями ПО, в большинстве случаев носит бессистемный характер и проводится по таким позициям, как технические характеристики выпускаемой конкурентами продукции, ее объемы продаж, цена, рекламная активность предприятий и т.д. Однако для получения наиболее структурированной картины развития рынка необходимо четкое разделение таких направлений анализа, как товарная политика конкурентов, ценовая политика, сбытовая политика (включая развитие послепродажного обслуживания), методы продвижения готового оборудования на рынке.
Необходимо отметить, что в качестве параметров конкурентного анализа должны быть выбраны такие показатели (качественные и количественные), которые одновременно будут служить основой для планирования и оценки конкурентоспособности ПО, вновь создаваемого в ходе проекта.
Для оценки конкурентоспособности вариантов ПО по параметрам, которые невозможно выразить количественно (показатели эргономичности, дизайна ПО и др.), следует использовать социологические методы исследования конкурентоспособности. Они предусматривают непосредственное общение с потребителями ПО (посредством опросов, участия в выставках, организации для потребителей отраслевых семинаров, фокус-групп и т.д.) и оценку их реакции на представленную различными производителями продукцию.
Сбор информации о внутренней среде компаний-конкурентов часто представляется невозможным, так как на рынке ПО она в большинстве своем является закрытой. Однако даже суммирование отрывочных сведений, полученных с помощью методов «промышленной разведки», может позволить аналитику проекта составить реальный «портрет производителей-конкурентов» и оценить конкурентоспособность самих предприятий и их продукции. В числе открытых источников информации о деятельности конкурентов традиционно используются: рекламные проспекты, ежегодные отчеты и тексты выступлений руководителей компаний, обзоры в отраслевых СМИ, материалы конференций, отраслевых выставок, Интернета.
Сложность, капиталоемкость и длительность жизненного цикла наукоемких проектов ставят задачу поиска инструментов исследования структуры отраслевого рыночного предложения, адекватных меняющимся условиям организационной среды производителя. Эти средства должны базироваться на применении рыночно-ориентированного подхода к выявлению и своевременному учету конкурентных преимуществ ПО действующих в отрасли производителей. Этот подход должен опираться на последовательное решение задач идентификации типа рынка и оценки конкурентоспособности рыночного предложения в рамках разработанной модели, алгоритм функционирования которой представлен на рис. 2.
Рис. 2. Алгоритм конкурентного анализа рынка наукоемкого ПО
Рассмотрим блоки алгоритма более подробно.
Идентификация типа рынка (типа рыночной конкуренции). Тип рынка, на котором действует производитель ПО, в значительной мере обусловливает стратегию и тактику его деятельности и является основанием для оценки масштабов влияния отдельных производителей отрасли на цену, объемы выпуска ПО и определения перспектив реализации проекта.
В качестве признаков идентификации рекомендуется использовать следующие: количество производителей, действующих на рынке отрасли, масштабы их производства; уровень стандартизации выпускаемой продукции; высота барьеров входа на рынок новых производителей; характер конкуренции (ценовая/неценовая).
Так, например, идентификация типа рынка наукоемкого стерилизационного ПО для пищевой отрасли может быть представлена следующим образом:
Оценка конкурентоспособности рыночного предложения. Данный процесс можно условно разделить на три взаимосвязанных этапа (см. рис. 2):
Выявление производителей ПО одного класса. Этот процесс может осуществляться на базе источников вторичной информации: отраслевых СМИ, выставок, семинаров, конференций, Интернета и т.д. В настоящее время специалисты по промышленному маркетингу широко используют метод «ассоциативного опроса потребителей» [7], который является эффективным и для наукоемкого ПО. Он позволяет определить, с какими ключевыми показателями заказчик ассоциирует оборудование известных на отраслевом рынке производителей. Например, к показателям, характеризующим стерилизационное ПО, можно отнести: широту его функциональных возможностей (универсальные автоклавы или специализирующиеся на стерилизации одного вида тары), расход основных видов ресурсов (электроэнергии, пара, воды), надежность (время наработки до отказа), долговечность, встраиваемость в автоматическую поточную линию, габариты, стоимость транспортировки, пуско-наладочных работ, гарантийного обслуживания.
Для проведения следующих этапов конкурентного анализа выявленных производителей-конкурентов их необходимо сгруппировать. СГК, в общем случае, представляет собой совокупность предприятий, соперничающих в определенной отрасли, сгруппированных по определенным признакам: по схожим стратегиям конкуренции, позициям на рынке, технико-экономическим характеристикам выпускаемой продукции, каналам ее сбыта, продвижения и т.д.
Группировку производителей наукоемкого ПО рекомендуется проводить на базе технико-экономических характеристик выпускаемого ими оборудования. Источниками информации о значении характеристик являются: веб-сайты, прайс-листы предприятий, каталоги, рекламные проспекты, электронные информационные базы данных и т.д. Таким образом, производители, предлагающие ПО, принадлежащее одному классу (например, крупногабаритное горизонтальное стерилизационное оборудование) со схожими значениями характеристик, могут быть объединены в СГК.
Конкурентный анализ производителей СГК. Основным назначением данного этапа является выявление конкурентных преимуществ и недостатков ПО производителей и их подходов к продвижению оборудования на рынке. В основе анализа предлагается использовать маркетинговый подход, базирующийся на диагностике состояния ключевых элементов товарной, ценовой, сбытовой и коммуникационной политики производителей.
Диагностика аспектов товарной и ценовой политики производителей группы. К аспектам товарной политики отнесем технические параметры вариантов ПО (нормативные и качественные); к аспектам ценовой политики – экономические (стоимостные) параметры ПО.
Для наиболее точной диагностики аспектов предлагается использовать метод инженерного прогнозирования [12], обладающий следующими преимуществами при работе с наукоемким ПО, а именно:
1) Выбор и обоснование технических и экономических показателей ПО для оценки его конкурентоспособности. Выявление таких показателей должно осуществляться на основе результатов исследования и моделирования отраслевого рыночного спроса на ПО.
Так, например, для стерилизационного ПО к наиболее важным технико-экономическим показателям, характеризующим уровень его конкурентоспособности, относятся:
Оценка конкурентоспособности вариантов стерилизационного ПО, представленных на рынке, может выполняться в целом или по отдельным конструктивно-функциональным системам (микропроцессорная система управления, дополнительное оборудование и т.д.).
2) Оценка относительной значимости показателей. Процесс проводится традиционно на основе метода экспертных оценок [14] с точки зрения выявления показателей, наиболее значимых для предприятий — потенциальных заказчиков.
3) Определение значений основных показателей конкурентоспособности. Показатели представляются в натуральных или других количественных единицах измерения (долях, индексах, удельных весах), полученных из источников вторичной информации (Интернет-сайты производителей; периодические отраслевые издания и справочники, публикуемая отчетность производителей; отраслевые маркетинговые исследования, проведенные сторонними организациями, рекламные материалы). Качественным показателям ПО на основе мнений экспертов присваиваются балльные количественные оценки, которые должны быть обработаны и проанализированы на основе известных статистических методов [14].
4) Выбор образца ПО для проведения сравнительной оценки уровней конкурентоспособности вариантов ПО одной СГК. В качестве образца необходимо выбрать наиболее представительную модель ПО (того же класса) одного из производителей группы, максимально приближенную по своим технико-экономическим характеристикам к оптимальному для потребителя «типажу» конструкции, сформированному в ходе моделирования рыночного спроса. При этом также необходимо учитывать: опыт производителя (имиджевая характеристика) по сравнению с другими предприятиями СГК и широту предлагаемого им ассортимента (моделей) ПО, что говорит о прочности его рыночных позиций.
5) Расчет сводного индекса технического уровня ПО k-го производителя СГК. Каждый технический показатель вариантов ПО последовательно сравнивается с показателем ПО-образца и суммируется с учетом значимости.
, (2)
где pik , piобр — значение i-го показателя технических характеристик ПО k-го производителя СГК и ПО-образца, соответственно;
φi — коэффициент значимости i-го показателя, ;
i — порядковый номер показателя, i = 1…n;
n — число показателей технических характеристик;
k — порядковый номер производителя, входящего в СГК, k =1…l;
l — количество конкурирующих производителей ПО в СГК.
6) Расчет сводного индекса экономического уровня ПО каждого k-го производителя группы. Каждый экономический показатель вариантов ПО последовательно сравнивается с показателем ПО-образца и суммируется с учетом значимости.
, (3)
где pj , pjобр — значение j-го показателя экономических характеристик ПО k-го производителя СГК и ПО образца соответственно;
φj — коэффициент значимости j-го показателя, ;
j — порядковый номер показателя, j = 1…m;
m — число показателей экономических характеристик.
7) Расчет интегральных показателей конкурентоспособности (показателей технико-экономического уровня) ПО:
(4).
Если < 1, то технико-экономический уровень ПО k-го производителя уступает образцу и, следовательно, не представляет существенного интереса для дальнейшего анализа.
В случае, если ≥ 1, то ПО k-го производителя превосходит по каким-либо технико-экономическим характеристикам ПО-образец или имеет схожие с ним характеристики, что дает основание считать данного производителя опасным конкурентом и позволяет включить его в группу приоритетных конкурентов (блок 8, рис. 2).
Диагностика сбытовой политики производителей ГПК. Так как для рынка наукоемкого ПО типичны прямые каналы сбыта с тесными и долгосрочными отношениями между заказчиками и производителями, то диагностику предлагается осуществлять на основе анализа следующих качественных факторов сбытовой политики предприятий:
Диагностика коммуникационной политики производителей ГПК. Этот процесс должен основываться на анализе и экспертной оценке средств маркетинговых коммуникаций, применяемых ими.
Комплекс маркетинговых коммуникаций представляет собой совокупность методов (средств) компании по продвижению товара, связанную с деятельностью по распространению сведений о нем, убеждению сделать покупку. В общем случае выделяют четыре типа средств: реклама, личные продажи, средства стимулирования сбыта, пропаганда [8].
В случае если производитель впервые планирует создание и выведение на рынок наукоемкое ПО определенного типа или нет статистики эффективности применения им указанных средств, то рекомендуется воспользоваться методом бенчмаркинга для проведения сравнительного анализа и оценки коммуникационной активности конкурентов.
Диагностика коммуникационной политики производителей ГПК должна опираться на последовательное решение следующих задач:
Итоговая оценка товарной, ценовой, сбытовой и коммуникационной политики производителей ГПК. Такая оценка, с одной стороны, должна опираться на результаты расчета интегральных показателей конкурентоспособности представленного на рынке ПО, в соответствии с которыми необходимо:
Часть 3. Многоуровневая модель сегментирования рынка потребителей ПО
Для обеспечения наиболее полного удовлетворения выявленных потребительских предпочтений, а, значит, создания предпосылок для планирования оптимальной производственной программы и повышения эффективности наукоемкого проекта, задачей производителя является формирование групп (сегментов) будущих потребителей из числа возможных заказчиков ПО, создание которого планируется в рамках проекта. Именно на эти сегменты рынка должны быть ориентированы разработка, производство и реализация ПО.
Главная цель сегментирования состоит в поиске таких потребителей, которые потенциально смогут предъявить существенно различные требования к конкретному виду техники, обеспечив адресность создаваемому ПО [7].
Как показывает практика, многие производители наукоемкого ПО вообще не проводят сегментирование рынка или проводят его интуитивно, «по обстоятельствам», что влечет за собой потерю выгодных возможностей и проигрыш в сравнении с конкурентами, а, следовательно, существенно снижает экономическую эффективность наукоемких проектов.
Основными доводами в пользу необходимости проведения сегментирования потребителей являются следующие:
Необходимо отметить, что признаки сегментирования рынков наукоемкого ПО не имеют универсальной классификации (в отличие от признаков сегментирования рынков потребительской продукции), хотя в источниках, посвященных промышленному маркетингу [5, 8, 13], представлены различные попытки построения универсальной типологии переменных. Специфика каждого отдельного вида промышленной продукции, а, в особенности специфика ПО, обусловили необходимость индивидуального подхода к сегментированию промышленного рынка в рамках каждой конкретной отрасли, которые объединяет лишь необходимость приоритетного учета в данном процессе производственно-технических и экономических категорий переменных.
Опыт показывает, что зачастую аналитики применяют на практике слишком большое число признаков, что является нецелесообразным, так как чрезвычайное углубление сегментирования может резко уменьшить емкость рынка внутри самого сегмента, и, соответственно, сократить доходы производителя. Кроме того, затрудняется информационное обеспечение данного процесса, удлиняются его сроки, увеличивается трудоемкость и стоимость [16]. Поэтому важной задачей при управлении проектом создания ПО является не только выбор, но и формирование оптимального количества переменных сегментирования на основе таких характеристик, как, например специфика функциональной эксплуатации ПО, финансовое состояние потребителей, особенности покупательской практики на рынке ПО и др.
Сам процесс сегментирования потребителей продукции производственно-технического назначения в экономической литературе [17] предлагается проводить на двух уровнях, которые различают как макросегментирование и микросегментирование. Однако данный подход, разработанный Д. Уиндом и Р. Кордозо, в том виде, в котором он изложен, слишком обобщен и не отражает специфику наукоемких проектов. Поэтому, основываясь на данном подходе, была построена такая модель сегментации рынка, которая, с одной стороны учитывает особенности наукоемкого оборудования, а, с другой, — носит прикладной характер.
Усовершенствованный вид двухуровневой модели Уинда-Кордозо в отличие от традиционной позволяет учесть важнейшие бизнес-характеристики потенциальных заказчиков, показатели специфики их деятельности и требования, предъявляемые к техническому уровню ПО (рис. 3).
Рис. 3. Двухуровневая модель сегментирования рынка потенциальных заказчиков ПО
Рассмотрим более подробно каждый из уровней модели (рис. 3).
1. Макросегментирование потенциальных потребителей ПО включает ряд последовательных этапов: формирование совокупности признаков макросегментирования; формирование макросегментов; выбор предпочтительных макросегментов.
1.1. Формирование совокупности признаков макросегментирования. В качестве таких признаков предлагается рассматривать важнейшие бизнес-характеристики предприятий — потенциальных заказчиков ПО.
Так, например, с учетом специфики стерилизационного ПО для пищевой промышленности может быть построена следующая совокупность приоритетных признаков макросегментирования:
– определить потенциальных заказчиков, с которыми возможно длительное сотрудничество в перспективе;
– исключить заведомо невыгодные для производителя ПО категории потенциальных заказчиков.
1.2. Формирование макросегментов предлагается осуществлять в виде последовательных действий:
Рис. 4. Макросегменты рынка потенциальных заказчиков ПО
1.3. Выбор предпочтительных макросегментов должен определяться целевыми установками наукоемкого проекта и характером потребностей заказчика в ПО заданной специфики (например, закупка ПО для модернизации производства, его расширения или первичное приобретение) в зависимости от размера предприятия потенциального заказчика, его финансовых возможностей и длительности существования на рынке.
Макросегментирование рынка на основе предложенных признаков позволит:
2.1. Формирование совокупности признаков микросегментирования. Специфика наукоемкого ПО диктует необходимость учета индивидуальных требований потенциальных заказчиков к технико-экономическим показателям ПО.
Так, например, для предприятий-потребителей наукоемкого стерилизационного ПО можно выделить следующие признаки микросегментирования:
Формирование внутри целевых макросегментов групп предприятий потенциальных заказчиков ПО по однородности требований, предъявляемых к характеристикам оборудования.
Так, например, производителей консервированной продукции можно объединить в различные группы: производители продукции в жесткой таре (например, консервов рыбных, мясных и др.), требующей стерилизационного ПО с конструкцией без поддержания специальных режимов стерилизации; производители продукции в стеклянной таре (например, алкогольной), требующей обеспечения микропроцессорного управления стерилизационным циклом для моделирования, поддержания и корректировки специальных режимов; производители консервов в различных видах тары, для стерилизации которых требуется обеспечение нескольких режимов в рамках одного ПО.
Формирование совокупности требований к технико-экономическим характеристикам ПО и разделение их на две категории: качественные (неизмеримые) и количественные (измеримые) показатели.
Так, например, к количественным показателям стерилизационного ПО можно отнести: габаритные размеры, расход ресурсов, объем загрузки за цикл стерилизации и т.д.; к качественным — функциональное назначение ПО, вид тары стерилизуемой продукции, дизайн оборудования и т.д.
Оценка способности производителя ПО обеспечить приемлемый для потенциальных заказчиков технический уровень ПО на основе результатов маркетингового исследования внутренней среды. Это позволит производителю узнать достижение каких именно технических показателей вообще возможно в рамках проекта и какие потребуют дополнительных затрат (времени, финансов и др.).
2.3. Выбор целевых микросегментов предлагается осуществлять на основе следующих критериев:
Возможность обеспечения производителем требований сегмента к техническим параметрам ПО.
Допустимый уровень затрат на реализацию системы сбыта и маркетинговых коммуникаций в сегменте.
Например, производитель стерилизационного ПО может осуществить выбор целевых заказчиков по территориально-качественному признаку для минимизации затрат на транспортировку готового ПО, а именно — выбор сконцентрированных в определенном регионе производителей консервированной продукции.
Прибыльность сегмента должна быть спрогнозирована по завершении процесса планирования цены будущего ПО в ходе разработки комплекса маркетинга проекта, после чего должен быть выбран сегмент с наибольшей прибыльностью.
Итак, предложенная двухуровневая модель сегментирования потенциальных заказчиков наукоемкого ПО носит прогнозный характер и обеспечивает возможность:
Вывод
Таким образом, практическое применение предложенного в данной статье экономико-аналитического инструментария в виде совокупности информационных моделей рыночного спроса, рыночной конкуренции, сегментирования рынка потребителей, позволит производителям наукоемкого ПО:
Источники:
2. Болт Г.Дж. Практическое руководство по управлению сбытом ; Пер.с англ. – М.: МТ-Пресс, 2001. – 268 с.
3. Винкельманн П. Маркетинг и сбыт. Основы ориентированного на рынок управления компанией ; Пер. с нем. – М.: ИД Гребенникова, 2006. – 668 с.
4. Голубков Е.П. Определение емкости рынка и доли рынка // Маркетинг в России и за рубежом. – 2007. – № 3. – С. 3–12.
5. Диксон П.Р. Управление маркетингом : учеб. пособие ; Пер. с англ. – М.: БИНОМ, 1998. – 556 с.
6. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей : учеб.-практ. пособие. – М.: Финстатинформ, 2000. – 246 с.
7. Ковалев А.И. Промышленный маркетинг: В 2 ч. – М.: Благовест-В, 2002. – Ч. 1. – 304 с.
8. Котлер Ф. Основы маркетинга ; Пер. с англ. – М.: Прогресс, 1990. – 672с.
9. Кретов И.И. Маркетинг на предприятии : практ. пособие. – М.: Финстатинфором,1994. – 180 с.
10. Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг ; пер. с англ. / под ред. В.Б. Колчанова. – СПб.: Питер, 2005. – 800 с.
11. Мельникова Г.В., Мощелкова В.Ю. Роль инструментов маркетинга в сфере создания высокотехнологичного промышленного оборудования // Методология управления высокотехнологическими предприятиями : сб. матер. межрегионального научно-практического семинара. – М., 2009. – С.84 – 86.
12. Научно-техническое прогнозирование и программно-целевое планирование в машиностроении / С.А. Саркисян, П.Л.Акопов, Г.В. Мельникова. – М.: Машиностроение, 1987. – 304 с.
13. Ноздрева Р.Б., Цыгичко Л.И. Маркетинг: как побеждать на рынке. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 327 с.
14.Орлов А.И. Эконометрика : учеб. пособие для вузов / А.И. Орлов. – М.: Изд-во «Экзамен», 2002. – 576 с.
15. Савченко Н.Н. Технико-экономический анализ проектных решений. – М.: Экзамен, 2002. – 128 с.
16. Стратегическое управление организационно-экономической устойчивостью фирмы. Логистико-ориентированное проектирование бизнеса / А.Д. Канчавели, А.А. Колобов, И.Н. Омельченко и др. ; под ред. А.А. Колобова, И.Н. Омельченко. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 600 с.
17. Ф. Уэбстер. Основы промышленного маркетинга ; пер. с англ. – М.: ИД Гребенникова, 2005. – 416 с.
Страница обновлена: 15.07.2024 в 07:56:56