ISSN 1991-3087
Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

НА ГЛАВНУЮ

Спецификация модели развития сообщества добавленной стоимости

 

Пономаренко Максим Олегович,

аспирант Государственного университета управления.

 

Основная цель создания сообщества добавленной стоимости (СДС) – максимизация прибыли. Данная цель достигается при помощи увеличения количества партнерских компаний (функциональных единиц), входящих в состав СДС, и передачи им максимального объема затратных производственных функций. Для повышения точности исследования необходимо принять решение об исследовании СДС только в сфере информационных технологий. В качестве примеров рассматриваются организации в ИТ-секторе, имеющих сильный, пригодный для оценки бренд.

Для достижения поставленной цели создана модель развития СДС:

при а > 0.

где Pr(a) — прибыль СДС; a — общее количество организаций, входящих в СДС; p0 — затраты на создание продукта; p1 — цена продажи продукта; S — стартовые инвестиции в проект; B(a)— брендовая наценка на продукт, как зависимость от количества организаций, входящих в СДС; K(a) — транзакционные издержки, как зависимость от количества организаций, входящих в СДС; rd — банковская ставка процента; T — период реализации проекта; Э — экономия численности, исчисленная по всем факторам; Эф — экономия численности работающих по отдельному фактору; G(a) — количество групп продуктов, создаваемых одной ИТ-организацией.

Разработанную модель необходимо специфицировать – реализовать на определенных данных. Основываясь на результатах исследований консалтинговой организации Brand Finance [1] была произведена выборка 30 ТОП-организаций в сфере IT. Данная область включает различные направления, связанные с обработкой, вычислением, сохранением и передачей информации. Продукты и услуги IT-индустрии пользуются спросом на мировом рынке в различных сегментах экономики, что обуславливает высокие темпы роста внутри самой отрасли. Более того, вне зависимости от специализации бренда функциональные элементы легко идентифицируются, что дает сравнимость по отрасли.

Необходимо учитывать, что в рассматриваемой модели организации на аутсорсинге (производители в СДС) будут эквивалентны внутренним отделам в организации.

В ИТ-отрасли чёткое разделение функций и полномочий между внутренними отделами является особо значимым фактором. Как правило, самые серьёзные проблемы возникают именно из-за пересечения ответственности между отделами и нерациональным распределением обязанностей.

Таким образом, с точки зрения управления бизнес-процессами, исследуемые в работе организации, прибегнувшие к услуге аутсорсинга, имеют аналогичные признаки и функции, что и стандартные подразделения внутри организации. К ним относятся:

·                    автономия в действии основных функций (сбыт, производство, разработка и т. п.);

·                    высокая степень контроля при выборе персонала для функций управления и полный контроль при выборе персонала для других функций;

·                    никаких промежуточных уровней между подразделением и высшим руководством. Это дает возможность создания короткой линии связи;

·                    разработанные процедуры разрешения спора, необходимые для устранения трений, которые могли бы возникнуть между самими бизнес-единицами и между ними и центральным управлением;

·                    свободное заключение контрактов, что не находится в противоречии с центральными условиями их заключения;

·                    услуги внутреннего штабного аппарата или свобода в использовании услуг внешнего штабного аппарата (некоторых его типов);

·                    хорошо продуманная информационная система управления, «подразделенческий» метод вычисления товарооборота (прибыли) и «подразделенческие» методы интерпретации данных;

·                    четкое направление деятельности подразделения (формулирование целей и задач).

В СДС каждая автономная организация становится своего рода элементом единой системы, внутренним отделом.

Аналогичным образом, ситуация выглядит в случае с проектами, которым в свою очередь соответствуют функциональные единицы. Каждая функциональная единица в СДС подразумевает под собой реализацию одного проекта для организации.

Данное условие действительно в случае, если функции отдела тождественны функциям организаций-партнёров в сообществе. Здесь может быть применён обычный метод аналогии, при котором два параметра сопоставимы и сравнимы друг с другом при наличии у них схожих признаков и функций.

В этом случае при сопоставимости выполняемых отделами самой организации и организациями-партнёрами функций возможно будет получение достоверных данных, пригодных для использования в рассматриваемой нами модели СДС.

Данные характеризующие необходимые элементы для расчета зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц приведены в таблице 1.

 

Таблица 1.

Показатели ведущих брендов в сфере IT.

 

Название организации

Место в мировом рейтинге по секторам (общий)

Стоимость бренда

(млн. доллар.)

Количество функциональных единиц

Самые ценные бренды в сегменте Интернет

1

Google

1 (3)

52 132

96

2

Amazon.com

2 (8)

36 788

30

3

eBay

3 (86)

10 893

7

4

Facebook

4 (198)

5 572

1

5

QQ

5 (235)

4 773

1

6

priceline.com

6 (260)

4 417

1

7

Yahoo!

7 (311)

3 765

64

8

Norton

8 (не участвует)

3 567

20

9

Paypal

9(334)

3 540

1

10

Baidu

374

3 245

3

Самые ценные бренды в сегменте IT

11

Apple

1

87 304

54

12

NTT DATA

2 (не участвует)

6 788

12

13

Dell

3 (170)

6 224

8

14

EMC2

4 (215)

5 205

10

15

Fujitsu

5 (248)

4 543

20

16

Java

6 (не участвует)

3 746

5

17

Sun

7 (не участвует)

3 419

12

18

Lenovo

8 (397)

3 132

10

19

Acer

9 (не участвует)

2 982

15

20

Sandisk

10 (не участвует)

2 782

9

21

BlackBerry

11 (344)

2 042

3

Самые ценные бренды в сегменте ПО

22

Microsoft

1 (4)

45 535

36

23

Oracle

2 (55)

16 047

25

24

SAP

3 (88)

10 511

8

25

Xbox

4 (228)

4 901

1

26

Adobe

5 (394)

3 152

13

27

Electronic Arts (EA)

6 (не участвует)

2 628

11

28

Activision Blizzard

7 (392)

2 616

11

29

HCL Technologies

8 (не участвует)

1 277

6

30

Amadeus

9 (не участвует)

945

1

 

Исходя из данных таблицы 1, рассчитывается регрессионная модель зависимости B от a, где B — стоимость бренда, a — количество функциональных единиц методом наименьших квадратов.

Структурно модель выглядит следующим образом:

Bi=b0+b1*a+b2*a2+b3*a3+ei,,

где Bi стоимость бренда организации, b0 – базовая стоимость бренда (теоретическая), b1, b2, b3 – коэффициенты регрессии, a – количество функциональных единиц, e – остаток регрессии или случайные ошибки (влияние внешних факторов).

Результаты расчета коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов представлены в таблице 2.

 

Таблица 2.

Коэффициенты регрессии.

Y-пересечение

116.4806

A

-12.1902

A2

0.318754

A3

-0.00209

 

Поскольку, коэффициент перед количеством функциональных элементов в кубе стремится к нулю, в дальнейшем учитываться он не будет.

Таким образом, зависимость стоимости бренда от количества функциональных единиц выглядит следующим образом:

Bi=116.48-12.2*a+0.32*a2

Исходя из того, что график зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц — это парабола с ветвями вверх, то можно сделать вывод, что существует некоторое наименее эффективное количество функциональных элементов, находясь в котором, увеличение и уменьшение их количества приведет к повышению стоимости бренда.

Рассчитаем это количество:

B’=-12.2+0.64*a=0, a=19.06

Таким образом, наименее эффективное количество функциональных элементов — 19. При этом, чем дальше от точки неэффективности, тем выше эффективность.

Следующим этапом необходимо произвести апробацию разработанной нами модели с учётом введённого в неё дополнительного параметра – проектного опыта организации.

Данные по реализуемым в рассматриваемых организациях группам проектов представлены в Таблице 3 ниже.

 

Таблица 3.

Сводная таблица существующих групп проектов ИТ‑организаций.

Т№

Название организации

Группы проектов

Количество групп

Примеры проектов / функциональных единиц

1

Google

Проекты по поисковой системе

Проекты по картографии

Веб-приложения и операционные системы Google – разработка, обновления и продажа

Рекламные проекты

Проекты по онлайновым платежам

Проекты по межпользовательскому общению

Аппаратное обеспечение

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

Благотворительные проекты

9

 

Социальная сеть Google+

Видеохостинг YouTube

Магазин цифровых приложений Google Play

2

Amazon.com

Реализация товаров и услуг (онлайн продажи)

Партнёрские программы

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

4

Amazon Web Services («облако»)

Amazon Kindle

Крупнейшая в мире база данных и веб-сайт о кинематографе IMDb

3

eBay

Интернет-аукцион

Проекты по онлайновым платежам

Партнёрские программы

Проекты по межпользовательскому общению

4

Система поиска необычных или уникальных лотов Best of eBay

Гарантия безопасности eBay

4

Facebook

Проекты по межпользовательскому общению

Рекламные проекты

Проекты по поисковой системе

Проекты по картографии

Веб-приложения и т. п. – разработка, обновления и продажа

5

Социальная сеть Facebook

Поисковая система Graph Search

Мобильная платформа Facebook Home

 

5

QQ

Проекты по межпользовательскому общению

Рекламные проекты

Развлекательные проекты

3

Сервис мгновенного обмена сообщениями QQ

Онлайн игры, музыка, видео

 

6

priceline.com

Проекты по поисковой системе

Онлайн продажи

2

Сервис онлайн бронирования билетов, отелей и т. п. Booking.com

Поиск скидок на билеты

7

Yahoo!

Проекты по поисковой системе

Проекты по межпользовательскому общению

Рекламные проекты

3

Электронная почта Yahoo! Mail

Поисковая система Bing

8

Norton

Проекты по защите компьютера и файлов пользователя

Веб-приложения по работе с интерфейсом компьютера

2

Файловый менеджер Norton Commander

Антивирусная программа Norton

Комплекс утилит Norton

9

Paypal

Проекты по обмену и получению электронных денежных средств

Ссудно-сберегательные проекты

Аппаратное обеспечение

Рекламные проекты

4

Гарантия возврата денег в течение 45 дней с момента совершения платежа

Устройство «PayPal Here», позволяющее рассчитываться посредством мобильного телефона

10

Baidu

Проекты по поисковой системе

Проекты по защите компьютера и файлов пользователя

2

Антивирусная программа Baidu Antivirus 2013 Beta

Онлайн Энциклопедия Baidu

11

Apple

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Проекты по межпользовательскому общению

Мобильные приложения

Рекламные проекты

Развлекательные проекты

Аппаратное обеспечение

7

Аудиоплеер iPod

Онлайн супермаркет iTunes Store

 

12

NTT DATA

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Проекты по межпользовательскому общению

Мобильные приложения

Рекламные проекты

Развлекательные проекты

Консультационные проекты

6

Мобильный оператор NTT Docomo

Коммуникационные службы

13

Dell

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Реализация товаров и услуг (онлайн продажи

Веб-приложения по работе с интерфейсом компьютера

3

Персональные компьютеры Dell

Сеть розничных киосков

14

EMC2

Реализация товаров и услуг (онлайн продажи)

Проекты по защите компьютера и файлов пользователя

Веб-приложения по работе с интерфейсом компьютера

Консультационные проекты

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

4

Платформы EMC2

Продукт по защите конфиденциальных данных RSA Data Loss Prevention (DLP)

15

Fujitsu

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

Веб-приложения по работе с интерфейсом компьютера

3

Системы хранения данных ETERNUS

Персональные компьютеры ESPRIMO

16

Java

Выпуск программных платформ

Программное обеспечение

2

Программная платформа Java 

17

Sun

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

Веб-приложения по работе с интерфейсом компьютера

Операционные системы и платформы

3

Системы хранения данных Sun StorageTek

Пакет офисных приложений StarOffice

 

18

Lenovo

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Программное обеспечение

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

3

Мобильные телефоны Lenovo

BioExcess – утилита для шифрования и защиты, находящихся на ПК данных и файлов

19

Acer

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Программное обеспечение

2

Ноутбуки Acer Aspire One

Платформа X Computer

20

Sandisk

Аппаратное обеспечение

Разработка стандартов флеш-накопителей

2

Карты памяти

Разработка стандарта MS PRO-HG совместно с Sony

21

BlackBerry

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Реализация товаров и услуг (онлайн продажи)

Программное обеспечение

3

Смартфон BlackBerry

Онлайн магазин BlackBerry World

Операционная система BlackBerry 10

22

Microsoft

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

Аппаратное обеспечение

Программное обеспечение

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

Благотворительные проекты

Реализация товаров и услуг (онлайн продажи)

6

Microsoft Office

Планшетные компьютеры Microsoft Surface

 

23

Oracle

Аппаратное обеспечение

Программное обеспечение

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

3

ПО WebLogic

Система управления базами данных Oracle Database

24

SAP

Программное обеспечение

Платформы

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

3

Программное обеспечение

SAP Knowledge Management — платформа управления знаниями

25

Xbox

Аппаратное обеспечение

Программное обеспечение

Проекты для хранения пользовательских файлов различного типа

3

Игровые приставки Xbox

26

Adobe

Программное обеспечение

Веб и печатная продукция

2

ПО Adobe Acrobat

27

Electronic Arts (EA)

Развлекательные проекты

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

2

Компьютерные игры

Дистрибьюция игр

28

Activision Blizzard

Развлекательные проекты

Проекты по выпуску и реализации собственной продукции

2

Компьютерная игра World of Warcraft

29

HCL Technologies

Инфраструктурный менеджмент

Партнёрские программы

Консультационные проекты

Инжиниринг и разработки

4

Бизнес ИТ-решения

Партнёрская программа Microsoft

30

Amadeus

Проекты по поисковой системе

Онлайн продажи

2

Сервис онлайн бронирования билетов, отелей и т. п. Booking.com

Поиск скидок на билеты

 

Таким образом, становится очевидным, что вне зависимости от количества реализуемых на ИТ-организации проектов, благодаря их схожести между собой возможно их использование в разрабатываемой модели посредством группировки по функциональному либо видовому признаку. Причём также было выявлено, что наибольшее число групп насчитывается именно у крупных ИТ-корпораций, выпускающих диверсифицированную продукцию самого различного типа.

Согласно результатам проведённых расчётов, при введении количества групп – значимость регрессии снижается.

 

Таблица 4.

Регрессионный анализ.

Регрессионная статистика

Множественный R

0.188419

R-квадрат

0.035502

Нормированный R-квадрат

-0.07579

Стандартная ошибка

177.8113

Наблюдения

30

 

Таблица 5.

Дисперсионный анализ.

 

 

 

df

F

Значимость F

Регрессия

3

30258.1

10086.03

0.319008

0.811518

Остаток

26

822038.3

31616.86

 

 

Итого

29

852296.4

 

 

 

 

Таблица 6.

Тестирование модели при вводе параметра групп проектов.

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

115.1025

94.4997

1.21802

0.234155

Количество групп

-12.7068

26.73112

-0.47536

0.638502

А

-3.8838

4.677561

-0.83031

0.413926

А^2

0.049862

0.055927

0.891558

0.380807

 

Согласно проведённым расчётам при приближении значения t-статистики к 0, тем более слабое воздействие оказывает фактор на модель. Поэтому данный фактор становится возможным не учитывать.

Таким образом, для любых стратегий при любом положительном числе функциональных единиц в рамках одного бренда, формула расчета прибыли с учетом спецификации будет выглядеть следующим образом:

где a > 0

Что при исследовании функции вблизи точки равновесия дает следующие ее характеристики:

Следовательно, наценка на бренд должна расти быстрее, чем количество функциональных единиц. Математически это подтверждается тем, что числитель и знаменатель в данном случае имеют различный порядок роста. Числитель растет быстрее знаменателя и «перетягивает» предел на плюс бесконечность. При таких условиях организация имеет возможность накопить определенный резерв, который может быть использован для вывода на рынок нового продукта или новой услуги, как для расширения своего положения на рынке, так и для его защиты и сохранения. При этом необходимо учитывать, что в зависимости «наценка на бренд — количество функциональных единиц» наименьшую эффективность количества функциональных единиц дает показатель 19. Таким образом, организации, которые не преодолели условный барьер, будут иметь завышенную оценку на бренд, при этом наиболее завышенной наценка будет у организаций, которые ближе всего к точке наименьшей эффективности. Монобрендовые организации с одной функциональной единицей будут иметь минимально завышенную наценку, а организации, хоть на одну функциональную единицу преодолевшие барьер будут иметь заниженную наценку на бренд.

Если проанализировать полученные результаты относительно цен на товары и услуги, то цены на продукцию зонтичных брендов будут завышены, а на продукцию моно-брендов занижены. Таким образом, для новой организации или нового продукта, аналогичного уже существующим, наиболее доступным будет тот сегмент глобального рынка, где действуют зонтичные бренды. Если же в выбранном сегменте лидирующую позицию занимает моно-бренд, то «отвоевать» свою часть рынка будет крайне сложно.

Результаты регрессионного анализа модели зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц приведены в таблице 7.

 

Таблица 7.

Характеристика регрессионной модели зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц.

Регрессионная статистика

Множественный R

0.252222

R-квадрат

0.063616

Нормированный R-квадрат

-0.04443

Стандартная ошибка

175.2006

Наблюдения

30

 

В IT секторе доля объясненной вариации стоимости бренда за счет вариации количества функциональных единиц составляет всего 25,2%. Что является достаточным для утверждения о значимости регрессии, однако не может полностью объяснить вариацию признака. Здесь следует отметить, что кроме тех факторов, которые были рассмотрены, есть и другие. На стоимость бренда влияет, к примеру, непосредственно принципы и структура сектора рынка (b2b и b2c), внутреннее состояние рынка, маркетинговая стратегия бренда, период оборота средств и, конечно, уровень приверженности потребителей к тому или иному бренду.

Расчеты R-квадрата позволяют правильно интерпретировать направления связи между переменными в зависимости от знаков (плюс/минус). При положительных показателях коэффициента связь между применяемыми факторами положительна, при отрицательных — отрицательна, при нулевом значении — связь отсутствует. Показатель коэффициента 0.063616 определяет зависимость стоимости бренда от количества функциональных единиц, как положительную, но указывает на высокую степень рисков без учета иных дополнительных факторов.

 

Таблица 8.

 Дисперсионный анализ регрессионной модели зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц.

Значимость

 

df

SS

MS

F

F

Регрессия

3

54219.68

18073.23

0.588795

0.627827

Остаток

26

798076.7

30695.26

 

 

Итого

29

852296.4

 

 

 

 

В таблице 8 отражаются общие показатели значимости регрессии. Согласно им, предсказательная сила модели составляет 37,3%. Таким образом, модель ограниченно достоверна и имеет высокую погрешность вне точки наиболее неэффективного количества функциональных элементов. Выше уже было указано, что согласно расчетам исходя из представленной спецификации наименее эффективное количество функциональных элементов — 19. При этом увеличение количества функциональных единиц возможно реализовать либо стратегией моно-бренда, либо стратегией «зонтичного» брендирования.

Исходя из разработанной модели развития сообщества добавленной стоимости, можно сравнить ожидаемую наценку на бренд, реальную, а также представить их дифференциал.

В ходе выполненных нами расчётов при разработке настоящей модели было выявлено, что параметр «количество групп проектов» оказался не значимым, причём также любая зависимость факторов, кроме квадратичной, отсутствует.

Таким образом из 30 топовых IT-брендов только 8 преодолели границу неэффективности наращивания функциональных элементов: Google, Amazon.com, Yahoo!, Norton, Apple, Fujitsu, Microsoft, Oracle. При этом если внимательно рассмотреть деятельность данных организаций на рынке, то мы увидим, что практически каждая из них реализует собственную стратегию развития бренда, в основе которой находится архитектура «зонтичного» бренда. Так организация Oracle увеличивает количество функциональных единиц за счет приобретения существующих брендов, сохраняя их идентичность внутри собственной структуры. Google, Microsoft, Apple, наращивает количество функциональных единиц, как за счет собственных разработок, ориентируясь на потребности рынка, так и за счет поглощения конкурентных брендов при выходе на новый сегмент рынка. При этом, поглощенный бренд зачастую становится лишь основой для появления новой функциональной единицы и исчезает. Так после приобретения Yahoo! организацией Microsoft, Yahoo!-поисковик был преобразован в поисковик Bing.

Отметим, что, проводя наступательную стратегию развития бренда, организации лидеры постоянно реализуют и стратегию защиты, на что указывалось ранее. Именно баланс защитных и наступательных действий позволяет не только сохранять позиции бренда, но и развивать его, учитывая динамику развития IT-индустрии в целом. Именно нахождение баланса и сопряжено с основными рисками для организации, так как для адекватной оценки положения бренда на рынке недостаточно тех факторов, которые обозначены в спецификации модели создания сообщества добавленной стоимости. Данные факторы позволяют лишь определить границ бренда и возможную наценку на стоимость бренда в зависимости от транзакционных издержек.

Поскольку F-статистика для рассчитанной модели регрессии находится на уровне 0,63, гипотеза о достоверности модели не отвергается на 5% уровне значимости, что означает, что предсказательная сила модели высока. Модель можно использовать для принятия управленческих решений в IT-организациях.

 

Литература

 

1.                  Best Global Brends 1 [Электронный ресурс] / Brend Finance URL: http://brandirectory.com/league_tables/table/global-500-2013.

 

Поступила в редакцию 22.09.2014 г.

2006-2019 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.