УДК 658.81:658.7

 

І. С. Луценко,

канд. екон. наук, доцент, Національний технічний університет України «КПІ»

І. Г. Баськова,

студентка, Національний технічний університет України «КПІ»

 

УПРАВЛІННЯ ВІДНОСИНАМИ ЗІ СПОЖИВАЧАМИ – ЯК ОСНОВА ЯКІСНИХ ІННОВАЦІЙ

 

У статті висвітлено значимість встановлення стійких довірчих відносин зі споживачами при прогнозуванні попиту на інноваційну продукцію. Наведено методи оцінки споживачів та їх класифікації, в тому числі і на прикладі ТОВ «Завод «Мікрони». Зазначено доцільність впровадження інформаційної системи управління відносинами зі споживачами.

 

The significance of stable and trust relationship with customers establishing, while the demand for the innovative products is forecasting, is cleared up in the article. The methods of the customers’ assessment and classification (also by example of «Microny «Plant» Ltd) are mentioned. The reasonability of adoption of customer relationship management information system is pointed out.

 

Ключові слова: управління відносинами зі споживачами, ABC, XYZ-аналізи, CRM-система.

 

Key words: customer relationship management, ABC, XYZ-analyses, CRM-system.

 

 

Вступ. Практика показує, що управління відносинами зі споживачами – важливий інструмент досягнення конкурентоспроможності в умовах сучасного ринку. Так, на зміну масовому виробництву вже давно прийшло усвідомлення необхідності індивідуального підходу до замовників із урахуванням їх унікальних потреб і особливостей. Активне обговорення та впровадження даної концепції у зарубіжних країнах відбулося ще у 90 рр., для нашого простору це стає актуальним лише зараз. Даній тематиці присвячені праці багатьох науковців, зокрема: Є.Є. Савельєвої, Ю.А. Шмельової, Д. Пепперса, М. Роджерс, М.А. Коржа та інших. Проте, досі залишається відкритим питання про особливості застосування даної концепції на вітчизняних підприємствах.

Постановка цілі. Метою статті є визначення сутності та значимості управління відносинами зі споживачами, особливо, – при впровадженні нового продукту; визначення методів аналізу та класифікації споживачів, а також встановлення необхідності впровадження відповідної інформаційної системи для налагодження ефективної взаємодії із замовниками.

Результати дослідження. При впровадженні нового продукту, досить складно чітко спрогнозувати майбутній попит на нього. Складність полягає в тому, що для найбільш часто застосованих методів прогнозування (побудова трендів на основі ретроспективних даних, аналіз регресії і так далі) не має власне самої бази щодо обсягів продажів у попередні періоди. Звісно, можливо також побудувати багатофакторну модель, що базуватиметься на формуванні попиту з урахуванням комплексу взаємопов’язаних факторів. Це означає, що для кожного конкретного випадку необхідно знаходити функцію попиту, що найбільш адекватно відображатиме ситуацію та включатиме в себе в якості аргументу саме той набір факторів, який в найбільшій мірі впливатиме на потребу в даному інноваційному продукті. Таким чином, необхідно підібрати формулу для апроксимації підібраних на основі змістовних моделей результатів, та у випадку успіху, вже маючи формально виражену залежність, аналізувати отриманий математичний об’єкт, встановлювати зв’язки між ними та змістовним описом. В даному випадку задача зводиться до підбору функції та її параметризації [1].

Якщо ж в межах прогнозування попиту на інноваційну продукцію згадати також основні цілі логістичного обслуговування – персоналізацію відносин з клієнтами та адаптацію продукту під його потреби, то надзвичайно важливими постають постійні тісні інформаційні контакти з клієнтами. Так, персоналізуючи та зміцнюючи відносини зі споживачами, підприємства не лише перетворюють їх на надійну базу для перспективних горизонтів робіт, а й можуть успішно синхронізувати свою роботу з їхньою. Адже знаючи реальну динаміку зміни потреби у власній продукції споживачем, а також набір факторів, що на неї впливають, набагато більш відповідно реальності можна спрогнозувати попит на неї (в тому числі і на інноваційну продукцію). Так, в контексті промислового ринку, якщо підприємство-виробник певної деталі матиме у розпорядженні інформацію щодо обсягів виробництва кінцевої продукції підприємством-замовником, то набір невизначених чинників у багатофакторній моделі прогнозування попиту автоматично зводиться до мінімуму.

Для того, щоб налагодити ефективну взаємодію зі споживачами, слід керуватись наступним рядом принципів [2]:

- інтерактивної взаємодії (обумовлений необхідністю забезпечення стійкого зв’язку між підприємством та споживачами);

- взаємозалежності (означає усвідомлення залежності підприємства від ступеня задоволеності споживача і залежності продуктів та супутніх послуг, що постачаються споживачу, – від можливостей підприємства);

- взаємної довіри (гарантоване виконання підприємством своїх зобов’язань перед споживачем, розробка механізмів регулювання конфліктів, що можуть виникнути, обмін достовірною та релевантною інформацією між учасниками взаємодії);

- індивідуальності взаємодії (індивідуальний підхід до споживача при виявленні його потреб та вирішенні можливих проблем при експлуатації товару, усвідомлення підприємством важливості кожного споживача для підвищення успіху нового товару на ринку);

- зацікавленості у взаємодії (створення системи мотивації кінцевих споживачів в участі у процесі розробки нового товару, а також забезпечення зацікавленості персоналу підприємства у поповненні знань про споживачів та їх потребах);

- класифікації споживачів (набір методів, форм взаємодії, повнота інформації, що надаються споживачу в ході розробки нового товару, змінюються в залежності від типу споживача та його обізнаності з товаром та підприємством);

- конфіденційності взаємодії (гарантування нерозголошення інформації, отриманої в ході співпраці з приводу розробки нового товару).

Варто відмітити, що після того, як ефективна взаємодія налагоджена, необхідно не просто зберігати та накопичувати інформацію про клієнтів, а проводити їх класифікацію відповідно до дохідності по декільком рівням (рис. 1).

  

 

Рис. 1. Схема класифікації клієнтів

 

В процесі розвитку відносин з клієнтами, необхідно визначити ключових клієнтів та замовлення, забезпечити максимальний дохід, а також виявити критичні товари та клієнтів, які необхідно видалити. Для цього проводять спільний АВС-аналіз товарів та клієнтів (рис. 2).

 

Рис. 2. АВС-аналіз клієнтів та товарів

 

Іншою підставою для класифікації клієнтів є частота здійснення  покупок, укладання контрактів, поставок, відвантажень і т.п. Аналіз за  частотою називається  «XYZ-аналізом». Основна ідея XYZ аналізу – групування об'єктів за коефіцієнтом варіації [3].

ABC-аналіз в поєднанні з  XYZ-аналізом,  дає характеристику груп споживачів як з точки зору частоти здійснення покупок, так і з точки зору їх  обсягів закупівель (вагомості). Якщо клієнт за аналізований період зробив мале число покупок, то він  відноситься до класу «разовий покупець». При перевищенні певного порогу  закупівель клієнт переходить до класу постійних покупців. Реалізованими в  конфігурації засобами проведення XYZ-аналізу постійні покупці поділяються  на три підкласи залежно від значення коефіцієнта варіації обраного показника  (виторг, прибуток, кількість покупок і інше), обчисленого за певний період часу.

 

                 (1)

 

де х_і – значення параметру по об’єкту, що оцінюється за визначений період; – середнє значення параметра по об’єкту, що оцінюється; n – кількість періодів.

Малі значення коефіцієнта варіації свідчать про стабільність закупівель і,  отже, про високу лояльність клієнта за вибраний інтервал часу.  Високі значення, навпаки, вказують на певні проблеми у взаєминах з даним  клієнтом. Щодо розподілення груп, то рекомендованими є такі градації:

- Група Х – об’єкти, коефіцієнти варіації по яким не перевищують 10%.

- Група Y – об’єкти, коефіцієнти варіації по яким складають 10-25%.

- Група Z – об’єкти, коефіцієнти варіації по яким вищі за 25%.

XYZ-аналіз має і певні істотні обмеження. Перш за все, це вимога до обсягу  використовуваних даних. Чим їх більше, тим надійніше виявляться отримані  результати, крім того, число досліджуваних періодів має бути не менше трьох.

Зрозуміло, що крім оцінювання та групування клієнтів і їх замовлень, необхідно також підвищувати рівень їх обслуговування, що дозволить підтримувати більш низький рівень запасів у клієнта, використовувати комп’ютеризацію відносин, підвищувати рівень виконуємих ідеальних замовлень (вони оцінюються по системі OTIF, або – On Time–In Full).

Розрахунок показника рівня логістичного обслуговування проводять по наступній формулі:

 

               (2)

 

де  - рівень логістичного обслуговування; M – кількісна оцінка теоретично можливого об’єму логістичного сервісу; m – кількісна оцінка фактично наданого логістичного сервісу.

Рівень обслуговування можна оцінити також співставляючи час на виконання логістичних послуг, які надаються фактично в процесі поставок, з часом, який необхідно було б затратити для надання всього комплексу послуг в процесі тих самих поставок:

 

      (3)

 

де N – кількість послуг, які теоретично можна надати; n – фактична кількість наданих послуг; t_i  - час виконання і-тої послуги.

Починаючи від 70% та вище, витрати сервісу ростуть експоненціально в залежності від рівня обслуговування, а якщо останній досягає 90% та вище, сервіс стає не вигідним. Спеціалісти підрахували, що при умові підвищення рівня обслуговування з 95% до 97% економічний ефект підвищується на 2%, а витрати зростають на 14%.

В той же час, варто пам’ятати, що зниження рівня обслуговування нижче «порогу оптимальності», який встановлюється індивідуально, веде до зростання сукупних витрат, що обумовлюються погіршенням якості логістичного сервісу.

Застосуємо один із перелічених вище методів для аналізу клієнтської бази ТОВ «Завод «Мікрони» [4].

Повна клієнтська база ТОВ «Завод «Мікрони» використовується керівництвом для АВС-аналізу споживачів з метою виявлення найбільш важливих із них. Відповідно до даної методики – групу А складають найбільш цінні споживачі – це близько 20 % від усіх, і обсяги їх замовлень складають близько 80 % від усіх обсягів продажу, групу В – 30 % споживачів і відповідно 15 % продажів, і групу С – 50 % споживачів і 5 % продажів.

Для здійснення класифікації в першу чергу визначають обсяги продажів (у загальному – по всіх видах продукції) кожному з контрагентів. Після цього визначається питому вага продажів конкретному контрагенту у загальному обсязі продажів ТОВ «Завод «Мікрони», проводиться їх ранжування і визначення приналежності до груп А, В чи С.

Так, в результаті проведених розрахунків отримаємо, що групу найбільш цінних споживачів для ТОВ «Завод «Мікрони» складають (табл. 1):

- ТОВ «Профсталь»;

- Люстдорф;

- Ле Белье (Мексика).

 

Таблиця 1. АВС-аналіз контрагентів ТОВ «Завод «Мікрони»

 

Отже, проведений аналіз ілюструє розподілення обсягів реалізації із різними споживачами, за його результатами обрано групу найбільш перспективних та прибуткових контрагентів.

Звісно, подібні розрахунки можливо здійснювати вручну, за допомогою можливостей та функції Ms Excel, проте на ринку вже давно існує спеціальне програмне забезпечення, серед якого, без сумніву, привертають увагу CRM-системи, що ґрунтуються на встановленні стійких довірчих відносин з клієнтами, що в свою чергу дає можливість збільшити обсяги продажів і рівень обслуговування клієнтів. Саме дана система створена задля управління відносинами з клієнтами

 

Висновки. Розвиток відносин виробник-споживач потребує все більшої уваги з обох сторін даної ланки, вимагаючи створення довірчої довготривалої взаємодії. Так, все більш актуальним стає створення таких товарів, яких безпосередньо потребує споживач, і які він «витягує» з ринку. Водночас дані взаємовідносини безумовно вигідні і підприємствам, оскільки знаючи потреби споживачів, вчасно реагуючи та адаптуючись до них, підприємства забезпечують себе стабільною базою лояльних замовників. Особливо важливо володіти інформацію щодо потреб та планів споживача на промисловому ринку, де продукція одного виробника є складовою іншого. Маючи такі дані в розпорядженні – значно простіше здійснювати прогнозування попиту на певний вид продукції, а отже з меншою похибкою планувати обсяги виробництва.

Проте, знати особливості власних споживачів – не достатньо, – важливо систематизовувати зібрану інформацію, поєднувати її із частотою та обсягами їх замовлень, заносити її у спеціально створену інформаційну базу, аналізувати та приймати адекватні управлінські рішення відносно всієї логістичної системи, обирати модель управління запасами, встановлювати рівні запасів, оптимізовувати їх кількість на рівні внутрішньої логістики, що безпосередньо буде впливати на вхідний та вихідний матеріальний потік.

 

Список використаних джерел:

1. Миронова В.С. Зондаж для шага вперед: моделирование будущего спроса на инновации. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.creativeconomy.ru/articles/19711/

2. Шмелева Ю.А. Принципы взаимодействия предприятия с потребителями на этапе разработки нового товара. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.m-economy.ru/art.php?nArtId=3720

3. Бодряков Р. Методика проведения АВС-анализа. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm

4. Предприятие по изготовлению технологической оснастки ООО «Завод «Микроны». [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://microny.com.ua/

Стаття надійшла до редакції 08.12.2012р.