Для нахождения данной структуры изначально использовался такой инструмент статистического анализа как корреляционная матрица. Данная матрица изначально была построена в двух вариациях - по агрегированной информации из приложения 4 и по неагрегированной из приложения 6. В результате данные получились достаточно разные с точки зрения значимости корреляций:

Рис. 1. Корреляционный анализ (корреляционная матрица) по сводным данным

Рис. 2. Корреляционный анализ (корреляционная матрица) по изначальным данным

С нашей точки зрения, важнейшей причиной этого стало то, что изначальные данные содержат большее или равное количество измерений каждого параметра, т.к. при агрегировании количество сравниваемых данных на порядок меньше, что может привести к менее точному значению корреляции. В результате было принято решение использовать для построения модели конкурентоспособности фирм методом линейной регрессии неагрегированные данные. При проведении корреляционного анализа на исходных данных были определены следующие значимые корреляции [Рис. 2]:

· Наблюдалась заметная положительная корреляция между оценочной выручкой, с одной стороны, и средним чеком, а также посещаемостью, с другой. Данная корреляция является очевидной, поскольку выручка является их произведением;

· Наблюдалась умеренная положительная корреляция между оценочной выручкой, с одной стороны, и широтой ассортимента и дополнительными услугами, с другой. Это, с нашей точки зрения, является логичным, но не вполне очевидным выводом;

· Наблюдалась умеренная отрицательная корреляция между количеством посетителей и средним чеком (по очевидным причинам - чем выше цена, тем ниже величина спроса), средним временем заказа (также логично - чем быстрее готовится заказ, тем выше клиентопоток);

· Наблюдалась также умеренная положительная корреляция между количеством посетителей и оценкой органолептических свойств продукции, а также оценкой привлекательности внешнего вида продукции (посетителей тем больше, чем вкуснее и красивее они воспринимают подаваемые им или, скорее, другим посетителям блюда);

· В отношении среднего чека наблюдалась заметная положительная корреляция со средним временем приготовления и наличием дополнительных услуг;

· При этом также умеренная положительная корреляция наблюдалась между средним чеком в организации и широтой ассортимента (данный вывод можно отнести всё же к неочевидным, поскольку не всегда увеличение ассортимента организации приводит к увеличению среднего чека).

Однако данного анализа определенно недостаточно, чтобы определить структуру конкурентоспособности, он является лишь вспомогательным для построения регрессии. Описываемые далее расчеты были проведены в специализированной программе RStudio и моделировались автоматически на основании указанной рабочей выборки и задаваемых переменных. Стоит также отметить важную деталь для данного исследования: расчеты проводились как для оригинальных переменных, так и для стандартизированных [Рис. 3 и Рис. 4 соответственно].

Рис 3. Пример итоговой модели конкурентоспособности с использованием нестандартизованных переменных

Рис. 4. Расчеты в RStudio по итоговой модели конкурентоспособности

Поскольку статически они имеют идентичные уровни значимости, то именно оперирование стандартизованными переменными (получается как отношение разницы значения и среднего на стандартное отклонение) в конечных моделях позволяло выявлять структуру конкурентоспособности, поскольку именно использование стандартизированных переменных позволяет сделать их сравнимыми между собой.

Безусловно, изначально стоит обратиться к процессу определения модели конкурентоспособности. Изначально была создана модель, основанная на включение в модель всех значимых с точки зрения корреляционной матрицы регрессоров [Рис. 5].

Рис. 5. Первичная модель структуры конкурентоспособности с использованием всех значимо коррелирующих регрессоров

Её результатом послужил тот факт, что статистически малозначимым фактором для уровня надежности в 95% был «среднее время выполнения заказа». При этом фактор «Наличие дополнительных услуг» был на грани, в результате чего было решено посчитать модель с 4-мя регрессорами. Однако данное моделирование [Рис. 6] подтверждает тот факт, что «Наличие дополнительных услуг» всё же не попадает в 95% интервал надежности.

Рис. 6. Вторичная модель структуры конкурентоспособности

Таким образом, можно вывести итоговую модель структуры конкурентоспособности [Рис. 4], из которой мы можем определить, что на конкурентоспособность на данном рынке оказывают значимое влияние «Средний чек», «Посещаемость» и «Широта ассортимента». Теперь, благодаря тому, что модель функционирует в стандартизированных переменных, мы можем сравнить коэффициенты при регрессорах и определить их долю в объяснении конкурентоспособности фирм путём вычисления отношения модуля значения коэффициента при переменной к сумме подобных модулей [Табл. 4].

Табл. 4. Структура конкурентоспособности

Как можно наблюдать, роль среднего чека составляет 49%, посещаемости - 44%, а широты ассортимента - 7%. Однако, можно также рассчитать диапазон значений коэффициентов и, следовательно, долей.

Рис. 7. Доверительные интервалы коэффициентов при определении структуры конкурентоспособности, среднего чека и посещаемости

Табл. 5. Расчёт колебаний структуры конкурентоспособности в рамках доверительного интервала

Исходя из симуляции [Рис. 7] и расчетов [Табл. 5] можно утверждать, что на заданном нами доверительном интервале в 95% колебания роль среднего чека составляет 46%-52%, посещаемости - 41%-47%, а широты ассортимента - 5%-9%. Как можно видеть, в рамках данной модели на 91%-95% на конкурентоспособность влияют два фактора - средний чек и посещаемость, - произведением которых и является выручка, которую в данной работе воспринимали как показатель, отражающий конкурентоспособность организаций. Поэтому будет также показательно произвести аналогичный регрессионный анализ по выявлению структуры данных переменных.

В рамках данного анализа, стоит отметить, не будет рассматриваться переменная выручки, являющаяся их производной, т.к. это не будет нести практического смысла. Аналогично предыдущим итерациям [Табл. 4 и 5] были проведены расчеты, показывающие, что структура среднего чека представляется как [Рис. 8]: «наличие дополнительных услуг» - 30,5% (18%-49%), «посещаемость» - 28,5% (16%-46%), «среднее время выполнения заказа» - 23% (12%-40%), широта ассортимента - 18% (7%-34%); а структура посещаемости [Рис. 9]: «средний чек» - 34% (17%-66%), «широта ассортимента» - 26% (11%-55%), «привлекательность внешнего вида продукции» - 15% (4%-38%), «среднее время выполнения заказа» - 15% (2%-38%), «органолептические свойства продукции» - 10% (0%-31%).

Рис. 8. Расчеты в RStudio по итоговой модели посещаемости

Рис. 9. Расчеты в RStudio по итоговой модели среднего чека

В довершении, хотелось бы отметить ключевые выводы из полученных результатов работы (на основании проведенных корреляционного и регрессионного анализов):

· На конкурентоспособность организаций на рынке общественного питания ул. Большая Покровская г. Нижний Новгород оказывают влияние три ключевых аспекта - величина среднего чека, посещаемость заведения и широта ассортимента.

· Широта ассортимента оказывает значимое положительное влияние как на средний чек (т.е. заведение, тем самым, может увеличить свою выручку с одного клиента, расширив перечень предлагаемых блюд, при этом не увеличивая уровень цен), так и на посещаемость заведения (ведь чем больше выбор у клиента, тем выше вероятность, что он зайдёт в то или иное заведение).

· Изменение времени среднего выполнения заказа как в большую сторону (с целью увеличения качества/эксклюзивности блюд), так и в сторону снижения (с целью снижения времени ожидания клиента) не оказывает значимого влияния на повышение конкурентоспособности предприятия. Причина состоит в том, что эта характеристика будет соответственно влиять на увеличение либо среднего чека, либо посещаемости, но при этом будет оказывать аналогичный обратный эффект на другую переменную.

· Также стоит отметить, что наличие дополнительных услуг в заведении может привести к значимому увеличению среднего чека, при этом не приводя к снижению клиентопотока.

· Интересным фактом является то, что люди воспринимают продукцию тем полезнее, чем выше они оценивают её вкусовые свойства и внешний вид, которые, в свою очередь, оказывают позитивное влияние на клиентопоток.

Заключение

Данная работа посвящена исследованию конкурентоспособности и её структуры компаний на рынке общественного питания на основе экспресс-методики. На основании проведенного исследования были сделаны следующие выводы и предложения.

Сегодня растет роль и переговорная сила бизнесов, оказывающих услуги непосредственно потребителям. Организации сегодня пытаются оказывать услуги, максимально удовлетворяющие потребности индивидуального покупателя. В данных реалиях, конкурентоспособность компаний предлагается определять как способность предприятия общественного питания соответствовать системе требований своих потребителей, касающихся как продукции, так и предоставляемых услуг.

Она является относительным и меняющимся показателем, сильно зависящим от места и времени рассмотрения. Учитывая данную особенность, была разработана экспресс-методика оценки конкурентоспособности, заключающаяся в определении факторов, оказывающих влияние на конкурентоспособность, и оценки степени их влияния. Основными этапами данной методики являются:

1. Определение итогового перечня факторов, которые будут включены в модель для анализа конкурентоспособности;

2. Сбор информации как в открытых источниках, так и непосредственно в заведениях и последующая ее систематизация;

3. Определение самых важных факторов, влияющих на уровень конкурентоспособности, при помощи корреляционного анализа;

4. Определение степени влияния факторов при помощи регрессионного анализа.

Исследование проводилось на рынке общественного питания ул. Большая Покровская г. Нижний Новгород - одного из самых популярных туристических мест города. В исследовании были рассмотрены 57 заведений общественного питания.

В результате получилось оценить ключевые факторы, оказывающие влияние на конкурентоспособность заведений на данном рынке - величина среднего чека (49%), посещаемость (44%) и широта ассортимента (7%). Также были оценены структуры ключевых факторов - среднего чека и посещаемости заведений. В результате на величину среднего чека ключевое влияние оказывают наличие дополнительных услуг - 30,5%, посещаемость - 28,5%, среднее время выполнения заказа - 23%, широта ассортимента - 18%; а на посещаемость - средний чек - 34%, широта ассортимента - 26%, привлекательность внешнего вида продукции - 15%, среднее время выполнения заказа - 15% и органолептические свойства продукции - 10%.

Список использованных источников

1. «ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности» (утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 N 14-ст) (ред. от 21.12.2017)

2. Антонова Анна Борисовна, Пятковская Елена Юрьевна Разработка методики оценки качества услуг предприятий быстрого обслуживания // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2012. №2 (12).

3. Бодрийяр Ж. Система вещей / М.: издательство «РУДОМИНО», 2001, 218 с.

4. Бойко Роман Сергеевич Критерии оценки качества и безопасности продукции предприятия быстрого питания // Сибирский журнал науки и технологий. 2008. №1 (18).

5. Глазьев С.Ю. О неотложных мерах по укреплению экономическои? безопасности России и выводу россии?скои? экономики на траекторию опережающего развития. Доклад / С.Ю. Глазьев. М.: Институт экономических стратегии?, Русскии? биографическии? институт, 2015. -- 60 с.

6. Гурков И.Б., Михайлюк М.В., Титова Н.Л. Динамика и тенденции изменения конкурентоспособности российской продукции // Экономический журнал ВШЭ. 1997. №1.

7. Добровидова М.А. Эффективные технологии повышения лояльности потребителеи? // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2003. No 3(45). С. 48-53.

8. Доморацкая Юлия Выбор потребителями торговых форматов в сфере продуктов питания в современной России // Экономическая социология. 2012. №1.

9. Кунде Й. Корпоративная религия / СПб.: Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге, 2004, 272 с.

10. Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированныи? на рынок / Пер. с англ. под ред. В.Б. Колчанова. СПб.: Питер, 2004. 800 с.

11. Лунева Екатерина Андреевна, Горбунова Анастасия Владимировна Комплексная оценка потребительской лояльности (на примере компании на рынке быстрого питания) // Вестник ОмГУ. Серия: Экономика. 2006. №4.

12. Погудаева Марина Юрьевна, Семенова-Слабкович Яна Анатолиевна Особенности поведения потребителя в условиях информационной экономики // Экономический журнал. 2012. №28.

13. Российский сетевой рынок общественного питания 2016 // РБК. - Москва, 2016.

14. Almquist E., Senior J., Bloch N. «The Elements of Value», Harvard Business Review, September, 2016.

15. Khoja F. «Significance of Internet of Things (IoT): Preview of Porter's Five Forces Model» International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 7, Issue 4, April-2016

16. Porter M. «The Five Competitive Forces that Shape Strategy», Harvard Business Review, January, 2008.

17. Анализ рынка продуктов питания 2018 [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: https://alterainvest.ru/rus/blogi/analiz-rynka-produktov-pitaniya-2018/, свободный - Загл. с экрана.

18. Газета.ru [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: https://www.gazeta.ru/subjects/sankzii_protiv_rossii.shtml, свободный - Загл. с экрана.

19. Гипермаркет недвижимости Нижнего Новгорода и области [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: http://www.gipernn.ru/analitika_torgovyh-ploschadey, свободный - Загл. с экрана.

20. Коммерсант. Ru [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/3600723, свободный - Загл. с экрана.

21. Общее исследование рынка фастфуда в Москве в 2016 году [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: https://business-planner.ru/articles/analitika/obshhee-issledovanie-rynka-fastfuda-v-moskve-v-2016-godu.html, свободный - Загл. с экрана.

22. РИА Рейтинг [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.riarating.ru/infografika/20170530/630063754.html, свободный - Загл. с экрана.

23. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Нижегородской области [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.nizhstat.gks.ru/, свободный - Загл. с экрана.

24. Уровень Инфляции в Российской Федерации [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: http://xn----ctbjnaatncev9av3a8f8b.xn--p1ai/, свободный - Загл. с экрана.

25. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.gks.ru/, свободный - Загл. с экрана.

26. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.forecast.ru/default.aspx, свободный - Загл. с экрана.

27. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: http://cbr.ru/, свободный - Загл. с экрана.

28. Afisha.ru [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: https://www.afisha.ru/nnovgorod/restaurant/442914/, свободный - Загл. с экрана.

29. The Ekb Room [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: http://ekb-room.ru/food-business-russia-51501/, свободный - Загл. с экрана.

30. The Village [Электронный ресурс] - Электрон. текстов. дан. - Режим доступа: https://www.the-village.ru/village/food/novoe-v-nizhnem/343843-novoe-eda-fev-2019, свободный - Загл. с экрана.

31. The World Bank [Электронный ресурс] - Электрон. дан. - Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/IP.PAT.RESD, свободный - Загл. с экрана.

Приложения

Оборотные данные в сфере питания

http://nizhstat.gks.ru/

Индекс выпуска товаров и услуг в Нижнем Новгороде

http://nizhstat.gks.ru/

Размещено на Allbest.ru