Построение факторных оценок пирамидальной модели конкурентоспособности для исследования рынка услуг сотовой связи

Размещено на http://www.allbest.ru/

Построение факторных оценок пирамидальной модели конкурентоспособности для исследования рынка услуг сотовой связи

Марченко А.А., Парфенов С.Д.

ОТБОР ФАКТОРОВ МОДЕЛИ

Пирамидальная модель конкурентоспособности [1,2], основываясь на наборе факторов, влияющих в той или иной степени на величины конкурентоспособности хозяйствующих субъектов рынка, позволяет получить количественную оценку перераспределения долей рынка во времени.

В данной работе рассматриваются аспекты отбора факторов для модели применительно к рынку услуг сотовой связи и задания метрики для каждого из них.

Структура модели [3] такова, что на измерительные шкалы всех используемых факторов накладываются определенные ограничения, первое из которых - положительная коррелированность каждого из факторов с величиной конкурентоспособности. Поскольку конкурентоспособность является величиной абстрактной, не допускающей непосредственное измерение, условие положительной коррелированности означает, что измерительные шкалы для факторов должны быть построены таким образом, что увеличение значения того или иного фактора должно вызывать усиления конкурентных позиций соответствующего субъекта.

Влияния факторов характеризуются различными силами воздействия на результирующую величину, поэтому для учета таких особенностей модель требует указания весовых коэффициентов, суть - сил воздействия на величину конкурентоспособности. Значения этих весовых коэффициентов можно получить двумя способами, основываясь на первичной маркетинговой информации - результатах опроса респондентов. Первый способ - включение в анкету набора независимых вопросов о степени важности того или иного фактора при выборе оператора сотовой связи, второй - включение в анкету вопроса о ранжировании важности каждого из критериев.

Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки: при использовании первого подхода сводится к минимуму взаимное влияние степеней важности факторов, но увеличивается число степеней свободы в результатах опроса, при использовании второго подхода - наоборот, основной проблемой является взаимное влияние степеней важности факторов. Однако авторы предполагают, что второй подход является более предпочтительным, поскольку проще минимизировать взаимосвязь известных факторов путем их обобщения (объединения нескольких факторов), конкретизации (разбиения одного фактора на несколько) или перегруппировки факторов. Сложности первого подхода обусловлены, в первую очередь, отсутствием четких границ, например, между оценками “не очень важно” и “совершенно не важно”, второе обстоятельство - зачастую нежелание и неспособность респондента детально анализировать то, насколько важен тот или иной фактор вследствие ограниченности опроса во времени или времени, которым располагает респондент. В итоге полученная выборка может содержать существенную долю ответов респондентов, суть которых - “для меня все факторы важны” или “важно только качество связи” и т.д.

Результатами взаимного влияния этих двух факторов могут стать смещения в оценках важности ещё более существенные, чем вызванные взаимным влиянием факторов.

Рассмотрим основные ограничения использования метода ранжирования по степени важности факторов. Пусть важность фактора, поставленного респондентом на последнее место, будет равна нулю, на предпоследнее - единице и т.д. Тогда веса факторов можно определить соотношением

,

где - вес -того фактора, - важность -того фактора, высказанная -тым респондентом, - объем выборки, - количество факторов модели.

Смещение весов может быть вызвано наличием в наборе определяющих факторов двух или более несущественных.

Целесообразно начать отбор факторов с наиболее важных, выстроив их в порядке уменьшения степени важности, конечно, это распределение будет иметь приблизительный, предварительный характер. Вообще ряд факторов, влияющих на ту или иную величину, может иметь бесконечное число элементов, в модель необходимо включить лишь первые факторов из этого ряда. Прерывать отбор факторов для модели на -ном элементе следует, если есть подозрение, что суммарный вес -го и -го членов ряда будет менее критического значения

,

где - число факторов, включаемых в модель.

Такая ситуация может сложиться при достаточно больших , тогда последующие факторы можно включить в модель, объединив их с одним из уже включенных факторов, создав обобщенный фактор. При невозможности получить экономическую интерпретацию полученного обобщенного фактора - целесообразно просто исключить из рассмотрения -ый фактор.

В случае возникновения такой проблемы для малых значений , одним из решений может стать конкретизация факторов (разбиение одного фактора на несколько), уже включенных в модель, поскольку число включенных факторов увеличится, пороговое значение - уменьшится.

Кроме описанных выше ограничений на малозначимые факторы, существуют ограничения на первый фактор (наиболее значимый): его вес не должен превосходить значение

,

где - число факторов, включенных в модель.

При опасении превышения веса первого фактора критического значения (3), необходимо либо ограничить набор числом факторов, либо конкретизировать первый фактор ряда.

Еще одним инструментом решения описанных проблем может стать перегруппировка факторов, кардинальное изменение структуры факторного ряда, при этом необходимо следить за ясностью и однозначностью экономической интерпретации факторов, получаемых при перегруппировке.

ПОСТРОЕНИЕ ФАКТОРНЫХ ШКАЛ

Факторы, выбранные для прогнозирования динамики рынка услуг сотовой связи, и соответствующие им весовые коэффициенты приведены в таблице. конкурентоспособность ранжирование сотовой связь

Таблица 1 - Весовые коэффициенты факторов, определяющих величину конкурентоспособности субъекта на рынке услуг сотовой связи

Будем использовать индекс для нумерации хозяйствующих субъектов рынка. Для оценки качества связи, предоставляемой оператором сотовой связи (ОСС), используем мультипликативную факторную оценку, основывающуюся на двух составляющих: субъективной и объективной [4].

Необходимость включения субъективной составляющей обусловлена тем, что при выборе ОСС потенциальный абонент не имеет возможности апробирования качества услуг всех ОСС. Подобный “тест драйв” не предоставляется операторами, поэтому решение абонентом принимается на основе собственного мнения, сформированного под воздействием как объективной информации, так и субъективной. Субъективная составляющая формируется под воздействием объективной, но, тем не менее, она преломляется через систему ценностей каждого индивида: одни факты умалчиваются, другие - приукрашиваются и, к тому же, обладает свойством инерционности.

Объективную информацию, в свою очередь, следует разделить на пространственную и временную. Пространственная - информация о зоне покрытия, которую можно получить, основываясь на данных соответствующих карт, доступных во всех салонах сотовой связи. Временная составляющая - суть информация о сбоях связи и непрозвонах, полученная из собственного опыта или основанная на фактах, приведённых ближним окружением абонента.

Таким образом, оценку качества связи можно дать согласно

,

где - оценка площади зоны покрытия, - временная оценка, основанная на частоте непрозвонов и сбоев при связи, - субъективная составляющая оценки.

При оценке зоны покрытия необходимо учитывать не только саму величину площади по градациям: зона уверенной связи, возможной связи вне помещения и т.д., но и её связанность, и охват важнейших автомагистралей и железнодорожных путей.

Для оценки ценовой доступности услуг сотовой связи выборку респондентов следует разделить на кластеры, согласно этому разбиению в модель ввести понятия профиля потребления и объема потребления.

Предлагается использовать следующие профили потребления: “молодежный”, “бизнес”, “женский” и “пенсионный”. Каждый профиль характеризуется соотношением различных видов активности: MMS, SMS, входящие и исходящие звонки на городские или мобильные телефоны, а также средней длительностью разговоров и широтой аудитории собеседников.

В кластеризации по объему потребления можно использовать деление категории, например, “экономный”, “оптимальный” и “активный”.

По всем кластерам респондентов вычисляется объем затрат по действующим тарифным планам, для каждого ОСС выбирается оптимальный тарифный план, т.е. требующий наименьших затрат по соответствующим профилю и объему потребления.

Среди оптимальных значений всех ОСС находится наименьшее по -тому кластеру респондентов и строится факторная оценка доступности услуг сотовой связи каждого ОСС в виде соотношения:

,

где - объем затрат по оптимальному тарифному плану -того оператора сотовой связи по -тому кластеру респондентов.

Итоговая факторная оценка доступности услуг связи вычисляется согласно

,

где - доля -того кластера в выборке респондентов.

Под удобствами обслуживания и качеством сервиса подразумевается совокупность факторов, предоставляющих абонентам свободу выбора формы и места осуществления платежей, выбора формы информационной поддержки и ее качество.

Мы ограничимся оценками тех составляющих, уровень которых значительно варьируется у различных ОСС: сеть офисов , дилерская сеть , спектр форм оплаты услуг ОСС . Факторные оценки сетей офисов и дилеров зададим отношением баллов начисленных каждому ОСС к максимальному числу баллов. Начисление баллов целесообразно проводить с учетом весовых коэффициентов по городам исследуемого региона, в качестве которых можно взять соответствующие численности населения. Кроме того, по каждому городу можно ввести нормы достаточности, например, один офис на сотню тысяч населения города или одна дилерская точка на десять тысяч населения города. При наличии в городе избыточных офисов или дилерских точек - учитывать их в факторной оценке с меньшим весом.

Таким образом, получаем соотношение для факторной оценки качества сервиса

,

оценка сети офисов взята под корень для уменьшения влияния этого фактора, поскольку часть функций офисов может выполняться дилерской сетью.

Финансовую стабильность хозяйствующего субъекта можно оценить объёмами финансовых потоков, которыми оперирует субъект, и темпами их прироста. Применительно к рынку услуг сотовой связи, оценить эту величину можно, оперируя величинами абонентской базы , темпами её прироста и величиной показателя APRU - суть средней выручкой с одного абонента в месяц. Под темпами прироста понимается отношение объемов абонентской базы в текущем периоде к объему в предыдущем.

.

Численные выражения менее важных факторов модели можно дать, используя метод экспертных оценок.

Литература

1. Марченко А.А. Управление конкурентоспособностью предприятия: теория, методология, практика. Монография / А.А. Марченко, В.А. Мошнов. Владимир: Владим. гос. ун-т., 2003. - 238 с.

2. Марченко А.А. Моделирование внешнего воздействия на рынок в пирамидальной модели оценки конкурентоспособности. / А.А. Марченко, С.Д. Парфенов // Материалы пятой ВНК с межд. участием: “Управление экономикой: методы, модели, технологии”, Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т., 2005., Ч. 2, - С. 150 - 154.

3. Марченко А.А. Анализ динамики рынка на основе пирамидальной модели оценки конкурентоспособности / А.А. Марченко, С.Д. Парфенов // Материалы пятой ВНК с межд. участием: “Управление экономикой: методы, модели, технологии”, Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т., 2005., Ч. 2, - С. 155 - 159.

4. Фасхиев Х. Оценка конкурентоспособности новой техники / Х. Фасхиев. Маркетинг. - 1998. - №6. - С. 25-35.

Размещено на Allbest.ru