Стратегия – тонкая вещь. Иногда это просто безжизненный и бесполезный документ. Иногда план, ведущий к провалу. Иногда замысел, создающий процветание на десятилетия. Об этом написаны сотни толстых книг, но простому предпринимателю до сих пор не вполне понятно, чем руководствоваться, когда речь заходит о стратегии.
У древних не было Интернета и потому было время для спокойного и внимательного наблюдения за жизнью людей. Жизнь человека анализировалась через цепочки причинности – пресловутую карму. Поступок за поступком, последствие за последствием, человек ткал свою судьбу. То же самое происходит с организациями и предприятиями.
Попробуем приземлить мудрость древних на вопрос стратегий в бизнесе. Введем столь много объясняющее понятие гун. Согласно ведам, гуны – это состояния человеческой души. Их три:
- Саттва – осознанность.
- Раджас – страсть.
- Тамас – невежество.
Мы пребываем в том или ином состоянии в каждый момент времени:
- Чем больше мы живем и действуем в невежестве, тем более мы тамасичны.
- Чем больше живем в страсти, тем более раджасичны.
- Чем больше проявляем осознанности, тем более саттвичны.
Что если перенести все это на бизнес? Бизнес как действующий субъект, находящийся в переплетении цепочек причин и последствий, чья стратегия определяется и оценивается по делам.
В описании стратегий я буду опираться на конкретные примеры из жизни, обезличивая их, чтобы никого не обижать. Возможно, кому-то будет удивительно, насколько могут отличаться компании из тех или иных сфер в зависимости от выбранной стратегии.
Чтобы легче интегрировать концепцию гун в вопросы формирования стратегий, применим, где уместно, известные концепции оценки стратегии – модель Майкла Портера (издержки-фокус-дифференциацию), квадрат БКГ (звезды, коровы, собаки, вопросы) и модель жизненного цикла Адизеса.
Это статья – диагностический инструмент, который поможет предпринимателю применить выделенные признаки на свой бизнес и спрогнозировать срок жизни и, возможно, траекторию развития своего дела.
Саттва: С-Стратегии
Денежная категория: old money
Признаки:
- Искреннее желание изменить мир к лучшему (бизнес стремится решить какую-то объективную проблему рынка и своего потребителя).
- Наличие трудноповторимого преимущества (бизнес умеет что-то лучше других).
- Ориентация на долгосрочные цели (бизнес хочет жить и работать долго).
Примеры:
- Компания по производству медицинских приборов.
- Крупный производитель качественного и недорогого продовольствия.
- Системный интегратор по внедрению прорывных технологий.
- Сервисный холдинг по производству качественных и доступных косметических продуктов и оказанию услуг гражданам.
- Компания по производству и продаже изделий из вторсырья с целью очищения города от мусора.
Модель простройки бизнеса:
Приоритеты при принятии ключевых стратегических решений:
- Острота проблемы потребителя.
- Цельность и благополучие команды.
Принципы рыночных действий компании с С-Стратегией:
- распространяй знания максимуму людей;
- делай из конкурентов кооператоров;
- пробуждай желание нести твое знание бесплатно;
- стремись к всеобщему процветанию;
- вовлекай через пользу.
Операционная реализация стратегии:
- Лидерство по издержкам на широкой линейке.
- Лидерство по издержкам на фокусе.
- Дифференциация на фокусе.
Основные риски смерти:
- Агрессивные демпингующие более быстрые компании с Р-Стратегией.
- Более умная компания с С-Стратегией.
- Технологическая революция в отрасли.
- Экономические (и другие) войны.
- Преждевременное старение по Адизесу.
- Аристократизм по Адизесу.
Раджас: Р-Стратегии
Денежная категория: fast money
Признаки:
- Искреннее желание стать лучшим в своей нише и заработать большие деньги (бизнес стремится стать самой известной и богатой компании среди себе подобных).
- Наличие преимущества (бизнес что-то хорошо умеет).
- Ориентация на среднесрочные цели (бизнес хочет жить и работать до тех пор, пока не станет лучшим и очень крупным).
Примеры:
- Компания по копированию медицинских приборов несколько дешевле конкурентов.
- Мелкий, средний или крупный производитель качественного и дорогого продовольствия.
- Системный интегратор по внедрению технологий с самой высокой маржинальностью и широким рынком.
- Сеть салонов красоты или торговли продуктами питания.
- Компания по производству популярных игрушек из пластика.
Модель простройки бизнеса:
Приоритеты при принятии ключевых стратегических решений:
- Маржинальность продукта.
- Размер рынка.
- Лояльность ключевой части команды.
Принципы рыночных действий компании с Р-Стратегией:
- добивайся преимущества перед конкурентами;
- обеспечивай максимально быстрый рост продаж;
- стремись к масштабированию;
- сохраняй ноу-хау;
- вовлекай через выгоду.
Операционная реализация стратегии:
- Лидерство по издержкам на широкой линейке (оптовая дистрибуция).
- Дифференциация на фокусе (дорогие гаджеты).
- Лидерство по издержкам на фокусе (лучший в классе).
Основные риски смерти:
- Более эффективный конкурент с долгосрочным планированием.
- Конкурент с господдержкой.
- Конфликты в команде.
- «Развод» совладельцев по Адизесу.
- Преждевременная смерть по Адизесу.
- Аристократизм по Адизесу.
- Поглощение или рыночное поражение от компании с С-Стратегией.
Тамас: Т-Стратегии
Если конечно это можно назвать стратегиями…
Денежная категория: feed money
Признаки:
- Искреннее желание конкретных материальных благ (бизнес в лице своего основателя стремится заработать определенную сумму денег или решить какой-то материальный вопрос).
- Наличие компетенции (бизнес что-то умеет).
- Ориентация на краткосрочные цели (бизнес хочет жить и работать до тех пор, пока не достигнет цели собственника, а «дальше как пойдет»).
Примеры:
- Небольшой офлайн- или интернет-магазин.
- Ремонтная мастерская.
- Салон красоты.
- Компания по перепродаже сырья.
Модель простройки бизнеса:
Приоритеты при принятии ключевых стратегических решений:
- Наличие маржи продукта.
- Наличие спроса.
- Возможность делегировать задачи на команду.
Принципы рыночных действий компании с Т-Стратегией
- добивайся приемлемой выручки;
- обеспечивай рост при минимуме усилий;
- стремись к стабильности;
- экономь;
- вовлекай через удобство.
Операционная реализация стратегии:
- Фокус.
- Лидерство по издержкам на фокусе.
Основные риски смерти:
- Более эффективный конкурент.
- Новый продукт в категории.
- Слабая и демотивированная команда.
- Детская смерть по Адизесу.
- Ловушка основателя по Адизесу.
С чего начать самодиагностику своего бизнеса
Для этого можно применить нашу модель колеса зрелости бизнеса и залить цветом или поставить галочки на соответствующих ячейках. Сделав это, вы увидите, на какой бизнес – С, Р или Т – больше всего похожа ваша компания. И главное – вы увидите самые частые риски деградации бизнеса и ближайшие задачи вашего бизнес-строительства в виде пустующих ячеек.
Благо информации для самостоятельного развития более чем достаточно.
Модель колеса зрелости бизнеса
Вместо заключения
В нашем деловом мире, как бы это странно ни звучало, побеждает самый осознанный. Потому что осознанность есть не просто ум. Это умение правильно встроиться в мир и балансировать в искреннем желании сделать мир лучше. Чего вам искренне желаю.
Читайте также:
Значит.
Анализ возможен лишь там где исследуемый объект можно оценить и измерить, чтобы сравнивать и выбирать.
Везде, где появляется число -- появляется и математика.
Логистика -- это такая же чистейшая математика, как и маркетинг.
Нет никакого транспорта, есть склад, который называется -- товар в пути.
Любой склад (и в том числе транспорт) -- это просто ресурс, который имеет емкость (пропускную способность), запаздывание, с которым решает задачу хранения/перемещения и группу костов (хранение и перемещение для товара в пути), риски (дисперсию ошибки в оценке сроков и костов).
Траффик это граф (математический объект из узлов и рёбер), рёбра и узлы которого имеют вес в терминах времени и денег.
Задача логиста сводится к тому, чтобы обеспечить переход системы из состояния в состояние, за минимальное время и деньги, активизируя те или иные рёбра этого графа.
Логистика это не про транспорт, это про поиск оптимального пути на графе.
Я понял, что вы подменяете действие его математической моделью.
Я сам специализировался по теоретической кибернетике, и мне всё это хорошо понятно.
Но я не буду математическую модель называть действием.
Для меня это смешивание понятий.
А как вы собираетесь решать задачу без использования моделей?
Эмпирически методом проб и ошибок? Тогда ваши решения не будут эффективными с точки зрения критериев цены и денег.
И чем сложнее задача -- тем ниже будет эффективность.
Скажу больше по опыту -- для 5+ складов она уже не решается в уме, и вообще не имеет точного решения, только вероятностное. И использование подходящей формальной модели с соотвествующим программным обеспечением может сэкономить вам до 40% всех костов.
Да, сначала вы накапливаете данные, потом загоняете их в подходящую модель. Модель постоянно уточняете и оптимизируете.
В списке моих компетенций есть такая -- математическое моделирование. Это в точности об этом.
Одна из моих прогнозных моделей траффика имеет 64 параметра. Это система уравнений в 64-мерном пространстве. Я строю её уже 4 года. И она дает беспрецедентную точность.
Зачем же решать задачу, не используя модели, если они есть?
Моделей может быть много.
Как выбрать правильную модель?
С помощью другой модели для выбора наиболее правильной модели?
Я забиваю гвозди, используя молоток, но задача забить гвоздь не равна молотку, кроме того, есть еще много предметов, которым можно забить гвоздь.
Вы правы. Таких предметов много, как и критериев для их сравнения.
Для начала нужно сформулировать задачу - как можно точнее и со всеми известными ограничениями. Дальше посмотреть, какие готовые инструменты есть для её решения, и существуют ли они вообще. Возможно, понадобится несколько раундов уточнений.
Как пример: одна из известных мне компаний, специализирующаяся в логистике, начиная с контейнерных перевозок, несколько лет поэтапно строит собственную систему, использующую AI. Какие-то результаты им нравятся.
Модель это компромисс всегда между близостью к реальности и сложностью работы с ней.
Не знаю где они есть. Под каждый конкретный кейс строится своя. Сначала простая, потом постепенно она усложняется, беря в учет все менее существенные факторы. Но Диабол кроется в деталях, ибо их число растёт по мере роста системы.
Давайте не скатываться в демагогию. Тут нечего оптимизировать. Точнее цена издержек невысока. И если вы быстро поймете, что молоток не тот, то просто купите один-два новых. Цена вопроса 1000 руб.
Я за такие задачи не берусь -- мне это неинтересно.
А когда речь идет о сложных системах, описывающих группу процессов ценой скажем 2 млрд руб в год, то тут уже экономия даже в 5% -- это примерно 100 млн руб. Неплохие деньги. Это примерный годовой ФОТ команды из 20 профессионалов с учетом индексации. Или бонус x2 по итогам года. Горшочек лучше варит, если печь нормально топить.
То есть вы признаете, что под понятием «маркетинг» вы понимаете понятие «оптимизация затрат на маркетинг и прибыли от него с помощью математического моделирования»?
Да и хватит тут путать понятия, еще и демагогию приплели зачем-то, других аргументов нет?
Уравнения эти, наверное, нелинейные, как Вы их решаете? Тут, наверное, тоже не просто.
Конечно, нелинейные :)
MathCad, MathLab, WolframAlpha, CurveExpertPro, Grapher, ... и... не поверите, Excel. Иногда что-то дописываю по мелочи к перечисленному в виде плагинов на Python'е. Но я не программист ни разу. Для сложных ETL-задач я иногда привлекаю разрабов. Либо покупаю готовые данные уже с унификацией.
Предпочитаю работать с витринными (высокоуровневыми) слоями данных.
Иногда удается задачи декомпозировать и снизить размерность, что существенно упрощает решение. Либо использую локальные низкоразмерные сплайны.
Плюс я активно использую имитационное моделирование систем, что позволяет находить оптимальные решения эмпирически на игре с моделью.
Плюс использую ряд трюков (собственных know-how) -- например, параметрическая встряска (я где-то здесь ранее её упоминал), которая нигде не описана, но она даёт удивительно высокую сходимость. Это моя авторская модификация Монте-Карло.
Плюс почти все прогнозные тренды я строю на основании куммулятивных данных, с последующим дифференцированием приближения -- это отлично фильтрует шум всплесков, вместо использования популярной среди корпоративных аналитиков методики фильтрации Cook's Distance.
Вот тут я публиковал простой (линейный) кейс на эту тему.
У меня также есть несколько эвристических решений для прогнозирования трендов низкого старта -- они работают лучше любых моделей, описанных в корпоративных учебниках.
Для прогнозозирования трендов продаж я НЕ использую столь любимую многими в корпоративной среде модель Винтерс-Хольта, а приспособил спектральный анализ тренда, который работает заметно лучше, конечно, с некоторыми трюками (know-how). С чем до того экспериментировал лет пять на кошках.
Я участник одного астро-физического портала, где астрономы проводят глубокое исследование больших данных, и приспособил некоторые их онлайн-инструменты под свои задачи -- использую мощности их датацентра для ряда моих задач. Совершенно бесплатно, кстати.
Тут море всего. Я могу говорить об этом часами -- что лучше и что хуже работает и для каких задач. И очень горд тем, что лучше и чаще многих попадаю в яблочко или очень близко к нему. Мне это штырит, моим нанимателям тоже. Ну, и для развития кругозора полезно.
Анализ корпоративных данных -- это безбрежный океан. Находя какие-то решения и формируя методики, через какое-то время я понимаю, что их можно улучшить или универсализировать на класс схожих задач. Это бесконечный процесс. И он очень увлекательный, плюс неплохо кормит, так как спрос на сложную аналитику растёт.
Но больше всего в анализе данных меня привлекает Предиктивный Анализ. То есть чистое незамутнённое всякой лабудой прогнозирование. Не поверите, этому я посвящаю даже часть моего свободного от работы времени.
Могу порекомендовать интересные книжки на эту тему.
Я признаю, что маркетинг должен служить интересам бизнеса и роста прибыли.
Это не сферический конь в вакууме. Если маркетиновые инициативы не окупаются или изначально не базируются на анализе и достоверном прогнозе прибыли -- это творчество в стиле "а давайте", это способ спустить деньги на ветер.
Маркетологу, который отвечает за рекламу и продвижение ставится задача -- обеспечить +5..10% прибыли к текущему бенчмарку за 3 мес. Его задача предложить комплекс мер рекламного характера, чтобы обеспечить рост продаж такой, чтобы он за вычетом костов на продвижение и себстоимости продукта дал +5..10% к тому, как если бы ничего не предпринималось.
Можете снизить цену и поймать рост спроса, но это негативно скажется на позиционировании продукта. Также это может подорвать продажи того же продукта в других каналах. Поэтому обычно решение подобной задачи носит комплексный характер. И его надо рассчитать как гипотезу, протестить и защитить (потому что бюджет маркетинга не резиновый), и только потом запустить в тираж. Каждый вид рекламной активности описывается моделями с разными параметрами.
Любая рекламная активность даёт всплеск амплитудой A и экспоненциальным затуханием с периодом полузатухания L к некоторому новому уровню S или к прежнему (зависит от характера кампании). Снижение цены как правило даёт гиперболический рост спроса. У любой активности есть свой кост. При этом параметры эти имеют сезонность и меняются во времени -- надо еще подгадать момент более подходящий.
Например,
В соковом бизнесе, например, густые соки с мякотью продаются лучше осветленных зимой, а осветленные лучше продаются летом. Томатный сок особенно хорошо продается в сильные морозы, когда у людей заложен нос. По той же причине, кстати, в самолетах 50% закупок на борт это томатный -- в условиях низкого давления рецепторы работают иначе. Все остальные кажутся безвкусными. То же касается всяких снеков со специями.
В жару на +50% вырастает спрос на средства для стирки белого и дезиков.
В торговых центрах в дождливую погоду на +25% больше посетителей, чем в ясную. Итд, итп. Да, это тоже надо учитывать.
Тут много нюансов, но это чистая математика. Без всяких Вед, гун и голубых океанов.
На основоании ROI инициативы маркетолог получает бонус -- 10% от экстра профита. Нету ROI>0 -- нет конфетки. Нет раз, нет два, нет три -- спасибо, до свидания. Ну, а как ещё?
Всё понятно. Любовь к матмоделированию и проблемы с бизнес-терминологией. Удачи вам.