Об оценке инновационных рисков. Инновационная деятельность всегда связана с теми или иными рисками. Рассмотрим основанный на вероятностно-статистическом моделировании (с использованием экспертов) подход к оценке инновационных рисков для малых предприятий. Опишем его на примере выполнения инновационных проектов в вузах.

Творческий научно-исследовательский коллектив, работающий над инновационным проектом - это по сути своей малое предприятие. Однако такому предприятию целесообразно передать часть своих вспомогательных функций, включая оформление финансовых взаимоотношений, предприятию-носителю, в рассматриваемой в настоящем подразделе схеме - вузу. Известна роль технопарков в развитии малого венчурного бизнеса. Аналогично сказанному о вузах в технопарках часть функций входящих в него малых предприятий выполняется службами, общими для всего технопарка.

Во время переходного периода, нестабильности экономической системы, по мере разрушения производственной базы страны все чаще и чаще ставится вопрос о необходимости развития малых форм предпринимательской деятельности. Они рассматриваются как катализатор дальнейшего процесса становления и восстановления российской экономики. Устойчивое, а, следовательно, успешное функционирование предприятий невозможно без учета изменяющейся окружающей среды. Усиливающаяся конкурентная борьба, как на отечественном, так и на международном рынке, диктует особые условия выживания малых предприятий, вызывает необходимость разработки, отслеживания и внедрения новых прогрессивных процессов и технологий, то есть инноваций.

Освоению нововведений препятствует множество факторов: отсутствие необходимых навыков и знаний, недостаток кадровых, финансовых и материально-технических ресурсов и т.д. Учитывая слабую роль российского государства начала XXI в. в развитии и стимулировании инноваций, предприниматели должны изыскивать возможности развития инноваций в малом бизнесе.

Одной из таких возможностей является сотрудничество с вузами на предмет разработки и реализации инновационных проектов. Оно может способствовать решению такой проблемы, как нехватка квалифицированных кадров или отсутствие у персонала предприятия специализированных знаний и навыков, требующихся для разработки (внедрения) инновационного проекта. Такое сотрудничество может осуществляться путем финансирования научно-технической разработки инновационного проекта в вузе. При этом партнером со стороны вуза выступает творческий коллектив, который надо рассматривать как малое предприятие, осуществляющее часть своих вспомогательных функций через структуры вуза.

Осуществляя подобное сотрудничество, надо всегда помнить, что инновации часто связаны с большим риском. Чем больше оригинального содержится в результатах инновационного процесса, тем значительнее ожидаемая прибыль и тем выше степень риска при внедрении нового товара или процесса. Главными факторами, на которых сосредотачиваются мероприятия по снижению уровня инновационных рисков, выступают объем и надежность информации об источниках риска, а также степень контроля над ними. Одним из инструментов подобного контроля является создание и использование методики расчета вероятностей успешной реализации инновационных проектов в вузах и соответствующих рисков. Целью данного раздела как раз и является описание примерной схемы расчета рисков инновационных проектов в вузах.

Инновационные проекты в вузах. Можно сказать, что большая часть научного потенциала страны сейчас сосредоточена в российских вузах. Здесь квалификация работников была и остается очень высокой. Однако, хотя и не в таких масштабах, как в науке и на промышленных предприятиях, наблюдается отток кадров, но тем не менее он присутствует. Причем в первую очередь речь идет о так называемой "внутренней утечке умов", т.е. прежде всего переходе квалифицированных специалистов из вузов в сферу бизнеса. Открывшиеся здесь широкие возможности позволили многим бывшим преподавателям и ученым относительно легко найти высокооплачиваемую, "перспективную" работу. Как следствие, многие руководители банков, инвестиционных и промышленных компаний, совместных предприятий и других крупных, средних и малых коммерческих структур имеют ученые степени. Однако они не владеют в должной степени знаниями в области экономики и менеджмента. Возможно, подобного рода перераспределение квалифицированных кадров и способствовало некоторому подъему новых для России отраслей "рыночной экономики", но, очевидно, явилось и серьезным ударом по отечественной науке.

Произошло не только сокращение численности персонала научно-исследовательских подразделений вузов, но и падение занятости профессорско-преподавательского состава исследованиями и разработками (по совместительству). Исследовательская работа в условиях недостатка финансовых средств в высших учебных заведениях оплачивается значительно ниже, чем, например, преподавание в частных вузах, платных группах и на разного рода курсах. Это снижает ее привлекательность в глазах преподавателей. Тем не менее, вузы являются одной из основных баз, где широкомасштабно, пусть не той же степени, как двадцать лет назад, но ведутся научные исследования как фундаментального, так и прикладного характера, в том числе в рамках малых венчурных фирм.

Специфика инновационных проектов в вузах связана с небольшими объемами финансирования и краткими сроками, а больше всего - с рисками, относящимися непосредственно к научно-техническому развитию. Рассмотрим (в первом приближении) проблему оценивания рисков реализации инновационных проектов в вузах на основе вероятностно-статистических экономико-математических моделей.

Обычно под инновационным проектом в вузе понимают проект, который опирается на ранее проведенные научно-технические разработки, приведшие к перспективным для коммерческого использования результатам. Поскольку вузы, как правило, не занимаются сами коммерческой деятельностью, то предполагается, что коммерческая реализация будет осуществляться внешним партнером (или партнерами). При этом вуз получит доход от реализации инновационного проекта - либо в виде процента от прибыли партнера, либо в виде единовременной выплаты (например, при покупке лицензии партнером).

Таким образом, в инновационном проекте участвуют как минимум две организации - вуз (в лице его представителя - малого предприятия) и внешний партнер. Работа внутри вуза часто разбивается на два этапа - 1) собственно научно-исследовательскую работу прикладного характера и 2) разработку технологии выпуска продукции. В деятельности внешнего партнера также можно выделить этапы, например, такие:

1) освоение выпуска продукции,

2) переход к массовому выпуску (что предполагает предварительную рекламную кампанию и иную маркетинговую деятельность),

3) продажу первых партий продукции,

4) первое получение оплаты от покупателей,

5) первое поступление средств на расчетный счет вуза (субсчет малого предприятия), и т.д.

Таким образом, для успешного завершения инновационного проекта, как правило, необходим внешний партнер, с деятельностью которого связана своя группа рисков. Разумеется, возможны исключения. Если инновационный проект связан с доведением до коммерческого распространения программного продукта, то вуз (в лице своего представителя - малого предприятия) может взять на себя маркетинг и рекламную кампанию, а также и продажу. Если инновационный проект посвящен развитию внутривузовской сети ЭВМ, то может быть запланировано покрытие расходов за счет источников финансирования тех структур вуза, которые будут пользоваться этой сетью.

Структура и выраженность рисков реализации инновационных проектов в вузах несколько отличаются от таковых для инновационных проектов вообще и тем более от рисков разнообразных инвестиционных проектов. На первое место выходят риски невыполнения работы в соответствии с техническим заданием и невозврата (полного или частичного) средств. Возможные итоги выполнения инновационной работы можно описать следующим образом:

а) работа и финансовые обязательства всех партнеров выполнены в полном объеме;

б) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но по каким-либо причинам внешний партнер свои обязательства, в том числе финансовые, выполнил не в полном объеме;

в) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но коммерческая часть проекта сорвана (внешним партнером), финансовые обязательства не выполнены;

г) научно-исследовательская часть работы не выполнена полностью, но получены существенные научные результаты; для окончания работы требуется некоторое время;

д) научно-исследовательская часть работы не выполнена, но получены некоторые интересные научные результаты; однако планируемый вначале научный результат не будет достигнут в обозримое время;

е) выполнение в вузе инновационной работы сорвано полностью.

При любом из вышеперечисленных исходов имеется также вероятность осуществления макроэкономических рисков. Это может еще более ухудшить результат выполнения инновационного процесса.

Таким образом, только в двух случаях из шести оценка однозначна: итог а) - это полный успех, а итог е) - это полный провал. В остальных случаях - итоги б), в), г), д) - получены некоторые научные результаты, а в случае итога б) - также и некоторые коммерческие результаты. При этом в случае итогов а), б), в) научно-исследовательский коллектив выполнил все, что от него требовалось, хотя "полный успех" имеет место только в одном из этих трех случаев - в зависимости от результатов работы внешнего партнера.

Рассмотрим примерную схему расчета рисков реализации инновационных проектов в вузах.

Модель траектории развития инновационного проекта. Начнем с выделения основных факторов, определяющих риски реализации инновационных проектов в вузах.

Будем исходить из двухступенчатой схемы: сначала работает научно-исследовательский коллектив, затем он передает свои разработки внешнему партнеру, и тот начинает коммерческий этап. Вероятность того, что научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою работу, зависит от двух групп факторов, определяемых ситуациями соответственно внутри коллектива исполнителей и внутри вуза. Будем считать, что эти группы факторов также независимы между собой. Четвертый фактор риска - макроэкономический, т.е. ситуация в народном хозяйстве (степень выраженности неплатежей, инфляции, нерациональной налоговой политики и т.д.). Таким образом, выделяются четыре основные группы факторов риска:

- связанные с коллективом исполнителей,

- связанные с вузом,

- связанные с внешним партнером,

- связанные с общей экономической обстановкой.

Принимаем, что все четыре фактора независимы между собой (в теоретико-вероятностном смысле).

В соответствии со сказанным выше основная формула математической модели расчета рисков реализации инновационных моделей в вузах имеет вид:

P = P₁ P₂ P₃ P₄ ,

где Р - вероятность "полного успеха", т.е. итога а) согласно приведенной выше классификации, при этом риск того, что инновационный проект не будет осуществлен полностью, оценивается вероятностью "отсутствия полного успеха", т.е. величиной (1 - Р),

P₁ - вероятность того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта (следовательно, риск коллектива оценивается величиной 1 - Р₁),

P₂ - вероятность того, что ситуация внутри вуза не помешает выполнению инновационного проекта (1 - P₂ - риск вуза),

P₃ - вероятность того, что внешний партнер полностью выполнит свою работу, после того, как научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою часть работы (1 - P₃ - риск партнера)

P₄ - вероятность того, что ситуация в народном хозяйстве не помешает выполнению инновационного проекта (1 - P₄ - макроэкономический риск, т.е. риск ситуации в стране).

Следующий шаг - оценивание четырех перечисленных вероятностей. Будем их приближать с помощью линейных функций, т.е. представлять в виде:

Р_n = 1 - А_1nХ_1n - А_2nХ_2n - ... - А_КnХ_Кn,

где

- индекс n принимает одно из значений 1, 2, 3, 4,

- Х_1n, Х_2n,..., Х_Кn - факторы (переменные), используемые при вычислении оценки риска типа n,

- А_1n, А_2n,..., А_Кn - коэффициенты весомости (важности) этих факторов.

Приведенный ниже первоначальный перечень факторов при практическом использовании может быть дополнен в соответствии со спецификой вуза или проекта.

Значения факторов Х_1n, Х_2n,..., Х_Кn оценивают эксперты для каждого конкретного инновационного проекта, в то время как значения коэффициентов весомости А_1n, А_2n,..., А_Кn задаются одними и теми же для всех проектов - по результатам специально организованного экспертного опроса.

На основе практического опыта можно дать следующие рекомендации по организации работы вузовской экспертной комиссии, оценивающей инновационные проекты.

Члены экспертной комиссии в вузе оценивают факторы X_mn по качественной шкале:

0 - практически невозможное событие (с вероятностью менее 0,01),

1 - крайне маловероятное событие (с вероятностью от 0,02 до 0,05),

2 - маловероятное событие (вероятность от 0,06 до 0,10),

3 - событие с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20),

4 - достаточно вероятное событие (вероятность от 0,21 до 0,30),

5 - событие с заметной вероятностью (более 0,30).

Согласно теории измерений [25] итоговая оценка дается как медиана индивидуальных оценок (при четном числе членов экспертной комиссии - как правая медиана).

Поскольку максимально возможный балл - это 5, то сумма всех весовых коэффициентов выбиралась равной 1/5 = 0,2. Таким образом, если по всем факторам (переменным) экспертами выставлены максимальные баллы, то соответствующая вероятность оценивается как 0, т.е. выполнение инновационного проекта признается невозможным.

Для упрощения описания переменные X_m1 будем ниже обозначать X_m, переменные X_m2 - как Y_m, вместо X_m3 будем писать Z_m, а вместо X_m4 - W_m. При описании числовых значений коэффициентов A_mn будем опускать индекс n, равный соответственно 1,2,3,4.

Структуризации вероятностей Р₁ - Р₄ посвящены соответствующие пункты ниже. После них приведена итоговая формула для оценивания вероятности Р (и тем самым риска (1-Р) реализации инновационного проекта в вузе).

Риск коллектива. Начнем с оценивания Р₁ - вероятности того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта. Введем следующие переменные:

Х₁ - на выполнении инновационного проекта скажется недооценка сложности научно-технической задачи (включая возможный выбор принципиально неверного направления работ),

Х₂ - на выполнении работы скажется нехватка времени (из-за неправильного планирования процесса выполнения инновационного проекта, в то время как основное направление работ выбрано правильно),

Х₃ - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с научным руководителем темы, в частности, с его длительным отсутствием или сменой (из-за длительной командировки, болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу и т.д.),

Х₄ - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с иными непосредственными участниками работы (кроме руководителя).

Заметим, что в двух последних позициях (факторы Х₃ и Х₄) причинами невыполнения работы могут быть и недостаточная квалификация руководителя работы либо иных членов научно-исследовательского коллектива.

Экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:

А₁ = 0,02, А₂ = 0,08, А₃ = 0,07, А₄ = 0,03.

Пример 1. Если итоговая оценка экспертов такова: Х₁=3; Х₂=2; Х₃=4; Х₄=1, то Р₁ = 1 - А₁*Х₁ - А₂*Х₂ - А₃*Х₃ - А₄*Х₄ = 1 - 0,02*3 - 0,08*2 - 0,07*4 - 0,03*1 = 1 - 0,06 - 0,16 - 0,28 - 0,03 = 1 - 0,53 = 0,47.

Таким образом, в данном конкретном случае эксперты достаточно скептически относятся к возможности выполнения работы в срок, причем основная причина скепсиса - в возможном отъезде научного руководителя (риск оценивается как 0,28), вторая заметная причина - возможный недостаток времени (риск оценивается как 0,16).

Риск вуза. Для оценивания Р₂ введем следующие переменные:

Y₁ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся организационные изменения в вузе, предпринятые руководством вуза,

Y_{2 -} на возможности выполнения инновационного проекта скажутся внутривузовские экономические проблемы (например, работы будут на какое-то время приостановлены из-за решения руководства вуза (несостоятельном с правовой точки зрения) о направлении средств, выделенных на финансирование инновационного проекта, на оплату труда преподавателей),

Y₃ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие в вузе соответствующей материальной базы (оборудования, материалов, вычислительной техники, площадей и т.д.).

Предварительный экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:

А₁ = 0,10; А₂ = 0,08; А₃ = 0,02.

Пример 2. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: Y₁ = 1; Y₂ = 4; Y₃ = 0, то Р₂ = 1 - А₁Y₁ - А₂Y₂ - А₃Y₃ = 1 - 0,10*1 - 0,08*4 - 0,02*0 = 1 - 0,01 - 0,32 - 0 = 0,67.

По мнению экспертов, для данного проекта и вуза наибольшее отрицательное влияние могут оказать внутривузовские экономические проблемы (вклад в общий риск оценен как 0,32).

Риск партнера. Для оценивания риска Р₃, связанного с деятельностью внешнего партнера, введем следующие переменные:

Z₁ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с недостатками в работе его сотрудников,

Z₂ - на выполнение проекта повлияют финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с деятельностью конкретных государственных органов и частных фирм (например, неплатежи, административные решения),

Z₃ - работу над проектом сорвет изменение поведения возможных потребителей, например, из-за изменения моды или из-за решений соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства). Речь идет о решениях, связанных, в частности, с выдачей лицензий, закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным (для большинства возможных потребителей) результаты инновационного проекта,

Z₄ - на возможности выполнения инновационного проекта отрицательно скажутся организационные преобразования у внешнего партнера, в частности, смена руководства.

Пилотный (т.е. предварительный) экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:

А₁ = 0,03, А₂ = 0,06, А₃= 0,06, А₄ = 0,05.

Пример 3. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: Z₁ = 3; Z₂ = 5; Z₃ = 1; Z₄ = 4, то Р₃ = 1 - А₁Z₁ - А₂Z₂ - А₃Z₃ - А₄Z₄ = 1 - 0,03*3 - 0,06*5 - 0,06*1 - 0,05*4 = 1 - 0,09 - 0,30 - 0,06 - 0,20 = 1 - 0,65 = 0,35.

Таким образом, эксперты достаточно скептически относятся к возможности успешного выполнения внешним партнером своих обязательств по договору, связанному с коммерческой реализацией разработок, выполненных по инновационному проекту. Основные "подводные камни", по их мнению, это действия конкретных государственных органов (вклад в общий риск оценен как 0,30), и нежелательные организационные преобразования (кадровые изменения) у внешнего партнера (вклад в риск равен 0,20).

Макроэкономический риск. Под макроэкономическим риском понимаем риск, определяемый внешними по отношению к системе "вуз - внешний партнер" факторами, прежде всего теми, которые являются общими для всего народного хозяйства. Для оценивания Р₄ введем переменные:

W₁ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие или сокращение номинального финансирования (неплатежи со стороны бюджета),

W₂ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется резкое сокращение реального финансирования (в сопоставимых ценах) из-за инфляции,

W₃ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение статуса и/или задач вуза или его внешнего партнера (в частности, из-за ликвидации или реорганизации вуза) по решению вышестоящих органов (министерства (ведомства) или регионального руководства),

W₄ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся относящиеся к инновационному проекту решения соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанные, например, с закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным или нецелесообразным выполнение инновационного проекта.

Пилотный экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:

А₁ = 0,10, А₂ = 0,05, А₃ = 0,03, А₄= 0,02.

Пример 4. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: W₁=3; W₂=4; W₃= 1; W₄ = 2, то Р₄ = 1 - А₁W₁ - А₂W₂ - А₃W₃ - А₄W₄ =1 - 0,10*3 - 0,05*4 - 0,03*1 - 0,02*2 = 1 - 0,30 - 0,20 - 0,03 - 0,04 = 1 - 0,57 = 0,43.

Таким образом, эксперты считают, что общая экономическая ситуация в стране может негативно сказаться на возможности выполнения рассмотренного ими инновационного проекта. Причем наиболее опасаются неплатежей со стороны государства (отсутствия или сокращения перечисления средств для выполнения проекта) и в несколько меньшей мере - уменьшения реального финансирования из-за инфляции (что, возможно, отвлечет членов научно-исследовательского коллектива на побочные заработки).

Итоговые оценки. Сведем вместе полученные результаты. Вероятность успешного выполнения инновационного проекта оценивается по формуле:

Р = Р₁ Р₂ Р₃ Р₄,

где

Р₁ = 1 - 0,02*X₁ - 0,08*X₂ - 0,07*X₃ - 0,03*X₄,

Р₂ = 1 - 0,10*Y₁ - 0,08*Y₂ - 0,02*Y₃,

Р₃ = 1 - 0,03*Z₁ - 0,06*Z₂ - 0,06*Z₃ - 0,05*Z₄,

Р₄ = 1 - 0,10*W₁ - 0,05*W₂ - 0,03*W₃ - 0,02*W₄.

Для данных, приведенных в примерах 1-4, вероятность того, что научно-исследовательский коллектив в вузе полностью выполнит свою работу, равна: Р₁Р₂ = 0,47*0,67 = 0,3149, а вероятность его успешного осуществления Р = Р₁ Р₂ Р₃ Р₄ = 0,47*0,67*0,35*0,43 = 0,0473924. Таким образом, имеется лишь примерно 1 шанс из 20, что рассматриваемый инновационный проект будет успешно завершен (в намеченные сроки и с запланированным экономическим эффектом).

В табл.1 приведены результаты расчета вероятностей, связанных с реализацией четырех типовых инновационных проектов. Видно, какое влияние оказывает изменение того или иного фактора на общую величину вероятности выполнения проекта. Выполнение первого проекта практически в одинаковой степени зависит от всех четырех факторов. Низкая вероятность выполнения второго проекта связана с относительно высокими показателями всех четырех видов риска. Вероятность выполнения третьего проекта - наименьшая, что связано с высоким риском внутри коллектива исполнителей и внутри вуза. У четвертого проекта наибольший риск связанный с политической и экономической обстановкой в стране. Вероятность выполнения пятого проекта относительно невысокая, но она выше, чем у второго, третьего и четвертого проектов.

Выбор инновационных проектов для финансирования целесообразно проводить с учетом описанной выше процедуры вероятностно-статистической (с учетом мнений экспертов) оценки их рисков реализации [3]. Они могут быть модифицированы в соответствии со спецификой конкретного вуза.

Таким образом, можно констатировать, что предприятия, в том числе малые, не обязательно должны самостоятельно вести научные исследования и разработки. Они могут заниматься непосредственно внедрением в производство уже выполненных проектов, а предварительную разработку инновационных проектов с соответствующим финансированием предоставить высококвалифицированным творческим коллективам - малым предприятиям на базе вузов. Итак, малые предприятия являются не только важным источником инноваций, но и необходимым звеном в процессе воспроизводства инноваций, основная роль которого - обеспечение доведение уже готовых разработок до "товарного" вида и непосредственно до внедрения их в производство и доведения до потребителей.

Итак, рассмотрены основы методологии оценки риска реализации инновационных проектов в высших учебных заведениях. Эта работа опирается на результаты отечественной научной школы в области анализа риска, экспертных оценок и статистики нечисловых данных.

Мировой опыт показывает - академическая и вузовская наука окружена бизнес-сферой, которая, стремясь к прибыли, перекачивает законченные разработки из лабораторий в производство. Формирование российской инновационной сферы означает погружение академической и вузовской науки в "пояс взаимодействия". Он защитит науку от перегибов коммерциализации и одновременно будет стимулировать ее развитие.

В разделе 3.2 разрабатывается блок маркетинговой поддержки инновационных проектов как компонента структурно-функциональной схемы бизнес-процессов подготовки и проведения Интернет-аукциона высоких технологий. Маркетинговые исследования необходимы для обеспечения поддержки инновационных исследований в области наукоемких технологий.

Термин "маркетинг" (по-английски marketing) происходит от market (рынок) и обозначает деятельность по изучению и завоеванию рынка.

Производитель работает для потребителя, поэтому прежде всего необходимо знать предпочтения потребителей. Они меняются со временем. Товар тоже существует во времени. От эскиза на столе инженера или дизайнера до массового выпуска проходят годы. Маркетолог должен знать возможности современного производства [39]. Более общо - маркетолог должен учитывать фактор времени в конкурентной борьбе.

Жизненный цикл товара с инженерной точки зрения. Инженерная мысль давно выработала представление о жизненном цикле любого товара. Международная организация по стандартизации ИСО (International Standardization Organization) выделяет одиннадцать этапов жизненного цикла продукции (см., например, [20, с.80-81]):

1) маркетинг, поиски и изучение рынка;

2) разработка технических требований, разработка продукции;

3) материально-техническое снабжение;

4) подготовка и разработка производственных (т.е. технологических) процессов;

5) производство;

6) контроль, проведение испытаний и обследований;

7) упаковка и хранение;

8) реализация продукции;

9) монтаж и эксплуатация;

10) техническая помощь и обслуживание;

11) утилизация после обслуживания.

На первом этапе выясняют, для кого предназначается продукция, сколько возможных потребителей и в чем состоят их запросы. Однако и на остальных этапах маркетинг присутствует, хотя и в неявной форме. Так, этап 2 заканчивается созданием опытного образца. Естественно, его надо оценить с позиций потребителя, а также, возможно, начать рекламную кампанию. На третьем этапе в результате маркетинговых исследований определяются поставщики сырья и комплектующих, от них во многом зависят себестоимость и потребительские свойства товара. Четвертый этап, на котором определяются все технологические операции и их последовательность при изготовлении товара, окончательно формирует себестоимость и потребительские свойства товара. Качество изготовления на этапе производства определяет привлекательность товара для потребителя. Шестой этап имеет целью устранение возможных дефектов. Важно при этом, чтобы во главу угла ставились интересы потребителя [24].

От упаковки зависит спрос, упаковка - один из видов рекламы, а потому маркетинг на седьмом этапе необходим. Реализация продукции, т.е. заключение договоров на поставку и непосредственное передвижение товара от производителя к потребителю, невозможно без изучения и привлечения на свою сторону потребителей, т.е. без маркетинга. Монтаж и эксплуатация, техническая помощь и обслуживание должны проводиться в максимально удобном и дружелюбном по отношению к потребителям режиме - иначе они уйдут к конкурентам. Это относится и к утилизации после обслуживания: некоторые фирмы идут даже на то, чтобы выплачивать премию потребителю за сданный им устаревший товар, например, телевизор, хотя потом старье никак не используется, идет под пресс.

Итак, на всех этапах жизненного цикла продукции велика роль специалистов по маркетингу, они работают от "рождения" до "смерти" товара.

Жизненный цикл товара с точки зрения динамики прибыли. Рассмотренный только что инженерный подход необходимо дополнить экономическим анализом. И тогда выделяются иные этапы, связанные не столько с самим товаром, сколько с порожденными им расходами и доходами.

На первом этапе, когда товар разрабатывается, есть только расходы. На втором этапе, когда товар появился на рынке и развернута реклама, появляются первые доходы от продажи начальных партий, но расходы существенно больше. На третьем этапе, когда конкуренты оттеснены и завоевана достаточно большая доля рынка, сказываются результаты первых двух этапов, объем продаж растет, появляется прибыль. Четвертый этап - стабилизация: объем продаж достигает максимума и достаточно долго держится на этом уровне, расходы также стабилизуются. Товар можно назвать "дойной коровой" - он приносит фирме постоянную и достаточно большую прибыль.

Но - так не может продолжаться вечно. Появляются новые товары или новые модификации старых товаров, новые модели автомобилей и компьютеров, новая мода на одежду, пищевые продукты и стиль жизни. Не важно, действительно ли новшества улучшают жизнь людей или же стимулированы рекламной кампанией конкурентов, важно то, что спрос на рассматриваемый товар начинает снижаться, а вместе с ним - и прибыль. Это - последний (пятый) этап жизненного цикла товара, этап его исчезновения с рынка. Фирме важно вовремя остановить производство "умирающего" товара, чтобы не допустить убытков.

"Убитые" конкуренцией товары отнюдь не всегда объективно плохи. Иногда это - издержки конкурентной борьбы. Например, отказ от съемных воротничков и манжет позволил расширить объем продаж рубашек и прибыль соответствующих компаний.

Полевые методы изучения рынка. Изучение рынка проводится разнообразными способами - и путем непосредственного наблюдения, и с помощью анализа данных о продажах, и с помощью опроса потребителей, и экспериментальными методами - выпуском пилотных (т.е. пробных) партий товара, и т.п. Все методы делят на два вида - полевые и кабинетные. Полевые методы предполагают непосредственный контакт с большим числом потребителей. Кабинетные методы, как видно из названия, сводятся к анализу уже собранной кем-то информации. Рассмотрим несколько конкретных полевых методов.

Построение функции спроса. Функция спроса часто встречается в экономических рассуждениях. Оценить ее по эмпирическим данным не так уж трудно. Можно оценивать ожидаемый спрос с помощью следующего простого приема - спрашиваем потенциальных потребителей: "Какую максимальную цену Вы заплатили бы за такой-то товар?" Пусть 20 опрошенных назвали следующие максимально допустимые для них цены (в у.е.):

40, 25, 30, 50, 35, 20, 50, 32, 15, 40, 20, 40, 45, 30, 50, 25, 35, 20, 35, 40.

Сначала названные опрошенными величины надо упорядочить в порядке возрастания. Результаты представлены в табл.2. В первом столбце - номера различных численных значений (в порядке возрастания), названных потребителями. Во втором столбце приведены сами значения цены, указанные ими. В третьем столбце указано, сколько раз встречалось то или иное значение.

Таким образом, 20 потребителей назвали 9 конкретных значений цены (максимально допустимых, или приемлемых для них значений), каждое из значений, как видно из третьего столбца, названо от 1 до 4 раз. Теперь можно построить функцию спроса в зависимости от цены. Она будет представлена в четвертом столбце, который заполним снизу вверх. Если будем предлагать товар по цене свыше 50 у.е., то его не купит никто из опрошенных. При цене 50 у.е. появляются 3 покупателя. Записываем 3 в четвертый столбец в девятую строку. А если цену понизить до 45? Тогда товар купят четверо (тот единственный, для кого максимально возможная цена - 45, и те трое, кто был согласен на большую цену - 50 у.е.). Таким образом, легко заполнить столбец 4, действуя по правилу: значение в клетке четвертого столбца равно сумме значений в находящейся слева клетке третьего столбца и в лежащей снизу клетке четвертого столбца. Например, за 30 у.е. купят товар 14 человек, а за 20 у.е. - 19.

Зависимость спроса от цены - это зависимость четвертого столбца от второго. Табл.1 дает нам девять точек такой зависимости. Зависимость можно представить на рисунке, в координатах "спрос - цена". Если абсцисса - это спрос, а ордината - цена, то девять точек на кривой спроса, перечисленные в порядке возрастания абсциссы, имеют вид:

(3; 50), (4; 45), (8; 40), (11; 35), (12; 32),
(14; 30), (16; 25), (19; 20), (20; 15).

Эти девять точек можно использовать для построения кривой спроса каким-либо графическим или расчетным способом, например, методом наименьших квадратов. Кривая спроса, как и следует ожидать, убывает, имея направления от левого верхнего угла чертежа к правому. Однако заметны отклонения, связанные, в частности, с естественным пристрастием потребителей к круглым числам. Заметьте, все, кроме одного, назвали числа, кратные 5 у.е.

Данные табл.1 могут быть использованы для выбора цены продавцом-монополистом (или продавцом, действующем на рынке монополистической конкуренции). Пусть расходы на изготовление или приобретение единицы товара равны 10 у.е. (например, оптовая цена - 10 у.е.). По какой цене ее продавать на том рынке, функцию спроса для которого только что нашли? Для ответа на этот вопрос вычислим суммарную прибыль, т.е. произведение прибыли на одном экземпляре (p-10) на число проданных (точнее, запрошенных) экземпляров D(p). Расчеты проведем для всех значений цены, названных опрошенными Результаты приведены в пятом столбце табл.1. Максимальная прибыль, равная 280 у.е., достигается при цене 30 у.е. за экземпляр. При этом из 20 потенциальных покупателей окажутся в состоянии заплатить за товар 14, т.е. 70% .

Предположим, что удельные издержки производства, приходящиеся на один экземпляр (или оптовая цена), повысятся до 15 у.е. Тогда данные столбца 6 табл.1 показывают, что максимальная прибыль, равная 220 у.е., достигается при более высокой цене - 35 у.е. Прибыль, разумеется, меньше, чем в предыдущем случае. Новая оптимальная цена доступна 11 потенциальным покупателям, т.е. 55%. При дальнейшем повышении издержек, скажем, до 25 у.е., как вытекает из данных столбца 7 табл.1, максимальная прибыль, равная 120 у.е., достигается при цене 40 у.е. за единицу товара, что доступно 8 лицам, т.е. 40% покупателей. Отметьте, что при повышении оптовой цены на 10 у.е. оказалось выгодным увеличить розничную лишь на 5, поскольку более резкое повышение привело бы к такому сокращению спроса, которое перекрыло бы эффект от повышения удельной прибыли (т.е. прибыли, приходящейся на один экземпляр товара).

Представляет интерес анализ оптимального объема выпуска при различных значениях удельных издержек (табл.3).

В табл.3 звездочками указаны максимальные значения прибыли при том или ином значении издержек. Для легкости обозрения результаты об оптимальных объемах выпуска и соответствующих ценах приведены в табл.4.

Как видно из табл.3, с ростом издержек оптимальный выпуск падает, а цена растет. При этом изменение издержек на 5 единиц может вызывать, а может и не вызывать повышения цены. В этом проявляется микроструктура функции спроса - небольшое повышение цены может привести к тому, что значительные группы покупателей откажутся от покупок, и прибыль упадет.

Этот эффект напоминает известное в экономической теории разделение налогового бремени между производителем и потребителем. Неверно говорить, что производитель перекладывает издержки или, конкретно, налоги, на потребителя, повышая цену на их величину, поскольку при этом сокращается спрос (следовательно, и выпуск), а потому и прибыль производителя.

Дальнейшее ясно - если оптовая цена будет повышаться, то и дающая максимальную прибыль розничная цена также будет повышаться, и все меньшая доля покупателей сможет приобрести товар. Крайняя точка - оптовая цена, равная 45 у.е. Тогда только трое (15%) купят товар за 50 у.е., а прибыль продавца составит только 15 у.е. Наглядно видно, что повышение издержек производства приводит к ориентации производителя на наиболее богатые слои потенциальных покупателей. Но и повышение цен (до оптимального для монополиста-производителя уровня) не приводит к повышению прибыли, напротив, она снижается. И при этом большинство потенциальных потребителей не в состоянии купить товар. Таково влияние инфляции издержек на экономическую жизнь.

Отметим, что рыночные структуры не в состоянии обеспечить всех желающих - это просто не выгодно. Так, из 20 опрошенных лишь 14, т.е. 70%, могут рассчитывать на покупку, даже при минимальных издержках и ценах.

Маркетинговые опросы потребителей. Хочешь узнать, чего желает потребитель - спроси его. Эта простая мысль объясняет популярность маркетинговых опросов.

Широко применяются процедуры опроса, когда респонденты (опрашиваемые) самостоятельно заполняют анкеты (розданные им или полученные по почте), а также личные и телефонные интервью. Из этих процедур предпочитаем личное интервью по следующим причинам.

Возврат почтовых анкет сравнительно невелик (в данном случае можно было ожидать не более 5-10%), оттянут по времени и искажает структуру совокупности потребителей (наиболее динамичные люди вряд ли найдут время для ответа на подобную анкету). Самостоятельное заполнение анкеты, как показали специально проведенные эксперименты, не позволяет получить полные ответы на все поставленные вопросы. Респондент (так на профессиональном языке называют опрашиваемого) утомляется или отвлекается, отказывается отвечать на часть вопросов, иногда не понимает их или отвечает не по существу. Некоторые категории респондентов отказываются заполнять анкеты.

Телефонный опрос искажает совокупность потребителей, поскольку наиболее активных индивидуумов трудно застать дома и уговорить ответить на вопросы анкеты. Репрезентативность (т.е. соответствие всей совокупности потребителей растворимого кофе) нарушается также и потому, что на один номер телефона может приходиться различное количество продавцов и потребителей растворимого кофе, а некоторые из них не имеют телефонов вообще. Анкета достаточно длинна, и разговор по домашнему и тем более служебному телефону респондента может быть прекращен досрочно по его инициативе.

Метод личного интервью лишен перечисленных недостатков. Соответствующим образом подготовленный интервьюер, получив согласие на интервью, удерживает внимание собеседника на анкете, добивается получения ответов на все её вопросы, контролируя при этом соответствие ответов реальной позиции респондента. Ясно, что успех интервьюирования зависит от личных качеств и подготовки интервьюера.

Формулировки вопросов. В социологических и маркетинговых опросах используют закрытые вопросы (в которых респондент может выбирать лишь из сформулированных составителями анкеты вариантов ответа), открытые (когда респондента просят изложить свое мнение в свободной форме) и полузакрытые (кроме перечисленных в анкете вариантов, респондент может добавить свои соображения).

В социологических публикациях продолжается дискуссия по поводу "мягких" и "жестких" форм сбора данных (см., например, [42]). Ясно, что для обработки данных по группам потребителей и для сравнения групп между собой нужны формализованные данные, и речь может идти лишь о том, кто именно - респондент или маркетолог - будет шифровать ответы.

Рекомендуем использовать закрытые и полузакрытые вопросы. Как показывают результаты обработки в конкретных опросах, этот подход является рациональным - лишь в небольшом числе анкет бывают вписаны свои варианты ответов. Вместе с тем демонстрировалось уважение к мнению респондента, не выдвигалось требование выбора из заданного множества ответов - респондент мог добавить свое, но редко пользовался этой возможностью.

Обоснование объема выборки. Математико-статистические вероятностные модели выборочных исследований часто опираются на гипотезу простой случайной выборки. Типа той, когда из списков избирателей с помощью датчика случайных чисел отбирается необходимое число номеров для формирования жюри присяжных заседателей. В рассматриваемом проекте нельзя обеспечить формирование подобной выборки. Однако в этом и нет необходимости. Поскольку гипергеометрическое распределение хорошо приближается биномиальным, если объем выборки по крайней мере в 10 раз меньше объема всей совокупности (в рассматриваемом случае это так), то правомерно использование биномиальной модели, согласно которой мнение респондента (ответы на вопросы анкеты) рассматривается как случайный вектор, причем все такие вектора независимы между собой. Таким образом, позиция в давней дискуссии в среде социологов о том, есть ли случайность в поведении отдельного человека или же случайность проявляется лишь в отборе выборки из генеральной совокупности, практически не влияет на алгоритмы обработки данных.

В биномиальной модели выборки оценивание характеристик происходит тем точнее, чем объем выборки больше. В математической статистике есть методы определения необходимого объема выборки. Они основаны либо на задании необходимой точности оценивания параметров, либо на явной формулировке альтернативных гипотез, между которыми необходимо сделать выбор. Либо на учете погрешностей измерений (методы статистики интервальных данных [25]).

В биномиальной модели в закрытых вопросах доля p* респондентов, выбирающих определенную подсказку, имеет дисперсию, оцениваемую как

S² = p*(1-p*)/n,

где n - объем выборки. На этом соотношении основываются методы определения необходимого объема выборки. Так, для доверительной вероятности 0,95 доверительный интервал имеет вид (p - 2S; p + 2S). Если задана длина доверительного интервала и ожидаемая доля, то нетрудно вычислить объем выборки.

Разработаны удобные для использования в практической работе таблицы точности оценивания (табл.5).

Минимальный обычно используемый объем выборки в маркетинговом или социологическом исследовании - 100, максимальный - до 5000 (обычно в исследованиях, охватывающих ряд регионов страны, т.е. фактически разбивающихся на ряд отдельных опросов - как в ряде проектов ВЦИОМ). По данным Института социологии Российской академии наук [19], среднее число анкет в социологическом исследовании не превышает 700. Поскольку стоимость исследования растет по крайней мере как линейная функция объема выборки, а точность повышается как квадратный корень из этого объема, то верхняя граница объема выборки определяется обычно из экономических соображений. Объемы пилотных исследований (т.е. проводящихся впервые, предварительно или как первые в сериях подобных) обычно ниже, чем объемы исследований по обкатанной программе.

Нижняя граница определяется тем, что в минимальной по численности анализируемой подгруппе должно быть несколько десятков человек (не менее 30), поскольку по ответам попавших в эту подгруппу необходимо сделать обоснованные заключения о предпочтениях соответствующей подгруппы в совокупности всех потребителей растворимого кофе. Учитывая деление опрашиваемых на продавцов и покупателей, на мужчин и женщин, на четыре градации по возрасту и восемь - по роду занятий, наличие 5 - 6 подсказок во многих вопросах, приходим к выводу о том, что в типовом проекте объем выборки должен быть не менее 400 - 500.

Большое внимание уделяют качеству заполнения анкет. Интервьюеров объединяют в бригады, бригадиры персонально отвечали за качество заполнения анкет. Второй уровень контроля осуществляет специально созданная "группа организации опроса". Третий происходит при вводе информации в компьютер при заполнении базы данных. Каждая анкета заверяется подписями интервьюера и бригадира, на ней указывались место и время интервьюирования.

Обработка данных. Основной метод первичной обработки данных - построение частотных таблиц для ответов на отдельные вопросы. Кроме того, проводится сравнение различных групп потребителей и продавцов, выделенных по социально-демографическим данным, с помощью критериев проверки однородности выборок. Целесообразно применение методов статистики объектов нечисловой природы (более 90% социологических данных имеют нечисловую природу [23]). Используются средства графического представления данных.

Технология организации и проведения маркетинговых опросов лишь незначительно отличается от технологии социологических опросов. Для повышения надежности опроса о наиболее важных с точки зрения маркетинга моментах спрашивают в нескольких вопросах. Есть вопросы - ловушки, с помощью которых контролировалась "осмысленность" заполнения анкеты.

Стоимость подобных исследований - 5-10 долларов США на одного обследованного. При этом трудоемкость (и стоимость) начальной стадии - подготовки анкеты и интервьюеров, пробный опрос и др. - 30 % от стоимости исследования. Стоимость непосредственно опроса - тоже 30 %. Ввод информации в компьютер и проведение расчетов, построение таблиц и графиков - 20 %. Интерпретация результатов, подготовка итогового отчета и предложений для заказчиков - 20 % . Таким образом, стоимость собственно опроса в два с лишним раза меньше стоимости остальных стадий исследования. И в выполнении работы участвуют различные специалисты. На первой стадии - в основном нужны высококвалифицированные аналитики. На второй - многочисленные интервьюеры. На третьей - работа с компьютером (надо уметь строить и обсчитывать электронные таблицы или базы данных, использовать статистические пакеты, составлять и печатать таблицы и диаграммы и т.п.). На четвертой - опять в основном нужны высококвалифицированные аналитики.

Кабинетные методы маркетинга. При изучении рынка маркетологи используют в основном кабинетные методы. Причина проста - опросы трудоемки и сравнительно дороги, а потому применяются тогда, когда без них не обойтись.

Возможности кабинетных методов достаточно велики. Например, о зависимости спроса от цены можно судить по объемам продаж, в том числе близких аналогов. А также по отчетам продавцов о поведении покупателей в магазинах. Сегментацию рынка зачастую можно осуществить из априорных соображений, как это выше сделано при обсуждении "жизненного пути семьи". Очевидную пользу приносит анализ позиций и динамики на рынке аналогов.

Прогнозирование рынка. Большое значение имеет прогнозирование рынка. Анализ разнообразной информации, в том числе рекламной, дает возможность выявить тенденции рынка. К сожалению, ситуация на рынке может измениться быстро и неожиданно. Примером является очередной этап экономического кризиса в России, начавшийся 17 августа 1998 г. (т.н. "дефолт"). Его характерными чертами (с точки зрения маркетинга) явились рост курса доллара США в четыре раза. А затем и рост цен в рублях (в два раза), паралич банковской системы и близкое к панике поведение потребителей.

Однако есть область, в которой прогнозы достаточно надежны. Это демографическая ситуация. Можно достаточно надежно предсказать численность возрастных групп. Так, резкое снижение рождаемости в России в 90-е годы приведет к уменьшению числа школьников, а потому уменьшится спрос на учебники и иные предметы школьного обихода. Для начальной школы это будет заметно уже сейчас - в 2003 г. понадобится заметно меньше букварей, чем в 1997 г. К 2010 году малая численность молодежи приведет к спаду спроса в сфере молодежных товаров и услуг, в частности, образовательных. С другой стороны, заметно возросшая смертность в России в 90-е годы привела к расширению рынка ритуальных услуг - от дешевых (для большинства) до весьма дорогих.

Планирование на основе прогнозирования будущего развития рынка. Есть заметная разница в маркетинге на стадии исследований и проектирования продукции и на стадии обращения и эксплуатации (потребления) продукции [20]. Первый из них естественно назвать стратегическим, второй - оперативным. Во втором случае мы имеем дело с уже существующей продукцией, поставленной на поток (пущенной в серию), а в первом - с будущей. Надо так спроектировать изделие, чтобы оно оказалось конкурентоспособным на тот момент, когда выйдет на рынок. А это будет не так скоро - от начала работ по созданию новой марки автомобиля до выпуска первых сотен экземпляров проходит 5-7 лет.

Очевидно, необходимо планирование на основе прогнозирования будущего развития рынка. Надо прогнозировать динамику внешних обстоятельств - как развитие вкусов потребителей, уровень их доходов, т.е. объем и структуру рынка, динамику его отдельных сегментов, так и поведение конкурентов, их нацеленность на те или иные сегменты рынка. Цель - добиться конкурентоспособности своей продукции. Этого можно добиться и внутренними преобразованиями, например, путем снижения себестоимости за счет внедрения передовых технологий и обучения персонала. Поэтому при перспективном прогнозировании надо смотреть не только "вовне", на рынок, но и "внутрь" своего предприятия.

Технический уровень и качество продукции на мировом рынке растет, и необходимо спланировать подготовку новой модели так, чтобы в момент выхода на рынок и в течение нескольких следующих лет она оказалась выше среднемирового уровня по потребительским свойствам, техническому уровню и качеству. Можно также предсказать, когда придется ее снимать с производства - когда она существенно отстанет от продукции конкурентов. Поскольку период подготовки изделия к выпуску может быть заметно длиннее периода массового выпуска, то на предприятии могут и во многих случаях должны параллельно идти работы по целой гамме изделий, которые будут затем сменять друг друга на конвейере.

Представляет интерес и стратегия воспитания новых потребностей. Так, из-за ухудшающейся экологической обстановки все более перспективными представляются электромобили взамен обычных автомобилей с двигателями, работающими на бензине. Однако предприятию, взявшемуся за осуществление этой перспективной идеи, придется приложить много усилий, вместе с властями и экологическими организациями, чтобы воспитать у потребителей потребность в электромобилях. Нужны и административные меры, вплоть до запрета на использование обычных автомобилей на тех или иных территориях. И постоянная рекламная компания, нацеленная на доказательство преимуществ электромобилей. И продвинутые инженерные разработки по повышению технического уровня электромобилей и особенно аккумуляторов, и создание развернутой системы "заправки" электромобилей (видимо, путем смены аккумуляторных блоков), и массовые акции экологических организаций, направленные против обычных автомобилей.

Двум видам маркетинга - оперативному и стратегическому - обычно соответствуют различные организационные структуры предприятия. Оперативный маркетинг сравнительно слабо связан с производством и с деятельностью научно-исследовательских подразделений. Его цель - продать то, что производится сейчас. Напротив, стратегический маркетинг опирается на мощные прогнозные разработки, на инновационные научно-технические решения. Он работает на будущее. Правильно ли идет работа - выяснится через 5-10 лет.

Оперативному маркетингу нет нужды вникать в техническую политику конкурентов. Их изделия - в продаже, можно непосредственно сравнить со своими товарами и услугами. Стратегическому маркетингу весьма полезны сведения о конкурентах, промышленная разведка и контрразведка - его важная составляющая часть.