|
|
|
ОСНОВЫ МЕНЕДЖМЕНТА Учебное пособие ЧАСТЬ II. УПРАВЛЕНИЕ ФИРМОЙ КАК СУБЪЕКТОМ РЫНКА 13. ВЫБОР И ОЦЕНКА СТРАТЕГИЧЕСКОЙ ПОЗИЦИИ ФИРМЫ НА РЫНКЕ 13.3. Матричная техника оценки портфеля диверсифицированной фирмы. Матрица БКГНаиболее популярная процедура анализа положения на рынке диверсифицированной компании (имеющей несколько СЗХ)- построение матриц портфеля СЗХ. Обычно такие матрицы строятся на основе пары стратегически важных переменных, таких, как скорость роста отрасли, размеры рынка, долговременная привлекательность отрасли, конкурентный статус и т. д. Такие двумерные матрицы относительно просты и дают четкую рыночную обстановку. Наибольшее распространение получили матрицы БКГ (BCG - Boston Consulting Group) и «Дженерал электрик». Матрица БКГ (рис. 51) содержит четыре квадранта в координатах скорость роста отрасли - относительная доля рынка, контролируемая фирмой. Рис. 51. Матрица БКГ для гипотетической фирмы Каждая СЗХ определяется кругом в этих координатах, причем площадь круга соответствует объему продаж в СЗХ или относительной доле СЗХ в продажах всей фирмы. Относительная доля рынка определяется как отношение объема продаж в СЗХ к объему продаж средней СЗХ фирм, действующих на этом рынке. Мы видим, что при помощи матрицы БКГ СЗХ фирмы группируются в четыре зоны. Рассмотрим каждую из них. «Дикая кошка». Быстрый рост рынка делает эти СЗХ привлекательными. Но их относительная доля на рынке низка и рождает вопрос, удастся ли реализовать потенциально высокую прибыль. Поэтому фирма должна решить, следует ли ей инвестировать капитал в СЗХ, расположенные в этом квадранте. БКГ утверждает, что имеются две наилучшие возможности действий в этой ситуации:
Следование стратегии быстрого роста всегда предпочтительнее, если СЗХ характеризуются эффектом снижения издержек производства за счет его масштаба. При этом увеличение контролируемой доли рынка позволяет занять позицию конкуренции по более низкой стоимости, далее опять увеличить контролируемую долю рынка. Таким образом, корпоративная стратегия предписывает для СЗХ, находящихся в этом квадранте бизнеса: «раздевать» наиболее слабые и не имеющие шансов выбиться в лидеры за счет масштабов производства СЗХ и инвестировать привлекательные СЗХ с целью превращения их в «звезды». «Звезды». Это, конечно, самая лучшая позиция для бизнеса. Но «звезды» обычно требуют больших инвестиций для поддержки экспансии продукции и увеличения производственных мощностей. Но они также могут генерировать свои собственные внутренние потоки инвестиций вследствие преимуществ низких издержек при больших масштабах производства. Те СЗХ в этой области, которые долго существуют и приближаются к зрелости, поддерживают сами себя, а юные СЗХ часто требуют существенных инвестиций. «Дойные коровы». Бизнес в этом секторе с относительно большой контролируемой частью рынка и при лидирующих позициях в отрасли обеспечивает достаточно притягательную прибыль, но вследствие слабого роста отрасли в целом нет необходимости реинвестировать капитал для поддержания позиции СЗХ на рынке, а потоки инвестиций целесообразно направить в другие секторы. Многие из сегодняшних «дойных коров» вчера были «звездами». Они должны «доиться» для выплаты дивидендов корпорацией и для финансирования новых предприятий: юных «звезд» и «диких кошек» с целью их превращения в «звезды». Слабые «дойные коровы» становятся кандидатами для «раздевания», если в отрасли, достигшей зрелости, создаются неблагоприятные конкурентные условия. «Собаки» - наименее привлекательный сектор вследствие непередовых позиций на рынке и малых прибылей по сравнению с лидерами, которые пользуются преимуществами масштаба производства. Таким образом, эти СЗХ, как правило, кандидаты к ликвидации. Итак, матрица БКГ дает наглядное представление о портфеле СЗХ фирмы, позволяет сформулировать основные направления ее стратегий, направление развития каждой СЗХ, представить потоки инвестиций в фирме, их приоритеты. Однако надо отметить и определенные ограничения ее применения:
С целью преодоления этих ограничений матричная техника совершенствуется прежде всего в направлении использования более сложных и информативных переменных:
|