Видеть лес за деревьями. Системный подход для совершенствования бизнес-модели - Деннис Шервуд
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Я же выбрал в качестве примера автомобильного дилера в провинциальном городке. У дилера есть франшиза на продажу конкретной марки автомобилей, и он стремится расширить свой бизнес. Двигатель роста возникает в связи с продажей автомобилей и новым клиентам, и старым, сдающим прежние модели. База довольных клиентов генерирует объем продаж и прибыль, обеспечивающую средства для инвестиций, которые используются для различной маркетинговой деятельности с целью привлечения новых клиентов и поддержания лояльности существующих клиентов марке.
Как мы все знаем, на рынке автомобилей царит жесткая конкуренция, и хотя производитель поддерживает свою марку, увеличить местную долю рынка нелегко. В настоящее время база довольных клиентов, купивших автомобиль у этого дилера за последние пять лет, насчитывает 22 000 человек. Компания продает примерно 1540 автомобилей в месяц по средней цене £10 000 за машину на местном рынке, общий объем которого составляет 15 000 сделок в месяц. Дилер стремится увеличить свою долю рынка (измеряемую в данном случае как отношение его объема продаж к общему ежемесячному объему продаж на местном рынке) с текущего уровня около 10 % до 12 %, что, вероятно, является максимально возможным.
На рис. 12.2 я изобразил диаграмму запасов и потоков.
По сравнению с диаграммой цикличной причинности эта диаграмма демонстрирует все ожидаемые свойства. Структуры одинаковы, на обеих показана усиливающая петля, идущая через средства для инвестиций в этом месяце, и уравновешивающая петля, идущая через долю рынка. Однако диаграмма запасов и потоков включает ряд дополнительных переменных, чтобы точно указать, как работают все связи, и в ней используются более точные слова и выражения.
Кроме того, в диаграмме запасов и потоков представлено новое свойство. Как вы видите, некоторые символы содержат внутри себя изображения:
Эти изображения означают, что соответствующие переменные появляются на контрольной панели, показанной на рис. 12.3, в соответствующей форме.
Эти переменные отображают значение на начало периода двух выбранных мной запасов – базы довольных клиентов и доходов инвесторов, а также всем входным свободным звеньям, указывающим значения различных параметров, необходимых для работы модели. На диаграмме также присутствует элемент, который не является ни запасом, ни свободным звеном и показан в виде графика. Я назвал его эффектом насыщения рынка.
Я решил представить базу довольных клиентов в виде запаса, поскольку ее расширение со временем крайне важно для роста бизнеса. Этот запас ассоциируется с двумя потоками – притоком в виде новых клиентов за этот месяц и оттоком в виде потерянных клиентов за этот месяц. В данном случае для имитации я взял период времени продолжительностью в месяц. Конечно, этот период получается приблизительным, поскольку число дней в календарных месяцах варьируется, но это не должно играть существенной роли: при желании можно взять период длиной в четыре недели.
Эта модель работает по принципу «имитации по отрезкам времени», где время нарезано на равные периоды, в данном случае месяцы. В начале каждого месяца база довольных клиентов имеет конкретное значение, значение на начало периода, и первый расчет – это расчет объема продаж за месяц, который получают путем умножения текущего начального значения на начало периода базы довольных клиентов на число, которое я назвал процентом базы клиентов, совершивших покупку в этом месяце. Каждый месяц автомобили покупают не только новые клиенты, но также люди, покупавшие их у этого дилера раньше и снова вернувшиеся к нему. Таким образом, ежемесячный объем продаж можно выразить с помощью процента базы клиентов, совершивших покупку в этом месяце, основываясь на исторических данных и опыте и включив в него обе категории покупок.
Объем продаж за этот месяц, умноженный на среднюю цену автомобиля, дает доход от продаж за этот месяц, и если его затем умножить на общую маржу, то мы получим чистую прибыль за этот месяц. Затраты при этом подсчитываются очень приблизительно, так как все они (за исключением затрат на маркетинг, которые будут включены в средства для инвестиций за этот месяц) включены в общую маржу. Конечно, можно, если вы хотите, отследить разные категории затрат, но если взяться за это слишком рьяно, вы рискуете превратить модель системной динамики в таблицу.
Определив чистую прибыль за этот месяц, модель рассчитывает средства для инвестиций за этот месяц путем умножения чистой прибыли за этот месяц на коэффициент инвестиций, который является процентом от чистой прибыли за этот месяц, выделенным на инвестиции. Это означает, что решения об инвестициях принимаются ежемесячно в зависимости от имеющихся средств. Это довольно консервативный подход, представляющий модель бизнеса, в которой имеется основной бюджет, предназначенный для финансирования из ежемесячного потока денежных средств и ежемесячно пересматриваемый, что позволяет корректировать его в зависимости от обстоятельств.
Еще одно предположение заключается в том, что чистая прибыль за этот месяц, не предназначенная для средств для инвестиций за этот месяц, становится нераспределенной прибылью за этотмесяц, и с каждым месяцем эти суммы накапливаются в запасе доходы инвесторов. Я показал их как запас с единственным притоком, хотя мог добавить и отток, такой как дивиденды или изъятия.
В сфере торговли автомобилями многие крупные рекламные кампании организуются производителями. Отдельные дилеры могут стимулировать рынок с помощью местной рекламы, почтовых рассылок и т. д., на это тратятся средства для инвестиций за этот месяц. Цель этих затрат – привлечь новых клиентов. Давайте предположим, что опыт дилера подсказывает: привлечь одного нового клиента стоит в среднем £1250. Это предполагает следующее равенство:
Новые клиенты за этот месяц = средства для инвестиций за этот месяц / 1250.Однако это равенство означает, что на каждые £1250 компания приобретает одного нового клиента независимо от того, сколько клиентов у нее уже есть. Но привлекать клиентов становится все труднее по мере роста доли рынка. В этом и кроется смысл уравновешивающей петли диаграммы цикличной причинности.