Стадии безубыточного анализа следующие. 1. Выбор потенциальной цены. 2. Расчет удельной контрибуционной маржи путем вычета переменных удельных затрат k из цены p. В безубыточном анализе принята линейная функция затрат, поэтому переменные удельные затраты и маржинальные затраты являются постоянными и идентичными. Уравнение удельной контрибуционной маржи: d = p – k 3. Расчет безубыточного объема qBE путем деления постоянных затрат Cfix на удельную контрибуционную маржу d: Показатель объема в точности покрывает постоянные затраты, прибыль равна нулю. Таким образом, безубыточный объем также соотносится с пороговым значением прибыльности. 4. Оценка возможности выйти за объем безубыточности при выбранной цене. Если ожидаемый объем продаж превышает объем безубыточности, это означает, что продукт приносит прибыль. Если предполагаемый объем меньше объема безубыточности, продукт принесет убыток. Четвертая стадия неявно подразумевает существование и применение функции «цена-отклик», поскольку необходимо определить, каким будет объем продаж при конкретной цене. Если стадии с первой по четвертую пройдены при всего одном варианте цены, результат можно использовать только для решения «да-нет» о том, предлагать ли продукт по такой цене. Чтобы применять анализ безубыточности для ценовых решений, нужно выполнить стадии 1–4 для нескольких ценовых вариантов. На четвертой стадии нужно оценить, какой цене соответствует наивысшая вероятность достижения или превышения порога безубыточности. В табл. 5.3 данный подход представлен в виде простого примера с переменными удельными затратами $5 и постоянными затратами $100 000. Значения объемов безубыточности даны для пяти ценовых вариантов. Таблица 5.3. Объемы безубыточности для альтернативных цен На рис. 5.1 эта взаимосвязь показана графически. По мере роста цены объем безубыточности снижается по экспоненте. Не следует, однако, делать отсюда вывод, что легче добиться низких объемов безубыточности. Они ассоциируются с высокими ценами, которые, как правило, снижают объемы. Рис. 5.1. Отношение между объемами безубыточности и ценой Руководство компании обязано определить, какое сочетание цены и объема безубыточности окажется наилучшим. Анализ безубыточности в поддержку принятия ценовых решений имеет смысл только в том случае, если вероятности выхода на альтернативные уровни объема безубыточности значительно различаются. Зачастую вероятности достижения и превышения разных объемов безубыточности (при разных ценах) одинаковы. Иными словами, критерий безубыточности значительно не различается. Объем безубыточности как критерий неполон, поскольку не принимает в расчет того, что происходит за точкой безубыточности. Несмотря на это, анализ безубыточности является практическим инструментом принятия решений «да-нет» при вводе продукта на рынок, сохранении его в ассортименте или отказе от него. Несколько меньше он подходит для ценообразующих решений. Ту же процедуру можно использовать для решения об изменениях цены. На рис. 5.2 представлен простой пример снижения/повышения цены. Мы видим изменение цены и требуемое изменение объема продаж. На горизонтальной оси показаны переменные удельные затраты в процентах от текущей цены. На вертикальной оси показано необходимое увеличение объема продаж (вверх) и приемлемое снижение объемов (вниз) для выхода на аналогичную прибыль. Мы рассмотрим изменения цены на 10 и 20 %. Рис. 5.2. Кривые одинакового уровня прибыльности Давайте сначала рассмотрим кривые снижения цены в верхней части графика. Кривая снижения цен на 20 % показывает: когда переменные удельные затраты составляют 60 % от текущей цены, необходимое повышение объема для поддержания постоянного уровня прибыли 100 % (точка A). Если цена снижается всего на 10 %, требуемое повышение объема 33 % (точка B). Данный численный пример проясняет, насколько чувствительна прибыль к изменениям цены при относительно высоких переменных удельных затратах. Чем выше переменные удельные затраты, тем круче кривая. Если переменные удельные затраты составляют 80 % от текущей цены, необходимо повысить объемы на 100 %, чтобы нивелировать снижение цены на 10 % и поддержать уровень прибыли (точка C). Напротив, кривые повышения цен на 10 и 20 % в нижней части рис. 5.2 более плоские и приближены друг к другу. Это доказывает, что приемлемые уровни снижения объемов продаж менее чувствительны к процентной доле переменных удельных затрат. Подобные цифры хорошо помогают в принятии решений при оценке ценовых изменений. Они ясно показывают, как нужно изменить объем продаж, чтобы обеспечить постоянную прибыль. Максимизация контрибуционной маржи При установлении цен лучше делать упор на общую ожидаемую контрибуционную маржу, чем ориентироваться исключительно на объем безубыточности. Поскольку постоянные затраты являются константой, цена, обеспечивающая самую высокую контрибуционную маржу, одновременно обеспечивает и максимальную прибыль. Максимизация контрибуционной маржи сходна с максимизацией прибыли. Для расчета контрибуционной маржи существует обязательное условие: необходимо определить ценовые альтернативы и иметь возможность спрогнозировать для них объем продаж. Иными словами, необходимо напрямую учитывать влияние цены на объем. Данный подход отображен на рис. 5.3. Максимизация контрибуционной маржи является логически обоснованным методом ценовой оптимизации. Одно из его достоинств – простота. Здесь не требуется ни уравнений, ни усложненных математических методов оптимизации. Нужно только рассчитать значения контрибуционной маржи для небольшого количества альтернативных цен, а затем сравнить их. Сам процесс поэтому весьма практичен. Он, безусловно, превосходит метод принятия решений «издержки плюс». Рис. 5.3. Максимизация контрибуционной маржи Рис. 5.4. Структура системы принятия решений 5.4.2. Системы поддержки принятия решений До сих пор мы рассматривали методы, которые не всегда отвечают сложности ценовых решений в реальной жизни. Возможно, здесь более подходят комплексные системы поддержки принятия решений. Системы поддержки принятия решений основаны на интегрированной обработке информации о потребительских предпочтениях и потребностях, решении о покупке, рыночной структуре и тенденциях (как для собственных товаров, так и для продукции конкурентов), а также других маркетинговых инструментах (коммуникации, продажах и сбыте). Эта информация, как показано на рис. 5.4, обобщается в системе поддержки принятия решений, позволяя прогнозировать объемы продаж при различных ценах. Здесь можно учитывать большой набор ценовых эффектов: движение потребителей между поставщиками, категориями товаров одного поставщика и в рамках одной категории товара. Если включить в систему издержки, можно рассчитывать прибыли. Чтобы система поддержки принятия решений отражала реальное решение о покупке, следует учитывать несколько факторов влияния. • Прежде всего, необходимо в точности определить соответствующий рынок. Если это рынок автомобилей, то там предлагаются только модели класса «премиум» или бюджетные модели тоже? Решения о будущих товарах затрагивают только частных клиентов/потребителей или влияют также на решения о покупке деловых клиентов? От определения соответствующего рынка зависит, какие товары (собственные и конкурентные) будут включены в систему. • Главные элементы системы поддержки принятия решений – это клиентские предпочтения и потребности, а также процессы принятия решений о покупке. Информация по этим двум аспектам собирается в ходе опросов потребителей. • Процессы принятия решений о покупке различаются в зависимости от продукта и ситуации. Процесс для продуктов с низкой вовлеченностью отличается от процесса для продуктов с высокой вовлеченностью [10]. • Последний этап разработки системы поддержки принятия решений – это корректировка. Корректируется прогноз доли рынка, сделанный исходя из собранных данных и базовых алгоритмов, чтобы он возможно лучше отражал действительность. Такие корректировки делаются вручную. Итоговые доли рынка формируют базовый сценарий, который используется в дальнейшем моделировании. Это напоминает процесс, принятый в метеорологии, где происходит корректировка сложных моделей прогнозирования погоды с использованием ретроспективных данных, а затем дается прогноз на будущее [11]. В итоге необходимо как можно реалистичнее смоделировать индивидуальный контекст принятия решения клиентом и функцию «цена-отклик». Здесь требуется глубокое понимание релевантных характеристик на уровне индивидуального потребителя. Степень детализации выводов и результатов системы поддержки принятия решений зависит от формулировки вопросов, на которые нужно получить ответ. Пример: Система поддержки принятия решений для инновации При запуске нового продукта компании сталкиваются с большой неопределенностью, связанной с оптимальными ценами. Это особенно проявляется в случае инноваций, формирующих новые рынки. Ошибки изначального позиционирования исправлять сложно. В таких ситуациях пользу приносят системы поддержки принятия решений, которые квантифицируют влияние различных ценовых уровней на продажи и прибыли. На рис. 5.5 представлен случай инновационного профессионального устройства для глажения рубашек. В левой части рисунка изображено гладильное устройство и показана спецификация продукта и цена базовой конфигурации. Справа изображены кривые «цена-отклик» для трех вариантов продукта, выведенные с помощью системы поддержки принятия решений. Если включить затраты по разным вариантам, можно рассчитать соответствующую прибыль. Исходя из этого, можно принимать фундаментальные ценовые решения с учетом стратегических целей (целевые объемы и прибыли). Критическими факторами успешности системы поддержки принятия решения являются точное определение потребительской ценности отдельных атрибутов и цен продукта, а также квантификация рыночного потенциала. Рис. 5.5. Пользовательский интерфейс и функции «цена-отклик» системы поддержки принятия решений для гладильной установки Обзор Обобщим выводы о применении систем поддержки принятия решений. • Системы поддержки принятия решений отлично приспособлены для поддержки принятия комплексных ценовых решений.