7.1.3. Долгосрочная функция затрат В долгосрочной перспективе нельзя исходить из постоянных удельных и маржинальных затрат. В течение жизненного цикла продукта два фактора определяют изменение затрат. Во-первых, компания может задействовать более эффективные процессы, если объемы продаж (и производства) вырастут и будет достигнута экономия от масштабов. Однако это в конечном счете статичное явление. Фундаментальное различие между статичной экономикой масштабов и динамическими соотношениями затрат состоит в том, что первая имеет место исключительно при вводе новых мощностей и не предусматривает задержек по времени, которого требует строительство и наращивание дополнительных мощностей. Напротив, последние возникают как следствие процесса научения, требующего немалого времени. Производство и маркетинговая деятельность сами по себе являются процессами научения, в результате которых накапливаются знания и опыт. Специфической мерой этого опыта является общее количество произведенного соответствующего продукта или совокупный объем продаж. Кривая опытности Отношение между совокупным объемом и удельными затратами называется «кривая опытности». Считается, что удельные затраты снижаются по экспоненте относительно совокупного объема продаж. В менеджменте кривая опытности широко применяется в стратегическом планировании. Кроме того, этот предмет имеет долгую традицию научных исследований. Первое систематизированное исследование было предпринято в 1936 году, когда Райт [10] проанализировал соотношение между количеством часов, затраченных на производство самолета, и совокупным количеством произведенных самолетов. Многочисленные исследования времени Второй мировой войны также свидетельствовали о подобных соотношениях. Труды Henderson [11–13] совершили прорыв, выведя кривую опытности на уровень менеджмента и далее – стратегического планирования. Кривая опытности сыграла выдающуюся роль в электронной промышленности. Texas Instruments, National Semiconductor и Intel строили свои стратегии, неуклонно опираясь на эту концепцию. На рис. 7.3 представлен современный пример. Здесь показаны затраты, связанные с секвенированием ДНК, отслеживанием и анализом данных в Национальном исследовательском институте генома человека (NHGRI) с 2001 по 2015 годы. Данная информация служит важным эталоном для оценки усовершенствованных технологий секвенирования ДНК и наращивания эффективности Программы секвенирования генома NHGRI. Можно наблюдать быстрое снижение издержек с 2008 года и далее за счет усовершенствования технологий генного секвенирования и каналов генерирования данных [14]. Рис. 7.3. Кривая опытности для затрат в расчете на 1 геном при секвенировании ДНК [14] На сегодняшний день концепция кривой опытности воспринимается с некоторой долей скептицизма. Некоторые компании доходят до крайностей, выстраивая свои ценообразующие стратегии, а потом сталкиваются с проблемами, когда выясняется, что они переоценили конкурентное преимущество кривой опытности. Похоже, что конкуренты перенимают опыт быстрее, чем предполагалось. Отношение между удельными затратами kt (с поправкой на инфляцию) и совокупным объемом производства Qt, согласно кривой опытности, формально выражается так: где k'0 – первичные удельные затраты для Qt = Q0, Q0 – первичный объем (или поизведенное количество до t = 0, например, пилотный выпуск); ? – параметр, ? < 0. Параметр ? – это эластичность удельных затрат относительно совокупного объема. Он выражается в процентах снижения удельных затрат при росте совокупного объема на 1 %. Модель в выражении (7.3) имеет постоянную эластичность, то есть процентное снижение kt на основе изменения совокупного объема Qt является константой. Но дегрессия абсолютных затрат становится меньше с ростом совокупного объема. Поскольку Q0 является константой, можно упростить формулу (7.3) до: Взяв логарифм, получаем линейную функцию: На рис. 7.4 представлена кривая опытности в экспоненциальном и логарифмическом виде. Обычно кривая опытности в словесной форме формулируется таким образом, что реальные удельные затраты падают в определенном процентном выражении с каждым удвоением совокупного объема. Это называется «скорость научения»[14]. На рис. 7.4 мы исходим из скорости научения a = 20 % и начальных затрат k0 = 10. Несмотря на критические мнения ряда комментаторов, кривая опытности продолжает играть важную роль на практике. Это касается в основном прогнозов цен и издержек. Рис. 7.4. Кривая опытности в экспоненциальной и логарифмической формах Кривая опытности в определенном смысле схожа с законом Мура. Этот закон, которому в 2015 году исполнилось полвека, гласит: затраты на 1 транзистор падают наполовину каждые 18–24 месяца. Закон Мура сохранял достоверность более пяти десятков лет и, как ожидается, будет справедлив еще несколько лет. Рисунки 7.5 и 7.6 иллюстрируют два случая громадной дегрессии затрат [15]. На рис. 7.5 показаны затраты на транзисторы в долларах. Шкала на вертикальной оси логарифмическая. На горизонтальной оси, согласно закону Мура, показано время, а не совокупный объем. Объем, однако, рос также и по экспоненте, как и темпы снижения затрат. На рис. 7.6 представлено несколько последовательных поколений продукта для двух типов аккумуляторов. Как можно видеть, эффекты дегрессии затрат нарастают с каждым новым поколением. Можно исходить из достоверности кривой опытности почти для всех секторов, которые характеризуются высоким уровнем технологического прогресса. Такие кривые полезны для долговременного ценового прогнозирования. Помимо этого, существует еще один важный вопрос, связанный с долгосрочной оптимизацией цен: должна ли компания использовать цену как агрессивный драйвер роста объемов и соответственно снижения затрат, или ждать, пока не упадут затраты, а потом сокращать цены? Изначальная точка зрения, озвученная Henderson [12], поддерживала профилактическое снижение цен в целях получения возможно большей относительной доли рынка. Относительная доля рынка, которая по определению является отношением между собственной рыночной долей и долей самого сильного конкурента, служит мерой отрыва от конкурентов по совокупному объему (опытность) и соответственно затратам. Рис. 7.5. Динамика затрат для микропроцессоров [15] Рис. 7.6. Динамика затрат для аккумуляторов [16] Агрессивная ценовая политика наращивания рыночной доли выходит на первый план на ранних фазах жизненного цикла. В это время темпы роста высокие, а совокупный объем низкий, поэтому возможно за короткий срок добиться удвоения совокупного объема и соответствующего снижения затрат. Даже если в самом начале цена близка к уровню удельных затрат или не достигает его, быстрое снижение затрат может обеспечить в долговременном плане положительную маржу. Подобный метод ценообразования очень важен в интернет-бизнесе. Но главный резон, однако, не снижение затрат, а способность быстро завоевать доминирующую позицию на рынке. Многие цифровые рынки склоняются к естественным монополиям вследствие сетевых эффектов, где делается упор на захват лидерства на рынке и закрепление в качестве квазимонополиста. Обзор Подводя итог, можно сказать, что кривая опытности представляет собой яркий пример операционализации динамических эффектов затрат. Согласно этой концепции, удельные затраты с поправкой на инфляцию снижаются на определенный процент («скорость научения») каждый раз, когда удваивается совокупный объем продаж. Данные эффекты следует принимать в расчет при долгосрочной оптимизации цен и ценовом прогнозировании. 7.2. Долгосрочная оптимизация цен Мы рассмотрели детерминанты и теперь переходим к вопросу о том, как данные соотношения влияют на долгосрочные оптимальные цены. На рис. 7.7 показана сложная сеть взаимодействий. Здесь сложность намного выше, чем в принятии решений по одномерным ценам. Поэтому мы рассмотрим только случай без реакции конкурентов; в противном случае сложность возрастет еще сильнее. Сложность обусловлена тем фактом, что текущая цена pt может оказывать различное воздействие на будущие объемы продаж, доходы, издержки и прибыли. Категорически необходимо учитывать эти эффекты при оптимизации pt. Точнее сказать, необходимо оптимизировать все цены (на текущие и будущие периоды) одновременно. Однако, как мы указывали ранее, только цена pt является обязывающей и внедряется немедленно. Все будущие цены ориентировочны, их можно скорректировать позже в случае отклонений в прогнозируемых или фактических процессах. На практике одновременная оптимизация всех будущих цен значения не имеет. Поэтому мы ограничимся долгосрочной оптимальной ценой на период t. В особенности нас будет интересовать степень отклонения цены от краткосрочного оптимального значения, которая учитывает только текущий период. При каких обстоятельствах она будет выше, а при каких наоборот? Во-первых, рассмотрим базовые качественные правила долгосрочной оптимизации цен. Затем исследуем влияние детерминант динамических функций «цена-отклик» и затрат на долгосрочные оптимальные цены. 7.2.1. Базовые правила долгосрочных ценовых решений Для ценообразования на протяжении жизненного цикла продуктов предлагаются разнообразные базовые правила. Они учитывают детерминанты долгосрочной ценовой оптимизации только качественно, но тем не менее содержат полезные практические рекомендации. 7.2.1.1. Ценовые решения в фазах запуска и роста Существуют две основные рекомендации по долгосрочно-ориентированному ценообразованию для новых продуктов в фазах запуска и роста. Это стратегии «снятия сливок» и проникновения на рынок. В идеализированном виде они представлены на рис. 7.8. Стратегия «снятия сливок» Согласно данной стратегии, цена на новый продукт устанавливается на сравнительно высоком уровне. Обычно она не держится долгое время, а снижается последовательно. Вопрос о том, что в точности означает «высокая» цена запуска, в качественной дискуссии остается открытым. В интересах точности и последовательности мы будем называть ценой «снятия сливок» такую цену, которая стоит заметно выше краткосрочного значения максимизации прибыли в период запуска продукта. Яркий пример стратегии «снятия сливок» – запуск оригинального айфона Apple. На рис. 7.9 показаны в развитии цены на версию айфона с памятью 8 Гб.