Построение матрицы Маркон.

Данный метод разработан итальянской консалтинговой фир­мой МАРКОН для поддержки маркетинговых решений внутрен­ними данными о состоянии предприятия.

Исходным положением для применения на практике метода МАРКОН является необходимость совместного анализа внут­ренней и внешней информации для принятия обоснованных управленческих решений, касающихся ассортиментной поли­тики фирмы. Здесь валовая маржа (разница между выручкой и переменными затратами) рассматривается как показатель успе­ха маркетинга конкретного товара. Эта разница представляет единицу измерения «премии», выдаваемой рынком за изделие, учитывая как «функцию» этого типа товара (потребности обще­го характера), так и «специфические преимущества» (в сравне­нии с конкурирующими товарами), которые он может предоста­вить в ответ на конкретные запросы отдельного сегмента. Про­цент валовой маржи в выручке рассматривается как показатель гибкости спроса на данный товар. Это значит, что постоянный контроль изменения уровня валовой маржи продукта не входит в рамки компетенции исключительно финансовых структур компании, а может применяться и отделами маркетинга в целях мониторинга положения на рынке продукции компании с точ­ки зрения ассортимента и марок. Таким образом, в число пол­ноправных параметров, анализируемых маркетологом, должны входить не только выручка, цена и количество, но и валовая маржа.

Маркетинговые решения по товарному ассортименту при­нимаются по каждому отдельному товару, чаще всего на осно­вании следующих параметров: продажная цена, себестоимость единицы, объем продаж (количество проданных единиц). Пу­тем принятия решения по ним предприятие ста­рается достичь основной цели — получить определенный объем прибыли.

Информационной базой метода МАРКОН служит специаль­ная база данных, включающая:

· ассортиментные позиции, продаваемые предприятием;

· среднюю продажную цену с учетом всех скидок (по каждой позиции);

· объем продаж в натуральных единицах (по каждой позиции);

· выручку-нетто (по каждой позиции);

· переменные затраты на единицу продукции (по каждой пози­ции);

· общую валовую маржу МСА (по каждой позиции);

· абсолютную валовую маржу на единицу продукции MCU (по каждой позиции);

· процент (долю) валовой маржи MCI (по каждой позиции).

С течением времени положение каждой позиции в зависимости от принятых управленческих решений и внешних факторов может измениться. В связи с этим большой интерес представляет использование динамического метода МАРКОН. Его отличие состоит в том, что он позволяет анализировать отклонения от предыдущих показателей по методу МАРКОН.

Описание анализа ассортимента предприятия по методу МАРКОН:

Статический анализ	Динамический анализ
1 этап Формирование исходных данных для анализа методом МАРКОН
Составление базы дан­ных за отчетный период.	Составление базы дан­ных за отчетный и базовый периоды для их сравнения.
Для проведения анализа с помощью метода МАРКОН для всех ассортиментных позиций, продаваемых предприятием, рассчитываются следующие параметры: Q – объем продаж (в натуральных единицах); P – средняя цена единицы; C – средние переменные затраты на единицу. MCA = P*Q – C*Q – маржинальная прибыль; MCU = MCA / Q – маржинальная прибыль на единицу продукции; MCI = MCA/(P*Q) – доля маржинальной прибыли в цене (%);
2 этап Формирование двоичных кодов, характеризующих экономический результат. Таким образом, опреде­ляются однородные маркетинговые группы товарного ассорти­мента предприятия
На втором этапе метод МАРКОН присваивает двоичные коды (1 или 0) различным параметрам каждой позиции на основа­нии того, дает ли она по данному конкретному параметру «выгоду» - (1) или «проигрыш» - (0) относительно средневзвешенного значе­ния данного критерия по товарному ассортименту. Каждый товар определяется двумя сериями двоичных ко­дов, относящихся к группе параметров, по которым принимается решение {Q, Р, С }, к группе контрольных параметров (MCA, MCU, MCI), и характеризуется последовательностью шести цифр 1 и/или 0, сочетающихся по-разному. (Например, значение кода 110 — 111 говорит о том, что данный товар так соотносится со средневзвешенными значениями по ассортименту: превосходит по объему продаж (1), цене продажи (1), имеет более высокие,не­жели средние,переменные затраты (0) — имеет более высокие значения валовой маржи (1), валовой маржи на единицу товара (1)и процента валовой маржи (1).) Все товары, характеризуемые одной и той же серией, имеют одинаковое положение на рынке.	На втором этапе метод МАРКОН присваивает двоичные коды («+» или «–») различным параметрам каждой позиции на основа­нии того, дает ли она по данному конкретному параметру «выгоду» - («+») или «проигрыш» - («–») относительно соответствующего значе­ния данного критерия по товарному ассортименту для базового периода. Каждый товар определяется двумя сериями двоичных ко­дов, относящихся к группе параметров, по которым принимается решение {Q, Р, С}, к группе контрольных параметров (MCA, MCU, MCI), и характеризуется последовательностью шести знаков («+» и/или «–», сочетающихся по-разному. (Например, значение кода «++–» — «+++» говорит о том, что данный товар так соотносится с соответствующими значениями по ассортименту для базового периода: превосходит по объему продаж («+»), цене продажи («+»), имеет более высокие,не­жели в базовом периоде,переменные затраты («–») — имеет более высокие значения валовой маржи («+»), валовой маржи на единицу товара («+»)и процента валовой маржи («+»).) Все товары, характеризуемые одной и той же серией, имеют одинаковое направление динамики.
3 этап Построение решетки МАРКОН для анализа однородных групп
На третьем этапе происходит построение решетки (матри­цы) для анализа всех ассортиментных позиций. Для этого необ­ходимо построить таблицу двойного ввода, в вертикальных колонках которой указываются тройки кодов Q, Р, С, а вгоризон­тальных — тройки кодов МСА, MCU, МСI. В результате получает­ся матрица, состоящая из 64 ячеек,так как число всех возможных комбинаций из трех цифр 0 и/или 1 равно восьми.	На третьем этапе происходит построение решетки (матри­цы) для анализа всех ассортиментных позиций. Для этого необ­ходимо построить таблицу двойного ввода, в вертикальных колонках которой указываются тройки кодов Q, Р, С, а вгоризон­тальных — тройки кодов МСА, MCU, МСI. В результате получает­ся матрица, состоящая из 64 ячеек,так как число всех возможных комбинаций из трех знаков «–» и/или «+» равно восьми.
4 этап Определение положения ассортиментных позиций в однородных группах
На четвертом этапе анализа выявляем в матрице возмож­ные однородные группы. При использовании средневзвешенно­го значения для определения двоичного кода получается, что из 64 теоретически возможных ячеек (8 • 8) остаются только 24 мате­матически возможные ячейки, разбитые на 6 однородных групп:
5 этап Анализ положения ассортиментных позиций
При рассмотренном методе построения статической мат­рицы получается, что в верхней части таблицы располагаются ячейки, в которых сгруппированы товары с высокой суммой общей валовой мар­жи, а в нижней части таблицы — ячейки с низкой суммой общей валовой маржи; в левой части таблицы — ячейки с высокими объемными по­казателями, а в правой части таблицы — ячейки с низкими объ­емными показателями. Специалисты фирмы МАРКОН дали выделенным зонам опи­сание на «астрономическом» языке, определив маржинальность продукта как «энергию», а объемные показатели как «размер». Отдельные виды ассортиментных групп также полу­чили соответствующие названия: «белые гиганты», «красные гиганты», «черные дыры», «спутники», «белые карлики», «синие гиганты».	При рассмотренном методе построения динамической мат­рицы получается, что: в верхней части таблицы располагаются ячейки, в которых сгруппированы товары с растущей суммой общей валовой мар­жи, а в нижней части таблицы — ячейки с падающей суммой общей валовой маржи; в левой части таблицы — ячейки с растущими объемными по­казателями, а в правой части таблицы — ячейки с падающими объ­емными показателями. Отдельные виды ассортиментных групп также полу­чили соответствующие названия соответствующие расположению в каждой из четвертей: «выигрышные», «эксплуатируемые», «поддерживаемые», «проигрышные».
6 этап Интерпретация результатов и принятие решений по ассортимен­ту на основе полученных резуль­татов анализа
1.Белые гиганты - товары, успешно продающиеся на рынках со стабильным/растущим спросом, приносящие фирме вследствие больших объемов продаж и, часто, большой валовой маржи, основные прибыли. Это самоокупаемые товары, прибыль от которых используется для развития других, а также для поддержки отстающих позиций. 2.Красные гиганты – товары обладают также большой «энергией», хотя и относительно меньшей, чем белые гиганты. Приносят большую долю прибыли. Однако эти ассортиментные позиции находятся не на стадии роста, а на стадии зрелости. У такого товара более жесткие конкуренты, чем у белого гиганта, поэтому и рентабельность его несколько ниже. Это также самоокупаемая позиция. 3.Если не осуществлять контроль затрат или не продвигать более интенсивно на рынок красного гиганта, то он со временем может превратиться в черную дыру, т.е. товар, поглощающий большой объем ресурсов, но не приносящий соответствующую отдачу в виде валовой маржи не ниже среднего уровня. Такие товары необходимо либо исключать из ассортимента, либо, если руководство чувствует, что потенциал продаж у них еще есть, вложить средства в более активное продвижение на рынок и/или в совершенствование их производства. 4.Спутники – товары не приносят высоких прибылей, но и не продаются / не производятся в большом объеме. Ситуация характерна, когда руководство не спешит исключать из ассортимента какой-то «неперспективный» с точки зрения прибыли товар, ограничивая объем его закупок/производства, либо этот товар, несмотря на его финансовую уязвимость, необходим фирме по каким-либо другим соображениям (престиж, реклама, традиции, социальная значимость). Часто в данную группу попадают изделия, производимые из отходов основного производства (низкие переменные затраты при невысоких ценах на готовый продукт). 5.Белые карлики – продукция обладает определенным резервом рентабельности, но еще/уже не приносит значительной выручки валовой маржи. Это могут быть новые товары или разновидности основных товаров, насыщающие ассортимент фирмы. Позиция белого карлика при снижении рентабельности превращается в спутника, при ошибке руководства о потенциале продукта и отсутствии действенного контроля затрат – в черную дыру. При более удачном развитии в зависимости от характера товара она превратится либо в красного гиганта (что характерно в основном для товаров массового или обычного спроса), либо в синего карлика. 6.Синие карлики – товары, отличающиеся значительной рентабельностью, но пользующиеся ограниченным спросом. Это может быть элитный товаров силу повышенного качества (большие цены и переменные издержки при малом спросе) или известной марки, а также отходы производства, которые почти ничего не стоят, но продаются (отсюда высокие показатели рентабельности.	Динамический метод разбивает ассортимент на зоны, в которых отдельные товары делятся на: выигрышные(растущие товары, откликающиеся на вложенные в них средства), эксплуатируемые (дающие средства для финансирования других направлений), поддерживаемые (товары, в которых задействованы ресурсы, еще не дающие положительного результата для фирмы) и проигрышные (теряющие интерес потребителей, их закуп/производство экономически не оправдано).
К достоинствам метода МАРКОН можно отнести возможность выполнить анализ эффективности производственной и маркетинговой деятельности в сфере ассортиментной политики и других направлениях по совокупности параметров, причем одновременно. Он опирается на относительно небольшую базу данных и использует несложные приемы анализа, обеспечивает наглядность результатов. Его хорошо использовать для маркетингового и стратегического контроля, как дополнение к традиционно применяемым методам. Динамический метод МАРКОН позволяет отслеживать многие изменения, еще не ставшие явными для других методов анализа ассортиментной политики. Главный недостаток метода МАРКОН – результаты анализа целиком зависят от точности отнесения переменных затрат на конкретный продукт, однако данная проблема не является неразрешимой для большинства предприятий.