Нарық стратегиясының табысқа әсері: PIMS бағдарламасының талдауы

Кіріспе

Нарықтық стратегияның пайдаға әсер етуі (PIMS) бағдарламасы – эмпирикалық деректерді қолдана отырып, қай бизнес-стратегиялар табысқа жету мен сәтсіздік арасындағы айырмашылықты анықтауға тырысатын жоба. Ол ресурстарды бөлу және маркетингтік стратегияларды жасау үшін пайдаланылады. Ең маңызды стратегиялық өлшемдердің қатарында нарық үлесі, өнім сапасы, инвестициялардың қарқындылығы және қызмет көрсету сапасы (барлығы PIMS жүйесі арқылы өлшенеді және қаржылық көрсеткіштермен тікелей байланысты). Маңызды принциптердің бірі – әртүрлі салалардағы бірдей факторлар бірдей әсер етеді.

Тарих

PIMS жобасын General Electric компаниясының жоғары басшылары бастады, олар кейбір бизнес-бөлімдерінің неге басқаларына қарағанда тиімдірек екенін білгісі келді. GE компаниясы осы мақсатта жалданған экономика профессоры Сидни Шоффлердің басшылығымен PIMS жобасы 1960 жылдары ішкі эмпирикалық зерттеу ретінде басталды. Мақсаты GE-дің әртүрлі стратегиялық бизнес-бөлімдерін (СББ) салыстыру болды. GE сол кезде өте әртараптандырылған болғандықтан, өнімге қарамастан экономикалық табысқа әсер ететін негізгі факторлар іздестірілді. Атап айтқанда, табыстылықты бағалау үшін инвестициялардың қайтарымы (ROI), яғни байланысты капиталдың бірлігіне шаққандағы пайда қолданылды. 1972 жылы жоба Маркетингтік ғылымдар институтына (содан кейін Гарвард бизнес мектебінің қанаты астында) берілді, ол оны басқа компанияларға таратып, кеңейтті. 1976 жылы бұл жобаны Массачусетс штатының Кембридж қаласында орналасқан Америка стратегиялық жоспарлау институты қолға алды. 1970-1983 жылдар аралығында 200-ге жуық компанияның шамамен 2600 стратегиялық бизнес-бөлімдері (СББ) зерттеулерге қатысып, жобаның негізгі сандарын ұсынды. Бүгінгі таңда 4200 СББ үшін 12 570 дерек бар. PIMS Associates Лондонда 1990 жылдардан бері PIMS-тің әлемдік құзыреттілік және дизайн орталығы болып табылады және 2005 жылдан бері Санкт-Галлендегі (Швейцария) Malik Management (Fredmund Malik) құрамына кіреді. PIMS жобасы жинаған деректерді талдау арқылы әрбір СББ-ның алдында тұрған мүмкіндіктерді, проблемаларды, ресурстарды және мүмкіндіктерді анықтайды. Әр бизнестің әртүрлі салаларға таралуына байланысты, деректерді сол саладағы басқа бизнеске қай стратегияның рентабельділікті арттыратынын эмпирикалық дәлелдеу үшін пайдалануға болады деп үміттенді. Деректер базасы қазіргі уақытта да жаңартылып, ғалымдар мен компаниялар қолданады. PIMS деректер базасы қазіргі уақытта 25 000 жылдан астам бизнес тәжірибесін қамтиды (яғни клиенттермен байланыс орнатылатын және маркетингтік және инвестициялық шешімдер қабылданатын деңгейде). Әрбір СББ үш жылдан астам уақыт ішінде жүздеген факторлармен сипатталады, соның ішінде өзінің және оның бәсекелестерінің нарықтық үлесі, тұтынушылардың қалауы, салыстырмалы бағалар, қызмет сапасы, инновациялық қарқын, вертикальдық интеграция және т.б., сондай-ақ нарықты қызықтыратын факторлар мен толыққанды кіріс-шығын есебі, баланс және қызметкерлер туралы деректер.

The PIMS project was originally initiated by senior managers of General Electric who wanted to know why some of their business units were more profitable than others. Under the direction of Sidney Schoeffler, an Economics professor hired by GE for the purpose, the PIMS project was launched in the 1960s as an internal empirical study. The aim was to make GE's different strategic business units (SBUs) comparable. Since GE was highly diversified at the time, key factors were sought that would have an impact on economic success regardless of the product. In particular, the return on investment (ROI), i. e. the profit per unit of tied capital, was used as the measure of success. In 1972, the project was transferred to the Marketing Sciences Institute (then under the wing of Harvard Business School, which extended it to other companies. In 1976, the American Strategic Planning Institute in Cambridge, Massachusetts, took charge of the project. Between 1970 and 1983, roughly 2600 strategic business units (SBUs) from around 200 companies took part in the surveys and provided key figures for the project. Today there are around 12,570 observations for 4200 SBUs. PIMS Associates in London has been the worldwide competence and design center for PIMS since the 1990s and has been part of Malik Management (Fredmund Malik) in St. Gallen (Switzerland) since 2005. The PIMS project analyses the data they had gathered to identify the options, problems, resources and opportunities faced by each SBU. Based on the spread of each business across different industries, it was hoped that the data could be drawn upon to provide other businesses, in the same industry, with empirical evidence of which strategies lead to increased profitability. The database continues to be updated and drawn upon by academics and companies today. The PIMS databases currently comprise over 25,000 years of business experience at the SBU level (i. e. where the customer interface takes place and where marketing and investment decisions are made). Each SBU is characterized by hundreds of factors over a period of 3+ years, including the market share of itself and its competitors, customer preference, relative prices, service quality, innovation rate, vertical integration, etc., as well as a number of market luring factors and fairly detailed income statement, balance sheet and employee data.

PIMS туралы түсініктеме

1970-1983 жылдар аралығында жиналған ақпаратқа негізделген деректер базасы ескірген болуы мүмкін. Алайда, қатысушы компаниялардан деректерді жинау жалғасуда және PIMS уақыт қатары деректерінің бірегей көзі болып табылады, оның қорытындылары уақыт өте келе тұрақты болып келеді. Сондай-ақ, PIMS автомобиль өндірісі сияқты дәстүрлі салаға тым бейімделгені айтылады; бұл, зерттеулердің көп бөлігі жүргізілген кезеңді ескере отырып, таңқаларлық емес. 2006 жылғы деректерге сәйкес, деректер базасындағы 3800-ден астам компанияның ішінде тұтынушы тауарлары, өнеркәсіптік және қызмет көрсету салаларының деректері бар. Бұған қоса, шағын кәсіпкерлік фирмалардың есебінен ірі компанияларға басымдық беріледі. Бұл деректерді жинау әдісінен туындады. Әдетте, ірі фирмалар ғана консультациялық төлемді төлеуге, зерттеу деректерін ұсынуға және өз бизнесін басқа ірі компаниялармен немесе стратегиялық бизнес-бірліктермен (SBU) салыстыра алатын деректер базасына қол жеткізуге дайын. Минцберг (1998) деректер базасында ірі, орнықты фирмалар басымдық танытқандықтан, ол "қазіргі жағдайды" бағалау үшін техника ретінде көбірек қолайлы екенін мәлімдейді. Бұл сын маңызды, себебі егер біз салалар бойынша "орташа" нәтижелерді алып, "нарық заңдарын" анықтауға тырысатын болсақ (бұл күмәнді кәсіпорын болғанымен), өкілді нәтижелер алу үшін үлгі алу стратегиясы маңызды. → PIMS бағдарламасының негізгі деректер базасы бүкіл әлемдегі әртүрлі салалардағы 25 000 жылдан астам бизнес тәжірибесін қамтиды. Бұл өңделетін компаниялардың 90% астам бөлігін құрайды. Олардың үштен бірі тұтыну тауарларын, ал 15% инвестициялық тауарларды өндіреді. Қалған бизнес-бірліктер шикізат пен жартылай дайын өнімдерді, өнеркәсіп пен саудаға арналған компоненттер мен аксессуарларды жеткізушілер болып табылады. Сауда және қызмет көрсету компаниялары барлық компаниялардың 10% азын құрайды, бірақ бұл санаттағы стратегиялық бизнес-бірліктердің үлкен үлгісін (250-ден астам) құрайды. PIMS деректер базасындағы бизнес-бірліктердің шамамен жартысы өнімдерін немесе қызметтерін АҚШ немесе Канадада ұлттық деңгейде сатады, ал 11% Солтүстік Америкадағы аймақтық нарықтарға қызмет көрсетеді. Еуропалық компаниялар да көп, олардың шамамен 1000-ы Еуропа елдерінен, ал 600-ы Ұлыбританиядан келген бизнес-бірліктерді қамтиды. PIMS-ке қатысты ең маңызды сын – себептілік байланысты білдіруі, бірақ байланыс себептілік байланысты білдірмейді. PIMS бағдарламасының ең маңызды "табыстарының" бірі – табыстылық пен нарықтық үлес арасындағы статистикалық мәнді байланысты табу болды (Бузэлл мен Гейл (1987) қараңыз). PIMS жүргізген эмпирикалық зерттеулер нарықтағы үлестің жоғары болуы жоғары табыстылыққа әкелетінін көрсетті, бірақ бұл байланысты "нағыз" себеп-салдарлық байланыс деп қарастыруға болмайды, себебі байланыс себептілік байланысты білдірмейді. Көптүрлі корреляциялық талдау кезінде нарықтық үлестің жоғары болуы жоғары табыспен байланысты болды, бірақ жоғары табыс нарықтық үлестің жоғары болуымен байланысты болуы мүмкін, немесе екеуіне ортақ үшінші фактор байланысты тудыруы мүмкін. Көптеген сарапшылар себептілікті анықтау үшін статистикалық себептілік тестін қолдануға болады деп санайды, бірақ егер проблеманың мәні корреляция себептілікті анықтау үшін жеткіліксіз болса, онда тесттерде қолданылатын тағы бір корреляцияны пайдалану себептілікті қалай анықтай алады? → Нарық үлесіне қатысты, PIMS зерттеулерінде себеп-салдарлық қарым-қатынастар туралы қорытынды жасау үшін корреляциялар қолданылады, яғни корреляция себеп-салдарлыққа теңестіріледі деген жиі айтылған және қайталап айтылған мәлімдемелер бар. Алайда, бұл мәселе PIMS бағдарламасын әзірлеу кезінде егжей-тегжейлі қарастырылмауға тым айқын. Бэкхаус және авторлар: "Регрессиялық талдаудың негізгі қолдану саласы – себепті қарым-қатынастарды (себеп-салдарлық қарым-қатынастарды) зерттеу, оны «неғұрлым көп» қарым-қатынастар деп те атауға болады". Бэкхаус және авторлар (2006), 46-бет (Түпнұсқада баса көрсетілген). Авторлар содан кейін былай деп қосты: «Бұл жерде регрессиялық талдау да, басқа статистикалық әдістер де себептілікті күмәндіз дәлелдей алмайтынын атап өту керек. Керісінше, регрессиялық талдау айнымалылар арасындағы корреляцияны ғана дәлелдей алады. Бұл себептілік үшін қажетті, бірақ жеткілікті шарт емес". Бэкхаус және авторлар (2006), 48-бет және одан кейінгі беттер. PIMS зерттеулері аясында, уақыт қатарын талдаудың көмегімен себептілікті анықтауға мүмкіндік болды, себебі деректердің ұзақ мерзімділігі болды. Мысалы, Barylite (1994), 61-бетті қараңыз. Осы мағынадағы корреляциялар, PIMS бағдарламасындағы сияқты, бастапқыда себептілікті анықтауға себеп болатын себептерді зерттеуге мүмкіндік береді. Себептілікті статистикалық әдістермен зерттеуге болмайды. Грейнджер себептілігі уақыт қатарын талдау әдістерін қолдана отырып, статистикалық себептілікті зерттейді. Алайда, регрессиялық талдау да, Грейнджер себептілігі де айнымалылар арасындағы корреляцияға сүйенеді. Корреляция себептілікті анықтау үшін жеткіліксіз. PIMS-ке қатысты тағы бір маңызды сын – ол деректер жинағындағы әртүрлілікті ескермейді. PIMS талдауының болжамы – барлық салаларға бірдей «нарық заңдары» қолданылады. Алайда, эконометрикалық талдауда қолданылатын статистикалық болжамдар барлық қималық байқаулар бірдей статистикалық таралудан келеді деп есептейді. Бұл жай ғана барлық қималық талдаулардың ахиллестің тізегі болып табылады. Егер бұл біртектілік болжамы жалған болса, қималық байқаулар әртүрлі популяциялардан алынады. Фиксирленген эффекттер сияқты бағалау әдістерін қолдана отырып, әртүрлі популяциялық орташаларды бақылауға болады, бірақ дисперсиялар да популяциялар бойынша өзгеруі мүмкін (яғни мінез-құлық популяциялар бойынша өзгереді) және осы аспектіні бақылаудың жалғыз жолы – әрбір популяция бойынша жеке регрессияны жүргізу. Бұл «нарық заңдары» популяциялар бойынша өзгереді дегенді білдіреді, бұл PIMS деректер базасын талдау үшін пайдаланудың негізгі болжамына тікелей қайшы келеді. Телис және Голдер (1996) PIMS нарықтарды тым тар анықтайды деп мәлімдейді. Жауап берушілер жоғары нарықтық үлеске ие болу үшін өз нарықтарын тым тар сипаттады. Олар бұл өзін-өзі баяндаудың бұрмалаушылығы қорытындыларды күмәнді етеді деп санайды. Сондай-ақ, тоқтатылған компаниялар енгізілмегеніне алаңдайды, бұл «қалғандардың бұрмалаушылығына» әкеледі.

It can be argued that a database operating on information gathered in the period 1970–1983 is outdated. However, data continues to be collected from participating companies and PIMS argues that it provides a unique source of time series data, the conclusions from which have proven to be very stable over time. It has also been suggested that PIMS is too heavily biased towards traditional such as car manufacturing; this is perhaps not surprising, considering the era in which the majority of the surveys were carried out. However, as of 2006, the 3,800+ businesses contained within the database include data from the consumer, industrial and service sectors. It is also heavily weighted towards large companies, at the expense of small entrepreneurial firms. This resulted from the data collection method used. Generally, only larger firms are prepared to pay the consulting fee, provide the survey data, and in return have access to the database in which they can compare their business with other large businesses or SBUs. Mintzberg (1998) claims that because the database is dominated by large established firms, it is more suitable as a technique for assessing the state of "being there rather than getting there". (page 99) This criticism is very important because if one is trying to get "average" results across industries to give us the "laws of the marketplace", a dubious enterprise as it is, the sampling strategy is important if one wants to obtain results that are representative. → The PIMS master database at the heart of the PIMS program now includes more than 25,000 years of business experience across a broad spectrum of industries worldwide. These are more than 90% of the companies to be processed. About one third of them manufacture consumer goods, 15% manufacture capital goods. The remaining business units are suppliers of raw materials and semi finished products, components or accessories for industry and commerce. Trade and services companies account for less than 10% of total companies and yet represent a fairly large sample (over 250) of strategic business units in this category. About half of the business units in the PIMS database market their products or services nationally in the United States or Canada, while 11% serve regional markets in North America. European companies are also numerous today, with around 1,000 business units from continental European countries and 600 from the UK. The most important criticism leveled at PIMS is the fact that causation implies correlation but correlation does not imply causation. One of the most important "findings" of the PIMS program was to find a statistically significant relationship between profitability and market share (see Buzz ell and Gale (1987)). The empirical work conducted by PIMS suggested that high market share yielded high profitability, but this correlation cannot be considered a "true" causal relationship because correlation does not imply causation. In the multivariate correlation analysis, high market share was associated with high profits, but high profits could have been associated with high market share, or a third factor common to both could have caused the correlation. Many analysts believe that it is possible to use a statistical causality test to determine causation, but if the whole problem is that correlation is insufficient to determine causation in the first place, then how can using another correlation, which is what is used in the tests, determine causation. → In connection with the market share, already indicated and frequent allegations that correlations are used in the PIMS investigations to draw conclusions about causal relationships, i. e. correlation is equated with causality. However, this problem is too obvious not to have been examined in detail during the development of the PIMS program. Backhaus et al. formulate this aptly: "The primary field of application of regression analysis is the investigation of causal relationships (cause effect relationships), which we can also refer to as "The more the" relationships". Backhaus et al. (2006), p. 46 (Emphasis in the original.) These authors then add the following: "It should be emphasized here that neither regression analysis nor other statistical methods can prove causalities beyond doubt. Rather, regression analysis can only prove correlations between variables. This is a necessary but not yet sufficient condition for causality." Backhaus et al. (2006), p.48 f. Within the framework of the PIMS studies, it was thus possible to determine causalities with the help of time series analyses due to the availability of data over longer periods. See, for example, Barylite (1994), p. 61. Correlations in this sense, including in the PIMS program, initially give nothing other than a reason to investigate possible causalities substantiated and intensively.'' Causation cannot be investigated by statistical methods. Granger causality utilizes time series methods to examine statistical causation. However, both regression analysis and granger causality rely on correlations between variables. Correlation is not sufficient to determine causation. Another important criticism of PIMS is that it does not take into account heterogeneity in the data set. The presumption of PIMS analysis is that the same "laws of the marketplace" apply to all industries. However, the statistical assumptions employed in the econometric analysis make the assumption that all cross sectional observations come from one statistical distribution that is the same for all cross sectional observations. This tends to be the Achilles heel of virtually all cross sectional analyses. If this homogeneous assumption is false, then cross sectional observations are being drawn from different populations. While one can use estimation techniques such as fixed effects to control for different population means, co variances can also differ across populations (meaning behavior differs across populations) and the only way one can control for this aspect is to run regressions on each population separately. This means that the "laws of the marketplace" differ across populations, directly contradicting one of the main presumptions of using the PIMS data base for analysis. Telis and Golder (1996) claim that PIMS defines markets too narrowly. Respondents described their market very narrowly to give the appearance of high market share. They believe that this self reporting bias makes the conclusions suspect. They are also concerned that no defunct companies were included, leading to "survivor bias".