Конкурентный анализ в бизнесе. Н. А. Лебедева

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ феномена. Например, если вы анализируете высокотехнологичный бизнес, будет особенно важно знать, изменил ли конкурент свою политику в отношении формулы, подчеркивающей то, какую долю валовых прибылей он направляет на основные научные исследования, на текучесть главных высококвалифицированных специалистов, разрабатывал ли он патенты на отдельные процессы или товары, или он недавно создал или продал научно-исследовательские средства.

      Дезагрегирование. Часто бывает сложно найти вошедшую в поговорку иглу в стоге сена конкурента. Иногда, как и в случае поисков только иглы, полезно шагнуть назад и посмотреть на сам стог. Обзор стога может позволить аналитику последовательно отбросить все те данные, которые ассоциируются с теми данными, в которых аналитик не заинтересован. То, что остается после процесса отбрасывания, может предоставить основные принципы того, какая информация на самом деле требуется. Например, если вы не можете определить, что конкурент тратит на новые информационные системы управления, вы можете изучить его общую финансовую картину, а затем устранить все расходы на все, кроме информационных систем управления. То, что осталось, должно установить границы его расходов на информационные системы управления.

      Эффективный анализ основывается на эффективном сборе данных и наоборот. Когда данные неполные или их не хватает, что практически всегда является проблемой, аналитик должен опираться на один из основных пяти нижеследующих типов решения проблем:

      1. Аналогия. Имеет место, когда аналитик руководствуется доказательствами, полученными из аналогичных случаев. Этот подход – один из тех, которые в особенности демонстрируют «искусство» анализа в отличие от его «дисциплинарных аспектов». Он является наиболее пригодным, когда числа и формулы, полученные в результате интерполирования, не дают недостающих данных.

      2. Дедукция. Эта наиболее простая форма анализа предполагает способность выявлять схемы из достаточно полного ряда данных (то есть из общего частное). Аналитик должен сделать выводы, несмотря на отсутствие некоторых фактов или информационных элементов. Чем меньше отношение доступных данных к недостающим, тем меньше вероятность того, что выводы будут достоверными. Дедукция особенно полезна при прогнозировании методов.

      3. Экстраполяция. Аналогично интерполяции, экстраполяция – это процесс прогнозирования, в ходе которого данные объединяются в серии. Одна особенно популярная форма экстраполяционного анализа известна как экстраполяция тенденций, при которой аналитик определяет и проецирует исторические тенденции на будущее. Экстраполяция часто используется в демографических исследованиях и исследованиях в области сельского хозяйства (например, уровни несчастных случаев, уровни рождаемости и тенденции смертности). Тем не менее, она уязвима по отношению к таким событиям, как «нарушение системы».

      4. Индукция. Это способность СКАЧАТЬ