Прайс-менеджмент - Герман Симон

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 Q_t = Q₀, Q₀ – первичный объем (или поизведенное количество до t = 0, например, пилотный выпуск); χ – параметр, χ < 0.

Параметр χ – 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 k_t на основе изменения совокупного объема Q_t 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