Файл: Управления Каналами сбыта в системе товародвижения реально существующей организации. Оценка эффективности каналов сбыта ООО «Ригли».pdf

*где:

Проверим правильность составления матрицы на основе исчисления контрольной суммы.

Сумма по столбцам матрицы равна между собой и контрольной суммой, значит, матрица составлена правильно.

Далее, проведем, непосредственно, оценку согласованности экспертного мнения, и для этого воспользуемся коэффициентом конкордации для случая, когда имеются связанные ранги (2).

, (2)

где S = 10933,5;

n = 15;

m = 8.

, (3)

где L_i - число связок (видов повторяющихся элементов) в оценках i-го эксперта;

t_l - количество элементов в l-й связке для i-го эксперта (количество повторяющихся элементов).

Проведем советующие расчеты:

T₁ = [(6³-6) + (7³-7) + (2³-2)]/12 = 46

T₂ = [(7³-7) + (4³-4) + (3³-3)]/12 = 35

T₃ = [(6³-6) + (5³-5) + (3³-3)]/12 = 29.5

T₄ = [(10³-10) + (3³-3)]/12 = 84.5

T₅ = [(7³-7) + (4³-4) + (3³-3)]/12 = 35

T₆ = [(4³-4) + (6³-6) + (3³-3) + (2³-2)]/12 = 25

T₇ = [(9³-9) + (4³-4)]/12 = 65

T₈ = [(9³-9) + (4³-4) + (2³-2)]/12 = 65.5

∑T_i = 46 + 35 + 29.5 + 84.5 + 35 + 25 + 65 + 65.5 = 385.5

W = 0.74 говорит о наличии высокой степени согласованности мнений экспертов.

И, наконец, оценим значимость коэффициента конкордации Кендалла при помощи критерия согласования Пирсона (4).

, (4)

Вычисленный χ² сравним с табличным значением для числа степеней свободы K = n-1 = 15-1 = 14 и при заданном уровне значимости α = 0.05. Так как χ² расчетный 82,54> табличного (23,68479), то W = 0.74 - величина не случайная, а потому полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях.

В итоге, нами была произведена оценка экспертного мнения, которая показала высокую степень согласованности между экспертами и доказала возможность применения данных анкетного опроса в дальнейших исследованиях.

Так, следующий этап разработки метода оценивания эффективности каналов сбыта для компании «Ригли» - анализ данных анкетного опроса экспертной группы посредством применения факторного анализа в SPSS, где был использован метод главных компонент для выделения основных факторов.

Результаты проверки целесообразности выполнения факторного анализа для выборки представлены в таблице 12. В нашем случае выборка прошла проверку посредством исчисления критерия сферичности Бартлетта и критерия адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина.

Так, нулевая гипотеза о том, что корреляционная матрица (см. ПРИЛОЖЕНИЕ 2) является единичной, отклоняется в соответствии с критерием сферичности Бартлетта. Приближенное значение статистики – 67,695 с 71 степенью свободы, и она является значимой на уровне 0,05. Значение статистики КМО (0,568) большое (>0,5), следовательно, можно сделать вывод о том, что факторный анализ является приемлемым методом для анализа корреляционной матрицы (см. рис. 3.1).

Рис. 3.1 - Результаты проверки целесообразности выполнения факторного анализа^[7]

Следующая таблица (см. рис. 3.2) показывает, какую часть дисперсии каждой из включенных в анализ переменных объясняет предлагаемая факторная модель. Например, переменная «лояльность_п» (уровень клиентской лояльности) на 89% объясняется предложенной моделью.

Рис. 3.3 - Матрица нагрузок^[8]

Общая дисперсия, объясненная моделью, представлена на рисунке 3.4. Как можно увидеть, факторный анализ выделил всего 3 основных фактора, значение которых превышает единицу, на которые могут разбиты 15 переменных, и это объясняет 97,5% общей дисперсии, что является отличным результатом.

Рис. 3.4- Объясненная совокупная дисперсия^[9]

Обоснование выбора именно трех главных факторов в выборке можно увидеть на графике «каменистой осыпи» (см. рис. 15), который отображает собственные значения, связанные с компонентом или фактором в убывающем порядке по отношению к количеству компонентов или факторов. Так, большую часть изменчивости данных объясняется первыми тремя факторами, поскольку линия начинает выпрямляться после фактора 4. Остальные факторы объясняют очень малую долю изменчивости.

Рис. 3.5 - График «каменистой осыпи»^[10]

В итоге, проанализировав данные объясненной совокупной дисперсии, график «каменистой осыпи», а также повернутой матрицы компонентов (см. рис. 3.6), можно представить финальную группировку показателей.

1. Самые важные – Компонент 2:

• уровень сервиса (I);
• уровень вовлеченности сотрудников (G);
• уровень удовлетворенности потребителей (C);
• объем продаж (F).

1. Важные – Компонент 1:

• денежный поток (F);
• уровень клиентской лояльности (C);
• общее количество сбытовых агентов (G);
• чистая прибыль (F);
• дистрибуция новых сортов (I);
• издержки по сбыту в канале (F);
• процент заполненности оборудования (I).

3. Неважные – Компонент 3:

• уровень доверия (G);
• доля рынка по категориям (C);
• процент идеальных заказов (I);
• уровень запасов ГП (I).

Рис. 3.6 - Повернутая матрица компонентов^[11]

Далее, без вычисления весовых коэффициентов каждого из показателей, нас интересует группа самых важных показателей, куда вошли по одному из каждого блока (Финансы, Клиенты, Внутренние Процессы и Рост и Развитие), можно опровергнуть гипотезу выдвинутую ранее, так как в ней были учтены только три (объем продаж, сервис обслуживания и общая удовлетворенность покупателей) из четырех самых важных показателей, которые мы получили посредством факторного анализа в SPSS.

После того, как были выбраны четыре показателя, которые будут использоваться при оценке эффективности каналов сбыта компании «Ригли», необходимо вычислить удельный вес каждого из показателей в системе сбалансированных показателей. Для этого обратимся к матрице коэффициентов значений компонентов ( см. рис.3.7).

Рис. 3.7 - Матрица коэффициентов значений компонентов^[12]

Сперва необходимо вычислить долю каждого из 3 компонентов:

(0,1 * Компонент 1) + (0,5 * Компонент 2) + (0,4 * Компонент 3) = 1. Примем за 100% - совокупное значение четырех показателей в интересующей нас группе (Компонент 2), тогда процентное отношение каждого из показателей и его удельный вес в новой системе сбалансированных показателей будет выглядеть следующим образом (см. таблицу 3.2).

Таблица 3.3. - Вычисление удельного веса показателей*

*Составлено по: Авторская разработка.

По результатам SPSS-анализа все пятнадцать показателей были распределены на три основные группы по своей значимости, что сделало для нас возможным выделить четыре самых важных показателя, а также определить удельный вес каждого из них в системе сбалансированных показателей.

Таким образом, можно сказать, что данные четыре показателя (уровень сервиса, уровень вовлеченности сотрудников, уровень удовлетворенности потребителей и объем продаж) представляют собой набор поддающихся количественной оценке показателей предприятия для измерить или сравнить производительности того или иного процесса с точки зрения удовлетворения его стратегических и оперативных целей.

То есть данные показатели являются ключевыми для оценки эффективности системы сбыта в компании и составляют основу метода сбалансированных показателей, адаптированного под ООО «Ригли» (см. таблицу 3.4), который и будет использоваться нами при оценке эффективности каналов сбыта в следующем подпункте данной главы.

Таблица 3.4 - Система сбалансированных показателей для оценки каналов сбыта в компании «Ригли» *

*Составлено по: Авторская разработка.

3.2 Оценка эффективности каналов сбыта ООО «Ригли»

Для оценки каждого из трех основных каналов сбыта компании в рамках адаптированного метода системы сбалансированных показателей, были использованы материалы из SAP, внутренние документы и отчеты, а также некоторые статистические данные исследуемой фирмы. И, в целях конфиденциальности, все вышеперечисленные внутренние документы ООО «Ригли» раскрытию подлежать не могут. Но в Приложении 3 представлены типовые выдержки (данные изменены) из отчетов по показателям KPI из системы SAP, по которым проводился анализ показателей по каждому из каналов (см. ПРИЛОЖЕНИЕ 3).

Необходимо уточнить, что для проведения анализа в рамках адаптированного метода оценивания эффективности каналов сбыта, были использованы данные по продажам и значения показателя уровня обслуживания по каждому из каналов из системы SAP на территории Санкт-Петербурга и ЛО за 2015 год в категории «жевательная резинка (GUM)» по 13 периодам.

А для таких показателей, как уровень удовлетворенности потребителей и уровень вовлеченности сотрудников, результаты ежегодных исследований на данные темы («Employee engagement survey 2015» и «Consumers satisfaction and loyalty GUM Segment 2015» по отдельным каналам за 2015 год) были предоставлены во время прохождения производственной практики уполномоченными лицами на предприятии.

Таким образом, был произведен расчет только двух показателей из четырех, что показано в таблицах 3.5 и 3.6.

Таблица 3.5 - Оценка показателя «Уровень обслуживания, %»*

* Составлено по: Внутренняя отчетность ООО «Ригли».

Таблица 3.6- Оценка показателя «Объем продаж, млн. руб»*