Metode si tehnici ale modelarii si simularii posibil de utilizat pentru analiza riscului managerial in activitatea de marketing
Pentru exercitarea principalelor sale atributii: prospectarea pietei interne si externe, enuntarea de propuneri privind structura volumul si esalonarea produselor realizate, propunerea modalitatilor de accelerare si sporire a volumului vanzarilor departamentul de marketing are nevoie de o serie de informatii provenite din mediul intern si mai ales cel extern firmei. Analizele curente in marketing elaboreaza caracterizari cantitative pentru variabile semnificative precum potentialul pietei, vanzarile, costurile si investitiile pe baza carora sunt adoptate deciziile in domeniul politicilor mixului de marketing. Aceste date sunt punctul de plecare pentru estimatiile care constituie criterii de selctionare a strategiilor pentru diferitele actiuni de marketing.
Datele care sustin aceste previziuni nu sunt la fel de precise cum sunt calculele care le prelucreaza. In primul rand datele referitoare la marimea pietei si vanzari nu sunt cunoscute cu certitudine. Din acest motiv nici costurile nu pot fi anticipate cu precizie deoarece ele sunt profund influentate de scara productiei respectiv a vanzarilor.
Cuantificarea si evaluarea incertitudinii si riscului in marketing necesita utilizarea probabilitatilor. In acest scop, este folosita analiza riscului, prin care se intelege "un ansamblu de metode pentru cuantificarea gradului de incredere care poate fi acordat unei estimari privind proiectele de vanzari, costuri, beneficii " [1]. Aceste metode se aplica in elaborarea deciziilor referitoare la noile produse, pefectionarea nomenclatorului de produse existent, negocierile comerciale, investitii, cercetare-dezvoltare, programe de actiuni de marketing, logistica, sisteme de transport etc.
Prin aceste aplicatii se urmareste orientarea deciziilor in primele faze ale proiectelor de marketing prin analizarea strategiilor alternative in vederea identificarii si evaluarii riscurilor comportate de incertitudinile previziunilor si de reactiile pietei fata de propriile actiuni. Se urmareste sa se reduca nevoia de amanare a luarii unei decizii si de asteptare a procurarii unor informatii "perfecte " pe baza carora sa poata fi selectionata o strategie de marketing. Analiza incertitudinii si riscului permite si fundamenteaza adoptarea unei decizii, deoarece foloseste metode cantitative pentru prognozarea consecintelor actiunilor in diferite situatii.
Metodele cantitative pentru evaluarea riscului mangerial in domeniul marketingului au evoluat de la cele convetionale, construite prin tehnici analitice, pana la domeniul metodologic actual denumit analiza riscului si bazat pe tehnica simulari, permisa de dezvoltarea tehnicii de calcul.
Inainte de a descrie cateva metode de evaluare a riscului posibil de utilizat in marketing este prezentata o abordare generala a riscului aplicata atat in modelele analitice cat si in cele de simulare: analiza de senzitivitate.
2.1. Analiza de senzitivitate in marketing
In esenta analiza de senzitivitate permite determinarea modului in care se modifica concluziile unei cercetari fata de variatiile posibile ale factorilor sau fata de erorile de estimatii facute. Prin aceasta se realizeaza o perfectionare a fundamentarii procesului de adoptare a deciziilor, intrucat se asigura o mai buna intelegere, in ansamblu, a riscului existent in diversele alternative de actiune.
Analiza senzitivitate poate sa testeze diferitele masuratori privind rentabiliatea proiectului de marketing ce implica investitii intr-un produs nou, prin modificarea premiselor care stau la baza modului de calcul a acestor evaluari. Prin aceste masuratori se stabileste influenta fiecarui factor asupra rezultatului modelului si se ajunge la identificarea factorilor care, in cadrul deciziei de selectare a unei strategii sunt foarte importanti:
a. factori cu efect puternic;
b. factori cu incertitudine ridicata.
Calculul sensibilitatii in marketing nu se efectueaza doar pentru masurarea indirecta a riscului provenit din modificarea rezultatelor ca urmare a unor estimari eronate. Analiza de senzitivitate este utila si pentru examinarea implicita a riscului existent intr-un proiect de produs, comparativ cu un altul.
Un domeniu important din sfera marketingului in care se aplica analiza de senzitivitate este investigarea proiectelor pentru dezvoltarea noilor produse. Analiza se poate realiza din faza de proiectare, cand prototipul inca nici nu a fost realizat si este utilizata ca un mijloc de a selectiona acele variabile pentru estimarea carora sunt consacrate cele mai multe resurse si investigatii.
In cadrul analizei de senzitivitate se pot efectua sistematic variatii admisibile privind valorile fiecarui factor, in vederea determinarii efectului acestor modificari asupra rezultatului. Tabelul 4.1. prezinta pentru un proiect de marketing efectul variatiei fiecarui factor de intrare (cei mai multi dintre acesti factori sunt variabile componente ale fluxului de beneficii nete). Analiza releva ca factorul cost de fabricatie prezinta o importanta deosebita pentru decizia de investitii, atat ca efect de parghie economica cat si ca incertitudine. Pe baza acestor informatii decidentul isi va putea concentra eforturile in directia reducerii costului de fabricatie sau cel putin a diminuarii gradului de incertitudine asociat acestor costuri. Programele de simulare permit evaluarea sensibilitatii rezultatelor fata de variatia factorilor de intrare. Prin rularea programului de simulare care modifica distributia factorului de intrare, se poate astfel determina efectul informatiei adaugate sau modificate sau al lipsei de informatie. Se poate observa ca modificarea importanta a unor factori de intrare nu altereaza semnificativ rezultatul, in timp ce modificarea redusa a altor factori conduce la variatii importante ale valorii prezente nete sau a altor indicatori ai rentabilitatii proiectului.
Tabelul 2.1. Utilizarea analizei de senzitivitate pentru evidentierea importantei factorilor
Factorii modificati in sens defavorabil cu o marime de 10% fata de media distributiei lor Modificarea procentuala corespunzatoare a factorului respectiv Reducerea care decurge pentru valoarea prezenta neta
Nivelul vanzarilor 12% 17%
Pretul de vanzare 10% 21%
Costurile de fabricatie 18% 58%
Costurile fixe 4% 6%
Volumul investitiei 5% 12
Durata de viata a investitiei 12% 30%
Sursa: R.E. Hespos, P.A. Strassmann, Stochastic Decision Trees for the Analysis of Investment Decisions, in "Management Science ", August 1965.
Analiza de senzitivitate se poate realiza atat in cadrul modelelor de simulare cat si in cele analitice (programare liniara, arborele de decizie, etc,). Dintre tehnicile analitice cea mai des utlizata este programarea liniara pararametrica. In cadrul acesteia sensibilitatea solutiei este testata in functie de variatiile coeficientilor functiei obiectiv sau ai coeficientilor tehnologici.
Analizele de senzitivitate, desi utile in numeroase situatii prezinta unele limite. Ele nu permit indicarea probabilitatii cu care se va realiza varianta initiala sau celalalte alternative decizionale, iar realitatile de marketing sunt caracterizate printr-un dinamism accentuat, in care de multe ori variabilele se modifica simultan, in ritmuri si sensuri diferite.
2.2. Metode analitice de analiza a riscului managerial in activitatea de marketing
2.2.1. Metoda intervalelor de rezultate posibile
Daca evaluarea fiecarui factor care influenteaza rezultatul unui proiect de marketing se efectueaza sub forma unei estimatii unice (valoarea cea mai probabila) atunci concluzia care decurge va fi incompleta si chiar, posibil eronata. De exemplu, pentru evaluarea ratei medie anuale a unei investitii se poate comanda un studiu de piata in care sa se estimeaze: volumul costurilor pentru introducerea pe piata a unui nou produs, pretul de vanzare al acestuia, numarul de unitati vandute pentru acest pret, marimea investitiei. Daca se utilizeaza previziuni unice pentru fiecare din cele patru variabile considerate, previziuni cu o probabilitate de 70% sa fie corecte atunci sansa ca toate cele patru variabile considerate impreuna sa fie corecte este de numai 24% (0,7*0,7*0,7*0,7).
In previziunile bazate pe estimatii unice riscul datorat incertitudinii nu este considerat. Cu toate acestea ele continua sa fie utilizate pe scara larga in practica in domenii diferite ale marketingului precum: perioada de recuperare a investitilor, fluxul actualizat al beneficiilor unui proiect, rata medie anuala a beneficiului unei investitii etc.
O modalitate de a reduce dezavantajul previziunilor punctuale este folosirea mai multor niveluri pentru o estimatie de marketing. In tabelul 4.2. este prezentat un exemplu de estimare a ratei medii a beneficiului produs de o investitie intr-un produs nou, folosindu-se trei niveluri de estimare pentru fiecare variabila
Tabelul 2.2. Intervalul de rezultate posibile pentru rata medie anuala a beneficiului produs de o investitie intr-un produs nou
Variabile UM Previziunea factorilor
minima medie maxima
Pretul unitar $ 5 5,5 6
Nr. unitati vandute buc. 350.000 400.00 450.000
Costuri $ 1.400.000 1.600.000 1.750.000
Valoarea investitiei $ 1.900.000 2.000.000 2.200.000
Sursa: M. Demetrescu, Metode de analiza in marketing, Ed. Teora, Bucuresti, 2000, pag. 283.
Rata medie anuala a beneficiului produs de investitie se calculeaza cu formula: RMB=[(pretul)*(nr de unitati vandute)-costuri]/valoarea investitiei. Valorile pentru cele trei nivele ale estimatiei se prezinta astfel:
1. Estimatia pesimista (cele mai mici vanzari, cele mai mari costuri)
RMB=[(5*350.000)-1.750.000]/2.200.000=0%
2. Estimatia intermediara (costuri si vanzari medii)
RMB=[(5,5*400.000)-1.600.000]/2.000.000=30%
3. Estimatia optimista (cele mai mari vanzari, cele mai mici costuri)
RMB=[(6*450.000)-1.400.000]/1.900.000=68%
Rezultatele obtinute demonstreaza dificultatea determinarii riscului unui proiect simplu de marketing in care vanzarile si costurile de productie sunt totalizate, ca si valoarea investitiei, de-a lungul intregii perioade. In practica insa viata utila a instalatiilor si echipamentelor este rareori cunoscuta cu precizie in prealabil iar mici variatii ale acestei perioade modifica radical rata medie a beneficiului produs de investitie. Celalalte variabile care intra in calculul ratei medii a beneficiului obtinut dintr-o investitie intr-un proiect de marketing sunt de asemenea supuse unor niveluri semnificative de risc.
Cele trei estimatii indica un interval de rezultate posible, dar nu ofera nici o probabilitate de realizare a uneia dintre estimatii (optimista, medie sau pesimista). Daca rezultatul efectiv al uneia dintre variabile este diferit de estimarea facuta, rezultatul financiar al proiectului de marketing poate fi semnificativ diferit de cel prognozat iar probabilitatile de realizare ale oricarei valori din tabelul 4.2. sunt necunoscute. Cele trei estimatii ale ratei profitului cuprinse in intervalul 0-68% sunt insuficiente pentru a descrie toate posibilitatile existente. In fapt aceeasi rata medie a beneficiului poate fi obtinuta prin valori diferite ale factorilor care o alcatuiesc, ceea ce face necesar nu cateva puncte de estimare ci o intreaga curba continua de combinatii posibile ale evenimentelor viitoare. In consecinta, pentru evaluarea riscului se impune considerarea mai multor rezultate posibile ale factorilor rentabilitatii proiectului de marketing si pentru ca ele nu au aceeasi probabilitate de realizare fiecarui rezultat ii este asociata probabilitatea de aparitie.
