Франклин Хедоури - Основы менеджмента

• Название: Основы менеджмента
• Автор: Франклин Хедоури
• Издательство: Литагент «Диалектика (альфа-книга)»7b6fbf8b-4230-11e4-afe8-002590591ed2
• Жанр: Управление, подбор персонала
• Год: 2006
• ISBN: 5-8459-1060-9

Основы менеджмента – одно из самых популярных учебных пособий по менеджменту, признанное и широко используемое во всем мире. В нем подробно и максимально доступно изложены основы менеджмента как науки и основные принципы и концепции менеджмента. В книге описываются как теоретические, так и практические аспекты управленческой деятельности с учетом реалий современности. Особое внимание уделяется ситуативной природе менеджмента, что приобретает все большее значение, учитывая постоянные изменения современной бизнес-среды.

Благодаря тщательно продуманной структуре и простоте изложения книга может быть полезна широкому кругу читателей: студентам, изучающим менеджмент, преподавателям, практикующим менеджерам и просто людям, которых интересуют теоретические и практические вопросы управления.

3-е издание.

---

Письменная информация

К письменным источникам информации о внешней среде относятся газеты, отраслевые журналы, информационные бюллетени и годовые отчеты. Одним из таких источников о конкурентах является отчет 10К – ежегодный отчет, который подается в Комиссию по ценным бумагам и биржам всеми открытыми акционерными компаниями США. Такие отчеты можно найти в библиотеках большинства колледжей и университетов.

Промышленный шпионаж

Недавно японские компании Hitachi и Mitsubishi – крупнейшие в мире поставщики электроники и компьютерной техники – были потрясены сообщениями о том, что представители их высшего руководства пойманы на промышленном шпионаже. Восемнадцать сотрудников были арестованы за попытку украсть ценные секреты фирмы IBM.

Их обвинили в передаче 645 тыс. долл. агенту ФБР, который должен был раздобыть сведения о новой компьютерной технологии конкурента. Промышленный шпионаж стал в жизни корпораций обычным явлением. Иногда он действительно оказывался весьма полезным способом сбора данных о конкурентах, которые использовались для изменения целей организации. Однако мы говорим об этом отнюдь не в качестве рекомендации, а для того, чтобы предупредить вас о необходимости защиты сведений, имеющих большую ценность для вашей компании.

Количественные методы прогнозирования

Количественные методы используются в прогнозировании, если есть основания считать, что в прошлом имела место определенная тенденция, которая сохранится и в будущем, а также если имеющейся информации достаточно для статистически достоверной оценки тенденций или взаимосвязей. Если менеджер умеет пользоваться количественными моделями, то выгоды от более верных решений, принятых с их помощью, с лихвой компенсируют расходы на их создание.

Самыми распространенными количественными методами прогнозирования являются анализ временных рядов и причинно-следственное моделирование.

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов базируется на предпосылке, что случившееся в прошлом вполне четко указывает на то, что произойдет в будущем. Это методика для выявления прошлых шаблонов или тенденций и их применения для прогнозирования будущего. Анализ проводится путем составления таблицы или графика, на который наносятся прошлые события (рис. 8.6).

Рис. 8.6. Анализ временных рядов.

Данный анализ использован для прогнозирования сбыта тракторов и основан на прошлых тенденциях. (Заметьте, что он представлен в виде аналоговой модели. На практике анализ временных рядов требует сложнейших математических расчетов.)

Анализ временных рядов часто используется для прогнозирования спроса на товары и услуги, потребности в запасах, структуры сбыта с учетом сезонных колебаний и потребности в рабочей силе.

Чем надежнее и достовернее предпосылка, что будущее будет похоже на прошлое, тем точнее прогноз. Следовательно, в чрезвычайно изменчивой среде, либо если произошло какое-то значительное и всем известное изменение, анализ временных рядов, как правило, бесполезен. Так, например, региональная телефонная компания может воспользоваться данным методом для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике Yellow Pages в будущем году, поскольку она работает в стабильной отрасли, в которой практически отсутствует конкуренция. А вот фирма Ralph Loren вряд ли смогла бы использовать его с большой пользой для оценки спроса на новый ассортимент мужских рубашек в предрождественский период, поскольку конкуренция в этой области очень высока, а вкусы потребителей ежегодно меняются.

Причинно-следственное моделирование

Причинно-следственное моделирование – самый сложный математический количественный метод бизнес-прогнозирования. Он используется при наличии более чем одной переменной. Например, будущий спрос на коттеджи зависит от уровня доходов населения, изменений структуры народонаселения и от процента по закладным. Причинно-следственное моделирование – это попытка спрогнозировать, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической взаимосвязи между анализируемым фактором и прочими переменными. С помощью такой модели можно, например, определить, что при повышении процента по закладным на 1 % спрос на новые коттеджи снизится на 5 %.

На языке статистики эту зависимость называют корреляцией. Чем «идеальнее» корреляция, тем лучший прогноз выдаст модель. Абсолютная корреляция (1,000) характерна для ситуаций, в которых в прошлом неизменно сохранялась определенная взаимосвязь. Например, если при снижении НВП на 4 % спрос на цветные телевизоры неизменно снижался на 10 %, можно с уверенностью сказать, что в будущем при подобных обстоятельствах ситуация будет повторяться.

Самыми сложными причинно-следственными моделями являются эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования экономического развития, например Уортоновская модель Пенсильванского университета. Они включают тысячи уравнений, и применять их стало возможным только благодаря появлению мощных компьютеров. Стоимость их разработки настолько высока, что даже крупные компании самостоятельно этим не занимаются. Следует также отметить, что, несмотря на сложность, такие модели не всегда дают точный прогноз, о чем наглядно свидетельствует неспособность федерального правительства точно предсказывать влияние своих действий на экономику.

Качественные методы прогнозирования

Как уже говорилось, для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать объемом информации, достаточным для выявления тенденции либо статистически обоснованной взаимосвязи между переменными. Если информации недостаточно, если менеджеры не разбираются досконально в сложных количественных методиках или если их использование требует больших затрат, компания может воспользоваться качественными моделями прогнозирования. В этом случае прогноз составляется на основе мнений специалистов. Самыми распространенными методами прогнозирования данного типа являются метод экспертных оценок, совокупное мнение торгового персонала, модель ожиданий потребителей и метод Дельфи.

Метод экспертных оценок

При использовании метода экспертных оценок объединяются мнения экспертов из соответствующих сфер и выводится среднее мнение. Например, прогнозируя рентабельность новой модели компьютера, корпорация Control Data может предоставить менеджерам разных функциональных направлений всю доступную базовую информацию и попросить их высказать свое мнение о вероятном уровне сбыта и торговой наценке. Неформальным вариантом этого метода считается «мозговая атака». Участники такой атаки стараются представить как можно больше новых идей, после чего некоторые из них тщательно оцениваются. Эта методика, как правило, требует много времени, но, если организация нуждается в множестве новых идей и альтернатив, она очень полезна.

Совокупное мнение торгового персонала

Опытный торговый персонал часто способен весьма точно прогнозировать спрос. Эти люди знают потребителей и учитывают последние тенденции быстрее, чем создается соответствующая количественная модель. Кроме того, хороший торговый агент зачастую просто «чувствует» рынок и оценивает его точнее, чем количественные модели. Совокупное мнение торгового персонала формируется на основе этого бесценного опыта.

Модель ожиданий потребителей

Как следует из названия модели ожиданий потребителей, прогноз с ее использованием основывается на результатах опросов потребителей, во время которых их просят оценить их будущие потребности. Собрав эти данные и сделав поправки на пере– или недооценку исходя из собственного опыта, менеджер может довольно точно спрогнозировать будущий спрос.

Метод Дельфи

Данный метод – более формальная версия метода экспертных оценок. Изначально он был разработан корпорацией Rand Corporation для прогноза развития военных событий. В своей основе метод Дельфи представляет собой процедуру, позволяющую достигать консенсуса группы экспертов. Эксперты из самых разных областей заполняют подробную анкету по анализируемой проблеме и составляют письменное мнение. Затем каждому из них предлагают общий перечень ответов других экспертов, просят пересмотреть свой прогноз и, если он все же расходится с мнениями остальных специалистов, объяснить, почему. Процедура повторяется обычно три-четыре раза, пока эксперты не придут к единому мнению.