Матрица BCG. Классический и digital-вариант матрицы БКГ

Содержание:

1. Классическая матрица БКГ
2. Digital-вариант. БКГ по-новому
3. BCG vs ABC-анализ
4. Кейс: применение БКГ в интернет-торговле

Матрица БКГ

В свое время создание Брюсом Хендерсоном матрицы позволило BCG выбиться в лидеры рынка стратегического консалтинга в США, что довольно основательно побеспокоило Маккинзи. Анализ портфеля по БКГ стал настолько востребованным, что Маккинзи начали искать свое, похожее, но дифференцированное решение, которым стало создание матрицы, получившей позже название «матрица Маккинзи-GE». Основное различие было в том, что консультанты БКГ использовали только две переменные — долю рынка и рост рынка, а в Маккинзи решили ими не ограничиваться. Но о решении Маккинзи я расскажу в следующих статьях, сейчас же перейдем к матрице BCG.

С самой матрицей, кажется, сталкивались все, кто интересовался вопросами маркетинга и занимались вопросами разработки маркетинговой стратеги. И, несмотря на то, что сегодня она подвергается справедливой критике, матрица БКГ остается одним из основных инструментов портфельного анализа и планирования при разработке стратегии.

Давайте разберем ее классический вариант, а позже — модифицированный нами, современный.

Итак, классический метод БКГ основан на портфельной теории Марковица, и основная его задача — достижение оптимальной прибыли при снижении рисков, с инвестицией только в те сегменты бизнеса, которые необходимы для достижения целей. Этот вид бизнес-анализа, как и любые другие стратегические разработки, также базируется на SWOT-анализе, описательные выводы которого используются при построении матрицы.

В основе методологии лежат три наблюдения Хендерсона:

1. Первое нам известно теперь как кривая опыта/обучения: когда относительная доля рынка удваивается, относительные издержки уменьшаются на 20%. Относительные здесь — это отношение бизнес-единицы (продукта) к доле рынка ее конкурента.

По нашему опыту, подобное снижение издержек не наблюдается в классической интернет-торговле, более того, с ростом рынка и доли рынка издержки возрастают. Объяснение будет дано ниже.

2. Очевидный сегодня момент — молодые рынки растут быстро, поэтому требуют вложений в производство и маркетинг, а зрелые рынки требуют меньших вложений. Т.е. молодые рынки привлекательны, но более рискованны.
3. Оптимизировать нужно не прибыль, а свободные фонды. Позже Голдрат назовет это управлением по скорости генерации дохода. Подобное сложно дается отечественным предпринимателям. Российский бизнес продолжает вести учет по методу сокращения издержек.

После анализа рынков, возможностей и угроз компании на каждом из них компания принимает решения о диверсификации средств. Иллюстрацией к решению обычно является вот такая диаграмма.

Основной смысл этой матрицы в том, что, не имея в своем портфеле звезд, вы не получите дойных коров. А не делая вложения в детей, вы не получите звезд.

Исходя из текущей стратегии вашей компании, вы принимаете решения об управлении своим портфелем — низкорисковые вложения в звезд и коров или высокорискованные, но более перспективные вложения в детей и восходящих звезд.

Все это кажется далеким от современного среднего или небольшого российского бизнеса и неприменимым в рабочем быту, но это не так. Большинство предприятий так или иначе управляют своим портфелем услуг или товаров.

• Наша компания Gai.Company — это и консалтинг, и обучение, и реклама, и продакшн.
• Автомойка — это и кофе, и мойка, и полировка, и шиномонтаж.
• Интернет-магазин — это, как минимум, управление портфелем товаров, хотя бывает, что магазин зарабатывает на сервисе или на доставке. Или, например, компания Аудиомания, у которой в управлении интернет-магазин “Аудиомания”, интернет-магазин «Боффо», оффлайн-магазины «Аудиомании» и «Боффо», а также они начали выпускать свой бренд акустических систем ArsLab.

Digital-BCG. Матрица БКГ по-новому

В декабре 2017 года в рамках консультаций интернет-магазинов мебели и спортивных товаров мы обратили внимание, что а) нам сложно посчитать для данных клиентов доли рынка и рост рынка; б) но у нас есть точные данные по объему спроса на товары, которые мы можем получить из Яндекс.Вордстат; в) мы знаем количество конкурентов из Яндекс.Директ.

Классические интернет-магазины, занимающиеся перепродажей, в отличие от бриковых (brick — кирпич), практически не умеют создавать спрос, а только удовлетворяют существующий. Существующий спрос приходит в основном из поисковых систем, когда клиенты набирают конкретные названия товаров или категорий, которые хотят приобрести.

Аналитики Gai.Company предложили следующее решение, которое позволяет оценить и предикативно предсказать объем спроса, понять потенциал конкурентности готового спроса.

Мы предлагаем следующую модификацию матрицы BCG:
А) Возьмите данные по частотности вашего продукта в Яндекс.Подбор Слов https://wordstat.yandex.ru/ ;

В) И количество конкурентов по вашему ключевому слову https://yandex.ru/search/ads?text=&lr=213
Обращайте внимание на региональную принадлежность запросов! Посмотрите коды регионов в Яндексе!

И оцените потенциал вашего портфеля с точки зрения конкуренции в интернете.

Обратите внимание, изменились подписи на осях. Сама программа действий описана на картинке.

Данным способом можно также предикативно оценить целесообразность вложения в контекстную рекламу услуг.

• Собаки — если запросов на ваш продукт мало, а конкурентов в Яндекс.Директ много. При малом количестве запросов ставки будут высокие. Если у вас есть возможность проинвестировать куда-то еще, то стоит задуматься о такой возможности. Подобные продукты долго лежат на складах.
• Дети (вопросы) — если запросов мало, но и конкурентов почти нет. Трафик собирается дешевый, плюс вы можете получить преимущество за счет раннего анализа спроса.
• Звезды — если конкурентов мало, а частотность высокая. Бегите и инвестируйте, пока рынок не пресытился и не успели конкуренты.
• Коровы — основная часть рынка, за который борются специалисты в контекстной рекламе, много запросов, много конкурентов.

Первое наше предложение ритейлеру — не вводя в ассортимент звезд и детей, не развивая их, можно пропустить появление коров. Во-вторых, глядя на новую матрицу, мы предположили, что маржинальность товаров группы “дети” и “звезды” должна быть выше, чем маржинальность группы “коровы”.

Наше предположение основывалось на следующем:

1. При увеличении доли рынка у большинства интернет-торговцев относительные издержки не уменьшаются, т.к. они вынуждены каждый раз оплачивать возвращение покупателей.
2. Среди издержек наибольшую стоимость имеют а) обработка заказа и в) привлечение заказа (СРО).
3. У ритейлеров с отлаженными процессами стоимость обработки заказа является предельной, т.е. её практически невозможно снизить.
4. Однако СРО стремится к нулю при правильно налаженной работе маркетинга и управлении ассортиментом.
5. Т.е. единственным фактором, с помощью которого мы можем сократить относительные издержки у данных ритейлеров, является стоимость привлеченного заказа (СРО).
6. СРО при аукционной модели оплаты контекстной рекламы тем меньше, чем меньше конкурентов.
7. Товары с меньшей конкурентностью имеют меньшее относительное СРО и большую маржинальность, но могут иметь меньший спрос.
8. Проблему меньшего спроса товаров группы “дети” можно решить а) дополнительной промоцией, в) увеличением количества подобных товаров в ассортименте магазина.
9. Также мы обратили внимание, что товары группы “дети” обычно не поддерживаются в постоянном количестве на складе, в отличие от товаров “коровы”. Т.е. даже тот спрос, который имеется, не удовлетворяется.

Действительно, широко известно, что дополнительные товары (например, к телефону — пленки, брелки и т.д.) обладают большей маржинальностью, чем основной товар. Та же прибыль с сумки для ноутбука может быть больше, чем прибыль с самого ноутбука.

Тем не менее, у большинства интернет-торговцев наблюдается перекос ассортимента в сторону востребованных, но низкомаржинальных товаров. А покупатели, стремящиеся приобрести маловостребованные товары, вынуждены тратить время на поиски или покупать их в китайских интернет-магазинах.

Подобные ситуации возникают, когда вы ищете запасной аккумулятор или зарядное устройство к недавно купленной фотокамере.

Зачастую, даже если вы находите подобные “дети”-товары в интернет-магазинах, они имеют невнятное описание, невнятные способы и даты доставки и продаются в целом невнятно.

Мы не нашли магазинов, позиционирующихся на продаже товаров из группы “дети”.

BCG vs ABC-анализ

Причину этого мы обнаружили практически в день презентации результатов анализа. Менеджер компании, отвечающий за ассортимент интернет-магазина, рассказал, что это противоречит используемому ими ABC-XYZ анализу, и что товары группы “звезды” и “дети”, по сути, попадают в категорию товаров B и С.

Мы попросили указать, по каким критериям проводится ABC-XYZ анализ ассортимента. Оказалось, что данный ритейлер использует критерии “оборот в количестве товаров” и “оборот в рублях”.

Разобрав ситуацию, мы пришли к следующим выводам:

1. АВС-анализ можно использовать только при отсутствии сезонности в спросе.
2. Подобные критерии анализа использует большое количество ритейлеров.
3. При этом не учитывается маржинальность или прибыль с группы товаров.
4. По сути, это и явилось ограничением, если говорить терминами ТОС.
5. Убрав данное ограничение и сместив акценты в управлении ассортиментом, мы увеличим прибыль интернет-магазина и повысим ROMI.

Кейс: digital-BCG в интернет-торговле

Нашим клиентом являлся один из лидеров дистрибьюторов в сегменте спортивного оборудования, который обратился к нам с целью увеличить прибыли от подразделения интернет-магазина. Одним из ограничений по ТОС являлось то, что закупщики могли отреагировать на спрос только получив данные от продаж и проведя ABC-анализ. При этом маркетинг компании обратил внимание, что за все продукты группы А идет жесткая конкуренция с высокими аукционными и акционными  ставками, т.е. ROMI от таких товаров существенно ниже.

В результате было выработано решение увеличить в портфеле товаров группы «звезды» и «дети», что, по сути, перечило классическому АBC-анализу, т.к. данный вид анализа основан на управлении по издержкам. Но такое решение, с точки зрения ТОС, позволило увеличить скорость генерации доходов. Ассортимент был изменен в сторону большого количества запасных частей и аксессуаров.

Обратите внимание, что лидеры интернет-торговли «Спортмастер» и «Декатлон» не имеют возможности оперативно изменять торговый ассортимент. Наш клиент полностью воспользовался своими сильными дилерскими сторонами, учитывая слабости гигантов-конкурентов.

По итогам февраля к январю 2018 года, ROMI вырос на 12%.

Еще больше возможностей по предикативному анализу, основанному на цифровых данных, предоставляет методология, получившая название “матрица Маккинзи-GE”. Об этом мы постараемся написать в следующих статьях. Работа с ритейлером продолжается.