Методические положения по управлению функционированием системы логистического сервиса в автосалонах.

В управлении системой логистического сервиса в автосалонах приходится принимать решения в условиях неопределенности внешней среды, поскольку возрастает значение влияния ее факторов на изменение потребительского спроса.

Прогнозирование спроса - это научное предвидение общего объема и структуры спроса на потребительские товары и услуги, которые могут быть предъявлены на рынке в прогнозируемом периоде при определенных условиях изменения платежеспособности потребителей и предложения товаров. Прогнозы потребительского спроса необходимы для разработки стратегий развития производственных и торговых предприятий, для выработки рациональной политики государственного регулирования товарного обращения.

Следует разграничить понятие прогноза от понятия прогнозирования.

Прогнозирование - это процесс формирования вероятностных суждений о состоянии объекта в будущем.

Прогноз - есть объективное, вероятностное по своей природе суждение о динамике важнейших характеристик объекта и альтернативных вариантах его поведения, при условии выполнения сформулированных гипотез. Он

необходим для выработки рекомендаций с целью повышения конкурентоспособности автосалонов на рынке. От прогноза требуется:

- надежность, научная обоснованность, системность с учетом факторов, которые могут оказывать влияние в перспективе;

- воспроизводимость и доказательность, т.е.

- альтернативный характер прогноза с четкой формулировкой всех гипотез и предпосылок, положенных в его основу;

- верифицируемость прогноза, т.е. наличие надежной методики оценки достоверности и точности прогноза для возможности его корректировки;

- ясный и четкий язык формулировок, понятных для лиц, непосредственно принимающих решение и не дающих повода для противоречивых толкований;

- плановый характер прогноза, т.е. прогноз должен быть сво евременным и служить целям управления.

Так, в своей исследовательской работе Н.Г. Плетнева отмечает, что в логистике прогнозирование чаще всего используется в управлении запасами ресурсов, готовой продукции, незавершенного производства и т.п., а также при разработке логистической стратегии, когда важно оценить общие показатели деятельности^[38] . Ситуации, в которых требуется найти прогноз, разнообразны: в одних случаях, существует недостаток данных, в других - чрезмерное их количество; иногда тенденция обнаруживается достаточно легко, часто ее нет; во многих сферах деятельности приходится учитывать сезонные и циклические колебания, а также другие важные для конкретного прогноза факторы, такие как фаза жизненного цикла, эффект от маркетинговых мероприятий и др. Что касается сезонности, то в логистике в целом существует разнообразие ситуаций, в которых может возникать

необходимость учета данной составляющей. Например, спрос может заменяться поквартально, помесячно, по дням недели и даже по часам суток.¹

Для обеспечения соответствия спроса и предложения на рынке в автосалонах применяются методы прогнозирования. Существует определенное количество методов прогнозирования, которые могут быть использованы в реальной практике коммерческих фирм. Методы прогнозирования можно разбить на три группы:

> качественные;

> статистические;

> факторные.

Эти три группы различаются по степени точности прогноза в долгосрочном и краткосрочном периодах, степени сложности и трудоемкости при расчетах, а также по источнику, из которого выбираются исходные данные для прогнозирования (например, экспертные оценки, маркетинговые исследования, статистика и пр.).

Качественные методы. В качественных методах прогнозирование основывается на мнениях и суждениях экспертов, интуиции сотрудников, результатах маркетинговых исследований или сравнении с деятельностью конкурирующих предприятий. Информация такого рода, как правило, не содержит в себе количественных данных, является приблизительной и часто носит субъективный характер.

Разумеется, что из-за этого качественные методы не отвечают строгим научным критериям. Однако в случаях, когда статистические данные не доступны или нет уверенности, что статистические закономерности сохранятся в будущем, у качественных методов просто нет альтернатив. И хотя эти методы нельзя практически стандартизировать и добиться от них

высокой точности прогноза, однако они с успехом могут использоваться при оценке рыночных перспектив нового продукта или новой технологии, прогнозировании изменений в законодательстве или правительственной политики и т.д. Как правило, качественные методы используются при средне- и долгосрочном прогнозировании.

Статистические методы. В случаях, когда фирме доступен достаточно большой объем статистических данных и есть уверенность, что тренд или сезонные колебания достаточно стабильны, то статистические методы показывают высокую эффективность при составлении краткосрочных прогнозов спроса на товары. Главной предпосылкой статистических методик является предположение, что будущее является продолжением прошлого. Поскольку статистические данные, как правило, носят количественный характер, то при прогнозировании широко используются различные математические и количественные модели, заимствованные, прежде всего, из области статистики. Точность прогноза на период до 6 месяцев обычно является достаточно высокой. Это объясняется тем, что в краткосрочном периоде тенденции спроса обычно достаточно устойчивы.

Статистические прогнозы напрямую зависят от имеющихся исходных данных.

Факторные методы. Главной предпосылкой для использования факторных моделей при прогнозировании спроса является тот факт, что динамика спроса обусловлена целым рядом взаимно обусловленных причин, которые иногда можно выявить и проанализировать. Например, на уровень спроса положительно влияет уровень логистического обслуживания. В этом

случае при целенаправленной политике фирмы по повышению уровня логистического сервиса можно ожидать увеличения объема спроса. В таких случаях говорят, что уровень логистического сервиса потребителей является фактором роста уровня спроса. В случае, когда удается полно и качественно выявить все причинно-следственные связи и описать их, факторные модели позволяют прогнозировать с высокой степенью точности, будущие изменения спроса в средне- и долгосрочном периодах.

В общем виде, этапы прогнозирования представлены на рис. 18.

Рис.18. Этапы прогнозирования спроса

На основе выполненного анализа особенностей методов прогнозирования и целей получения прогноза представим методические

положения по управлению системой логистического сервиса в автосалонах, состоящими из следующих этапов:

Первый этап. Подготовка и обработка исходной информации для расчета прогноза.

Второй этап. Разработка гипотезы предполагаемых социально­экономических условий развития спроса в прогнозируемом периоде.

Третий этап. Расчет прогноза на перспективу.

Четвертый этап. Оценка полученных результатов прогнозирования спроса и разработка правил их возможной корректировки.

На первом этапе. Осуществляется подготовка необходимых фактических, нормативных и прогнозируемых показателей о развитии потребительского спроса и предложения товаров, факторов, формирующих их динамику, а также обеспечение достоверности и сопоставимости исходных данных. Основными источниками информации являются:

Sотчетные и плановые балансы денежных доходов и расходов населения, разрабатываемые федеральными и региональными статистическими и экономическими органами;

Sданные выборочных обследований бюджетов домашних хозяйств, проводимые статистическими органами;

Sданные о динамике цен на потребительские товары и услуги, получаемые на основании проводимых статистическими органами выборочных наблюдений за ценами;

S данные статистической отчетности о динамике показателей продаж по автомобилям в разрезе марок.

Кроме того, весьма полезны данные выборочных обследований бюджетов домашних хозяйств, позволяющие оценивать и прогнозировать уровень и структуру спроса в зависимости от уровня среднедушевых доходов населения.

На втором этапе. Разрабатывается гипотеза о спросе, представляющая собой научно обоснованные предположения о характере взаимосвязи спроса

и факторов, формирующих его динамику. Она разрабатывается для объяснения факторов спроса и содержит общие направления и тенденции его развития.

На третьем этапе. Проводится расчет прогноза спроса на перспективу. При этом рекомендуется, с одной стороны, исходить из объективной оценки факторов и условий, формирующих основные тенденции развития потребительского спроса, а с другой - отвлечься от влияния некоторых текущих условий, чтобы избежать их механического перенесения на будущее. Поэтому расчеты прогнозов спроса базируются на предварительных прогнозах важнейших факторов, формирующих уровень и динамику потребительского спроса:

S роста внутреннего валового продукта и основных направлений его использования;

S роста денежных доходов и расходов населения;

S изменения уровня цен на потребительские товары и услуги;

S изменения численности населения, его социально-экономической и половозрастной структуры.

Кроме перечисленных факторов общего порядка, учитывается влияние специфических факторов, формирующих спрос на отдельные группы товаров. Сущность прогнозирования потребительского спроса заключается в определении и синтезе комплекса факторов, формирующих основные тенденции его развития.

На четвертом этапе. Прогнозирование потребительского спроса завершается расчетами вероятностных оценок и доверительных интервалов полученных прогнозов. Поскольку прогнозирование спроса содержит элементы детерминированности и неопределенно сти его будущего развития, постольку оно всегда имеет вероятностный характер. Разрабатывается также система мер, направленная на корректировку полученных прогнозов при возможном изменении факторов и условий развития потребительского спроса в прогнозируемом периоде.

Таковы логика и содержание процесса прогнозирования потребительского спроса. Выбор же конкретных методов его прогнозирования в значительной мере зависит от продолжительности периода прогнозирования и степени детализации или агрегирования потребительского спроса. Следует отметить, что в зависимости от продолжительности периода прогнозирование потребительского спроса может быть краткосрочным (на 1-2 года), среднесрочным (на 3-5 лет) и долгосрочным (на срок выше 5 лет).

На основе анализа временных рядов можно строить прогнозы потребления на будущие периоды. В общем случае во временном ряде потребности выделим следующие составляющие:

а) относительно равномерный спрос;

б) сезонную потребность;

в) тенденции изменения спроса;

г) циклические колебания спроса;

д) наличие эффекта стимулирования продаж;

е) случайные колебания спроса.

Прежде чем, приступить непосредственно к прогнозированию спроса на поставки автомобилей в автосалонах, необходимо провести исследование рынка автомобилей в РФ. Общий объем продаж новых легковых автомобилей за 2012 год увеличился на 11% по сравнению с 2011 годом и составил 2935 тыс. единиц, превысив рекордный объем 2008 года (2897 тыс. штук). При подготовке прогноза развития российского рынка легковых автомо билей на 2013-2016 годы (рис. 19) были использованы материалы ведущих мировых и российских аналитических агентств, а также аналитические данные экспертов (аналитическое агентство «АВТОСТАТ», АЕБ, LMC Automotive (ранее J.D. Power), IHS Global Insight, открытые источники, расчеты «Эрнст энд Янг».)

Рис. 19. Продажи новых легковых автомобилей в России, исторические и прогнозные данные (тыс. штук)

Рост несколько замедлился в последнем квартале 2012 года на фоне ухудшения экономической конъюнктуры и неуверенности на финансовых рынках, однако положительная динамика по отношению к предыдущему году сохранилась. Основными факторами роста продаж стали:

• Рост доходов населения и оживление потребительского спроса

• Рост кредитования на покупку автомобилей

• Стабильная макроэкономическая ситуация в России.

При этом оптимистичные ожидания относительно роста продаж в 2012 году, вызванные стремительным повышением спроса в 2011 году (39% в натуральном выражении), оказали влияние на увеличение объемов продаж во второй половине 2012 года. Уже в третьем квартале 2012 года автосалоны были вынуждены предлагать скидки и проводить акции в связи с наличием больших запасов автомобилей на складах. Прогнозные сценарии развития российского автомобильного рынка, сделанные специалистами аналитического агентства «АВТОСТАТ» представлены на рис.20. В среднесрочной перспективе российский рынок новых автомобилей будет стагнировать и вряд ли превысит 2,5 млн. (рис. 21)^[39].

Рис. 20. Прогноз развития автомобильного рынка РФ до 2014г¹.

Рис. 21. Прогнозные сценарии развития автомобильного рынка РФ

Стоит отметить, что среди важных событий на автомобильном рынке, которые повлияют на его дальнейшее развитие в прогнозный период, следует отметить поэтапный переход со стандарта топлива Евро-2 на Евро-5, запланированный на следующие три года (с 2013 года действует Евро-3, с 2015 года будет принят Евро-4 и с 2016 года — Евро-5).

Основными факторами роста продаж легковых автомобилей в

последующие годы станут:

по материалам сайта [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

http://forum.integs.ru/viewtopic.php?f=14&t=483дата обращения: (16.12.2013)

• Устаревший автопарк (средний возраст автомобилей в России составляет 12 лет, в Европе — семь лет);

• Низкая степень обеспеченности населения автомобилями по сравнению с развитыми автомобильными рынками (260 автомобилей на 1000 человек в России по сравнению с 532 автомобилями в Германии и 641 - в США)

• Рост числа программ автокредитования, предлагаемых банками совместно с автоконцернами

• Развитие инфраструктуры и строительство автомобильных дорог.

• Создание новых производственных мощностей

• Расширение модельного ряда выпускаемых в России иномарок

• Оздоровление российской экономики

• Государственная поддержка в рамках Стратегии — 2020, нацеленной на замещение импорта внутренним производством

• Торговая политика, стимулирующая внутреннее производство, а также обязательные утилизационные сборы.

Таким образом, динамично развивающийся автомобильный рынок России характеризуется превышением спроса над предложением и большой емкостью. За новыми автомобилями иностранного производства выстраиваются очереди длиной в несколько месяцев, растет объем кредитных денежных средств, привлекаемых компаниями в сектор автомобильного ритейла. Всё это позволяет делать оптимистичные прогнозы по развитию автомобильного рынка в России в краткосрочной перспективе.

Следует отметить, что управление функционированием системой логистического сервиса взаимосвязано с прогнозированием спроса на поставки новых автомобилей в автосалоне, являющегося основополагающим элементом стратегического планирования, который дает представление о возможных перспективных направлениях совершенствования системы логистического сервиса и позволяет оценить неопределенность, возникающую во время принятия решений.

Для эффективного функционирования системы логистического сервиса, в первую очередь, необходимо провести исследование функций и методов управления, а также осуществить экономический анализ и сделать прогноз основных показателей деятельности автосалонов. Исследования происходило на основе деятельности автосалона ООО «Автомир-Саратов» - одного из крупнейших розничных автомобильных дилеров на саратовском рынке.

Поскольку спрос на автомобили достаточно неустойчив и определяется сезонным характером процессов их потребления, то воспользуемся методом построения тренда на основе классического анализа временных рядов за последние три года в автосалоне ООО «Автомир-Саратов» в г. Саратове (рис. 22).

Рис. 22. Динамика продаж автомобилей в ООО «Автомир-Саратов»

Для прогнозирования спроса будущих поставок автомобилей рассчитаем прогноз по временным рядам, который предусматривает определение прогнозного значения переменной исключительно на основе прошлых и текущих значений этой же переменной.

В классическом анализе временных рядов прогнозирование спроса осуществляется путем перемножения четырех значений:

где F - прогноз спроса (в товарных или денежных единицах), T - линия тренда, S - индекс сезонных колебаний, C - индекс циклических колебаний, R - индекс случайных колебаний.

На практике в модели прогнозирования спроса оставляют только тренд и сезонные колебания. Это объясняется тем, что в условиях хорошей прогнозируемости спроса индекс случайных колебаний равен единице (R = 1,0). Кроме того, во многих случаях достаточно сложно выявить многолетние циклические колебания, основываясь на анализе случайных колебаний. Поэтому индекс циклических колебаний также полагается единице (C = 1,0). И это допущение не имеет таких уж серьезных последствий, поскольку модель часто приходится корректировать по мере того, как поступают все новые и новые данные. Эффект циклических колебаний просто компенсируется регулярными корректировками модели.

Линия тренда может быть определена несколькими способами, например, методом скользящих средних, или методом суммы квадратов разностей. Сумма квадратов разностей - это математическая методика, которая позволяет подобрать такой тренд, при котором сумма квадратов разностей между фактическими и модельными значениями временного ряда сводится к минимуму. Методика применима к любым линиям тренда, как линейным, так и нелинейным.

Далее необходимо вычислить сезонную составляющую модели прогнозирования спроса, которая представлена в виде индекса, значение которого меняется в каждом из периодов в пределах горизонта прогнозирования. Этот индекс представляет собой отношение фактического спроса за данный период к среднему спросу. Средний спрос можно рассчитать как среднее арифметическое спроса за определенный период, методом скользящих средних или с помощью тренда.

Формулы расчета показателей прогнозирования спроса представлены в таблице 8.

Т аблица 8

Показатели прогнозирования спроса

Результаты расчета показателей прогнозирования спроса представлены в приложении Б и таблице 9.

Таблица 9

Прогнозирование с индексами

В результате был проведен прогнозный расчет поставок автомобилей на основании полученных результатов в ходе исследования временных рядов и построена модель прогнозирования спроса (рисунок 23).

Рис. 23. Модель прогнозирования спроса будущих поставок

автомобилей в автосалоне ООО «Автомир-Саратов»

Следует отметить, что в полученной модели индексы случайных и циклических колебаний равны единице, это объясняется тем, что достаточно сложно выявить многолетние циклические колебания, основываясь на анализе случайных колебаний, поэтому данные эффекты колебаний компенсируются регулярными корректировками модели. Прогноз целесообразно осуществлять помесячно, поскольку в продаже автомобилей чётко прослеживается сезонность в течение года. На основе прогноза спроса на каждый из месяцев предстоящего года рассчитывается требуемое количество автомобилей, расчет преобразуется в заявку на квоту, отправляемую главному дистрибьютору.

Модель прогнозирования спроса поставок автомобилей позволяет провести обоснование прогнозных значений продаж с учетом сезонных колебаний, ограничений ресурсов, в результате чего появляется возможность

оценить продажи с помощью линейного тренда и совершенствовать уровень обслуживания потребителей автосалона с учетом ключевых показателей качества логистического сервиса.

По мнению Н.Г. Плетневой для успеха в построении прогнозов знаний только о способах получения прогнозных оценок недостаточно. Важно четко разграничивать области применения разных методов прогнозирования и в зависимости от объема и характера данных быстро и безошибочно выбирать

1 нужный метод в соответствии с целью получения конкретного прогноза.

Успех прогнозирования в значительной степени связан с тем, насколько надежна и достоверна та информация, на которой базируется сам прогноз. Имеет значение и полнота набора факторов, которые влияют на состояние и развитие рынка, и степень обоснованности их набора, и методика, которая используется при расчете фактор-показателей. На точность и достоверность прогноза рынка влияет характер и степень устойчивости/колеблемости данного товарного рынка и экономики в целом (чем менее устойчив рынок, тем меньше степень надежности прогноза). Поскольку в маркетинге используются различные типы и формы моделирования рыночных процессов и явлений, то от правильности выбора методологии построения модели, от степени аппроксимации эмпирических данных зависит качество прогноза. Иными словами должна быть обеспечена адекватность выбранной прогнозной модели. Важную роль в обеспечении точности расчетов и надежности прогноза играет компьютерная технология, использование возможностей Интернета, применение стандартных пакетов прикладных программ, разработанных алгоритмов и т.п.

Все это вместе взятое обеспечивает точность прогноза, которая зависит от следующих условий:

• надежности и полноты информации о рыночных процессах и факторах, определяющих их уровень и развитие;

¹Плетнева Н.Г. Теория и методология управления логистическими системамив условиях неопределенности: Автореф. ... дис. докт. экон. наук. - Санкт-Петербург, 2008. - 37 с.

• степени устойчивости рынка и экономики в целом;

• адекватности прогнозной модели;

• технической вооруженности прогноза (в т.ч. использования компьютерной технологии и т.п.).

Одним из параметров выбора метода прогнозирования является величина ошибки модели прогноза. Ошибка прогнозирования выражается такими показателями, как среднеквадратическое отклонение, вариация или среднее абсолютное отклонение. Уравнение среднеквадратического отклонения имеет вид:

где Se- средняя ошибка прогнозирования; Ai - фактический спрос в период i; Fi - прогноз на период i; N - размер временного ряда.

Точный прогноз спроса на продукцию позволяет достичь желаемого уровня логистического сервиса потребителей автосалона при хранении минимальных запасов.

Логическим обобщением разработанных подходов является обобщенный алгоритм, объединяющий модели и методы управления логистическим сервисом, на основе которого осуществляется выбор расчетной модели, варианта системы, адекватной решаемой задаче, и метода ее решения. С этой целью в диссертационной работе предложен алгоритм принятия управленческих решений по оптимизации управления потоковыми процессами на основе их структуризации, применяемый с целью проектирования и функционирования системы логистического сервиса в автосалоне, позволяющий минимизировать уровень общих издержек повысить уровень логистического сервиса (рис. 24).

Рис. 24. Обобщенный алгоритм и методическое обеспечение управления

системой логистического сервиса

Предложенный алгоритм управления системой логистического сервиса адаптирован к условиям внутренней и внешней среды, построен на принципах логистики и включает интеграцию системного и процессного подходов к управлению системой логистического сервиса. Данный алгоритм ориентирован на высокий уровень обслуживания и регулирование этого уровня для каждого сегмента потребителей, четко связанного с результатами бизнес-процессов в автосалонах, измеряемых на базе ключевых показателей логистического сервиса.

3.3. Методические рекомендации по созданию алгоритма проведения оценки качества логистического сервиса.

Несмотря на важность логистического сервиса, до сих пор отсутствуют эффективные способы оценки его качества, что объясняется особенностями сервиса. Такими особенностями являются¹:

• Неосязаемость сервиса, что ведет к сложности спецификации видов сервиса, потребителям также трудно их оценить.

• Потребитель зачастую принимает непосредственное участие в производстве услуг.

• Одномоментность производства и потребления услуги.

• Потребитель не становится собственником, приобретая услуги.

• Сервис — деятельность по доставке услуг, и поэтому не может быть

тестирован прежде, чем покупатель купит услугу.

• Сервис часто состоит из системы более мелких операций, при этом потребитель оценивает эти операции в общем итоге.

Указанные характеристики и особенности сервиса играют важную роль в логистическом процессе². Очень важно учитывать тот факт, что качество сервиса в логистике проявляется в тот момент, когда встречаются поставщик сервиса и потребитель. Измерение качества сервиса при анализе и проектировании системы логистического сервиса должно основываться на критериях, используемых потребителями логистических услуг для этих целей. Наиболее важные параметры измерения качества сервиса:

• осязаемость — физическая среда, в которой представлены сервис, удобства, оргтехника, оборудование, вид персонала и т.п.;

• надежность — исполнение «точно в срок», т.е., например, в физическом распределении доставка нужного товара в нужное время в

необходимое место. Надежность информационных и финансовых процедур, сопровождающих физическое распределение;

• ответственность — желание помочь покупателю, гарантии выполнения сервиса;

• законченность — наличие требуемых навыков, компетентности, знаний;

• доступность — простота установления контактов с поставщиками сервиса, удобное для покупателя время оказания логистических услуг;

• безопасность — отсутствие опасности, риска, недоверия (например, сохранность груза при транспортировке);

• вежливость — поведение поставщика сервиса, корректность персонала;

• коммуникабельность — способность разговаривать на языке, понятном покупателю;

• взаимопонимание с покупателем — искренний интерес к покупателю, умение понять его нужды (требования).

Важнейшим критерием, позволяющим оценить систему логистического сервиса в автосалоне, как с позиции поставщика, так и с позиции получателя услуг, является уровень логистического сервиса. Уровень логистического сервиса измеряют с помощью показателей, отражающих количественные и качественные характеристики уровня обслуживания. Они характеризуют относительную способность предприятия удовлетворять запросы потребителей.

Анализ литературы показал, что в настоящее время отсутствуют методики оценки уровня логистического сервиса, полностью удовлетворяющие следующим требованиям: системности, полноты отражения информации, использования измеримых показателей, всеобъемлющей системы показателей и критериев, достоверности результатов, удобства сбора исходных данных, использования результатов и т.д.

Логическим обобщением исследованных подходов к решению задачи измерения и оценки уровня логистического сервиса является обобщенный алгоритм управления оценкой логистического сервиса автосалонного предприятия, на основе которого осуществляется выбор расчетной модели, варианта системы, адекватной решаемой задаче, и метода решения, и включающий в себя выполнение следующих этапов (рис.25) ^[40][41].

При оценке уровня логистического сервиса, сопутствующего продукции автомобильной промышленности, следует учитывать три его

2

составляющие :

1. Качество продукции. Производитель автомобильной промышленности, уделяя пристальное внимание сервису с самого начала разработки новой продукции, «встраивает» в нее сервис. Поэтому оценить качество последнего невозможно без определения качества продукции автосалона.

2. Функциональное качество сервиса. Эта составляющая характеризует качество сервиса как процесса передачи услуги или набора услуг при взаимодействии с потребителем автосалона.

3. Технологическое качество сервиса. Речь идет о качестве сервиса как результата того, что получает и с чем остается потребитель .

Для клиента автосалона уровень логистического сервиса является ориентиром в компетентном выборе поставщика продукции или услуг, а прогнозирующая способность показателей уровня сервиса автосалона - в качестве основы для рационализации механизма распределения и управления ресурсными потоками, выделяемыми в стратегическом плане развития автосалона на систему логистического сервиса.

Рис. 25. Алгоритм управления оценкой уровня логистического сервиса в автосалонах

Поскольку предоставление логистического сервиса является потоковым процессом, следует оценивать его эффективность с точки зрения двух характеристик: качества, которое выражается в степени отклонения, фактического значения интегрального показателя качества сервиса автосалона от базового или ожидаемого потребителем, и экономичности которая представляет собой сумму затрат потребителя на обеспечение определенного качества сервиса.

По результатам исследований на предприятиях-автосалонах, анкетирования потребителей предлагается использовать систему критериев для определения уровня логистического сервиса на основе частных показателей и интегрального показателя, алгоритм которой представлен на рис. 26.

В качестве системы параметров уровня логистического сервиса примем такие параметры, которые наиболее объективно и полно отражают эффективность логистического подхода для автосалонов, обеспечивают четкость и измеримость, и которые при необходимости можно скорректировать в зависимости от конкретных условий: срок выполнения заказа, доля заказов, которые можно выполнить полностью и немедленно , готовность к выполнению заказа, обязательность (точность) при соблюдении сроков, надежность выполнения заказов, гибкость в выполнении заказа, безотказность, ассортимент продукции (работ, услуг), коэффициент выполнения заказов, информационная готовность.

Исходя из этого, логистический сервис в автосалонах будет зависеть от того, что является предпочтительным для клиентов: оперативность или полнота ассортимента; возможность получения бесплатной услуги или готовность оплатить эксклюзивную, качественную продукцию и т. д.

В целях совершенствования оценки уровня логистического сервиса в автосалонах предлагается использовать систему оценки качества сервиса промышленного предприятия по четырем группам параметров сервисного обслуживания - доступности сервисного обслуживания, стабильности и

Рис. 26. Система параметрической оценки логистического сервиса в автосалонах точности обслуживания, коммуникативным и экономическим параметрам:

1. Параметры доступности. При определении меры территориальной доступности сервиса учитываются плотность и рациональность дилерской сети на обслуживаемой территории.

2. Параметры стабильности и четкости обслуживания. Высокая стабильность и оперативность информационных потоков, с одной стороны, обеспечивает высокую эффективность использования продукции у потребителя автосалона, с другой - является каналом обратной связи автосалона с потребителями своей продукции и способствует «закреплению» клиентуры.

3. Коммуникативные параметры качества сервиса автосалона со стороны потребителя транс формируются в критерии профессионализма и мастерства сервисного персонала, в его способность восстанавливать процесс взаимодействия в системе автосалон-потребитель при возможных возмущениях в системе обеспечения качества сервиса.

4. Экономические параметры. Поскольку логистический сервис сопровождает продукцию автосалона в течение всего жизненного цикла, начиная с разработки и заканчивая утилизацией или прекращением использования последним известным потребителем, то при количественной оценке качества сервиса необходимо учитывать действие фактора времени, а именно неравноценность одинаковых сумм платежей потребителя за предоставляемый ему сервис, относящихся к разным периодам времени. Поэтому необходимо привести в соответствие распределенные во времени затраты потребителя на сервис.

Следует отметить, что для оценки уровня логистического сервиса в автосалонах выбираются наиболее важные показатели качества логистического сервиса, оказание которых связанно с большими затратами, а отказ от их реализации с существенными потерями на рынке:

• срок поставки - это временной промежуток между датами выдачи и выполнения заказа;

• обязательность поставки - представляет собой меру надежности, которую клиенты проявляют к автосалону;

• готовность к поставке - это взаимно согласованность и подтверждение даты выполнения заказа автосалонов, учитывая все пожелания клиента;

• качество поставок - это характеристика, оценивающая долю заказов, оказанных в соответствии с заказом клиента;

• информационная готовность - это готовность автосалона предоставить всю запрашиваемую потребителем информацию связанную с по ставляемой ему продукции;

• гибкость - это возможность автосалона выполнить вносимые заказчиком изменения в ранее согласованный заказ.

Таким образом, вопросы управления логистическим сервисом в автосалонах актуальны в современных рыночных условиях по ряду причин, самыми существенными из которых являются: высокая функциональная зависимость от поставщиков и значимость уровня сервиса в системе обеспечения продукцией потребителя и конкурентоспособности автосалона. Для достижения конкурентного преимущества автосалонам необходимо, чтобы сервисные возможности отвечали таким критериям, как доступность, функциональность и надежность, а также данные критерии логистического сервиса должны распространяться на всех потребителей, так как максимальное их удовлетворение способствует долгосрочному успеху, а также установлению барьеров на пути проникновения в отрасль новых конкурентов.

В рамках проведенного исследования прогнозирования спроса была проведена апробация методических положений управлению системой логистического сервиса в автосалонах. При разработке методики выполнены три подготовительных этапа. Рассмотрим подробно каждый из них.

Этап 1. Разработка системы показателей уровня логистического обслуживания. В качестве системы показателей уровня обслуживания примем такие показатели, которые наиболее объективно и полно, на наш взгляд, отражают эффективность логистического сервиса для потребителей автосалона, обеспечивают четкость и измеримость, и которые при необходимости можно скорректировать в зависимости от конкретных условий: срок выполнения заказа, доля заказов, которые можно выполнить полностью и немедленно, готовность к выполнению заказа, обязательность (точность) при соблюдении сроков, надежность выполнения заказов, гибкость в выполнении заказа, безотказность, ассортимент продукции (работ, услуг), коэффициент выполнения заказов, информационная готовность. В

соответствии с предъявленными требованиями были сформированы следующие показатели качества логистического сервиса (таблица 10).

Этап 2. Обоснование срока давности исходной информации по уровню обслуживания клиентов. Для получения объективных результатов, для расчета показателей необходимы исходные данные за два и более последних лет с разбивкой по дням, неделям, месяцам и т.д. в зависимости от интенсивности выполнения заказов предприятием и требований по точности результатов.

Этап 3. Определение критериев отдельных показателей уровня обслуживания потребителей и критерия интегрального показателя. Определение критериев логистического сервиса по предложенной методике осуществляется в несколько этапов:

I этап - ввод исходных данных;

II этап - определение весов показателей качества логистического сервиса экспертным методом;

III этап - расчет показателей качества логистического сервиса;

IV этап - расчет интегрального показателя логистического сервиса;

V этап - оценка уровня логистического сервиса на основе интегрального показателя;

VI этап - прогнозирование интегрального показателя логистического сервиса.

В связи с этим, определение весов показателей качества логистического сервиса производится по наиболее важным факторам на основании экспертной оценки специалистов автосалона (главный бухгалтер, начальники отдела продаж, логистики, сервиса). С точки зрения экспертной оценки наиболее значимые показатели качества логистического сервиса представлены на таблице 11^[42].

136

Таблица 11

Показатели качества логистического сервиса

Расчеты по наиболее значимым показателям качества логистического

сервиса с точки зрения экспертной оценки приведены в приложении Г.

Результаты расчетов представлены на рисунке 26.

Рис. 27. Показатели качества логистического сервиса

Расчет по трем показателям качества логистического сервиса сводятся в интегральный показатель^[XLIII], который рассчитывается с использованием аддитивных моделей по общей формуле:

где K - интегральный показатель логистического сервиса автосалона; '-i - вес і-го показателя качества сервиса, определяемый экспертным путем; Пі -i-ый коэффициент оценки качества логистического сервиса.

Следует отметить, что интервальным границам значений интегрального показателя присваиваются балльные оценки. Если сумма баллов составляет от 0 до 5 - уровень логистического сервиса является низким; от 6 до 14 - средним; от 15 до 20 - высоким.

Предложенный интегральный показатель логистического сервиса автосалона носит сравнительно-затратный характер и позволяет объединять разноразмерные параметры сервиса в один безразмерный интегральный показатель; обеспечивать объективную и всестороннюю оценку качества сервиса автосалонов; учитывать действие фактора времени; предусматривать возможность встраивания показателя качества сервиса в системы оценки более емких экономических категорий: конкурентоспособности продукции автосалонов и конкурентоспособности автосалона. Оценка уровня интегрального показателя логистического сервиса представлена до и после мероприятий направленных на повышение качества логистического сервиса представлена на рисунке 28.

В результате применения практических рекомендации по созданию алгоритма управления системой логистического сервиса в деятельности автосалонов, увеличился уровень логистического сервиса, и как следствие увеличились в 1,5 раза объемы поставок автомобилей, что сказалось на увеличении прибыли автосалона ООО «Автомир-Саратов»

Рис. 28. Оценка уровня логистического сервиса на основе

интегрального показателя

Результаты измерения уровня логистического сервиса по отдельным показателям и интегральному показателю необходимо отслеживать и тщательно фиксировать. Полученные результаты необходимо регулярно анализировать в динамике, сопоставлять с уровнем продаж, с затратами на логистику и т.д. Кроме того, необходимо сравнивать измеренный уровень обслуживания с итогами анкетирования потребителей, анализировать результаты, формулировать выводы для разработки и внедрения мероприятий по совершенствованию уровня обслуживания потребителей.

В результате оценки уровня логистического сервиса в автосалонах, можно установить какие показатели качества требуют оптимизации: для ООО «Автомир-Саратов», в частности, это уровень рекламаций, гибкость логистического сервиса, а также полнота охвата заказами. Улучшив эти показатели, автосалон может удовлетворять исключительные запросы потребителей, в результате чего повышается конкурентоспособность автосалона в целом.

Логическим обобщением исследованных подходов к решению задачи измерения и оценки уровня логистического сервиса является обобщенный алгоритм оценки качества логистического сервиса в деятельности 139

автосалонов (рис.29). Алгоритм представляет собой последовательность оптимальных решений и действий, состоящих из совокупности анализов и оценок, мероприятий, связанных с повышением или изменением текущего качества логистического сервиса и доведения его до прогнозного значения. Это позволяет обеспечивать дифференцированный подход к планированию ресурсов на основании выбора оптимальной модели развития качества логистического сервиса, соответствующего требованиям потребителей.

Таким образом, при реализации методических положений по управлению системой логистического сервиса в автосалонах на изменение потребительского спроса достигается повышение дохода автосалона, обеспечивается возможность прогнозирования сроков последующих заказов постоянных покупателей и предоставляется более персонализированный сервис, оценивается уровень логистического сервиса по отдельным показателям, имеется возможность получить общую оценку уровня обслуживания с помощью интегрального показателя уровня логистического сервиса в разрезе отдельных заказов, категорий потребителей и в целом по автосалону.

Разработанная методика позволяет оценить уровень логистического сервиса потребителей по отдельным показателям, а также получить общую оценку уровня о бслуживания с помощью интегрального показателя логистического сервиса в разрезе отдельных заказов, категорий потребителей и в целом по автосалону.

Таким образом, при реализации методических рекомендаций по созданию алгоритма проведение оценки качества логистического сервиса в деятельности автосалонов, обеспечивается возможность прогнозирования сроков последующих заказов постоянных покупателей и предоставляется более персонализированный сервис, оценивается уровень логистического сервиса по отдельным показателям, имеется возможность получить общую оценку уровня обслуживания с помощью интегрального показателя уровня

Рис. 29. Алгоритм оценки качества логистического сервиса в деят ельности автосалонов

логистического сервиса в разрезе отдельных заказов, категорий потребителей и в целом по автосалону. Подтверждением реализованных методических рекомендаций является увеличение объема продаж на 9% автосалона ООО «Автомир-Саратов».