Воган Эванс - Ключевые стратегические инструменты. 88 инструментов, которые должен знать каждый менеджер

Объедините все основные риски, которые были выявлены в ходе процесса разработки стратегии к этому времени. Отранжируйте их так же, как вы это делали при применении диаграммы «Солнца и тучи», по вероятности их наступления и силе влияния на стоимость.

После этого отранжируйте их степени управления ими. Здесь можно выделить следующие категории.

• Нулевой: риск является неуправляемым, он полностью находится вне вашего контроля, и поэтому вы никак не можете на него повлиять. К этой категории относятся риски рыночного спроса и отраслевого предложения, а также другие специфические для вашей компании риски, в отношении которых вы почти ничего не можете сделать: вы не можете повлиять на вероятность их возникновения, но вы можете смягчить их влияние (поэтому вред из-за ухода части ключевых сотрудников или потери части собственности из-за пожара или каких-то экстремальных погодных явлений можно свести к минимуму с помощью страхования).

• Низкий: этим риском управлять трудно; например, ответными мерами, к которыми прибегают конкуренты.

• Средний: этим риском можно управлять; например, это реакция потребителей на запуск нового продукта (который можно, в случае необходимости, потом изменить).

• Высокий: этим риском управлять легко; например, это реакция потребителей на маркетинговую программу (которую можно, в случае необходимости, скорректировать).

Нанесите риски на диаграмму, где показаны степени управляемости по одной координате и сила влияния на стоимость по другой, воспользовавшись кружками, размер которых пропорционален вероятности проявления риска (см. рис. 85.1).

Рис. 85.1. Матрица управления рисками: пример

Если вам повезет, ваши кружочки окажутся преимущественно ниже диагонали. Вам не следует иметь ни одного крупного кружка вблизи правого верхнего угла.

Теперь посмотрите, что вы можете сделать, чтобы улучшить ваше общее положение на матрице управления рисками. Какие шаги вы можете предпринять, чтобы перевести риски, которые относятся к категории неуправляемых? Или повысить управляемость у некоторых рисков, когда это возможно?

Используйте его как призыв к действию. Заставьте себя думать более глубоко о вопросах управления рисками, об их передаче и смягчении, а также о том, какие шаги вы можете предпринять, чтобы сделать вашу стратегию более надежной.

Опять же, как и с обобщенным индексом риска (инструмент 84), матрица управления рисками целиком посвящена только этому, что отличает ее от более сбалансированной диаграммы «Солнца и тучи», где во внимание принимаются и возможности, компенсирующие рис ки. Здесь же из-за одностороннего подхода процесс в целом может проводиться в условиях общей негативной тональности.

86. Ожидаемая стоимость и анализ чувствительности

«Это здорово – быть блондинкой: с таким низким уровнем ожиданий легко произвести впечатление», – говорила Памела Андерсон.

То же самое можно утверждать и о бизнесе: установите ожидания низкими, а затем удовлетворите свой совет директоров или инвестора, который вас поддерживает, по максимуму и даже больше.

Ожидаемая стоимость как концепция применяется со времен Паскаля, Ферма и Гюйгенса, живших в середине XVII в. Тем не менее она полезна и в наши дни.

Вот в чем заключается ее сущность: будущая выгода должна быть пропорциональна шансам на ее получение. Поэтому реальная стоимость части бизнеса для вас сегодня должна выражаться в номинальной стоимости заказа, умноженной на вероятность его получения.

Эта концепция особенно полезна для прогнозирования, особенно если вы занимаетесь бизнесом, где заказы являются немногочисленными, крупными и нерегулярными (например, такое бывает с автотракторными компонентами, когда поставщику либо удастся войти в программу, выполнение которой будет продолжаться на протяжении многих лет, либо его туда не включат), капитальным оборудованием, аутсорсингом или консалтинговыми услугами.

Каждому потенциально возможному заказу можно присвоить весовой коэффициент и благодаря этому получить ожидаемые стоимости составляющих, которые в сумме дадут общую ожидаемую стоимость.

Эта общая величина становится прогнозным значением для случая, к которому можно применить анализ чувствительности.

Чтобы лучше во всем этом разобраться, давайте воспользуемся примером.

Предположим, общие уже полученные вашей фирмой заказы составляют в сумме 1000 единиц и есть еще 10 потенциальных новых заказов, размер которых варьируется от 30 до 300 единиц каждый. Выполнение этих заказов, в случае их получения, будет происходить на протяжении трех лет (см. табл. 86.1).

Таблица 86.1

Ожидаемая стоимость: пример

Одним из часто используемых подходов к прогнозированию числа будущих заказов является применение разных сценариев: пессимистичного, при котором вы получите только самые вероятные заказы, и оптимистичного, когда вам удастся получить их все. Посредине между этими крайними вариантами находится базовый.

Поэтому в данном примере пессимистичный вариант (получение только тех заказов, у которых вероятность их размещения у вас выше, скажем, 50 %), приведет к тому, что в году 3 общее число ваших заказов составит 1490. При оптимистичном варианте оно достигнет 2000 единиц, и поэтому базовый вариант равен 1745 единиц (посредине).

Однако при таком подходе вы слишком переоцениваете вероятность получения будущих заказов. У самого крупного из них, на 300 единиц, вероятность получения равна всего 10 %. Поэтому он исключен из пессимистичного варианта, но включен в оптимистичный и, как следствие, частично отражен и в базовом варианте, где ему задана приписываемая вероятность в 50 %, хотя на самом деле она должна составлять 10 %. Второй по величине заказ, в 180 единиц, вошел в оба предельных варианта, и поэтому его приписываемая вероятность составляет 100 %, хотя она должна равняться всего 60 %.

Намного более реалистичным подходом при планировании будущих показателей для определения величины ожидаемой стоимости было бы использование каждого нового заказа индивидуально, и тогда сумма таких индивидуальных значений стала бы более полезным базовым вариантом. В данном случае в год 3 его величина составила бы 1457 единиц.

Именно на основе базового варианта и следует применять анализ чувствительности. Это еще один уже прошедший испытание временем инструмент, используемый для тестирования неопределенности исходных составляющих и анализа влияния конечных результатов. Чтобы оценить влияние конечных результатов, значения выбираемых исходных составляющих могут варьироваться, как правило, в пределах 5–10 %.

В данном случае, определив параметры базового варианта, результаты анализа чувствительности могут быть следующими.

• С заказом Е, учитывая, что общая ожидаемая стоимость заказов в год 3 составляет 1529 единиц (обратите внимание на то, что величина базового заказа возросла только на 72 единицы, разницу между 60 и 100 % при заказе в 180 единиц).

• Без заказа Е – 1349 единиц.

• С заказом J – 1727 единиц.

• Без заказа J – 1427 единиц.

• С заказами Е и J – 1799 единиц.

• Без заказов Е и J – 1319 единиц.

После этого можно измерить влияние тестирования чувствительности на объект продаж, данные в счете прибылей и убытков и поток наличных денежных средств и встроить определенную гибкость в операции фирмы, чтобы при каждом варианте развития событий иметь возможности для маневра.

Самый обычный подход при проведении тестирования на чувствительность – варьирование ключевых параметров, в частности следующих:

• прогнозного объема продаж вверх и вниз на 5–10 %;

• прогнозной цены единицы продукции вверх и вниз на 2–3 %;

• затрат на труд вверх на 5 %;

• капитальных затрат вверх на 10 %.

Опять же, влияние этих переменных исходных составляющих можно оценить применительно к ключевым финансовым и операционным результатам и выполненным действиям.

Ожидаемой стоимостью лучше всего пользоваться, когда возникают ситуации, способные оказать очень большое влияние на ваш бизнес, в которых надо сказать только «да» или только «нет». В видах бизнеса, где много потребителей, таких как товары или услуги широкого пользования, он менее полезен, но и там им можно воспользоваться при анализе доходов, чтобы определить степень успешности программ, выполняемых в отдельных сегментах, или при анализе затрат при крупных, не регулярно осуществляемых сделках, вроде продления арендного соглашения.