Функция (7.2) может применяться к потребительским товарам и товарам длительного пользования. Однако следует пронаблюдать разности по времени между покупкой и повторной покупкой. Коэффициент переноса бывает особенно высоким для потребительских товаров, которые приобретаются по привычке или к которым испытывают сильную эмоциональную привязанность. Среди таких товаров – сигареты, лекарства и косметика. В табл. 7.1 дается выборка эмпирически выведенных коэффициентов переноса, где n – количество исследованных продуктов.
По причине потребительской лояльности можно ожидать также высокого коэффициента переноса для услуг, таких как связь, ЖКХ, здравоохранение и налоговые консультации. В случае товаров длительного пользования, таких как автомобили или товары для дома, существуют большие временные интервалы между заместительными покупками. Однако здесь по-прежнему применимы взаимоотношения, выраженные формулой (7.2). Свыше 90 % первых покупателей бренда Miele, лидера на рынке стиральных машин класса «премиум», покупают на замену другой продукт Miele. В табл. 7.2 представлены выборочные коэффициенты переноса для малогабаритных автомобилей.
Таблица 7.1.
Эмпирически выведенные коэффициенты переноса для потребительских товаровТаблица 7.2.
Коэффициенты переноса для малогабаритных автомобилейВеличина эффекта переноса тесно связана с понятием потребительской ценности, или «пожизненной ценностью клиента». Мы подробно обсудим это ниже. Эффекты переноса могут играть важную роль в случае потребительских товаров и товаров длительного пользования. Они определяются повторными покупками и лояльностью к бренду.
Величина коэффициента переноса служит мерой данного эффекта. Эмпирические значения коэффициента, как правило, находятся в диапазоне между 0,3 и 0,6 и варьируются в зависимости от группы и бренда продуктов. Эффекты переноса влияют на долгосрочные оптимальные цены.
7.1.3. Долгосрочная функция затрат
В долгосрочной перспективе нельзя исходить из постоянных удельных и маржинальных затрат. В течение жизненного цикла продукта два фактора определяют изменение затрат. Во-первых, компания может задействовать более эффективные процессы, если объемы продаж (и производства) вырастут и будет достигнута экономия от масштабов. Однако это в конечном счете статичное явление. Фундаментальное различие между статичной экономикой масштабов и динамическими соотношениями затрат состоит в том, что первая имеет место исключительно при вводе новых мощностей и не предусматривает задержек по времени, которого требует строительство и наращивание дополнительных мощностей. Напротив, последние возникают как следствие процесса научения, требующего немалого времени. Производство и маркетинговая деятельность сами по себе являются процессами научения, в результате которых накапливаются знания и опыт. Специфической мерой этого опыта является общее количество произведенного соответствующего продукта или совокупный объем продаж.
Кривая опытности
Отношение между совокупным объемом и удельными затратами называется «кривая опытности». Считается, что удельные затраты снижаются по экспоненте относительно совокупного объема продаж. В менеджменте кривая опытности широко применяется в стратегическом планировании. Кроме того, этот предмет имеет долгую традицию научных исследований. Первое систематизированное исследование было предпринято в 1936 году, когда Райт [10] проанализировал соотношение между количеством часов, затраченных на производство самолета, и совокупным количеством произведенных самолетов. Многочисленные исследования времени Второй мировой войны также свидетельствовали о подобных соотношениях. Труды Henderson [11–13] совершили прорыв, выведя кривую опытности на уровень менеджмента и далее – стратегического планирования. Кривая опытности сыграла выдающуюся роль в электронной промышленности. Texas Instruments, National Semiconductor и Intel строили свои стратегии, неуклонно опираясь на эту концепцию. На рис. 7.3 представлен современный пример. Здесь показаны затраты, связанные с секвенированием ДНК, отслеживанием и анализом данных в Национальном исследовательском институте генома человека (NHGRI) с 2001 по 2015 годы.
Данная информация служит важным эталоном для оценки усовершенствованных технологий секвенирования ДНК и наращивания эффективности Программы секвенирования генома NHGRI. Можно наблюдать быстрое снижение издержек с 2008 года и далее за счет усовершенствования технологий генного секвенирования и каналов генерирования данных [14].
Рис. 7.3.
Кривая опытности для затрат в расчете на 1 геном при секвенировании ДНК [14]На сегодняшний день концепция кривой опытности воспринимается с некоторой долей скептицизма. Некоторые компании доходят до крайностей, выстраивая свои ценообразующие стратегии, а потом сталкиваются с проблемами, когда выясняется, что они переоценили конкурентное преимущество кривой опытности. Похоже, что конкуренты перенимают опыт быстрее, чем предполагалось.