Рустам Сагитдинов

Стратегия как ремесло (Crafting Strategy)

2025-11-10T23:41:07.504Z

Генри Минцберг

(Harvard Business Review, July–August 1987).

Телеграм-канал о стратегии "Стрелка на карте" предлагает собственный перевод одной из лучших статей о стратегии - Генри Минцберг, “Стратегия как ремесло” (Crafting Strategy). Текст редкой честности и глубины. Минцберг показывает стратегию как живой процесс - наблюдать, пробовать, дорабатывать, накапливая мастерство и чуткость к контексту. Никаких высокопарных и размытых определений, только ясное мышление и аккуратная работа гуру стратегий.

Генри Минцберг - классик менеджмента, профессор McGill, критик чистого планирования. Его работы о реальной, живой стратегии вошли в канон бизнес-образования.

Статья вышла давно (1987 год), но ощущается на 100% современной, отличный образец того, что называют old but gold.

Начинаем.

Представьте человека, который занимается стратегическим планированием. Скорее всего, в воображении возникает образ упорядоченного мышления: топ-менеджер, или группа топ-менеджеров, сидит в кабинете и формулирует курсы действий, которые все остальные затем реализуют по графику. Доминирует разум: рациональный контроль, систематический анализ конкурентов и рынков, сильных и слабых сторон компании; сочетание этих анализов рождает ясные, недвусмысленные, развернутые стратегии.

Теперь представьте человека, который создает стратегию. Возникает совсем иной образ, столь же отличный от планирования, как ремесло от механизации. Ремесло - это ассоциации с традиционным мастерством, преданностью делу, совершенством, достигнутым через владение деталями. На первый план выходит не столько мышление и логика, сколько вовлеченность, ощущение близости и гармонии с материалом, сформировавшееся благодаря долгому опыту и приверженности. Формулирование и реализация сливаются в непрерывный процесс обучения, в ходе которого рождаются творческие стратегии.

Мой тезис прост: образ ремесленного создания лучше передает процесс, в результате которого появляются эффективные стратегии. Образ планирования, популярный в литературе, искажает эти процессы и тем самым вводит в заблуждение организации, которые принимают его безоговорочно.

Параллель с гончаром

Развивая этот тезис, я обращусь к опыту одного ремесленника, гончара, и сопоставлю его с результатами исследовательского проекта, в котором в течение нескольких десятилетий отслеживались стратегии ряда корпораций. Поскольку контексты настолько различны, моя метафора, как и утверждение, поначалу может показаться натянутой. Однако если мыслить о ремесленнике как об "организации из одного человека", становится ясно: ему тоже приходится решать одну из главных задач корпоративного стратега - настолько хорошо знать возможности организации, чтобы уметь достаточно глубоко осмыслять ее стратегическое направление. Рассматривая формирование стратегии с позиции одного человека, свободного от всей атрибутики того, что принято называть "индустрией стратегии", мы можем лучше понять, как формируется стратегия в корпорации. Ведь так же, как наша гончар управляет своим ремеслом, менеджерам приходится создавать свою стратегию.

За работой гончар сидит перед комом глины на круге. Ее внимание сосредоточено на глине, но она также осознает, что находится между своим прошлым опытом и будущими возможностями. Она (речь о жене Минцберга, начиная с "она" без пояснения, он как бы провоцирует читателя того времени) точно знает, что у нее получалось, а что нет. У нее интимное знание своей работы, своих возможностей и своих рынков. Как ремесленник, она скорее чувствует это, чем анализирует; ее знание неявное. Все это работает у нее в голове, пока руки работают с глиной. Изделие, возникающее на круге, вероятнее всего продолжает традицию ее прежних работ, но она может и оторваться от привычного, начав новое направление. И все же прошлое никуда не исчезает, оно проецируется в будущее.

В моей метафоре менеджеры - это ремесленники, а стратегия - их глина. Подобно гончару, они находятся между прошлым - корпоративными возможностями - и будущим - рыночными шансами. И если они действительно мастера, то привносят в работу столь же глубокое, интимное знание материала под руками. В этом и состоит сущность ремесленного создания стратегии. На следующих страницах мы рассмотрим эту метафору, наблюдая, как стратегии на самом деле возникают, в отличие от того, как они должны возникать по учебникам. При этом я буду опираться на два массива опыта. Первый, описанный во врезке исследовательский проект о закономерностях формирования стратегии, который ведется в Университете Макгилла под моим руководством с 1971 года. Второй, творческий поток работ успешного гончара, моей жены, которая начала заниматься ремеслом в 1967 году.

Будущие планы и прошлые закономерности

Спросите почти любого, что такое стратегия и он определит её как некий план, явное руководство к будущим действиям. Затем спросите, какую стратегию на деле проводил конкурент, государство или даже он сам. Скорее всего, он опишет устойчивость прошлого поведения, повторяющуюся модель действий во времени. Выходит, стратегия - это одно из тех слов, которые люди определяют одним образом, а используют другим, не замечая разницы.

== начало врезки ==

Отслеживание стратегии

В 1971 году меня заинтересовало необычное определение стратегии как "рисунка / узора (паттерна) в потоке принимаемых решений" (позднее - действий). Я инициировал исследовательский проект в Университете Макгилла, и за последующие 13 лет наша команда проследила стратегии 11 организаций на отрезках нескольких десятилетий их истории. (Студенты разных уровней также выполнили около 20 других, менее масштабных исследований.) Мы изучали следующие организации: Air Canada (1973–1976); Arcop, архитектурное бюро (1953–1978); Asbestos Corporation (1912–1975); Canadelle, производитель женского нижнего белья (1939–1976); Университет Макгилла (1829–1980); Национальный совет по кинематографии Канады (1939–1976); журнал Saturday Night (1928–1911); газета The Sherbrooke Record, небольшая ежедневная газета (1946–1976); Steinberg Inc., крупная сеть супермаркетов (1917–1974); стратегия ВС США во Вьетнаме (1949–1973); и Volkswagenwerk (1934–1974).

Первым шагом мы составили хронологические перечни и графики наиболее важных действий каждой организации, таких, как открытия и закрытия магазинов, новые направления полётов, вывод новых товаров. Вторым шагом мы выводили из этих действий устойчивые модели и обозначали их как стратегии. Третьим, графически отображали все выведенные стратегии каждой организации, чтобы сопоставить их и увидеть, не выделяются ли в развитии отдельные периоды, например, стабильности, турбулентности или кардинальных изменений. Четвёртым, с помощью интервью и детальных отчётов изучали ключевые точки перелома в стратегической истории каждой организации.

Наконец, вооружившись всей этой стратегической историей, команда проанализировала полученные наборы данных, чтобы сформулировать выводы о процессе формирования стратегии. Нас направляли три темы: взаимосвязь внешней среды, лидерства и организации; закономерности стратегических изменений; и процессы, посредством которых формируются стратегии. В этой статье представлены соответствующие выводы.

Примечание автора. Читатели, желающие подробнее ознакомиться с результатами проекта отслеживание стратегии, могут обратиться к широкому кругу публикаций. Уже вышедшие работы перечислены в: Robert Lamb и Paul Shivastava (ред.), Advances in Strategic Management, т. 4, Greenwich, Conn., JAI Press, 1986, с. 3–4; Management Science, май 1978, с. 934; Administrative Science Quarterly, июнь 1985, с. 160; J. Grant (ред.), Strategic Management Frontiers, Greenwich, Conn., JAI Press, готовится к публикации; Canadian Journal of Administrative Sciences, июнь 1984, с. 1; Academy of Management Journal, сентябрь 1982, с. 465; Robert Lamb (ред.), Competitive Strategic Management, Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall, 1984.

== окончание врезки ==

Причина проста. Как бы ни звучало формальное определение стратегии и каковы бы ни были её греческие военные корни, нам нужен этот термин не меньше для объяснения прошлых действий, чем для описания намерений на будущее. В конце концов, если стратегии можно планировать и задумать, их можно и преследовать, и реализовывать (а иногда, не реализовывать). А устойчивый паттерн в действиях, то есть то, что мы называем реализованной стратегией, и объясняет этот процесс. Причём, так же как план не обязан приводить к формированию паттерна (некоторые стратегии просто не реализуются), так и паттерн не обязан быть следствием плана. У организации может сложиться устойчивый образ действий - реализованная стратегия, и без её осознания, тем более без явной формулировки (примечание переводчика: это характерно для большинства бизнесов, когда стратегии, как артефакта – нет, но она ТОЧНО есть всегда в голове основателя, даже, если он этого не осознает).

Разумеется, паттерны (рисунок), как и красота, во многом в глазах наблюдателя. Но тому, кто просмотрит хронологию работ нашего ремесленника, не составит труда распознать чёткие закономерности, по крайней мере в отдельные периоды. До 1974 года, например, она делала небольшие декоративные керамические фигурки и предметы разных видов. Затем эта "стратегия сувениров" резко прекратилась, и со временем оформились новые паттерны вокруг тонкопластинных скульптур и керамических чаш, с выраженной фактурой и без глазури.

Найти эквивалентные паттерны в действиях организаций не намного сложнее. Наоборот, для таких крупных компаний, как Volkswagenwerk и Air Canada, в нашем исследовании это оказалось даже проще (и это логично: ремесленник в студии может изменить то, что он делает, куда легче, чем Volkswagenwerk перенастроить конвейер). Если проследить модельный ряд Volkswagenwerk с конца 1940-х до конца 1970-х, мы увидим ясный паттерн: концентрация на Beetle, затем в конце 1960-х лихорадочный поиск замены через покупки и разработку новых моделей, и, наконец, стратегическая переориентация в середине 1970-х на более стильные автомобили с водяным охлаждением и передним приводом.

А что насчёт намеренных стратегий (intended strategies), тех самых формальных планов и заявлений, о которых мы обычно думаем, употребляя слово стратегия? Ирония в том, что здесь мы сталкиваемся с массой проблем. Даже в случае одного ремесленника, откуда нам достоверно знать, каковы были её истинные намерения? Если бы мы могли вернуться назад, нашли бы мы явные формулировки этих намерений? И если бы нашли, могли бы им доверять? Мы нередко вводим в заблуждение и себя, и других, отрицая наши подсознательные мотивы. И не будем забывать: намерения - дешёвы, во всяком случае по сравнению с результатами.

Чтение разума организации

Если вам кажется, что всё это больше про фрейдовские глубины сознания ремесленника, чем про практику выпуска автомобилей, то подумайте ещё раз. Кто вообще знает, что на самом деле означают намеренные стратегии Volkswagenwerk, не говоря уже о том, какими они были? Можно ли в таком коллективном контексте просто предположить, что намеренные стратегии компании отражены в её формальных планах или иных заявлениях, исходящих из кабинетов топ-менеджмента? Не являются ли они лишь тщетными надеждами, рационализациями или уловками, чтобы ввести конкурентов в заблуждение? И даже если выраженные намерения существуют, в какой мере остальные участники организации их разделяют? Как прочитать коллективный ум? Кто вообще является стратегом?

Традиционный взгляд на стратегический менеджмент решает эти проблемы довольно просто, с помощью того, что теоретики организаций называют атрибуцией (attribution). Это постоянно встречается в деловой прессе: если действует General Motors (GM), значит, стратегию сделал Роджер Смит. Раз реализация состоялась, значит, было и намерение, и его автоматически приписывают первому лицу.

В короткой журнальной статье такая посылка понятна: у журналистов мало времени, чтобы раскопать истоки стратегии, а GM большая и сложная организация. Но задумайтесь, сколько сложности и путаницы прячется за этим допущением: бесконечные совещания и споры, множество людей, тупиковые ветви, сворачивание и разворачивание идей. А теперь представьте, что вы пытаетесь построить формальную систему разработки стратегии на основе такого допущения. Стоит ли удивляться, что формальное стратегическое планирование так часто оборачивается оглушительным провалом?

Чтобы распутать часть этой путаницы и уйти от искусственной сложности, которой мы обросли вокруг процесса выработки стратегии, нужно вернуться к базовым понятиям. Самое базовое из них, это тесная связь мысли и действия. В этом ключ ремесла и, следовательно, ремесленного создания стратегии.

Намеренные и возникающие стратегии

Почти всё, что написано о выработке стратегии, описывает её как преднамеренный процесс. Сначала мы думаем, а потом действуем. Сначала формулируем, затем внедряем. Последовательность кажется безупречно логичной. Зачем вообще делать иначе?

Наш гончар в мастерской раскатывает глину для тонкопластинной скульптуры. Глина прилипает к валку, проступает круглая форма. Почему бы не сделать цилиндрическую вазу? Мысль цепляется за мысль и возникает новый узор (паттерн). Действие подталкивает мышление: стратегия возникает.

В поле продаж представитель компании навещает клиента. Продукт "чуть не тот", и вместе они дорабатывают его. Продавец возвращается в компанию и проводит изменения; после двух-трёх итераций всё удаётся. Появляется новый продукт, который со временем открывает новый рынок. Компания меняет стратегический курс.

На практике большинству продавцов везёт меньше, чем нашему мастеру. В "организации из одного" исполнитель и есть формулировщик (formulator), поэтому новшества быстро и легко входят в стратегию. В крупной организации инноватор может быть на десять уровней ниже лидера, которому предписано задавать стратегию, и вынужден продавать идею десяткам коллег.

Иногда, конечно, продавцы действуют самостоятельно: модифицируют продукт под клиента и убеждают "сканкворксы" (отсылка к "скунсам", skunks – группа инновационных инженеров Lockheed Martin) на производстве выпустить такую версию. По сути, они ведут собственные стратегии. Возможно, никто не замечает или никому не важно. Но иногда их новшества всё же замечают, порой годы спустя, когда доминировавшие стратегии сломались и руководство нащупывает новое. Тогда стратегия продавца может распространиться на всю систему и стать организационной.

Это натяжка? Вовсе нет. Мы все слышали похожие истории. Но мы склонны видеть лишь то, во что верим: если верим, что стратегии обязательно планируются, мы вряд ли заметим их подлинный смысл.

Посмотрим, как Национальный совет по кинематографии Канады (National Film Board of Canada, NFB) пришёл к стратегии полнометражных фильмов. Это федеральное агентство, известное творческими документальными короткометражками. Несколько лет назад оно финансировало режиссёра, чей проект неожиданно затянулся. Чтобы выпустить фильм, NFB обратилась к кинотеатрам и невольно приобрела опыт маркетинга полнометражного кино. Идею подхватили другие режиссёры, и со временем NFB начала последовательно выпускать такие ленты, сложился паттерн производства полнометражных фильмов.

Мой тезис прост, обманчиво прост: стратегии могут складываться, а не только формулироваться. Реализованная стратегия может возникнуть как ответ на меняющуюся ситуацию или быть создана преднамеренно через формулирование с последующим внедрением. Но когда задуманные намерения не приводят к нужным действиям, организация остаётся с нереализованными стратегиями.

Сегодня о нереализованных стратегиях говорят много, почти всегда в связке с тезисом о проваленной внедрении (implementation). Руководство расслабилось, контроль слабый, люди не вовлечены. Отговорок хватает. Порой они справедливы. Но часто такие объяснения слишком удобны. Поэтому некоторые смотрят не на внедрение, а на то, как стратегия разрабатывается. Стратеги оказались недостаточно умны.

Да, многие намеренные стратегии действительно плохо задуманы. Но, на мой взгляд, проблема чаще кроется на шаг дальше, в нашем разделении формулирования и внедрения, в укоренившемся допущении, что мысль должна быть независимой от действия и обязательно предшествовать ему. Разумеется, люди могут быть умнее, но не только придумывая хитроумные стратегии. Иногда разумнее с их стороны позволить стратегии постепенно развиваться через действия и опыт организации. Умные стратеги понимают: они не всегда в состоянии заранее всё продумать.

Руки и голова

Ни один ремесленник не думает в одни дни, а работает в другие. У ремесленника голова и руки действуют синхронно, без перерывов. Крупные организации, напротив, пытаются разделить умственный и ручной труд. Тем самым они часто разрывают жизненно важную обратную связь между ними. Продавец, обнаруживший у клиента неудовлетворённую потребность, может владеть самым стратегически важным знанием во всей компании. Но это знание бесполезно, если он не может либо сам создать ответную стратегию, либо передать информацию тому, кто способен это сделать, потому что каналы заблокированы или потому что "формулировщики" уже завершили формулирование стратегии. Представление о том, что стратегия должна рождаться где-то наверху, вдали от повседневных деталей управления организацией, одна из крупнейших ошибок традиционного стратегического менеджмента. И она объясняет многие из самых громких провалов в бизнесе и государственной политике сегодня.

В McGill мы называем стратегии, подобные стратегии NFB, которые возникают без явных намерений или вопреки им, возникающими стратегиями (emergent strategies). Действия просто сходятся в устойчивый паттерн. Разумеется, такой паттерн может стать намеренным, если его распознаёт и закрепляет руководство. Но это происходит уже после факта.

Понимаю, всё это может звучать непривычно: "Стратегии, которые возникают?", "Менеджеры, признающие уже сложившиеся стратегии?" За годы исследований наша группа в McGill не раз сталкивалась с возражениями от тех, кто воспринимает такое определение как пассивное, ведь слово "стратегия" для них неразрывно связано с проактивностью и свободой воли. В конце концов, стратегия означает контроль: древние греки употребляли её для обозначения искусства военачальника.

Стратегическое обучение

И всё же мы придерживаемся такой трактовки по одной причине: обучение. Чисто намеренная стратегия исключает обучение после того, как она сформулирована; возникающая стратегия его, напротив, поощряет. Люди действуют шаг за шагом и реагируют на результаты, так что со временем формируется паттерн. Наш ремесленник пытается создать свободно стоящую скульптурную форму. Не выходит - она округляет здесь, уплощает там. Получается лучше, но всё ещё не то. Она делает ещё одну, и ещё, и ещё. В конце концов, через дни, месяцы или годы, получает желаемое. Она выходит на новую стратегию.

На практике, конечно, любая выработка стратегии "идёт на двух ногах": одна - намеренная, другая - возникающая. Как чисто намеренная стратегия мешает обучению, так чисто возникающая лишает контроля. Доведённые до предела, обе крайности теряют смысл. Обучение должно сочетаться с контролем. Поэтому исследовательская группа McGill использует слово стратегия и для возникающего, и для намеренного поведения.

Точно так же не существует ни полностью намеренных, ни полностью возникающих стратегий. Ни одна организация, даже та, что подчиняется древнему военачальнику, не знает достаточно, чтобы всё просчитать заранее и игнорировать обучение по пути. И ни один человек, даже одинокий гончар, не настолько гибок, чтобы всё отдать на волю случая, полностью отказавшись от контроля. Ремеслу столь же необходим контроль, сколь и отзывчивость к материалу под руками.

Таким образом, намеренная и возникающая стратегии образуют полюса единого континуума, на котором и расположены реальные стратегии, создаваемые в мире. Одни могут приближаться к крайним точкам, но гораздо больше стратегий оказывается где-то между ними.

Необычные пути к эффективным стратегиям

Эффективные стратегии способны проявляться в самых неожиданных местах и складываться самыми непредсказуемыми способами. Единственно верного способа "делать стратегию" не существует.

Задуманная фигурка кошки разваливается на круге и гончар видит, как из формы проступает бык. Глина липнет к валку и рождается серия цилиндров. Тонкие пластины появляются из-за дефицита глины и ограниченного объёма печи в мастерской. Так ошибки становятся возможностями, а ограничения подталкивают к творчеству. Естественная склонность к эксперименту, порой даже скука, так же стимулирует стратегические сдвиги.

Организации, которые вытачивают свои стратегии, переживают похожее. Вспомните Национальный совет по кинематографии Канады (NFB) с его слишком затянувшимся фильмом. Или обратимся к опыту NFB с экспериментальным кино с особым использованием анимации и звука. В течение 20 лет совет выпускал скудный, но стабильный ручеёк таких работ. Фактически все эти фильмы, кроме одного, создавал один человек - Норман Макларен, самый известный режиссёр NFB. Он последовательно проводил личную стратегию эксперимента, возможно, для него она была намеренной (хотя кто знает, видел ли он сразу весь поток или планировал по одному фильму?). Для организации - нет. Спустя два десятилетия другие последовали его примеру, ручеёк расширился, и личная стратегия стала более широкой - организационной.

И наоборот: в 1952 году, когда телевидение пришло в Канаду, в NFB быстро сложилась консенсусная стратегия. Топ-менеджмент не горел желанием выпускать фильмы для новой медиа. Но пока шли споры, один режиссёр тихо сделал для ТВ целый сериал. Прецедент был создан, коллеги один за другим подключались и уже через считанные месяцы NFB, вместе со своим руководством, оказалась на несколько лет связана новой стратегией с беспрецедентной интенсивностью.

Эта консенсусная стратегия возникла спонтанно, как результат множества независимых решений режиссёров о том, какие фильмы они хотят снимать. Можно ли назвать эту стратегию намеренной? Для режиссёров, возможно, а для высшего руководства точно нет. А для организации в целом? Зависит от точки зрения, от того, как вы читаете ум организации.

Хотя NFB может показаться крайним случаем, она подсвечивает поведение, в той или иной степени присущее всем организациям. Скептикам стоит взглянуть на рассказ Ричарда Паскаля о том, как Honda споткнулась о свой колоссальный успех на рынке мотоциклов в США. Как бы блестяще ни смотрелась стратегия задним числом, менеджеры Honda допустили почти все мыслимые ошибки, пока рынок буквально не огрел их верной формулой. Менеджеры Honda на месте в Америке, которые лично ездили на своих мотоциклах (и тем самым невольно улавливали реакцию рынка), сделали лишь одно действительно правильно: они учились из первых рук.

Низовое (grass-roots) создание стратегии

Все эти стратегии в целом или частично отражают то, что мы называем низовым подходом к стратегическому управлению. Стратегии растут, как сорняки в саду. Они прорастают где угодно, где у людей есть способность учиться (потому что они на земле, в контакте с ситуацией) и ресурсы, чтобы эту способность поддержать. Такие стратегии становятся организационными, когда они становятся коллективными, то есть начинают направлять поведение всей организации.

Разумеется, этот взгляд утрирован. Но не более, чем традиционный, который можно назвать тепличным подходом. Истина между ними – некоторые из наиболее эффективных стратегий, которые мы выявили в исследовании, сочетали преднамеренность и контроль с гибкостью и организационным обучением.

Для начала рассмотрим то, что мы называем "зонтичной" стратегией (umbrella strategy). Высшее руководство задаёт широкие ориентиры (например: выпускать только высокомаржинальные продукты на переднем крае технологий; или отдавать приоритет продуктам, использующим технологии связывания, bonding), а конкретику (какими именно будут эти продукты) оставляет на уровень ниже. Эта стратегия одновременно намеренная (в части ориентиров) и возникающая (в части конкретики), более того, осознанно возникающая, поскольку процесс сознательно выстраивается так, чтобы стратегии могли формироваться по ходу. В начале 1960-х IBM использовала зонтичную стратегию применительно к будущей линейке System/360: топ-менеджмент утвердил набор широких критериев для семейства компьютеров, детализация которых позже шла по всей организации.

К осознанно возникающим относится и то, что мы называем "стратегией процесса" (process strategy). Здесь менеджмент контролирует именно процесс формирования стратегии проектирует структуру, подбирает людей, задаёт процедуры и т. п., оставляя содержательное наполнение другим.

И "зонтичные", и "процессные" стратегии особенно распространены в бизнесах, где требуются высокая экспертиза и креативность: 3M, Hewlett-Packard, Национальный совет по кинематографии. Такие организации эффективны только тогда, когда исполнителям позволено быть соавторами стратегии, потому что именно люди внизу находятся в контакте с реальной ситуацией и обладают нужной технической компетенцией. В некотором смысле это организации, населённые мастерами и каждый из них должен быть стратегом.

Краткие "скачки" стратегической переориентации

Традиционный взгляд, особенно в литературе по планированию, утверждает, что изменения должны быть непрерывными: организация должна адаптироваться всё время. Парадокс в том, что сама идея стратегии укоренена в стабильности, а не в изменении. Та же литература подчёркивает: стратегии нужны, чтобы задать направление, наметить курс действий и обеспечить кооперацию вокруг общих, заранее установленных ориентиров. В любом определении стратегия накладывает стабильность на организацию. Нет стабильности, нет стратегии (нет курса в будущее, нет паттерна из прошлого). Более того, сам факт наличия стратегии и особенно её явной фиксации (к чему традиционная литература настойчиво призывает менеджеров), порождает сопротивление стратегическим изменениям.

Именно поэтому традиционный взгляд не справляется с ключевым вопросом: как и когда продвигать изменения. Фундаментальная дилемма разработки стратегии - это примирить силы стабильности и изменения: с одной стороны, сфокусировать усилия и добиться операционной эффективности, с другой - адаптироваться и сохранять актуальность в меняющейся внешней среде.

Квантовые скачки

Наши исследования и работа коллег показывают: организации примиряют эти противоположные силы, поочерёдно уделяя внимание то одной, то другой. В любой компании обычно можно различить чёткие периоды стабильности и изменений: хотя отдельные стратегии могут постоянно слегка корректироваться, крупные сдвиги стратегической ориентации случаются редко.

В исследовании Steinberg Inc., крупной сети супермаркетов в Квебеке со штаб-квартирой в Монреале, мы обнаружили лишь две значимые переориентации за 60 лет, от основания до середины 1970-х: переход к самообслуживанию в 1933 году и внедрение торговых центров и публичного финансирования в 1953-м. У Volkswagenwerk мы увидели только одну, между концом 1940-х и 1970-ми, бурный уход от традиционного Beetle к "ауди-типу" конструкции, упомянутому ранее. В Air Canada мы не нашли ни одной за первые четыре десятилетия после первоначального позиционирования.

Наши коллеги из McGill (Дэнни Миллер и Питер Фризен) настолько часто фиксировали эту модель изменений в массивах компаний (особенно высокоэффективных), что построили вокруг неё теорию, названную квантовой теорией стратегических изменений. Её суть в том, что организации в разное время переходят между двумя принципиально разными режимами поведения.

Большую часть времени они придерживаются заданной стратегической ориентации. Изменения могут выглядеть непрерывными, но происходят в рамках этой ориентации (скажем, совершенствование принятой розничной формулы) и обычно сводятся к тому, чтобы делать прежнее возможно, лучше. Большинство организаций предпочитает такие периоды стабильности, потому что добивается успеха не сменой стратегии, а эксплуатацией уже имеющейся. Подобно мастерам, они стремятся к непрерывному улучшению, опираясь на свои уникальные компетенции в выбранном курсе.

Тем временем мир меняется, иногда медленно, иногда рывками. Постепенно или внезапно стратегическая ориентация организации выходит из такта с внешней средой. Тогда, по Миллеру и Фризену, должна произойти стратегическая революция. Длинный период эволюционных изменений внезапно прерывается кратким революционным потрясением, в ходе которого организация быстро меняет многие сложившиеся модели. По сути, она пытается совершить скачок к новой стабильности, чтобы вновь выстроить согласованную конфигурацию стратегий, структуры и культуры.

А что же со всеми теми возникающими стратегиями, которые растут сорняками по углам организации? Квантовая теория предполагает, что по-настоящему новаторские из них обычно сдерживаются где-то на периферии, пока не назреет необходимость стратегической революции. Тогда, вместо того чтобы заимствовать новые стратегии у конкурентов, организация может обратиться к собственным сложившимся паттернам и найти в них новую ориентацию. По мере распада старой, устоявшейся стратегии начинают прорастать семена новой.

Эта квантовая теория изменений особенно хорошо описывает крупные, устоявшиеся компании массового производства. Поскольку они в высокой степени зависят от стандартизированных процедур, их сопротивление стратегической переориентации обычно особенно велико. Поэтому мы наблюдаем долгие периоды стабильности, прерываемые короткими, но разрушительными периодами революционных изменений.

Пример Volkswagenwerk

Volkswagenwerk - показательный случай. Долгое время очарованная моделью Beetle и обладавшая жёстко интегрированным набором стратегий, компания игнорировала фундаментальные изменения на своих рынках в конце 1950-х и 1960-е годы. Бюрократический инерционный импульс её массового производства наложился на психологический импульс лидера, который изначально и институционализировал эти стратегии. Когда перемены всё-таки пришли, они оказались бурными: компания на ощупь прошла через пёструю смесь продуктов, прежде чем сосредоточиться на новом наборе моделей под руководством нового лидера. Стратегические переориентации - это действительно культурные революции.

Циклы изменений

В более творческих организациях наблюдается несколько иной, более сбалансированный паттерн смены и стабильности. Компаниям, создающим новаторские продукты, по-видимому, время от времени необходимо разлетаться в разные стороны, чтобы поддерживать креативность. Но затем им нужно собраться, чтобы навести порядок в возникшем хаосе.

Склонность Национального совета по кинематографии Канады к чередованию сфокусированности и расфокусировки - яркий пример таких уравновешенных периодов конвергенции и дивергенции. Сконцентрированное производство фильмов для нужд войны в 1940-е сменилось резкой дивергенцией после её окончания, когда организация искала новое raison d’être (смысл существования). Затем появление телевидения вновь вернуло очень жёсткий фокус в начале 1950-х, как уже отмечалось. Но в конце 1950-х он почти столь же быстро рассеялся, вызвав очередной творческий период поиска. Социальные изменения начала 1960-х привели к новой конвергенции вокруг экспериментального кино и социальных тем.

Мы используем термин "адхократия" (организация ad hoc, ситуативная) для организаций, подобных Национальному совету по кинематографии, которые выпускают единичные или индивидуально разработанные продукты (или дизайны) инновационным способом, на проектной основе. Наш ремесленник тоже своего рода адхократия, поскольку каждая её керамическая скульптура уникальна. И её паттерн стратегических изменений во многом напоминал паттерн NFB: очевидные циклы конвергенции и дивергенции, фокус на сувенирной мелкой пластике с 1967 по 1972 годы; затем период поиска до примерно 1976-го, завершившийся перефокусировкой на керамические скульптуры; этот фокус сохранялся примерно до 1981 года, после чего последовал этап поиска новых направлений. В более недавний период, по-видимому, формируется фокус на керамических панно.

Будь то через квантовые революции или циклы конвергенции и дивергенции, организациям, по всей видимости, необходимо разводить по времени базовые силы изменений и стабильности, примиряя их, уделяя каждой по очереди должное внимание. Многие стратегические провалы можно объяснить либо смешением этих двух начал, либо навязчивой фиксацией на одном из них в ущерб другому.

Проблема очевидна и в мире ремесленников. С одной стороны те, кто цепляется за совершенство одной темы и никогда её не меняет. Постепенно творчество уходит, и мир проходит мимо их работ, как это было с Volkswagenwerk, пока компанию не встряхнула стратегическая революция. С другой те, кто непрерывно меняется, порхая от идеи к идее и так и не оседая. Поскольку в их работах не возникает ни темы, ни стратегии, они не могут ни извлечь выгоду из какой-то уникальной компетенции, ни даже развить её. Из-за отсутствия чёткости возникает кризис идентичности: ни мастера, ни их аудитория толком не понимают, как это воспринимать. Миллер и Фризен находили такую модель и в традиционном бизнесе; они называют её импульсивная компания, идущая вслепую. Как часто мы видим подобное у компаний, бросающихся в череду поглощений?

Ремесло мысли и действия

Популярный взгляд рисует стратега как планировщика или визионера, человека на пьедестале, диктующего блестящие стратегии, которые остальные должны воплощать. Признавая важность мышления на опережение и, особенно, потребность в творческом видении в этом назидательном мире, я предлагаю добавить ещё один взгляд на стратега, как на распознающего паттерны, на обучающегося, если угодно, который управляет процессом, в ходе которого стратегии (и видения) могут не только задумываться намеренно, но и возникать. Я также хочу переосмыслить фигуру стратега, расширив её до коллективного субъекта, состоящего из множества участников, чьё взаимодействие выражает ум организации. Такой стратег не только создаёт, но и находит стратегии, нередко в узорах, которые непреднамеренно складываются в собственном поведении организации.

Что же значит "вытачивать" стратегию? Вернёмся к словам, ассоциирующимся с ремеслом: преданность делу, опыт, работа с материалом руками, личное участие, мастерство в деталях, чувство гармонии и целостности. Менеджеры, которые вытачивают стратегию, не проводят много времени в кабинетах, изучая отчёты MIS (информационные системы менеджмента) или отраслевые обзоры. Они включены в контекст, поддерживают живой контакт с отраслью, действуют вручную. Они чувствительны к опыту, понимая, что хотя индивидуальное видение важно, стратегию должны формировать и другие факторы.

Управление стабильностью

Управление стратегией - это прежде всего управление стабильностью, а не изменениями. По сути, большую часть времени высшему руководству вообще не следует формулировать стратегию, нужно добиваться максимальной эффективности в реализации уже выбранной стратегии. Подобно выдающимся мастерам, организации становятся выдающимися, когда овладевают деталями.

Следовательно, управлять стратегией, по крайней мере на первом этапе, значит не столько продвигать изменения, сколько знать, когда это делать. Сторонники стратегического планирования часто призывают менеджеров планировать исходя из постоянной нестабильности внешней среды (например, ежегодно перекатывать пятилетние планы). Но эта одержимость изменениями дисфункциональна.

Организации, которые непрерывно пересматривают свои стратегии, подобны людям, которые непрерывно переоценивают свою работу или брак: и в том, и в другом случае это ведёт либо к сумятице, либо к бездействию. Формальный процесс планирования повторяется так часто и так механически, что притупляет чувствительность организации к реальным изменениям, всё глубже прошивает её заданными узорами и тем самым побуждает ограничиваться лишь незначительными адаптациями.

Так называемое стратегическое планирование нужно признать тем, чем оно является: средством не для создания стратегии, а для её программирования, то есть формальной проработки уже созданной стратегии и её импликаций. По своей сути это аналитическая деятельность, основанная на декомпозиции, тогда как создание стратегии - это в первую очередь синтез. Поэтому попытки создавать стратегии через формальное планирование чаще всего приводят к экстраполяции существующих или к копированию стратегий конкурентов.

Это не означает, что у планировщиков нет роли в формировании стратегии. Помимо программирования стратегий, созданных другими способами, они могут в начале процесса вносить ad hoc-анализы, чтобы обеспечить учёт жёстких данных. Они способны стимулировать стратегическое мышление у других. И, конечно, люди с должностью "планировщик" тоже могут быть стратегами, если они креативны и находятся в контакте с тем, что действительно важно. Но это уже не про технологию формального планирования.

Обнаружение разрывов

Внешняя среда не меняется регулярно и упорядоченно. И редко претерпевает непрерывные драматические изменения, несмотря на разговоры о нашей эпохе разрывов и турбулентности среды. (Попробуйте рассказать о турбулентности людям, пережившим Великую депрессию, или выжившим в блокадном Ленинграде во время Второй мировой). Большую часть времени изменения невелики, временны и не требуют стратегической реакции. Время от времени происходят действительно значимые разрывы или, ещё реже, гештальт-сдвиги в среде, когда кажется, что важное меняется сразу всё. Но такие события, хотя и критичны, распознать несложно.

Настоящая сложность ремесленного создания стратегии, в умении заметить тонкие признаки разрыва, которые могут подорвать бизнес в будущем. И здесь нет ни методики, ни программы, только острый ум, находящийся в контакте с ситуацией. Такие разрывы неожиданные, нерегулярные, по сути, беспрецедентные. Справиться с ними могут лишь умы, настроенные на существующие узоры, но способные увидеть в них важные изломы. Увы, этот тип стратегического мышления склонен атрофироваться в длинные периоды стабильности, которые переживает большинство организаций (как это было у Volkswagenwerk в 1950–1960-е). Поэтому задача - большую часть времени эффективно управлять в рамках заданной стратегической ориентации, но уметь вычленять редкие, по-настоящему значимые разрывы.

Сеть Steinberg строил и более полувека возглавлял Сэм Стейнберг. Двадцать лет компания сосредотачивалась на совершенствовании формулы розничной торговли самообслуживания, введённой в 1933 году. Стратегическими задачами того времени были установка люминесцентного освещения и поиск способов упаковки мяса в целлофан.

Когда в 1952 году в Монреале появился первый торговый центр, Стейнберг практически мгновенно понял, что бизнес нужно переопределять. Он осознал необходимость контролировать эти торговые центры, а для контроля требовались публичное финансирование и другие крупные изменения. И он переориентировал бизнес. Способность совершать такой переключатель мышления - это суть стратегического менеджмента. Это в большей степени вопрос видения и личной вовлечённости, чем аналитических техник.

Знание своего бизнеса

Сэм Стейнберг был воплощением предпринимателя, человеком, досконально погружённым во все детали своего дела, проводившим субботние утра в объезде магазинов. Вот как он объяснял наше конкурентное преимущество:

"Никто не знал продуктовый бизнес так, как мы. Всё упирается в знание. Я знал товар, я знал издержки, я знал продажи, я знал клиентов. Я знал всё и передавал это знание, постоянно обучая своих людей. В этом и было наше преимущество. Конкуренты не могли нас догнать".

Обратите внимание на характер этого знания: это не абстрактные интеллектуальные выкладки, не аналитические отчёты и не обезличенные цифры (хотя они, конечно, полезны), а личное знание, интимное понимание, сродни тому, как ремесленник чувствует глину. Факты доступны всем, а такое знание - нет. Лучшее слово для него - это мудрость. Но мудрость понятие, потерянное в бюрократиях, которые мы построили для себя, в системах, призванных отдалить руководителей от операционных деталей. Покажите мне менеджеров, которые полагаются на формальное планирование для создания стратегии, и я покажу менеджеров, которым не хватает интимного знания своего бизнеса или творческой способности что-то с этим знанием сделать.

Ремесленники тренируют себя видеть, подмечать то, что ускользает от других. То же справедливо и для менеджеров по стратегии. Именно люди с периферийным зрением лучше всего улавливают и используют события по мере их разворачивания.

Управление паттернами

Где бы ни происходило управление стратегией, в кабинете на Манхэттене или в керамической мастерской в Монреале, ключевым навыком остаётся умение замечать возникающие паттерны и помогать им оформляться. Задача менеджера не только заранее задумывать конкретные стратегии, но и распознавать их появление в других частях организации и вмешиваться там, где это уместно.

Как сорняки, внезапно появляющиеся в саду, некоторые возникающие стратегии нужно немедленно выпалывать. Но нельзя слишком поспешно обрывать неожиданное: завтрашнее видение может вырасти из сегодняшнего отклонения (в конце концов, европейцы делают салаты из листьев одуванчика, самого печально известного сорняка Америки). Следовательно, за некоторыми узорами стоит понаблюдать, пока их последствия не проявятся яснее. Те, что окажутся полезными, можно сделать намеренными и включить в формальную стратегию, даже если для этого придётся сместить зонтик стратегических ориентиров, чтобы укрыть и их.

Управлять в таком контексте, значит создавать среду, в которой может прорастать широкий спектр стратегий. В более сложных организациях это означает строить гибкие структуры, нанимать творческих людей, задавать широкие зонтичные ориентиры и внимательно отслеживать возникающие узоры.

Примирение изменений и непрерывности

Наконец, менеджерам, рассматривающим радикальные повороты, следует помнить о квантовой теории изменений. Как напоминает Экклесиаст, "всему своё время": время сеять и время пожинать. Некоторые новые паттерны стоит сдерживать, пока организация не будет готова к стратегической революции или хотя бы к периоду дивергенции. Менеджеры, одержимые исключительно либо изменениями, либо стабильностью, в итоге неизбежно навредят своей организации. Будучи распознавателем узоров, менеджер должен чувствовать, когда извлекать максимум из сложившегося урожая стратегий, а когда поощрять новые сорта, способные вытеснить старые.

Хотя слово "стратегия" обычно связывают с будущим, её связь с прошлым не менее существенна. Как заметил Кьеркегор, жизнь проживается вперёд, но понимается - оглядываясь назад. Менеджерам предстоит жить стратегией в будущем, но понимать её - через прошлое.

Подобно гончарам у круга, организации должны осмыслить прошлое, если хотят управлять будущим. Лишь разобравшись в узорах собственного поведения, они узнают свои возможности и потенциал. Поэтому вытачивание стратегии, как и управление ремеслом, требует естественного синтеза будущего, настоящего и прошлого.

Список литературы

1. Richard T. Pascale, “Perspective on Strategy: The Real Story Behind Honda’s Success,” California Management Review, May–June 1984, p. 47.

2. James Brian Quinn, “IBM (A) case,” in James Brian Quinn, Henry Mintzberg, and Robert M. James (eds.), The Strategy Process: Concepts, Contexts, Cases, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1988.

3. Danny Miller and Peter H. Friesen, Organizations: A Quantum View, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1984.

4. Henry Mintzberg, “Organization Design: Fashion or Fit?,” Harvard Business Review, January–February 1981, p. 103; также см.: Henry Mintzberg, Structure in Fives: Designing Effective Organizations, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1983. Термин adhocracy введён Warren G. Bennis и Philip E. Slater в книге The Temporary Society, New York: Harper & Row, 1964.

5. Danny Miller and Peter H. Friesen, “Archetypes of Strategy Formulation,” Management Science, May 1978, p. 921.

Иллюстрация к статье взята тут - https://clearsightbooks.com/crafting-strategy-visionary-intuitive/crafting-strategy-2/

ИИ и промышленный B2B: как до 2030 года изменится покупатель, продавец и рынок в целом

2025-07-04T14:53:34.054Z

Попытка заглянуть за горизонт того, к чему нас ведет использование ИИ в бизнеса. Подготовлено ТГ-каналом о стратегии "Стрелка на карте". СТатья подготовлена на основе анализа открытых данных и размышлений автора, список приведет в конце статьи.

Технологии искусственного интеллекта часто порождают спор - это что-то новое и game-changer или просто эволюционное развитие ИТ-технологий? Мое мнение (применительно к бизнесу) - это смена логики, по которой бизнес принимает решения, взаимодействует, формирует спрос и конкурирует. Особенно отчётливо это видно в промышленном B2B-сегменте, где внедрение ИИ происходит не на уровне пользовательских фич, а в фундаменте бизнеса: в закупках, цепочках поставок, инженерной разработке, логистике, сервисе.

До 2030 года искусственный интеллект изменит не только инструменты бизнеса, но и поведение ключевых акторов:

покупатели станут ИИ-агентами;
продавцы — системами, доступными по API;
бренды — машиночитаемыми объектами доверия;
а бизнес-модели — структурами непрерывного потока данных и решений.

Это уже не фантастика. Уже сейчас (материал пишется 1 Июля 2025 года) — ИИ проникает в процессы среднего и крупного бизнеса, не требуя сверхкоманд разработки и внедрения или венчурных бюджетов. Но за этим кроется и вызов: не потерять управление, не поддаться иллюзии "волшебной автоматизации" и успеть перестроить собственную модель до того, как конкурент встроится в экосистему ИИ и обойдёт вас на скорости.

1. Трансформация покупателя: алгоритм вместо личности

1.1. Как компании начинают покупать иначе

Промышленный B2B-покупатель до недавнего времени выглядел как совокупность людей - закупочный комитет: инженер, снабженец, логист, согласователь, финдиректор (список можно изменить, в зависимости от специфики бизнеса). Решения принимались в режиме совещаний, анализа КП, политических игр, долгих тендеров. Это требовало личного доверия, бренда, объяснений, встреч и пр.

Но всё меняется. Уже сейчас в цепочках поставок начинают действовать ИИ-агенты — цифровые помощники, которые:

отслеживают остатки на складах;
предсказывают дефициты;
ранжируют предложения поставщиков;
запускают автоматические заказы по предустановленным условиям.

По прогнозу Gartner, к 2030 году до 50% транзакций в цепочках поставок будут инициироваться и закрываться ИИ-агентами без участия человека [1]. Как пример в подтверждение этого, могу привести пример Siemens, Schneider Electric, GE, Honeywell которые уже сейчас используют ИИ-модули для автономного планирования закупок, прогнозирования потребности и оценки поставщиков в реальном времени [2]. А, например, компания GE Aviation внедрила ИИ-модуль, который анализирует техсостояние авиационных компонентов и на его основе автоматически формирует заказы на MRO-запчасти. Результат:

время простоя самолётов сократилось на 30%;
общие затраты на закупки снизились на 12% [3].

Ключевой вывод для нас - заказ больше не проходит через снабженца. Он инициируется ИИ на основе данных. Решение принимает не человек, а модель.

1.2. Что это меняет

Если раньше продавец (человек) работал с человеком — со всеми его слабостями, симпатиями и историей отношений — то теперь ему нужно "убедить" алгоритм. А алгоритм оценивает по:

цене и условиям;
качеству и срокам;
прозрачности данных;
совместимости с внутренними системами (ERP, TMS, WMS);
предиктивной оценке рисков.

ИИ-покупатель — это не "менеджер с таблицей Excel", а функция минимизации затрат и риска, действующая по алгоритму. Конечно, есть люди, которые готовят правила и описывают алгоритмы для таких ИИ-покупателей. Но теперь мы получаем "увеличение" дистанции между продавцом и покупателем и критерии влияния меняются, а значит, ключевые сообщения, каналы коммуникаций и вся стратегия продаж и маркетинга - должны адаптироваться к таким сценариям.

1.3. В итоге, возникает новый тип конкуренции

Появляется новое стратегическое требование к продавцу: встраиваемость в логику ИИ-покупателя. Если ваша система не предоставляет API, не умеет отдавать структурированные данные, не имеет прозрачных SLA и документации — вы не просто не выигрываете тендер. Вы не попадаете в алгоритм выбора. Т.е. ваша бизнес-модель перестанет работать.

В этой модели исчезает классическая воронка продаж, и начинается конкуренция на уровне данных, их доступности, интеграции между системами (и людьми, но уже в новых ролях).

1.4. Рекомендации (?)

Стандартизировать коммерческие предложения — от PDF и email к структурам, читаемым машиной (JSON, API-каталоги, цифровые конфигурации).
Обогащать карточки товара данными: кроме технических характеристик, гарантии, кейсы, видеоинструкции — всё в машиночитаемом виде и с привязкой к продукту.
Настроить "алгоритмическую узнаваемость" бренда — репутация в рейтингах, цифровые аттестаты, отзывы и оценки, понятные ИИ-системам.
Сотрудничать с платформами, через которые ИИ-покупатели ищут и выбирают — от B2B-маркетплейсов до отраслевых конфигураторов.

2. Трансформация продавца: из носителя информации — в архитекторы решений

2.1. Продавать больше нечего. Осталось только помогать покупать

Роль продавца в B2B традиционно строилась на асимметрии информации: он знал больше, он объяснял, он убеждал. Но если покупатель теперь — это ИИ-модуль с прямым доступом к API, параметрам, ценам, срокам и рейтингам (если не хватило - то с доступом к огромным базам знаний), то информационная монополия исчезает.

ИИ-покупатель не нуждается в презентации и холодном звонке. Он не "выбирает", он рассчитывает. В этой логике традиционные продавцы, как класс, оказываются вне цепочки создания ценности. Вопрос, который должен задать себе бизнес:

Если я не объясняю продукт / решение и не убеждаю — какую функцию я выполняю в цепочке продаж?

2.2. Роль продавца превращается в роль "архитектора смысла"

ИИ умеет генерировать тексты, ранжировать списки, оптимизировать спецификации и прочие формальные процедуры. Но он не задаёт цель, не строит гипотезы, не понимает контекста клиента (пока, по крайней мере). Это остаётся задачей человека — но уже не продавца, как коммуникатора, а продавца как проектировщика решения, встроенного в систему клиента.

На основании вышесказанного, можно предположить появление новой роли - архитектор ценностного предложения, этот архитектор:

формирует гипотезу о проблеме клиента;
конфигурирует предложение под ИИ-логику покупателя;
обеспечивает встраиваемость в цифровую экосистему заказчика;
обучает ИИ-продавца, если таковой есть.

Это не "менеджер по продажам", а скорее product/solution architect в связке с AI/ML-командой.

Попробую проиллюстрировать на таком примере - буквально на днях, в июне 2025 года, HubSpot анонсировал интеграцию своей CRM с ChatGPT: теперь ИИ может анализировать базу клиентов, сегментировать её, находить перспективные сегменты, создавать тексты писем и даже запускать кампании напрямую через интерфейс GPT [6]. Чтобы оценить масштаб инициативы:

Более 75% из 250 000 клиентов HubSpot уже используют ChatGPT.
Решение ориентировано прежде всего на средний и малый бизнес, у которого нет ресурсов на аналитиков и сложные кампании.
ИИ делает то, что раньше делали продавцы: находит клиентов, анализирует, коммуницирует.

HubSpot имеет коннектор с ChatGPT

PS: интересно, когда AmoCRM, Creatio или "Мегаплан" заявят об аналогичном функционале в своих продуктах?

Таким образом, платформа превратит продавца в ИИ-сервис. Но критически важно то, как настроен этот сервис, кого (или, какую LLM) именно он считает "целевым клиентом", какие данные использует, как обучается. Это делает вопрос "кому и как продавать" — вопросом настройки ИИ, а не активности человека.

2.3. Что это меняет в бизнесе

Если продлить эти тренды в недалекое будущее, то можно предположить, что продавать "руками" становится неэффективно. Но продавать "без людей" — пока ещё рискованно. Поэтому, ближайшие несколько лет (2025–2028) можно считать переходным периодом, это будет временем коэволюции продавцов и ИИ:

рутинные действия — за ИИ;
гипотезы, смыслы, навигация в неопределённости — за людьми;
обучение ИИ-продавцов — совместная задача команд продаж и данных.

Особенно важно это в инженерном B2B, где каждый заказ — это кастомная спецификация, требующая инженерной сборки и проектирования. Здесь ИИ ускоряет, но не заменяет.

2.4. Возникает новая конкуренция, за встраиваемость

Если ИИ становится покупателем, то "покупает" он не только цену, но и оценивает совместимость, стандарты, прозрачность сделки (качество работы с продавцом). А значит, выиграет тот, кто:

умеет отдавать предложения в цифровом виде (структура, API);
имеет чёткие SLA и машиночитаемую документацию;
поддерживает интеграцию с учетными системами клиента (1C, Bitrix, другими CRM/ERP), нужны будут "интеграционные шины";
строит платформу взаимодействия, а не просто витрину (в формате сайта, каталогов, презентаций и сейл-представителей).

В качестве примера и иллюстрации: Salesforce Einstein GPT, запущенный в 2023 году, это не просто чат-бот, а комплекс ИИ-сервисов, встроенный в CRM. Он:

предсказывает, какие сделки "закроются" и когда;
предлагает лучшие шаги по каждому клиенту;
пишет письма, генерирует презентации и сценарии звонков.

Но эффективность Einstein GPT зависит от качества входных данных, настройки логики оценки, и того, насколько правильно команда определила параметры "успеха" сделки. То есть ИИ-инструмент помогает тем, у кого хорошо выстроен процесс, и проваливается у тех, кто просто "включил AI" без соответствующей архитектуры.

2.5. Итого, продавец - это команда ИИ-специалистов + ИИ-система

Будущее продаж видится не как человек с планом продаж, телефоном и каталогом (хотя конечно же, такой вариант сохранится, но уйдет в нишу). Думается, что это система (связка) из:

архитекторов решений;
продуктологов;
специалистов по интеграции;
и AI-инструментов,

и объединённых в единую систему создания ценности для алгоритмического покупателя.

3. Трансформация бизнес-моделей, брендов и людей

3.1. От продукта - к потоку

По своей практике использования ИИ в работе (в основном это анализ данных - по рынку, конкурентам, клиентам, бизнес-процессов и пр.), могу сказать, что ИИ - это не ускоритель процессов (хотя, конечно же ускоряет их тоже, если им правильно пользоваться), а больше замечаю, что он трансформирует саму логику создания стоимости. Это становится заметным с некоторой практикой - замечаешь, что начинаешь думать иначе и появляются идеи и новое понимание процессов. Например, когда ИИ-помощник покупателя ищет решение, он не интересуется упаковкой (а мы традиционно в нашем бизнесе уделяем ей огромное внимание), "историей компании" или миссией (а мы в это инвестируем много). Он ищет:

API, через который можно быстро получить данные или запустить заказ;
предсказуемые и выгодные ему SLA;
прозрачную стоимость и интеграцию с ЕГО системами и процессами.

А значит, сам товар или услуга становится вторичен. На первый план выходит упаковка другого типа - упаковка из данных, доступности, сервиса, предсказуемости. Это означает, что в B2B растёт давление на переход от "товарной логики" к модели XaaS (всё как сервис).

Пример в подтверждение гипотезы - Siemens и "Predictive Maintenance as a Service", Siemens больше не стремится продавать именно оборудование. Он предлагает диагностическую аналитику по подписке, где клиент платит не за станок, а за его "здоровье" (кто в теме, оплата происходит за доступный OEE). На базе данных с датчиков Siemens прогнозирует сбои и предлагает сервис до поломки [10].

Другой пример - Bosch Rexroth и его "Гидравлика как услуга", Bosch продаёт не насосы, а наработку моточасов с гарантией, где система сама сообщает, когда и какой сервис нужен [11].

Как видим, в этих кейсах бизнес-модель выстраивается не вокруг продукта (традиционный для B2B подход - продуктовый), а вокруг потока данных и действия ИИ-сервисов поверх этих данным.

3.2. Продавцы превращаются в платформы

Если принять то, что мы выше обсудили про покупателя - его трансформацию в ИИ-покупателя, то чтобы быть замеченным, продавец должен быть не "витриной с продуктом", а платформой с доступом к данным, конфигураторам, интеграциям, SLA и поддержке. Похоже, что это уже происходит:

SAP и Oracle запускают маркетплейсы поставщиков с AI-ранжированием;
Autodesk предлагает подписку на расчёты, а не лицензии;
Schneider Electric продаёт не контроллеры, а "энергоменеджмент" как сервис через EcoStruxure.

Продуктовое предложение как бы продвигается ближе к центрам формирования прибыли клиентов, занимает место "выше по потоку", поглощая или меняя функции по пути - маркетинг, каналы продаж и пр.

3.3. Что происходит с брендом

Раньше бренд в B2B был формой снижения риска: "мы знаем этого вендора, они не подведут". Это работало в логике, где решение принимал человек и где эмоциональные маркеры (узнаваемость, доверие, опыт, связи) имели вес.

В нашей логике рассуждения, ИИ не чувствует бренда (это не нужно, так как меняются критерии выбора). Он оперирует (не все параметры, но достаточные для понимания сути):

рейтингами;
количеством негативных инцидентов;
скоростью и полнотой ответа;
количеством успешных кейсов в open data;
юридической прозрачностью.

Бренд в ИИ-экономике - это структурированный (!) профиль доверия, вшитый в алгоритм выбора. То есть бренд становится машинно-распознаваемым сигналом надёжности, этичности и совместимости со сценариями работы клиента.

Так, Microsoft внедрила алгоритмическую фильтрацию поставщиков по признаку ESG (экологичность, социальные критерии, управление). Решения, не соответствующие порогам — просто не показываются заказчику [8]. Это не "злой модератор", это алгоритмическая дискриминация на основе профиля (бренда), читаемого ИИ.

3.4. Лояльность: кому лоялен ИИ?

ИИ не "лоялен", в традиционном смысле этого слова (эмоциональная или поведенческая приверженность). Он действует по сценарию. И если вы не встроены в него - он вас скорее всего игнорирует (не проходите фильтр отбора). Но если вы:

встроены в workflow клиента;
совместимы с его системами;
даёте предсказуемые условия и обратную связь,

то вы становитесь выбором по умолчанию. Это и будет, по видимому, новая лояльность: не эмоциональная, а функционально-алгоритмическая. Кто на протяжении нескольких итераций поддерживал нужный уровень требований, "вес" того поставщика растет и при прочих равных сценарий будет отдавать приоритет ему.

В B2B-маркетплейсе Amazon Business многие заказчики используют авто-перезаказ (reorder by logic). Если вы попали туда с правильной ценой, оценкой надёжности и параметрами продукта, то вы остаетесь в цикле. Если нет — вас
"отключает" не человек, а система.

3.5. Люди в цепочке - выбытие или трансформация?

Если ИИ забирает рутину (работа со счёт-фактурами, подбор продукта, подготовка презентации, работа с текстами / письмами, анализ кейсов, расчёты и подготовка к тендерам...), то что остается? Полагаю, остается то, что над этим:

постановка задачи (business framing);
построение и проверка кросс-функциональных гипотез;
конфигурация сложных решений;
фасилитация между системами и культурами;
управление доверием и изменениями в сценариях работы.

Если так, то роль человека смещается из операционного слоя в стратегический "мета-контур". Тогда, должен сформироваться новый набор ролей (названия ролей условные):

AI-фасилитатор — человек, обучающий и корректирующий ИИ в связке с бизнес-задачами;
Доверенный архитектор — не знакомый нам "аккаунт-менеджер", а специалист, которому доверяют собрать и интегрировать решение из разных модулей и ИИ-сервисов + сценариев работы;
Куратор данных — тот, кто знает, какие данные влияют на выбор ИИ, и как ими управлять (собирать, обрабатывать / размечать, предоставлять);
Методолог продаж / Маркетинга — выстраивает не скрипты, а логику работы ИИ-агентов.

Так McKinsey видит влияние ИИ на бизнес-функции

4. Риски и ограничения: не всякий ИИ ведёт к прорыву

4.1. Иллюзия автоматизации или почему ИИ-проекты в B2B часто проваливаются

ИИ-проекты в промышленном B2B, особенно в среднем и среднем+ бизнесе, редко проваливаются из-за плохих технологий. Чаще это происходит из-за неправильно понятых задач, хаоса в данных и отсутствия зрелости организации (!).

По данным BCG, до 70% AI-проектов в индустриальном B2B не достигают бизнес-эффекта в течение первых 18 месяцев после запуска [12] по причинам:

автоматизация "не той части" процесса;
неготовность пользователей (сопротивление, непонимание, страх нарушения "статус-кво");
хаос и фрагментация в источниках данных;
отсутствие бизнес-задачи или метрик;
"волшебное мышление" собственника, а-ля - "внедрите нам AI" (в надежде, что вот с ним-то все полетит и завертится).

Пример - достаточно российская крупная компания, работающая в сфере дистрибуции инженерного оборудования, запустила рекомендательную систему на основе поведения клиентов. Но:

данные о покупках хранились в 4 разных типах хранилищ (1C, Excel, Power BI, CRM);
отсутствовала нормальная структура по номенклатуре ("НСИ? - не, не слышали");
менеджеры игнорировали подсказки ИИ, потому что "не верили" ("это вам надо было - вы и пользуйтесь, а я не зря на этом рынке 15 лет уже работаю...");
в итоге система предлагала не то, что можно предложить рынку, что можно предложить - не было на складе (решение принято "лудитами" и нет новых вводных для ИИ или продукт снят с продаж, но в базах числится...).

Итог - через 9 месяцев проект заморозили; зафиксировали потери более 18 млн ₽ (разработка, интеграция, потери от ошибок), и сильный отскок назад по доверию к цифровизации.

4.2. ИИ требует зрелости, а не только денег

ИИ может автоматизировать процесс. Но если этот процесс не регламентирован, конфликтен, построен "по понятиям" / "по чуйке" - он не поддерживается и не масштабируется ИИ. Это важный парадокс:

чем более у вас "человеческий", неформализованный и неописанный бизнес — тем сложнее внедрить ИИ без разрушения текущей конфигурации бизнеса.

4.3. Скрытые риски - доверие, интерпретация, ответственность

ИИ может "советовать" сделки, подбирать клиентов, выстраивать рейтинг поставщиков. Но:

кто будет нести ответственность, если он ошибётся?
на основании чего был дан совет?
как выявить причину ошибки (она в модели, в данных, в людях.. или все сразу)?

ИИ часто — "чёрный ящик", особенно если используется внешняя модель (ChatGPT, Copilot и др.).

По оценке Deloitte, до 18% контента, сгенерированного ИИ-системами в CRM и ERP, содержит фактологические или логические ошибки [13]. Эти ошибки незаметны для пользователя, если нет процесса верификации.

4.4. Ещё один риск - это "пассивная автоматизация"

Иногда компании внедряют ИИ, но не меняют ни структуру ролей, ни KPI, ни модели принятия решений. В результате:

появляется инструмент, но нет мотивации его использовать;
ИИ "подсказывает", а люди продолжают делать по-своему;
ИИ обучается на плохих данных и становится бесполезным.

Такой сценарий особенно типичен для среднего бизнеса с "харизматичным" стилем управления и слабой дисциплиной процесса. Так же он часто проявляется при наличии в компании "силосов" (silos) - когда отделы (департаменты) работают почти независимо и "сами не лезут" в чужие дела, и к себе никого не пускают - эдакие вотчины, наличие которых прикрывают зонами ответственности.

5. Что же бизнесу делать именно сейчас

5.1. Пройти стратегический фильтр - зачем вам ИИ?

Прежде чем запускать ИИ-инструмент, компания должна задать 3 вопроса:

В чём напряжение или узкое место в моей бизнес-модели?
Может ли ИИ усилить решение этого узкого места, а не просто "автоматизировать"?
Какая у меня структура данных и процессов для этого?

Это не про "куда воткнуть AI", а про "что мешает масштабироваться" и как это точечно снять через ИИ-инструмент. На практике, компании чаще всего начинают работу с ИИ не с того, что "стратегически важно", а с того, что реально внедрить быстро. Это разумно, так снижается барьер входа, команда получает опыт, появляется вера в эффект.

Поэтому, приоритетность рекомендовал бы строить на основании сочетания: [простоты запуска] × [эффекта при умеренных усилиях]:

1. Инструменты, не требующие структурированных внутренних данных

генерация контента (письма, коммерческие предложения, инструкции, презентации);
улучшение коммуникаций (email-помощники, генераторы ответов, чат-агенты);
автоматизация текста: сводки, протоколы, объявления, шаблоны.

Даёт быстрый win: 3–4 дня на запуск, эффект - экономия времени и повышение качества.

2. Инструменты, опирающиеся на базовые данные и процессы

генерация резюме сделок, автоматическое заполнение карточек CRM;
сверка договоров, шаблонных форм, счётов и актов;
генерация типового техконтента (технические описания, ТЗ, инструкции).

Вы получите устойчивый эффект и хорошую подготовку к переходу в более глубокие сценарии.

3. ИИ-инструменты, работающие на поведенческих и транзакционных данных

приоритезация лидов (scoring);
сегментация клиентов на основе активности;
рекомендации по апселлу и ретаргету.

Эффект более существенный, результат возможен уже через 1–2 месяца, при наличии CRM и CDP.

4. Предиктивные модели и аналитика

прогнозирование спроса, сроков поставки, текучести персонала;
моделирование загрузки производства;
предиктивное ценообразование и закупки.

Эффект масштабный, но сложность внедрения повышается. Нужно на базе предыдущих достижений обосновать инвестиции для выполнения условий: нужны нормализованные данные, компетенции, согласованная бизнес цель высокого уровня (за пределами одного департамента).

5. Генеративный ИИ в стратегических и R&D-процессах

генерация идей по продуктам, упаковке, позиционированию;
формирование стратегий, сценариев, проверка бизнес-моделей.

Высокий потенциал, но результаты зависят от зрелости команды и способности интерпретировать. Составил для вас такую табличку:

Рекомендуемая этапность внедрения ИИ в компаниях

5.2. Как понять, что ваш бизнес готов

У вас есть описанные процессы и регламенты.
У вас есть база данных (пусть не идеальная, но доступная).
У вас есть проблема/возможность, где можно быстро замерить эффект.
У вас есть внутренняя роль (или подрядчик), который будет "обучать" ИИ и оценивать результат

Если хотя бы 3 из 4 — можно начинать :)

ИИ — это не решение, а среда, в которой выигрывает тот, кто умеет ставить вопросы, проектировать системы и управлять доверием. Он ускоряет, обостряет и усиливает то, что у вас есть. Но не заменяет смыслов.

Именно в B2B, где решения сложные, а ошибки дорогие, ИИ становится не автоматом, а партнёром. И успех зависит не от бюджета, а от зрелости и готовности к переменам: наличия и готовности собирать данные, процессов, команд и способности мыслить смело и системно.

На этом все. Если возможно, прошу оставить комментарий под статьей (любого характера, главное - конструктивный) - это поможет готовить для вас более интересный и полезный контент.

Список источников:

Стратегическая шахматная доска A.T. Kearney

2025-05-21T22:11:34.280Z

Расширенный взгляд на разработку и формулирование стратегии

Этот перевод подготовлен телеграм-каналом «Стрелка на карте» — площадкой для изучения стратегического мышления, бизнес-моделей и лучших практик управления.

Сегодня мы представляем русскоязычную адаптацию модели Strategy Chessboard, разработанной консалтинговой компанией A.T. Kearney (ныне Kearney) и впервые опубликованной в 2011 году.

Модель Strategy Chessboard от A.T. Kearney предлагает системный и многоуровневый подход к разработке корпоративной стратегии. Её ключевое преимущество — в способности объединить 17 стратегических школ и моделей в единую рабочую структуру, помогающую выбрать стратегические инициативы, наиболее подходящие текущей ситуации компании. Среди этих подходов — такие признанные концепции, как "Конкурентная стратегия" Майкла Портера, Blue Ocean Strategy Кима и Моборнья, Profit Patterns Сливоцки, реальные опционы Майерса и Люермана, эволюционные стратегии Бейнхокера, а также методы военной стратегии (Сунь-цзы, Клаузевиц) и сценарного планирования Shell. Модель учитывает два ключевых измерения: предсказуемость отрасли и ДНК компании (её желания, потребности и способности к изменениям), что позволяет точно определить, какие стратегические подходы будут наиболее эффективны. Вместо универсальных решений Strategy Chessboard предлагает осознанный выбор из широкого спектра наработанных стратегий — от укрепления позиции до переосмысления отрасли или создания новых рынков. Это делает модель особенно ценной для компаний, стремящихся выстраивать устойчивое конкурентное преимущество в условиях неопределённости и отраслевых трансформаций.

Мы надеемся, что этот перевод поможет российским управленцам и предпринимателям глубже понять и эффективно применять современные методы стратегического планирования.

Приступим...

В течение последних четырёх десятилетий мы стали свидетелями множества стратегических школ мысли и фреймворков. В 1980-х годах доминировала концепция Майкла Портера, в 1990-х годах на первый план вышли несколько авторов (особенно Прахалад и Хамел в своей книге Competing for the Future), а в начале 2000-х стоит отметить значительные вкладки Кима и Моборн в Blue Ocean Strategy и Динса, Крокера и Зайзела в Winning the Merger Endgame. В то же время Институт Санта-Фе внёс ценные идеи об экономике как «сложной адаптивной системе» и её стратегии.

Множество школ и фреймворков претендуют на звание самых универсальных и полезных для разработки стратегии. Вопрос в том, являются ли эти школы стратегии универсальными или же они могут дополнять друг друга?

Основываясь на нашем обширном опыте разработки стратегий, мы пришли к выводу, что второе. С учётом этого, Стратегическая Шахматная Доска A.T. Kearney была разработана для того, чтобы помочь руководителям компаний выбрать правильную точку старта для разработки и формулирования стратегии.

Данный документ включает в себя следующее:

Оспаривает два распространённых, но часто ошибочных предположения: что отрасли предсказуемы и что основной задачей компании является адаптация своей позиции.
Представляет Стратегическую Шахматную Доску и её использование для оценки предсказуемости отрасли, обсуждая готовность компаний адаптироваться или формировать отрасль.
Описывает, как использовать Стратегическую Шахматную Доску при разработке стратегии.

Предсказуемость против адаптации и формирования

Ранние школы мысли часто основывались на двух предположениях относительно разработки стратегии: во-первых, что отрасль предсказуема, и во-вторых, что основная стратегическая задача компании — это успешная адаптация к отрасли для достижения максимального конкурентного преимущества. Множество компаний и менеджеров по-прежнему строят свои стратегии, основываясь на этих двух предположениях.

Тем не менее, эти предположения оспариваются. Недавние работы Института Санта-Фе в области теории сложности утверждают, что предсказуемость отрасли, то есть способность прогнозировать её развитие в среднесрочной и долгосрочной перспективе, не гарантирована. Уверенность в прогнозах может меняться, будь то: в отношении размера рынка, регулирования, технологических разработок, бизнес-моделей, действий конкурентов или макроэкономики, и это может существенно повлиять на разработку стратегии.

Институт Санта-Фе утверждает, что экономисты начала 20-го века, подчеркивавшие детерминированные и основанные на равновесии системы, использовали неправильные научные аналогии. Вместо этого экономика больше похожа на сложную адаптивную систему — динамичную, нелинейную, редко находящуюся в равновесии, и населенную агентами, которые используют индуктивное (от частного) мышление для выведения обобщённых выводов и которые учатся и адаптируются с течением времени в соэволюционном (в тексте - co-evolutionary) процессе. Эти сложные адаптивные системы, по определению, непредсказуемы на локальном, детализированном уровне (granular level). Тем не менее, глобальные закономерности могут быть предсказуемы, и некоторые периоды времени могут быть более стабильными.

Учитывая огромный размер и сложность современной экономики, экономическая модель (даже сфокусированная на одной отрасли) никогда не сможет полностью объяснить все характеристики и динамику "реального мира" в любой момент времени, поскольку модель будет упрощением (прим "Стрелки" - все модели врут, но некоторые модели - полезны). Конкретно, выше указанные модели имеют разные взгляды на предсказуемость. Исходя из реального опыта, мы пришли к выводу, что некоторые отрасли в определённые промежутки времени могут быть вполне предсказуемыми, что согласуется с духом научных моделей 20-го века, в то время как другие отрасли в определённые моменты времени чрезвычайно трудно предсказать на детализированном уровне, как это описано в моделях сложных адаптивных систем. Отсюда, эффективная стратегическая модель должна включать в себя уровень предсказуемости отрасли как одну из главных переменных.

Два распространённых ошибочных предположения, которые мешают стратегам

Верхняя часть рисунка 1 выделяет некоторые крупные события, которые были, по сути, труднопредсказуемыми или даже невозможными для прогнозирования: темп роста технологий смартфонов, влияние "зелёных" технологий, драматическое воздействие обеспеченных долговых обязательств (CDO) и других новых финансовых инструментов на банковскую сферу. Эти события подчеркивают сложность предсказания будущего развития отрасли, особенно с учётом того, что глобализация, всё более быстрые технологические циклы и потребительские тренды только увеличивают волатильность.

Это не означает, что все отрасли всегда являются высоко неопределёнными — многие могут быть проанализированы для создания достаточно точных и детализированных прогнозов, подходящих для классического стратегического принятия решений. Изучая проекты, в которых A.T. Kearney принимала участие за последнее десятилетие, мы пришли к выводу, что стратегическая предсказуемость была достижима в большинстве случаев. Важно только на раннем этапе разработки стратегии определить, будет ли отрасль подвергаться эволюционным или революционным изменениям в ближайшие годы. Революционная или непредсказуемая среда явно требует другого стратегического подхода, чем эволюционная. В революционных условиях некоторые ведущие компании бросают вызов предположениям отрасли и формируют её под свои интересы, а не адаптируются к текущей конкурентной среде. Действия одной компании в формировании конкурентной среды могут повлиять на всех остальных игроков.

Редко самые крупные успехи в корпоративном росте зависят от реактивного принятия (и адаптации к) текущим отраслевым тенденциям — особенно в революционных условиях. Вместо этого ведущие компании бросают вызов отраслевым предположениям и формируют их в свою пользу — а возможно, и на пользу всей отрасли. Например, Netflix быстро вытеснил Blockbuster с доминирования в отрасли аренды фильмов, в то время как Apple первой собрала все элементы в бизнесе цифровой музыки 21-го века и заняла лидерские позиции на новой рыночной структуре. Amazon с революционным Kindle создал новый рынок электронных книг, оставив многих конкурентов в самых разных отраслях — от продавцов книг до производителей потребительской электроники — пытающихся догнать.

Консолидация, улучшение поведения со стороны клиентов и конкурентов, деконструкция цепочек ценности и перепроектирование бизнес-моделей — всё это способы формировать отрасль в свою долгосрочную пользу, и это возможно с определённой точностью в предсказуемой отрасли. Быть "формирователем" отрасли особенно важно в динамичных и неопределённых средах. Создавая принятие среди критически важных клиентов и заинтересованных сторон и развивая необходимую технологическую базу, инфраструктуру и ключевые компетенции, многие компании имеют больше возможностей для формирования отрасли, чем они осознают — что может создать огромное конкурентное преимущество. Привлекательная особенность сложных адаптивных систем и их чувствительности к "начальным условиям" заключается в том, что небольшие изменения на старте могут иметь большое влияние в конце. Это подчеркивает возможности, которые имеют стратегии формирования для будущего развития. Однако правильная оценка последствий действий представляет собой целую задачу. Стратегии формирования часто воспринимаются как рискованные, что означает, что новые участники рынка (с ограниченными рисками) часто более готовы их реализовывать, чем устоявшиеся компании (где риски инноваций выше).

Когда начинается разработка стратегии, две главные задачи — это честная, критическая оценка предсказуемости отрасли и выработка решения о том, будет ли компания адаптировать свою позицию в отрасли или формировать отрасль.

Два измерения, четыре подхода

Разработка стратегий адаптации для предсказуемых отраслей — традиционная зона комфорта в стратегическом управлении. Но, как уже упоминалось, предсказуемость существенно варьируется с течением времени и среди отраслей. В то же время не каждая компания обладает необходимым "ДНК" - желанием, необходимостью и способностью формировать развитие своей отрасли.

Сочетание предсказуемости и "ДНК" компании для адаптации или формирования приводит к картированию четырёх различных стратегических подходов (см. рисунок 2).

Два измерения, четыре зонтичные стратегии и стратегические подходы

Два измерения, четыре подхода

Разработка стратегий адаптации для предсказуемых отраслей — это традиционная зона комфорта в стратегическом управлении. Но, как уже упоминалось, предсказуемость существенно различается во времени и среди отраслей. В то же время не каждая компания обладает необходимым "ДНК" — желанием, потребностью и способностью формировать общее развитие своей отрасли.

Сочетание предсказуемости отрасли и "ДНК" компании для адаптации или формирования приводит к картированию четырёх различных стратегических подходов (см. рисунок 2).

1. Переопределение отрасли. С помощью анализа и моделирования компании в предсказуемых условиях могут формировать свою отрасль в свою пользу. В этом подходе компания становится архитектором отрасли, который пересматривает структуру, границы, поведение и результаты отрасли в благоприятном направлении, а затем захватывает лидирующую роль в её будущем. Четыре основные области, в которых можно переопределить отрасль:

Стремление к глобальной консолидации отрасли. Стремитесь к консолидации отрасли через слияния и поглощения (M&A) — сначала на региональном уровне, а затем на глобальном. Действия одной компании обычно побуждают её основных конкурентов следовать за ней, ускоряя темпы консолидации.

Через обширные исследования Динс, Крокер и Зайзель показали естественные закономерности консолидации в отраслях и то, как амбициозная программа M&A может изменить структуру отрасли в пользу компании. Например, стратегия приобретений ArcelorMittal показывает, как одна компания может стать мощным архитектором отрасли.

Конвергенция (объединение) или деление отрасли. Стремитесь к привлекательным возможностям для конвергенции отраслей. Действия одной компании, скорее всего, побудят других игроков действовать — как внутри отрасли, так и в соседних отраслях. В качестве альтернативы, эффективные стратегии "деления" могут улучшить конкурентные позиции — например, разделение информационных технологий (IT) на подотрасли аппаратного обеспечения, программного обеспечения и сервисов, или использование Bloomberg стратегий конвергенции и деконструкции для изменения индустрии деловых новостей.
Изменение поведения отрасли. Измените способы ведения бизнеса в отрасли в направлении, выгодном для вашей компании. Хорошо продуманные стратегии теории игр окажут широкое воздействие на все элементы — участников (parts), добавленную стоимость, правила, тактики и масштабы — и сформируют их поведение так, чтобы оно было более выгодным для всех членов.
Перестроение цепочек создания ценности отрасли. Пересмотрите, что является основным, а что второстепенным в отрасли. Как предложили Аурик и Уиллен в своей книге Rebuilding the Corporate Genome, перестроение цепочек создания ценности также влияет на то, как работает отрасль. Это откроет возможности для появления новых сторонних игроков на рынке, новые способы сотрудничества с конкурентами и клиентами, а также новые действия со стороны конкурентов.

Почему именно эти варианты, а не другие? Если ваша цель — бросить вызов отрасли и формировать её, то эти четыре направления — наиболее распространенные. Агрессивная M&A стратегия отрасли создает консолидацию на рынке, обычно с более высокими уровнями доходности, а также стимулирует глобализацию отрасли. Отрасли могут конвергировать как по поставкам, так и по спросу, а также с точки зрения продуктов и технологий. Формирование этих конвергенционных трендов в свою пользу — важная задача, часто решаемая через альянсы и совместные предприятия для снижения рисков. Изменение поведения отрасли — внедрение более выгодных для всех сторон ситуаций — окажет значительное влияние на прибыльность отрасли. Перестроение цепочек ценности отрасли инновационным образом может создать совершенно новую отраслевую картину с новыми возможностями.

2. Позиционировать и завоевывать. Стратегический анализ помогает определить, какую позицию на рынке компания должна занять и как обойти конкурентов, чтобы расти быстрее, чем сам рынок. Это классический подход к разработке стратегии. В рамках этого квадранта компании обычно имеют следующие стратегические варианты, когда адаптируются к предсказуемой отрасли:

Позиционирование для получения конкурентного преимущества. Определите и захватите лидерскую позицию в отрасли или привлекательную нишу. Основной вклад в этот подход внес Майкл Портер, чья книга Competitive Strategy сосредоточена на позиционировании для достижения конкурентного преимущества.
Применение боевых стратегий. Увеличьте свою долю на рынке с помощью тактик, вдохновленных военной стратегией. Военная стратегия часто используется для того, чтобы справиться с конкурентным вызовом; например, стратегия Сунь Цзы оказала большое влияние на корпоративных стратегов.
Рост в основном бизнесе, смежных областях и выход в новые области. Перейдите в смежные бизнесы или применяйте стратегии выхода на новые рынки (что часто ведет обратно к первым двум вариантам). Рост основного бизнеса является естественным шагом для любой компании, как и расширение в смежных областях, где есть высокая вероятность успеха.
Идентификация и адаптация к паттернам прибыли. Приспосабливайтесь, чтобы захватить новые возможности для получения прибыли в новых областях. Предсказание изменений в паттернах прибыли отрасли также поможет компании эффективно адаптироваться к новым возможностям. Адриан Сливоцки написал несколько книг о возможностях получения прибыли и описал, как найти и захватить "карманы прибыльности" в конкурентной среде.

Почему именно эти четыре варианта используются чаще всего? Потому что они помогают компаниям выбрать лучшие стратегические шаги для адаптации к предсказуемой отрасли без значительного изменения самой отрасли. Компании в этом квадранте стремятся к привлекательным, легко защищаемым стратегическим позициям и хорошо продуманным боевым стратегиям, которые помогают значительно увеличивать долю на рынке.

3. Переизобретение (переосмысление) отрасли. Если предсказуемость низкая, полезной целью для многих компаний является переосмысление отрасли для получения преимущества, снижения или перераспределения рисков или создания новых возможностей и ресурсов. Неопределённость затрудняет прогнозирование, но в то же время открывает значительные возможности для дальновидных лидеров, которые смогут направить других в выгодном направлении. Компании в этом квадранте часто обладают мощным воображением; они способны разработать привлекательное видение будущего и стратегию формирования, которая увеличивает вероятность того, что отрасль пойдет в этом направлении. Четыре стратегии в этом квадранте включают в себя:

Создание и реализация предпочтительного будущего. Запуск крупных инициатив, дополненных проектами для повышения непредсказуемости отрасли. Сценарии часто используются в качестве основы для создания привлекательного будущего для отрасли. Реализация затем фокусируется на том, как повысить вероятность того, что отрасль будет развиваться в этом направлении. В своей книге Competing for the Future Прахалад и Хамел предлагают и обосновывают новые ценностные предложения, новые технологии и новые возможности; мы считаем, что их подход соответствует тому, как мы работаем с клиентами, помогая им найти предпочтительное будущее, мобилизовать ресурсы и достигать цели первыми.
Создание возможностей в голубом океане. Разрабатывайте инновационные и привлекательные ценностные предложения для клиентов, которые открывают новые рыночные пространства. Blue Ocean Strategy, написанная Кимом и Моборн, описывает подходы к разработке новых и более инновационных ценностных предложений.
Мышление в больших масштабах и вширь. Используйте креативность и масштабное мышление для разработки нестандартных стратегий, которые могут трансформировать отрасль. В своей книге Big Think Strategy Бернд Шмитт вводит новые способы создания таких трансформационных стратегий.
Преодоление пропасти с инновационными продуктами. Применяйте умное построение экосистем и вертикальную сегментацию рынка, инициируя динамику возврата, чтобы захватить новые рыночные возможности. В своих книгах Crossing the Chasm, Inside the Tornado и Dealing with Darwin Джеффри Мур описывает стратегии, как добиться того, чтобы массовый рынок принял инновационные продукты, используемые ведущими пользователями.

Почему эти стратегии, а не другие? Если вы решите формировать свою отрасль в условиях высокой неопределённости, то различные стратегии адаптации больше не будут применимы, особенно если вы сомневаетесь в более агрессивных стратегиях из раздела "Переопределение отрасли". Здесь визионеры и креативные лидеры смогут захватить преимущество.

4. Поддержание прогнозирования и гибкости. Для компаний, которые не готовы или не могут переопределить отрасль, ключевым моментом будет институционализация (структурирование) стратегического процесса, который ускоряет обучение по всей компании, одновременно следуя портфелю стратегических инициатив, предлагающих гибкость с ограниченными инвестициями. Компания может стимулировать стратегические эксперименты, чтобы подготовиться к различным вариантам будущего. Четыре основные стратегии в этой области:

Подготовка к нескольким сценариям. Разработайте альтернативные сценарии о будущем, чтобы лучше понять потенциальные потребности в развитии и подготовить широкий набор стратегических опций. Наши клиенты часто просят разработку сценариев — метод, хорошо известный благодаря пионерской работе компании Royal Dutch Shell — как эффективное средство подготовки к неопределённым или рисковым будущим в отрасли (имеется в виду подход "Сценарное планирование").
Применение стратегий на основе реальных опционов. Оцените стратегии как реальные опционы для бизнес-моделей, мощностей и рынков, чтобы добавить финансовую перспективу в решение неопределённости. Такие методы часто применяются в долгосрочных ситуациях с крупными инвестициями (например, для коммунальных предприятий или крупных производственных мощностей).
Использование динамических стратегий. Пересмотрите предположения и основы вашей текущей стратегии. Несколько школ стратегической мысли о "динамичной стратегии" подчеркивают важность частого и гибкого стратегического планирования, как это описано в книге Fast Strategy авторов Доца и Косонена.
Реализация эволюционного стратегического процесса. Используйте эволюционный подход, который акцентирует внимание на быстром обучении и адаптации, основанном на широком круге экспериментов. Важный вклад в эволюционную стратегию внес Эрик Бейнхокер в своей книге The Origin of Wealth.

Почему эти стратегии, а не другие? Эти стратегии наилучшим образом подходят для работы в условиях непредсказуемости — когда подходы позиционирования и завоевания оказываются слишком рискованными. Когда крупные инвестиции в основной и смежный бизнес не могут выдержать неопределённости, компании могут получить пользу от гибких стратегий, направленных на снижение рисков. Часто разумно сосредоточиться на обучении и подготовке к различным возможным вариантам, обеспечив при этом возможность компании быстро адаптироваться — и с минимальными затратами — когда будущее станет более ясным. Способность проводить правильные эксперименты и быстро осознавать, что работает, а что нет, имеет решающее значение для успеха.

Стратегическая Шахматная Доска

Стратегические опции, представленные в этом документе, вместе с портфельной стратегией, которая применима в большинстве ситуаций, составляют Стратегическую Шахматную Доску A.T. Kearney (см. рисунок 3).

Стратегическая шахматная доска A.T.Kearny

При создании Стратегической Шахматной Доски мы выбрали, на наш взгляд, наиболее полезные и дополняющие друг друга школы мысли в области стратегии, исходя из нашего опыта работы с клиентами. Мы исключили более общие школы лидерства, такие как In Search of Excellence, Built to Last, From Good to Great и Learning Organization, поскольку эти работы больше посвящены определению лучших практик управления. При принятии решения о том, какие школы стратегии применять в процессе разработки стратегии, нет абсолютно чёрно-белых решений. Однако обычно возникает явный выбор, который зависит от "ДНК" компании и предсказуемости её отрасли. Не забывайте, что школы мысли не являются полностью взаимоисключающими; выбранные опции должны предоставлять дополнительную и ценную стратегическую перспективу.

Зрелость и научная глубина различаются среди школ, при этом школа Майкла Портера (Competitive Strategy) вероятно является самой всесторонней и известной. Снова стоит подчеркнуть, что школы были выбраны на основе того, насколько хорошо компания может создать дополнительный портфель школ для своего стратегического развития и формулирования. Мы считаем, что большинство стратегических школ знакомы нашим читателям, но в приложении на приведено краткое резюме 17 обсуждаемых в этом документе школ.

Создатели отдельных школ мысли и стратегических теорий могут утверждать, что их идеи имеют более широкое применение и не должны рассматриваться как просто квадрат на Стратегической Шахматной Доске. Хотя такие утверждения имеют определённое основание, шахматная доска подытоживает, как эти различные школы мысли доказали свою полезность на широком спектре стратегических проектов, как они дополняют друг друга и в каких случаях они могут быть наиболее полезными для компании в зависимости от её конкретной ситуации. Шахматная доска предоставляет многомерную перспективу для разработки стратегии и затрагивает важный, но редко обсуждаемый элемент: выбор стратегических фреймворков для выполнения конкретной задачи.

Разработка стратегии начинается с определения, где на двух осях шахматной доски расположена компания. Предсказуемость отрасли определяется на основе первичной оценки драйверов отрасли, таких как возможные изменения спроса, новые технологии и предложения, стратегии для существующих и потенциальных новых конкурентов, поведение поставщиков, будущие экологические и регуляторные воздействия и действия самой компании. ДНК компании определяется на основе оценки желаний, потребностей (как положительных, так и отрицательных) и способности компании формировать свою отрасль. Этот первичный анализ позволяет выбрать наиболее подходящий квадрант. Выбор конкретной стратегии внутри квадранта сводится к пониманию уникальной стратегической ситуации компании. В этом случае выбор школы стратегии аналогичен выбору правильных инструментов для выполнения задачи.

Рисунок 4 иллюстрирует несколько примеров стратегий различных компаний и того, как они могут быть размещены на Стратегической Шахматной Доске (см.вставку Примеры).

Стоит иметь в виду некоторые типичные паттерны эволюции отраслей, которые могут помочь вам определить, в каком квадранте вам стоит играть. Например, в стабильных отраслях с низкой консолидацией — таких, где концентрация для тройки ведущих компаний - CR3 может быть менее 20 процентов — компании часто запускают агрессивные стратегии слияний и поглощений (M&A), чтобы консолидировать отрасль и укрепить свои позиции (CR3=Доля рынка 1-й компании+Доля рынка 2-й компании+Доля рынка 3-й компании. Чем выше значение CR3, тем больше доля рынка сосредоточена в руках нескольких крупных игроков, что может свидетельствовать о более высоком уровне консолидации и меньшей конкуренции).

ПРИМЕРЫ

Каждый квадрант Стратегической Шахматной Доски отражает различный стратегический подход, но реальные примеры подтверждают: при правильных условиях каждая из стратегий может обеспечить выдающийся рост.

Позиционируйся и побеждай

Примерно половина всех компаний реализуют стратегии в этом квадранте, делая ставку на поиск привлекательной позиции в отрасли и построение устойчивого конкурентного преимущества. Яркий пример — Porsche. Компания добилась глобального доминирования в своём потребительском и продуктовом сегменте, доведя конкурентное преимущество до уровня, практически недостижимого для большинства соперников. С 1993 по 2010 год выручка Porsche росла со среднегодовым темпом (CAGR) 13%.

Переопределение отрасли

Этот квадрант включает стратегии радикального изменения правил игры — либо через трансформацию существующей бизнес-модели, либо путём активных M&A внутри и за пределами отрасли.

Компания ISS изменила рынок управления объектами (facility management), внедрив модель интегрированного управления объектами и поддержав её агрессивной M&A-стратегией. С 1997 по 2009 год выручка ISS росла на 16% в год.

ArcelorMittal использовала масштабные слияния и поглощения для трансформации сталелитейной отрасли и завоевания лидерства.

IKEA изменила индустрию мебели с помощью инновации плоской упаковки и вертикальной интеграции от производства до розничной продажи, заново определив отраслевую структуру и цепочку ценности.

Переосмысление отрасли

Объединяющая идея этого квадранта — воображение и смелость: создать нечто принципиально новое и реализовать это. В 1960-х Джон Кеннеди сформулировал амбицию отправить человека на Луну, фактически перезапустив космическую отрасль США. Спустя 20 лет Билл Гейтс провозгласил видение «компьютер на каждом столе».

Сегодняшний флагман квадранта — Apple: iPod, iTunes, iPhone и iPad радикально переосмыслили индустрии распространения музыки, мобильных телефонов, персональных компьютеров и цифрового контента. С 2007 по 2010 год чистая прибыль компании утроилась.

Grameen Bank (Бангладеш), основанный в 1976 году, заново изобрёл банковскую систему для развивающихся рынков: микрокредитование без залога, акцент на женщин, модель, распространённая уже более чем в 60 странах.

Сохранение стратегической гибкости

Лидеры этого квадранта стремятся подготовиться к множеству возможных будущих сценариев. Пример — Microsoft конца 1980-х годов: компания параллельно развивала как минимум шесть инициатив в области операционных систем, чтобы сохранить стратегическую манёвренность.

Royal Dutch Shell давно известна как пионер применения сценарного анализа и теории реальных опционов, особенно в условиях высокой неопределённости и капиталоёмких проектов в разведке и добыче. В течение последних 15 лет её выручка росла в среднем на 10% в год.

Google применяет эффективный подход динамического развития: одновременно запускает множество, порой конкурирующих, направлений бизнес-развития, чтобы протестировать гипотезы и масштабировать наиболее успешные инициативы.

Если вы подозреваете, что это так, вам будет разумно исследовать возможности формирования вашей отрасли. В отраслях с вялой динамикой конкуренты наверняка разрабатывают способы переосмыслить отрасль, и, чтобы не отстать, вы должны быть готовы вести её развитие. Если вам удалось пережить одну волну консолидации, вполне вероятно, что ваши конкуренты ищут новые способы переосмысления отрасли. В таком случае вы можете снизить риски, выявив возможности для переосмысления своей отрасли и сформировав их в свою пользу. Если будущее вашей отрасли неопределённо, вероятно, несколько крупных игроков будут вести отрасль в новом — и для них предпочтительном — направлении. Вопрос для вас: устраивает ли вас следовать и адаптироваться к их направлению, или вы хотите быть среди тех, кто ведёт свою отрасль вперёд?

После того как определены начальная точка и основная стратегия, это не означает, что все другие школы стратегии можно игнорировать. Применение нескольких различных школ часто помогает генерировать дополнительные стратегические идеи и варианты. Примером может служить подход, при котором компании разрабатывают альтернативные сценарии. Большинство стратегий по формированию отрасли могут быть использованы для создания сценариев.

Перерисовывая Шахматную Доску

Внимательные читатели заметят слабую связь между двумя осями шахматной доски. Чтобы учесть эту взаимосвязь, мы переработали Стратегическую Шахматную Доску, чтобы она стала игровым полем, как это показано на рис. 5.

Перерисованное «стратегическое игровое поле» для гипотетических пяти лучших игроков

Например, масштабные стратегии формирования отрасли, реализуемые одной компанией, могут повлиять на предсказуемость отрасли, если компания достаточно влиятельна. Чтобы отразить эту взаимосвязь, мы можем перерисовать шахматную доску так, чтобы вертикальная середина между высокой и низкой предсказуемостью при выборе квадрантов сдвигалась влево, когда есть желание сформировать отрасль. Более того, чтобы проиллюстрировать типичное распределение отраслей с высокой и низкой предсказуемостью, мы можем немного сместить нижнюю половину вертикальной линии вправо. Кроме того, мы обнаружили, что в условиях высокой неопределённости возможность сформировать отрасль обычно бывает слишком хорошей, чтобы ею пренебречь, и компании должны делать всё возможное, чтобы повлиять на развитие отрасли в наиболее выгодном для них направлении.

Итак, горизонтальная линия между адаптацией и формированием должна быть смещена — чтобы усилить акцент на формирование.

Если ваша компания расположена в нижней части вертикальной оси (то есть в условиях низкой предсказуемости), будет наблюдаться склонность к высокой степени адаптивности, и более релевантными окажутся школы, фокусирующиеся на стратегической гибкости и упреждающем мышлении. Однако даже в условиях низкой предсказуемости на поздней стадии адаптивного пути возникает необходимость обозначить чёткое направление и целевую позицию — что означает: даже в непредсказуемых отраслях может возникнуть предпочтение к стратегии "позиционируйся и побеждай". С другой стороны, в верхней части области формирования готовность к проактивному воздействию на отрасль может быть настолько высокой, что компания будет готова переосмыслить саму отрасль, даже если она сравнительно стабильна. Альтернативный вариант — компания может инициировать капиталоёмкие стратегии переопределения отрасли, такие как слияния и поглощения, несмотря на высокую степень неопределённости в отрасли.

Тем не менее, хотя это "новое игровое поле" может обеспечить более тонко настроенную перспективу для выбора стратегии в зависимости от ситуации, мы по-прежнему рекомендуем использовать стандартную Стратегическую Шахматную Доску в качестве отправной точки для стратегических обсуждений.

Избегая стратегических ошибок

Стратегическая Шахматная Доска помогает справиться с тремя типичными ошибками:

1. Проблема стратегического "объектива". Разработка стратегии часто непреднамеренно определяется тем "объективом", через который компания анализирует проблему. Конкретный стратегический фреймворк склоняет команду к определённым типам решений. Например, модель Портера может настраивать на выбор между "низкими издержками" и "премиальным позиционированием", и это может затруднить рассмотрение визионерских стратегий, предполагающих одновременно выдающееся предложение и снижение стоимости. В целом, многие школы, фокусирующиеся на адаптации, "закрывают дверь" перед возможностями формирования отрасли, которые могут оказаться более привлекательными.

Выбор зонтичной стратегии и стартового аналитического "объектива" (или школы стратегии и соответствующего фреймворка) — критически важный первый шаг в процессе разработки стратегии. Применение дополнительных и взаимодополняющих "объективов" обогащает понимание отрасли и расширяет набор стратегических опций, помогая сопоставить и проверить результаты анализа.

2. Проблема искажения порядка действий. Проведение детального отраслевого анализа до генерации возможных стратегий может недооценивать активную роль компании в формировании отрасли. Одновременное осмысление отраслевой динамики и разработка стратегических опций обладает рядом преимуществ: стратегические инициативы компании часто могут оказать существенное влияние на будущее развитие отрасли — вызывая ответные действия со стороны конкурентов и заинтересованных сторон. Кроме того, это позволяет использовать подходящие фреймворки, правильно расставить акценты и сосредоточиться на действительно важных аспектах отрасли.

3. Проблема различия подходов на разных уровнях. Нет смысла использовать принципиально разные подходы для разработки корпоративной стратегии, стратегии бизнес-юнита и продуктовой стратегии. Основные вопросы и концепции одинаковы, но применяются к разным уровням детализации: корпоративная стратегия охватывает портфель бизнес-юнитов (бизнес-единиц); стратегия бизнес-единицы — портфель продуктовых направлений; стратегия продуктового направления — портфель конкретных продуктов.

Побеждая на Стратегической Шахматной Доске

Эффективный стратегический процесс должен быть чётким и легко объяснимым. Подход, основанный на "шахматной доске", помогает избежать типичных стратегических ошибок. Он включает три основных этапа (см. рисунок 6):

Разработка стратегии на основе шахматной доски

1. Определите ДНК компании, отраслевой контекст, зонтичную стратегию и стартовый «объектив» (в разрезе соответствующей бизнес-единицы).
Этот первый шаг помогает выбрать стартовую призму анализа для последующего углублённого изучения отрасли и самой компании, на основе которого разрабатываются стратегические опции. Подход начинается с оценки ДНК вашей компании и вероятной предсказуемости отрасли. Чтобы корректно определить эти параметры, может потребоваться декомпозиция бизнеса на отдельные единицы, каждая из которых будет анализироваться через свою «призму». На рисунке 7 приведён пример коммунальной компании, чьи различные подразделения попадают в разные квадранты шахматной доски.

Для этого анализа используются хорошо известные инструменты, но предварительный анализ ДНК и структурированное определение предсказуемости отрасли имеют ключевое значение для успеха. Мы, как правило, применяем собственные фреймворки (см. рисунок 8). Кроме того, понимание стратегических подходов ключевых конкурентов помогает определить, какие зонтичные стратегии и аналитические объективы целесообразно использовать для дальнейшего анализа.

Использование шкалы для понимания ДНК компании и предсказуемости её отрасли

2. Разработка углублённого отраслевого взгляда и потенциальных стратегических опций параллельно
Результаты первичного анализа, проведённого на первом этапе, позволяют определить, какую зонтичную стратегию и школу стратегии следует изучить более глубоко на втором этапе. Школа стратегии на этом этапе используется как источник «первичного вдохновения», но затем адаптируется под уникальные вызовы и цели конкретной компании. Эта фаза даёт насыщенную базу для анализа компании, отрасли и стратегических вариантов.

Нет большого смысла проводить подробный отраслевой анализ в отрыве от рассмотрения возможных стратегий. Поэтому мы, как правило, используем более параллельный процесс, чтобы сосредоточиться на действительно важных аспектах с должной детализацией. Разработка амбициозной стратегии слияний и поглощений (M&A) без учёта вероятной реакции других игроков не даст практического эффекта, и именно альтернативный, интегрированный подход позволяет этого избежать. В большинстве случаев применение дополнительных аналитических «линз» помогает лучше понять как саму отрасль, так и потенциальные стратегические опции.

3. Оценка стратегических опций с учётом ДНК компании, финализация стратегии и определение механизмов управления
Заключительный этап всегда включает в себя валидацию, на которой стратегические опции сопоставляются с ДНК компании. Ни одна компания не должна реализовывать стратегию, если у руководства и ключевых акционеров нет желания, потребности или способности двигаться в выбранном направлении. Поэтому мы придаём особое значение обеспечению совместимости предложенной стратегии с ДНК компании — наряду с классической финансовой оценкой и анализом рисков. Даже в предсказуемых отраслях полноценный план управления и контроля помогает отслеживать реализацию, корректировать курс и адаптироваться по мере необходимости.

Мастерство в стратегии

Так же как опытный мастер выбирает подходящий инструмент в нужный момент, Стратегическая Шахматная Доска задаёт структуру для «наборного ящика» стратегических школ. Используя шахматную доску, компании могут проектировать и реализовывать стратегии, которые соответствуют их желаниям, потребностям и возможностям — и тем самым создавать условия для устойчивого успеха в будущем.

Авторы
Томас Кратцерт — партнёр практик по стратегии, коммуникациям и высокотехнологичным отраслям в Европе. Работает в стокгольмском офисе. Электронная почта: thomas.kratzert@atkearney.com
Майкл Броквист — принципал практики в области коммуникаций и высоких технологий. Работает в стокгольмском офисе. Электронная почта: michael.broquist@atkearney.com

ПРИЛОЖЕНИЕ

Портфельная стратегия

По периметру Стратегической Шахматной Доски размещается портфельная стратегия, основанная на том, что управление портфелем бизнесов или продуктов — это фундаментальная стратегическая задача вне зависимости от того, какой подход используется для разработки стратегии. Все компании регулярно сталкиваются с необходимостью принимать решения: какие продукты или направления оставить, какие развивать, а от каких — отказаться.

Одним из первых фреймворков в области стратегического управления стала матрица роста «продукт–рынок» Игоря Ансоффа. Модель GE/McKinsey представляет собой многофакторный инструмент, оценивающий привлекательность отрасли (по таким критериям, как размер и рост рынка, ценовая ситуация, конкурентная динамика и степень сегментации) и силу бизнеса (доля на рынке, сила бренда, маржинальность, качество и таланты). Кроме того, в портфельные стратегии были интегрированы математические методы из финансовой теории. Так, современная теория портфеля Гарри Марковица предлагает анализ рисков и доходности для различных типов активов и их комбинаций.

Позиционируйся и побеждай

Позиционирование для построения конкурентного преимущества

Майкл Портер — один из основоположников стратегического мышления и системного подхода. Его фреймворк оказал огромное влияние на теорию и практику стратегии. Основная идея его модели заключается в создании устойчивого конкурентного преимущества. Посредством анализа пяти конкурентных сил отрасли — поставщиков, клиентов, заменителей, новых игроков и интенсивности конкуренции — компании могут определить своё стратегическое положение и выбрать действия для его укрепления. Этот подход размещается в квадранте «позиционируйся и побеждай» на шахматной доске, поскольку он исходит из предпосылки: компания должна определить и занять конкретную позицию в отрасли. Данный подход отлично сочетается с другими стратегическими концепциями.

Множество авторов развивали идеи Портера, предлагая уточнённые модели. Например, Фриц Крёгер и Майкл Мориарти из A.T. Kearney разрабатывали подходы к конкуренции на основе ниш. В условиях отрасли, где конкурентоспособность определяется масштабом, выявление и завоевание ниш — это самостоятельная стратегическая задача. К типам ниш относятся: географическая, целевая аудитория, продуктовая, брендовая, скорость, инновации, партнёрство, разделение рынка и контр-нишевание. Выбор подходящих ниш зависит от уровня консолидации в отрасли.

Рост в основном бизнесе, смежных сегментах и через «выход за рамки»

Рост компании может происходить из разных источников: выход на новые рынки, запуск новых продуктов, увеличение доли рынка. Выявление этих источников — важная задача бизнес-стратегии, которая привлекала внимание многих теоретиков. В разные периоды приоритеты менялись: от диверсификации в 1970–80-х годах до фокуса и глобализации в 1990-х. Сегодня преобладающее мнение таково: прежде чем выходить в новые бизнесы, необходимо убедиться, что ядро компании стабильно и эффективно. Базовые компетенции и ключевые способности затем могут быть использованы для генерации и захвата новых возможностей.

Крис Зук предлагает модель «близких, средних и дальних смежных» направлений, прежде чем идти на диверсификацию. Крёгер и Динс подчёркивают важность «приведения в порядок» операционной деятельности и организационной структуры через использование стратегических рычагов, а затем — движение к прорывному росту. Патрик Вигьери предлагает концепцию трёх горизонтов роста: 1) развитие и защита основного бизнеса, 2) наращивание новых направлений, 3) создание жизнеспособных опционов на будущее. Для каждого горизонта можно применять один из трёх подходов: органический рост, M&A и увеличение доли рынка.

Выявление и адаптация к паттернам прибыльности

В меняющемся мире успех и способность компании генерировать прибыль во многом зависят от её умения прогнозировать будущее и действовать на опережение. Крупные тренды оказывают схожее влияние на разные отрасли, а это значит, что возможно развить навыки и техники их распознавания. В книгах The Profit Zone и Profit Patterns Адриан Сливоцки и соавторы описывают 30 стратегических моделей прогнозирования, сгруппированных в семь семейств паттернов: мегатренды, каналы, знания, цепочка создания ценности, клиент, продукт и организация. При правильном понимании и применении этих паттернов компания может стать гораздо более мощным конкурентом с дополнительной способностью к извлечению прибыли.

Кроме того, Сливоцки выделяет 22 модели, которые, в зависимости от отрасли и ситуации, с высокой вероятностью приводят к получению прибыли. Подобные «островки прибыльности» можно также выявить с помощью микроэкономической теории — например, через понимание спроса и предложения, извлечение ренты в условиях монополии или олигополии, использование информационных преимуществ и извлечение выгоды из рыночных неэффективностей.

Применение боевых стратегий

Конкуренция в бизнесе часто аналогична ведению боевых действий, и предпринимается множество попыток перенести принципы военного искусства в сферу конкурентной стратегии. Классический труд Сунь Цзы Искусство войны давно стал частью управленческой литературы. Стратегии наступления, обороны, фланговых атак и партизанских действий находят своё применение в маркетинге и общей бизнес-стратегии.

Работа Сунь Цзы формулирует ряд базовых принципов бизнеса: завоевывать рынок, не разрушая его; избегать сильных сторон конкурентов и бить по их слабым местам; использовать знания и дезинформацию для повышения эффективности бизнес-разведки; побеждать за счёт скорости и подготовки; использовать альянсы и стратегические точки контроля для формирования поведения соперников; развивать лидерские качества для максимизации потенциала сотрудников.

Карл фон Клаузевиц, современник Наполеона, стремился заменить традиционные представления о военной стратегии набором гибких принципов для стратегического мышления. Его идеи оказали влияние на многих руководителей, в том числе на Джека Уэлча и его подход к построению General Electric.

Переопределение

Стремление к глобальной консолидации отрасли на завершающем этапе

Несмотря на то, что некоторые теоретики бизнеса утверждают: в любой отрасли, демонстрирующей прибыль выше среднего, неизбежно возникает поток новых игроков, что должно обеспечивать умеренный уровень консолидации со временем, на практике это встречается не так уж часто. Долгосрочный отраслевой анализ, проведённый Фрицем Крёгером, показывает чёткие паттерны консолидации, универсальные для всех отраслей, — они обусловлены глобализацией и либерализацией финансовых рынков.

Эта модель консолидации формируется по S-кривой — зависимость коэффициента концентрации отрасли от времени — и показывает, как все отрасли проходят через следующие этапы:

Фаза фрагментации (входная) — множество мелких игроков.
Фаза масштаба — начинается консолидация.
Фаза фокуса — резкий рост концентрации (до 70% рынка).
Фаза баланса — отрасль полностью консолидирована, и 3 ведущих игрока контролируют около 80% рынка.

В этой логике стратегии M&A становятся практически обязательными для любой компании, стремящейся к активному формированию отрасли.

На протяжении жизненного цикла отрасли возможны возвраты к предыдущим фазам этой модели — например, в результате появления инноваций или изменений государственного регулирования. Некоторые стратегии позволяют агрессивно настроенным компаниям использовать это: разрушать монополии и олигополии через активные нишевые стратегии или полную фрагментацию отрасли.

Конвергенция или «расщепление» отрасли

Отрасль определяется типами продуктов и услуг, которые она предлагает, компаниями, действующими в её рамках, и их ресурсной базой. Определения отраслей со временем изменяются — по мере технологических сдвигов и эволюции бизнеса. Как правило, отрасли со временем сливаются и формируют новые рынки, но встречаются и случаи «расщепления» отраслей — например, выделение наземного обслуживания из состава авиакомпаний в самостоятельный бизнес.

Расщепление может происходить по нескольким направлениям — через разделение продуктов, которое даёт старт новым отраслям; через изменение логики бизнеса; через декомпозицию цепочки создания ценности; или путём устранения барьеров входа. Компания, ориентированная на формирование отрасли, может сыграть активную роль в переопределении отраслевых границ и создать новое, более устойчивое конкурентное положение.

Как показал Нильс Штиглиц, конвергенция отраслей может быть вызвана технологиями или продуктами, а также усилением роли заменителей и комплементарных товаров. По мере того как отрасли сближаются, компаниям необходимо переконфигурировать свои способности. Победу на рынке одержат те, кто будет обладать наилучшим набором компетенций, адаптированных к новой среде.

Переконфигурация цепочек создания ценности

Помимо своей модели пяти сил, Майкл Портер также разработал концепцию цепочки создания ценности, в рамках которой деятельность организации анализируется в логической последовательности. Анализ цепочек ценности с тех пор стал важной частью как операционного, так и стратегического мышления. Со временем информационные технологии, глобализация и дерегулирование упростили взаимодействие между компаниями. Это привело к явлению "горизонтализации": компании стали концентрироваться на ключевых звеньях цепочки создания ценности и передавать непрофильные функции внешним поставщикам. Тренд на аутсорсинг в ИТ — типичный пример такого рода фрагментации.

Некоторые стратегические фреймворки акцентируют внимание не просто на интеграции вверх или вниз по цепочке, а на более радикальной и креативной переконфигурации. Например, партнёрства между конкурентами могут позволить достигнуть эффекта масштаба в непрофильных (не дифференцирующих) частях цепочки. Или же компания может решить создать нового поставщика для нижнего звена цепочки, если выбор поставщиков ограничен.

Связанная с цепочкой создания ценности концепция — это сетевая модель создания ценности (value network), где взаимодействия между видами деятельности не отображаются в строгой последовательности, как в цепочке, а строятся на основе взаимозависимостей. Биологическая аналогия — экосистема: разные участники занимают разные роли в её поддержании, и вся экосистема конкурирует с другими экосистемами.

Изменение поведения отрасли

Теория игр — хорошо известный инструмент для анализа динамических взаимодействий между конкурентами. В стратегическом контексте теория игр позволяет выявить наилучшие действия в конкретных конкурентных ситуациях. Для повторяющихся взаимодействий существуют разные стратегии поведения: всегда предавать (always defect), всегда сотрудничать (always cooperate), «простак», «мститель», «справедливый» и «око за око» (tit-for-tat).

Теория игр также полезна для переосмысления «правил игры» — разработки стратегий, позволяющих получить преимущество за счёт влияния на различные компоненты структуры PARTS (аббревиатура от players – игроки, added value – создаваемая ценность, rules – правила, tactics – тактики, scope – охват).

Близким по духу инструментом является деловая стратегическая игра (business wargaming), позволяющая моделировать более широкий спектр ситуаций, чем классическая теория игр. В рамках таких симуляций группы сотрудников разыгрывают различные бизнес-сценарии, чтобы определить, какие стратегии работают, а какие — нет. Схожий по математической природе инструмент — симуляция Монте-Карло, которая применяется при необходимости учитывать множество переменных и неопределённостей в условиях аналитической сложности.

Преодоление «пропасти» с инновационными продуктами

Сегодня многие продукты — особенно с высоким уровнем технологичности — проходят жизненный цикл, отличный от традиционного. Модель жизненного цикла продукта Inside the Tornado, предложенная Джеффри Муром, описывает эту динамику. Всё начинается с появления продукта или технологии, затем наступает момент преодоления «пропасти» (chasm) — крайне трудного этапа увеличения числа пользователей. Далее следует этап «боулинг-аллеи», когда рост достигается за счёт вертикальных сегментов. В этих фазах начинают действовать механизмы положительной обратной связи, усиливающие изменения в системе и выходящие за рамки просто производственных затрат. Затем продукт переходит в фазу «торнадо» — взрывного роста доходности. В результате часто одна компания становится доминирующей (так называемый «горилла»). Классический пример — iPod от Apple.

Связано с этим и понятие путевой зависимости (path dependence): как только устанавливается новое состояние, его становится трудно изменить. Иными словами, малозаметные события на ранней стадии жизненного цикла продукта могут оказать значительное влияние спустя много лет. Поэтому для компаний в таких условиях важно быть в числе первопроходцев и правильно использовать возникающие возможности.

Создание и управление экосистемами критически важно на протяжении всего жизненного цикла продукта, поскольку каждая фаза требует разных действий. В начале и при преодолении «пропасти» экосистема должна дополнять продукт, делая его полноценным. В «боулинг-аллее» она должна обеспечивать эффективный выход на ниши, а в фазе «торнадо» — поддерживать масштабирование. На заключительном этапе экосистема играет роль сопровождающего до окончания жизненного цикла.

Переосмысление

Создание возможностей «Голубого океана»

В. Чан Ким и Рене Моборн в Blue Ocean Strategy делают акцент на выявлении новых рыночных возможностей. Вместо прямой конкуренции и выбора правильной позиции (как у Портера), компании могут сделать конкуренцию неактуальной, создав новый рыночный сегмент — так называемую ценностную инновацию. Такая стратегия предполагает выход за пределы текущих продуктовых и рыночных рамок и относится к стратегиям активного формирования отрасли.

Авторы выделяют шесть направлений для «скачков»:

Анализ альтернативных отраслей;
Анализ стратегических групп внутри отрасли;
Переопределение целевых категорий покупателей;
Сфокусированность на дополнительных предложениях;
Пересмотр функционально-эмоциональной ориентации отрасли;
Участие в формировании внешних трендов во времени.

Также предлагаются четыре действия по созданию новой потребительской ценности:
– устранение факторов, недотягивающих до стандартов отрасли;
– устранение «по умолчанию» принятых отраслью атрибутов;
– создание совершенно новых факторов;
– усиление факторов, которые уже превышают отраслевые стандарты.

Классические школы инноваций, такие как подход Йозефа Шумпетера, выделяют пять типов экономических новшеств:

Введение нового продукта;
Внедрение нового метода производства;
Освоение нового рынка;
Получение доступа к новым источникам поставок;
Создание новой отраслевой структуры.

Создание и реализация предпочтительного будущего

Генерация и захват новых рыночных возможностей особенно важны в отраслях, находящихся в состоянии постоянных изменений. Гэри Хэмел и К.К. Прахалад подчеркивают: «конкуренция за будущее» означает борьбу за создание и доминирование в новых возможностях. Это требует интеллектуального лидерства — глубокого анализа отраслевых драйверов, формирования креативного взгляда на эволюцию отрасли и разработки стратегической архитектуры.

Следующий шаг — управление «маршрутами миграции»: развитие ключевых компетенций, коалиции с участниками отрасли, принуждение конкурентов к более затратным траекториям. Конкуренция за долю рынка начинается с построения сети поставщиков, позиционирования, опережения конкурентов, повышения эффективности и управления взаимодействиями.

Хэмел и Прахалад также подчёркивают, что стратегия и развитие нового бизнеса не должны исходить только от CEO — это должно быть укоренено в организации. Для этого компания должна:
– чётко знать свои ключевые компетенции,
– понимать, какие из них дают уникальное преимущество,
– и активно развивать их.

Эти идеи поддерживает концепция "Предпочтительное будущее" Томаса Кратцерта. Она предполагает, что амбициозная компания должна стремиться направлять отрасль к желаемому будущему и предпринимать действия, чтобы его достичь. Такое будущее создаётся на базе сценарного анализа и системного понимания его последствий.

Сохранение гибкости и упреждающего мышления

Реализация динамичных стратегий

Один из способов работы в условиях растущей неопределённости — сокращение горизонта планирования и регулярный пересмотр стратегии. По-настоящему динамичные стратегии постоянно обновляются, чувствительны к сигналам среды и готовы к оперативной корректировке.

Мейсон Карпентер и Уильям Сандерс предложили ключевые вопросы:

Arenas — где и с чем мы будем работать?
Vehicles — как мы туда попадём?
Differentiators — как мы победим?
Staging — в какой последовательности будем действовать?
Economic logic — каков источник возврата инвестиций?

Ив Доз и Микко Косонен показывают различия между «традиционной» и «быстрой» стратегией:
– от стратегического планирования, основанного на прогнозах, — к чувствительности к инсайтам,
– от индивидуальных решений CEO — к коллективным обязательствам топ-команды,
– от централизованного распределения ресурсов — к гибкости и перетоку ресурсов между подразделениями.

Константинос Маркидес описывает стратегию «быстрого второго» — гибкая компания может сознательно не быть первопроходцем, но успешно извлекать выгоду, оперативно следуя за лидером без издержек инноваций.

Подготовка к нескольким сценариям

Компания Royal Dutch Shell признана пионером сценарного планирования. Даже если будущее трудно предсказать, можно аналитически очертить пространство возможностей, поняв драйверы отрасли и уровень неопределённости.

В этой логике:
– разрабатывается портфель, работающий при любом сценарии;
– определяются опции, активируемые при реализации конкретного сценария;
– происходит постоянный мониторинг и адаптация.

Такой подход расширяет перспективу, снижает риск «чёрных лебедей», делает стратегию гибкой и повышает точность понимания отраслевой динамики.

Применение стратегий на основе реальных опционов

В ряде ситуаций успех инвестиций зависит от множества неопределённых событий. Здесь полезна теория реальных опционов, основанная на логике опционов из финансов.

В отличие от анализа NPV (где учитывается только наиболее вероятный сценарий), подход с реальными опционами учитывает ценность гибкости. Типичные опционы включают: отказ, расширение, контракт, масштаб, отложенный запуск, остановку, очередность и др.

Пример — решение энергетической компании: закрывать или «консервировать» объект. Дополнительным преимуществом такого анализа является проверка предпосылок о рисках и возможность выявить новые опции.

Реализация эволюционного стратегического процесса

Если экономика — это сложная адаптивная система, где невозможно точно спрогнозировать связи, наиболее разумный подход — эволюционная стратегия. Она основана на управлении портфелем экспериментов, соответствующих общему стратегическому замыслу.

Искусство стратегии здесь — в том, чтобы:
– проводить эксперименты,
– масштабировать успешные инициативы,
– закрывать неудачные,
– и пополнять портфель на основе накопленных знаний.

Петли обучения и обратной связи играют критическую роль для регулярной переоценки позиции и адаптации к новой рыночной реальности.

Стратегический анализ Intel: потеря лидерства и пути восстановления (2000–2025)

2025-05-10T16:28:22.177Z

Телеграм-канал о стратегии "Стрелка на карте" подготовил разбор текущей ситуации вокруг компании Intel. Актуальность темы очевидна: ситуация с Intel, одним из мировых лидеров в производстве полупроводников, отражает важные тенденции в технологической индустрии. В последние годы компания сталкивается с падением прибыли, потерей рыночной доли и ростом конкуренции. Эти изменения могут стать сигналом для других крупных технологических компаний, в том числе для российских игроков, которые также могут столкнуться с подобными проблемами.

Intel, когда-то неоспоримый лидер на рынке микропроцессоров, сегодня теряет позиции на фоне более агрессивных конкурентов, таких как AMD, и технологических задержек. Подобные вызовы ставят под вопрос устойчивость крупных игроков в высококонкурентной среде.

Эта статья предлагает первый анализ ситуации вокруг Intel на основе текущих данных, а не спустя годы, когда кейс компании будет академически проанализирован и включен в учебники. Выводы этой статьи не претендуют на «истину в последней инстанции», и автор приветствует конструктивные замечания. Ситуация с Intel служит напоминанием, что даже гиганты, казавшиеся непотопляемыми, могут оказаться в уязвимом положении, что также актуально для компаний на российском рынке.

Начнем...

Введение

Intel – легендарная компания, некогда безоговорочный лидер в сфере микропроцессоров. Однако за последние 25 лет её позиции существенно ослабли. Рыночная капитализация Intel, достигавшая пика ~$509 млрд в 2000 году (≈$930 млрд в ценах 2024 года), к концу 2024 упала до около $100 млрд. Для сравнения, в 2024 году NVIDIA оценивалась в $3,4 трлн, AMD – в $222 млрд, а TSMC – в $958 млрд. Более того, Intel впервые уступила место в индексе Dow Jones другой полупроводниковой компании - NVIDIA. Такие метаморфозы отражают глубокие стратегические проблемы Intel. В данном обзоре проведён анализ действий компании с 2000 по 2025 год, предпринята попытка выявить ключевые ошибки и упущенные возможности, сравниваются достижения конкурентов, а также предлагаются рекомендации по трансформации Intel для восстановления утраченного лидерства. (Примечание автора: все данные и цитаты приведены из авторитетных источников и приведены в тексте в виде контекстных гиперссылок).

Исторический обзор Intel (2000–2025)

2000-е годы – взлёты и первые звоночки. В начале 2000-х Intel сохраняла доминирование на рынке ПК-процессоров. Архитектура x86 и бизнес-модель интегрированного производства (IDM, предполагает реализацию полного цикла: разработку, проектирование, производство и маркетинг полупроводниковых изделий) позволяли Intel диктовать направления развития отрасли. Тем не менее, уже тогда возникли стратегические вызовы.

Попытка продвинуть новую архитектуру Itanium (IA-64) совместно с HP стала дорогостоящим провалом – рынок предпочёл совместимую с x86 64-битную архитектуру от AMD (AMD64), которую Intel вынуждена была лицензировать и внедрить в свои CPU. Ещё одним уроком стала неудача архитектуры Pentium 4 (NetBurst) – гонка за гигагерцами привела к проблемам с тепловыделением. В ответ Intel совершила поворот к более эффективной микроархитектуре Core (разработанной из мобильного Pentium M), что позволило вернуть конкурентоспособность к 2006–2007 гг. Одновременно Intel активно защищала свой рынок - компания была замечена в антиконкурентных практиках выплат OEM-производителям за эксклюзивность, за что впоследствии получила многомиллионные штрафы и предписания от регуляторов (например, штраф ЕС €1,06 млрд в 2009 году). К концу десятилетия Intel оставалась лидером, но за пределами ПК-мира уже зрели драматические перемены.

2010-е – упущенная мобильная революция и отставание в техпроцессе. Поворотным моментом стала революция смартфонов и мобильных устройств. Intel, будучи "пленником" высокой маржинальности x86-бизнеса, не успела войти в этот новый рынок. В середине 2000-х Apple предлагала Intel разработать чип для первого iPhone, но Intel отклонила предложение – цена казалась слишком низкой, объёмы несущественными. Как позже признал тогдашний CEO Пол Отеллини, прогнозы Intel оказались неверны: реальные объёмы оказались в 100 раз больше (...the forecasted cost was wrong and the volume was 100x what anyone thought), и "мир был бы совсем другим", если бы Intel сказала Apple «да». Вместо этого мобильный бум достался архитектуре ARM и фаблесс-производителям: процессоры для iPhone и большинства смартфонов разрабатывали Apple, Qualcomm, Samsung и др., а выпуск доверяли TSMC и другим фабрикам. Intel же попыталась продвигать свои низкопотребляющие Atom на смартфоны и планшеты, но опоздала – её мобильные продукты не смогли завоевать долю рынка и принесли убытки. В 2016 году Intel фактически закрыла направление мобильных SoC, упразднив серию Atom для смартфонов и позже продав бизнес 5G-модемов Apple.

Параллельно Intel совершила стратегический просчёт в области производства чипов. Исторически компания лидировала в техпроцессе: первой освоила 90 нм, 65 нм, 45 нм и т.д. Однако при переходе на 10 нм около 2015 г. Intel столкнулась с непреодолимыми трудностями. 10-нанометровый техпроцесс задержался более чем на 3 года, вынудив компанию выпускать продукты на устаревшем 14 нм техпроцессе гораздо дольше запланированного. В это время TSMC и Samsung быстро продвигались вперёд: к 2017 г. они наладили выпуск 10 нм, а затем 7 нм чипов. К 2020 г. стало ясно, что Intel потеряла былое технологическое первенство в кремниевой литографии. В июле 2020 Intel официально признала перенос своих 7 нм чипов (переименованных в "Intel 4") на более поздний срок. Этот "провальный летний сезон", по выражению аналитиков, привёл к кадровым перестановкам – ушёл CEO Боб Сван, и в 2021 году на пост вернулся ветеран-технарь Пэт Гелсингер.

2020-е – усиление конкуренции и попытки перезагрузки. Новое десятилетие встретило Intel жестокой конкуренцией сразу на нескольких фронтах. AMD, долго бывшая позади, воспользовалась промахами Intel: опираясь на 7 нм и 5 нм технологии TSMC, AMD выпустила успешные процессоры Zen-архитектуры (Ryzen, EPYC) с отличным соотношением производительности и энергоэффективности. В результате доля AMD на рынке x86 CPU достигла рекордных значений – в некоторых сегментах около 30%, а на рынке серверных CPU более 20%, максимум за последние несколько десятилетий. Крупнейшие потребители начали отказываться от продукции Intel: в 2020 г. Apple потрясла индустрию, переведя свои компьютеры Mac с процессоров Intel на собственные чипы M1 (архитектура ARM), продемонстрировав колоссальный скачок производительности на ватт и подтвердив тренд на переход к кастомным ARM-решениям. В сфере центров обработки данных тоже происходила трансформация: облачные гиганты (AWS, Google, Microsoft) стали разрабатывать собственные чипы – например, AWS Graviton (ARM-серверные CPU) и ускорители машинного обучения (TPU от Google) – чтобы снизить зависимость от Intel. Наконец, взрывной рост искусственного интеллекта укрепил лидирующие позиции NVIDIA, чьи графические процессоры стали де-факто стандартом для обучения нейросетей. Генеративный ИИ и большие модели (например, ChatGPT) стимулировали спрос на GPU настолько, что в 2024 г. Nvidia на время стала самой дорогой компанией США, а её рыночная стоимость превысила совокупную стоимость Intel, AMD, Broadcom и Qualcomm.

Для Intel последствия оказались тяжёлыми финансово. Резкое падение спроса на ПК после пандемии, рост доли AMD и уход Apple привели к снижению выручки: по итогам 2022 г. выручка Intel сократилась на 20% (до ~$63 млрд).

Компания начала нести убытки: в 2023 г. Intel отчиталась о крупнейшем квартальном убытке в своей истории – минус $2,8 млрд (1й квартал 2023). В октябре 2024 г. убыток за квартал достиг уже $16,6 млрд. Чтобы сократить расходы, Intel предприняла беспрецедентные меры – анонсировала массовое сокращение ~20% персонала (до 20 тыс. сотрудников) и радикально урезала дивиденды. В феврале 2023 г. квартальный дивиденд был снижен на 66% – до минимального уровня за 16 лет, а позднее выплаты акционерам и вовсе приостановлены. Эти события – немыслимые ещё десятилетие назад – подчеркнули серьёзность кризиса. Тем временем Пэт Гелсингер развернул программу "IDM 2.0" по реорганизации и вложению гигантских средств в производство, стремясь наверстать упущенное. Стратегическая цель Intel на ближайшие годы – догнать TSMC по техпроцессу к ~2025 г. и вернуть себе технологическое лидерство. Ниже рассмотрены факторы, которые привели компанию к нынешнему состоянию, и перспективы выхода из кризиса.

Стратегические решения Intel и ключевые ошибки (2000–2025)

Ставка на собственные технологии vs. адаптивность. Одной из корневых причин проблем Intel стала ее историческая приверженность собственным технологиям и бизнес-моделям, даже когда рынок менялся. С одной стороны, вертикальная интеграция (разработка и производство чипов в одном лице) долгие годы была сильной стороной Intel. С другой – в XXI веке она обернулась недостатком гибкости. Например, Intel упорно продвигала свою архитектуру Itanium (IA-64) как будущее 64-битных вычислений, игнорируя более практичный подход совместимости с x86 от AMD. В итоге ресурсы потрачены, а отраслевой стандарт определил конкурент. Позже, сталкиваясь с ростом ARM, Intel снова не спешила адаптироваться: она продала в 2006 г. своё подразделение XScale (ARM-процессоры для мобильных устройств), решив сконцентрироваться на x86. Это решение закрыло компании путь на рынок смартфонов, который вскоре взорвался ростом. Таким образом, стратегическое упрямство Intel в части технологий привело к упущению целых рынков. Как отмечают бывшие директора компании: Intel слишком долго сохраняла приверженность устаревающей модели, которая из сильной стороны превратилась в обузу - решимость Intel продолжать производить собственные микропроцессоры была преимуществом, но стала недостатком по мере того, как производство передовых полупроводников превратилось в узкоспециализированную деятельность, отделённую от проектирования.

Фокус на высокую маржу и стагнация инноваций. Благодаря монопольной позиции в ПК Intel привыкла к высоким прибылям и марже ~60%. Компания исторически инвестировала значительные суммы в R&D и капитальные фонды (до $15 млрд ежегодно), но параллельно уделяла большое внимание возврату средств акционерам. В 2011–2020 гг. Intel потратила десятки миллиардов на обратный выкуп акций и дивиденды – суммарно эти выплаты составили свыше 100% чистой прибыли за период. В 2018 г. и 2019 г. примерно половина операционного денежного потока уходила на buyback акций. Такой перекос в пользу финансовых показателей мог снизить гибкость Intel в освоении новых направлений: руководство предпочитало улучшать краткосрочные метрики для Уолл-стрит, а не рисковать прибылью ради экспериментов на новых рынках с изначально более низкой маржинальностью (как мобильные SoC). Отеллини прямо указывал, что бизнес ARM-чипов для смартфонов не вписывался в модель прибыли Intel: в конкурентной сфере ARM такой прибыли нет, цены ниже. Даже с учётом более низкой себестоимости несколько более простых устройств (пока что более простых; они неизбежно станут сложнее), прибыль с каждого чипа ARM слишком мала, чтобы поддерживать бизнес-модель Intel. Следствием этого стала потеря доли в новых сегментах – конкуренты с более низкой маржой (ARM-лицензиаты, фаблесс-компании) захватили мобильный и встраиваемый рынок, а Intel осталась царём вымирающего острова (настольные ПК). Высокие прибыли 2000-х сыграли злую шутку, расслабив компанию и снизив чувство опасности.

Антиконкурентные практики vs. стимулирование инноваций. Ещё одна стратегия Intel в прошлые годы – агрессивная защита своего рынка методами, находящимися на грани регуляторных норм. Компания заключала эксклюзивные соглашения с производителями ПК (Dell, HP и др.), фактически препятствуя продвижению альтернатив (процессоров AMD). Это приносило краткосрочный эффект – AMD в 2006–2015 годах была финансово ослаблена. Но в итоге Intel понесла юридические издержки и вынужденно изменила подход. AMD получила компенсацию $1,25 млрд и свободу действий с 2010 г., которую максимально эффективно реализовала, сконцентрировавшись на инженерных инновациях (разработка архитектуры Zen). Intel же, полагаясь ранее на внеконкурентные методы, возможно, недоинвестировала в революционные улучшения своих продуктов, что проявилось после 2015 г., когда конкуренция возродилась.

Разрозненные попытки диверсификации. В рассматриваемый период компания Intel, осознавая угрозы, предпринимала шаги в новые области, но нередко запаздывала или не доводила до результата. Примеры:

- Запуск линейки высокопроизводительных GPU (проект Larrabee) был начат ещё в 2007 г., но так и не привёл к появлению конкурентоспособной дискретной графики – проект сначала превратили в акселератор для суперкомпьютеров (Xeon Phi), а затем вовсе закрыли, оставив рынок GPU фактически дуополией NVIDIA-AMD.

- В сфере искусственного интеллекта Intel сделала ряд приобретений (Nervana Systems в 2016 г., Mobileye в 2017 г., Habana Labs в 2019 г.). Однако интеграция этих активов не была гладкой: например, разработки Nervana были отменены в пользу архитектуры Habana, потраченное время было упущено. Хотя Mobileye успешно действует в сегменте автопилотов, его технологии имели низкую синергию с основным бизнесом Intel все эти годы.

Отсутствие целостной стратегии диверсификации привело к тому, что Intel сейчас отстаёт сразу по нескольким критически важным направлениям (GPU, мобильные SoC, AI-ускорители), несмотря на траты в этих областях.

Кадровые и организационные проблемы. Не менее важны и внутренние факторы. В 2010-е Intel столкнулась с чередой смен CEO и утратой части инженерного таланта. После ухода легендарного Энди Гроува и Крэйга Барретта, компанией впервые стал руководить не инженер, а финансист (Пол Отеллини, а затем и Боб Сван). Некоторые решения указывают, что в этот период фокус сместился с долгосрочных технологий на короткий горизонт. Экс-директор Intel называл причиной кризиса именно управленческую инерцию: неспособность топ-менеджмента своевременно увидеть и возглавить новые тренды. Кульминацией стал кризис 2020 г., после которого пост CEO занял Пэт Гелсингер – первый за долгое время руководитель-инженер. Он инициировал реорганизацию: выделил контрактное производство в отдельное направление (Intel Foundry Services), вернул акцент на разработку. Тем не менее, инфраструктура компании слишком громоздка, чтобы развернуться мгновенно. По оценкам, Intel до последнего времени страдала от бюрократии и разбухшей структуры затрат, что и пытаются решить нынешние сокращения штатов на ~20% для «облегчения» организации. Иными словами, Intel долго оставалась заложником собственной успешной в прошлом модели, и только шок последних лет привёл к осознанию необходимости радикальных перемен.

Как видится, перечисленные стратегические решения и упущения привели к утрате Intel доминирующих позиций. Ниже попробуем разобраться, по каким направлениям Intel отстала от конкурентов и какие тенденции были упущены, с анализом причинно-следственных связей.

Ключевые упущенные тренды и стратегическое отставание Intel

1. Техпроцесс и производственные технологии.
Intel лидировала в производстве чипов до 2014 года (14 нм FinFET), но затянула переход на 10 нм и EUV-литографию, тогда как TSMC и Samsung вложились в ASML ещё в 2010-х. В итоге TSMC в 2018 уже производила 7 нм для Apple и AMD, а в 2020 — 5 нм. Intel же запустила 10 нм (Intel 7) только к 2021–2022 и до сих пор не имеет собственных 5 нм чипов в массовом производстве. Отставание — 2–3 года. Потеря технологического лидерства привела к тому, что Intel теперь частично заказывает чипы у TSMC (например, графика Arc). Причина — переоценка собственных возможностей и недоинвестирование. Итог — $100+ млрд на новые фабрики в Аризоне, Огайо, Германии, но эффект от них будет не раньше 2025-26 года.

2. Мобильные устройства и ARM.
Intel проспала переход на мобильные чипы и ARM-архитектуру. Apple, Samsung, Qualcomm и MediaTek заняли рынок смартфонов, в котором доля Intel <0,1%. ARM-чипы были энергоэффективнее, и даже Apple ушла от Intel: в 2020 г. M1 на 5 нм оказался мощнее и холоднее x86. Это стоило Intel ~5–10% выручки и имиджа технологического лидера. Причина — страх каннибализировать x86 и нежелание конкурировать в низкомаржинальном сегменте. Сейчас Intel вынуждена подстраиваться: в было 2023 заявлено, что на её фабриках будут производиться ARM-чипы.

3. ИИ и дискретные вычисления.
NVIDIA заняла рынок AI с GPU Tesla/A100 и своей софтверной экосистемой CUDA. Intel долго отсутствовала на рынке дискретных GPU (до 2022, проект Larrabee не принес результаты), а её CPU хуже масштабируются под AI-задачи. Попытки закрепиться на рынке через приобретение Nervana и Habana Labs запоздали и сопровождались ошибками (свертывание Nervana в 2020). Сейчас Intel только начинает борьбу с Ponte Vecchio и Habana Gaudi, но рынок уже поделен: NVIDIA держит ~80%, остальные — AMD и стартапы вроде Graphcore. Причины упущения ИИ-тренда – снова стратегическая инерция: Intel до последнего защищала своё CPU-бизнес-ядро, недооценивая, насколько быстро вырастут новые рабочие нагрузки (нейросети, большие данные), плохо масштабируемые на классических процессорах. Также свою роль сыграл софтверный фактор: NVIDIA активно продвигала экосистему CUDA, обучение кадров, библиотеки, а Intel долгое время ориентировалась в основном на x86 + традиционные инструменты (добавляя новые инструкции AVX-512 для AI в своих CPU, но это не могло соревноваться с преимуществами чистых GPU).

4. Серверы и дата-центры.
Intel теряет позиции даже на "домашнем" серверном рынке (линейка Xeon доминировала, обеспечивая свыше 90% рынка). Теперь, AMD с EPYC и архитектурой chiplet (до 64 ядер в 2019 году) опередила Intel по производительности и энергоэффективности. Из-за проблем с 10/14 нм Intel отставала — и потеряла долю: AMD выросла до ~25% в серверном сегменте к 2024 году. Вдобавок облачные гиганты (AWS, Google) вдохновились успехом Apple с процессором M1 и создают собственные ARM-чипы (Graviton), которые дешевле и эффективнее. Intel запаздывает с кастомными решениями (Sapphire Rapids) и теряет маржу в сегменте облаков. Отдельно стоит упомянуть рынок высокопроизводительных вычислений (HPC) – здесь в последние годы лучшие суперкомпьютеры мира часто строятся не на Intel: например, самый мощный на 2023 г. суперкомпьютер Frontier (США) основан на CPU и GPU от AMD. Intel сорвала сроки своего HPC-GPU (Ponte Vecchio для суперкомпьютера Aurora), что задержало проект и ударило по репутации компании. Причинно-следственная связь: уступив в технологическом процессе и архитектуре, Intel утратила и часть серверного сегмента, это негативно сказалось на финансовых потоках, поскольку дата-центры были одним из главных драйверов роста в 2010-х. Конкуренты же укрепили свои позиции: AMD – как эффективный альтернативный поставщик CPU; NVIDIA – как поставщик GPU-ускорителей для дата-центров; ARM-проекты – как энергоэффективное решение для облака; собственные разработки облачных гигантов – как способ отвоевать у Intel маржу (в случае AWS, уже значительная доля их инстансов работает на собственных ARM-чипах).

5. Бизнес-модель и экосистема.
Intel десятилетиями придерживалась модели IDM (вертикаль - сама разрабатывает и производит), в то время как весь рынок перешёл к fabless (AMD, Apple) и foundry (TSMC). Это дало гибкость и масштаб конкурентам. Intel не могла быстро адаптировать дизайн — без готовых мощностей это не имело смысла. ARM-экосистема оказалась более открытой и масштабируемой, притянула таланты. Лишь в 2021 Intel запустила IDM 2.0 и открыла фабрики для внешних заказчиков, но запоздала: TSMC ушла далеко вперёд. Но догонять TSMC на его же поле непросто – требуется перестройка культуры работы с клиентами, гарантии, конкуренция по цене (стать лучшим по нескольким факторам относительных преимуществ!).

Неутешительный итог для Intel - компания отстала от конкурентов по ряду критических направлений: передовым техпроцессам (уступив лидерство TSMC), мобильной архитектуре (ARM), ускоренным вычислениям (GPU/AI), кастомным решениям для облака и гибкой бизнес-модели.

Хорошо, мы предприняли попытку посмотреть, что не так было с Intel, а что же остальные игроки рынка? Какие они шаги предпринимали в это время?

TSMC

В 2010–2020-х годах TSMC сделала ставку на чистую модель контрактного производства (foundry) и стратегические партнёрства с ведущими fabless-компаниями мира — Apple, AMD, NVIDIA, Qualcomm. Вместо разработки собственных чипов, как у Intel, TSMC сосредоточилась на том, чтобы первой осваивать новые техпроцессы, обеспечивая клиентам лучшие условия. Она активно инвестировала в литографию и закупала оборудование ASML, включая EUV-машины, задолго до массового спроса. Уже в 2019 году TSMC освоила 7 нм с EUV и начала массовое производство чипов Apple и AMD.

TSMC обеспечивала высокую загрузку своих мощностей за счёт разнообразных заказов, что дало ей преимущество в масштабе, опыте и доходах, которые реинвестировались в R&D. На пике к 2022–2023 годам доля компании в мировом рынке контрактного производства достигла ~56%, а Intel только в 2021 году запустила Intel Foundry Services — запоздало, когда рынок уже был распределён.

Дополнительное преимущество TSMC — глубокое взаимодействие с клиентами: например, Apple и TSMC совместно оптимизируют архитектуру чипов под конкретный техпроцесс. В отличие от закрытой модели Intel, TSMC создала открытую экосистему.

Однако и у TSMC были проблемы:

- Резкое расширение вызвало перегрузку цепочек поставок: в 2021–2022 годах компания сталкивалась с нехваткой материалов и кадров, что временно увеличило сроки поставки.

- Сильная зависимость от Apple (до 25% выручки) создавала и создает риск концентрации успеха от одного заказчика.

- TSMC уязвима геополитически - почти все её мощности сосредоточены на Тайване, и несмотря на строительство новых фабрик в Аризоне, это остаётся стратегической угрозой.

Тем не менее, компания старается эти риски снизить: расширяет производство за рубежом, инвестирует в локализацию цепочек и увеличивает прозрачность перед клиентами. Главное: она умеет быстро адаптироваться — в отличие от Intel, оказавшейся заложником своей интеграции в одну архитектуру и бизнес-модель.

AMD

AMD прошла через драматичную трансформацию. После временного лидерства в 2000-х (Athlon 64, Opteron) компания столкнулась с трудностями: провал архитектуры Bulldozer, долги после покупки ATI, распродажа фабрик (выделение GlobalFoundries в 2009). Ключевым поворотом стало назначение Лизы Су в 2014 году и ставка на архитектуру Zen. AMD выбрала fabless-модель, сосредоточив ресурсы на дизайне чипов и передав производство TSMC. Это позволило быстро освоить новые техпроцессы (7 нм в 2019, 5 нм в 2022) и выпустить конкурентоспособные процессоры Ryzen (Zen1–Zen4), превзойдя Intel по энергоэффективности и ядрам.

Конкурентные преимущества: гибкая чиплетная архитектура, высокоскоростная шина Infinity Fabric, способность быстро масштабироваться. В результате AMD захватила до 30–40% рынка настольных CPU и ~25% серверных к 2024 г.

Не обошлось и без ошибок:

- До 2020 г. AMD уступала Intel в ноутбуках из-за слабой энергоэффективности. В графике компания не смогла догнать NVIDIA: доля дискретных GPU остаётся ограниченной, программная экосистема ROCm (альтернатива CUDA) развита слабо.

- AMD зависима от TSMC – это создаёт риски, особенно при загрузке мощностей фаундри.

- В серверном сегменте внедрение EPYC шло медленно из-за необходимости убеждать hyperscaler-клиентов.

Тем не менее, AMD доказала, что отказ от вертикальной интеграции и ставка на партнёрства с фаундри может быть более эффективной моделью. Маневренность и фокус на дизайн позволили компании бросить вызов Intel в сегментах, где критичны техпроцесс и масштабирование. Intel только к 2022–2023 гг. смогла частично ответить, представив Sapphire Rapids, но теперь рынок стал полем жёсткой конкуренции, а не монополии.

NVIDIA

NVIDIA изначально специализировалась на графике, но превратилась в ключевого игрока в области ИИ и дата-центров. Её стратегия — масштабировать архитектуры GPU на новые задачи: от научных расчётов (CUDA), до автопилота (DRIVE) и генеративного ИИ. Ключевым активом стала программная экосистема: CUDA стала стандартом де-факто в ML/HPC, а Intel не смогла предложить аналог — её oneAPI отстаёт более чем на 10 лет. Видя рост ИИ-рынка, NVIDIA пошла ещё дальше — разработала CPU на ARM (Grace, 2021) и предложила собственную связку CPU+GPU (например, для суперкомпьютера Helios), напрямую вторгшись в домен Intel.

Ошибки NVIDIA:

- Попытка купить ARM (2020–2022) провалилась из-за антимонопольных барьеров — сделка была остановлена, вызвав временные стратегические потери и необходимость скорректировать планы.

- Компания порой переоценивает масштаб некоторых трендов: например, ставка на метавселенную (Omniverse) не принесла ожидаемой отдачи в 2022–2023 гг., а в сегменте автомобилей NVIDIA сталкивалась с конкуренцией и замедлением внедрения.

Эти просчёты не повлияли критично благодаря гибкой стратегии и быстрой переориентации ресурсов. К 2024 году NVIDIA стала глобальным лидером: капитализация превысила $3 трлн, объём инвестиций в R&D — $7+ млрд в год. Преимущество — ориентация на будущие нагрузки и задачи (ИИ, 3D, XR), в то время как Intel долго держалась за CPU-модель "на все случаи". Intel только в 2022–2023 гг. начала выход на рынок дискретной графики (Intel Arc) и ИИ-ускорителей (Habana Gaudi). Ошибки NVIDIA были, но их масштабы не сравнимы с системными задержками Intel.

Новые архитектуры (RISC-V) и региональные игроки

На горизонте появились и открытые архитектуры как RISC-V, LongArch, Zen 5 и пр. – их пока рано называть серьезным конкурентом, но стратегически Intel учитывает и это. Не случайно Intel Capital инвестирует в стартапы RISC-V, а Intel Foundry объявила о поддержке RISC-V наряду с x86/ARM. Китайские производители (Huawei HiSilicon, Zhaoxin, Yadro в РФ и др.) тоже разрабатывают процессоры – во многом из-за геополитических факторов. Пока они не догнали Intel по производительности, но Intel рискует потерять и эти рынки, если не предложит что-то уникальное (тем более что политика санкций может ограничить продажи Intel в Китай).

Apple и другие системные компании

Хотя Apple не продавала процессоры, она стала стратегическим конкурентом Intel, перейдя на собственные ARM-чипы (Apple Silicon). Комбинация "дизайн устройства + чип" дала выдающийся результат по энергоэффективности и производительности — особенно с серией M1/M2. Для Intel это означало не только потерю крупного клиента, но и рост угрозы: Apple теперь сама задаёт стандарты в сегменте клиентских устройств. Компания инвестирует миллиарды в разработку чипов, имеет один из крупнейших мировых чип-дизайнерских коллективов (3 тыс.+ инженеров), и конкурирует с Intel за таланты.

Другие IT-гиганты тоже пошли по этому пути. Amazon и Google разработали собственные ARM-процессоры (Graviton, TPU), Microsoft инвестирует в кастомные ускорители. Эти клиенты Intel всё активнее замещают её решения собственными. Ошибки со стороны этих компаний тоже были — так, ранние поколения TPU Google не всегда масштабировались эффективно, а собственные серверные CPU Microsoft пока не показали лидирующих характеристик. Но их стратегия — контроль над ключевыми компонентами — остаётся устойчивой, а ошибки исправляются.

Intel оказалась в уязвимой позиции: её традиционные заказчики превращаются в конкурентов или сокращают закупки. Ответ Intel — открытие фабрик для кастомных заказов (IDM 2.0), создание совместных чипов, кастомизация под нужды hyperscaler-клиентов. Но чтобы вернуть доверие, Intel нужно не просто производить, а конкурировать по срокам, стоимости и технологиям.

Стратегический анализ ситуации вокруг Intel

Давайте попробуем все описанное выше рассмотреть через призмы базовых инструментов стратегического анализа.

Начнем с анализа макроокружения - PESTEL

PESTEL-анализ факторов окружения Intel

Политические факторы: Полупроводники стали элементом геополитики. Правительства США и ЕС выделяют субсидии (CHIPS Act) для возвращения производства на свою территорию. Intel – главный бенефициар этой политики на Западе, что позитивно сказывается на доступе к финансам и лоббистской поддержке. С другой стороны, отношения США–Китай обострились: экспортные ограничения на передовые технологии могут ограничить Intel в продаже новейших чипов китайским компаниям, либо вызвать ответные меры Китая (например, поощрение отечественных CPU взамен Xeon). Также политическая ситуация на Тайване напрямую влияет на конкуренцию: потенциальный конфликт может резко повысить спрос на услуги Intel как альтернативного производителя, но создаст и глобальный кризис поставок.
Экономические факторы: Индустрия микрочипов циклична – периоды дефицита сменяются перепроизводством. В 2020–2021 гг. был всплеск спроса (пандемия, удаленная работа), затем в 2022–2023 гг. – спад. Для Intel это вылилось в падение выручки и необходимость оптимизации. Высокая инфляция и рост процентных ставок также влияют: стоимость строительства фабрик выросла, привлечение капитала подорожало. Кроме того, смещение расходов ИТ-бюджетов с традиционных серверов на облачные сервисы меняет модель доходов: Intel теперь в большей степени зависит не от множества корпоративных клиентов, а от нескольких гигантов (hyperscalers), которые выбивают скидки и диктуют условия. Глобальные экономические тренды, такие как замедление рынка ПК (после многолетнего роста пришла стагнация ~1–2% в год) и бешеный рост сектора центров данных и AI (двузначные темпы роста), требуют от Intel перенаправления ресурсов в соответствующие сегменты.
Социальные факторы: Здесь напрямую – это фактор кадров и общественного мнения. В Кремниевой долине сейчас бум стартапов в области искусственного интеллекта и “новой архитектуры”. Intel вынуждена конкурировать за лучших инженерных талантов не только с привычными AMD/NVIDIA/Apple, но и со множеством мелких, но амбициозных компаний, а также с cloud-гигантами. Молодые специалисты могут воспринимать Intel как «компанию прошлого поколения», предпочитая более инновационные окружения. Это социальный вызов корпоративной культуре Intel – ей нужно становиться более открытой, agile, чтобы привлекать и удерживать таланты. В позитивном ключе, есть рост понимания важности полупроводников для общества (после дефицита чипов 2021 г.), и Intel может воспользоваться этим, позиционируя себя как стратегически важную компанию («мы производим чипы, на которых держится цифровая экономика»), что улучшает имидж и поддержку.
Технологические факторы: Темпы классического масштабирования (закон Мура) замедляются – каждая следующая ступень даётся дороже и сложнее. Это означает, что инновации смещаются на другие плоскости: 3D-пакетирование, совмещение разнородных чиплетов, новые типы памяти, специализированные архитектуры. Intel необходимо инвестировать не только в «уменьшение нанометров», но и в эти смежные технологии. Она уже делает это (технологии 3D-Stack Intel Foveros, Embedded Multi-Die Interconnect Bridge – EMIB, фотонные интерконекты в будущем и т.д.). Однако конкуренты тоже не стоят на месте: TSMC активно развивает CoWoS и Chip-on-Wafer интеграцию, NVIDIA исследует комбинации CPU-GPU, и т.д. Другой фактор – стандартность технологий: возникло множество открытых стандартов (например, RISC-V – открытая ISA, CXL – стандарт связи для ускорителей и памяти), которые снижают барьеры для новых игроков. Intel участвует в CXL консорциуме и даже в RISC-V инициативе, но для компании, привыкшей к проприетарным стандартам, это новая реальность. Кроме того, сдвиг к софтверно-определяемым решениям: в центре ценности часто оказывается ПО, а железо становится воспроизводимым. Intel исторически сильна в аппаратуре, но ей нужно развивать и софтверное направление (например, оптимизация AI-фреймворков для Xeon, удобные инструменты для разработчиков на ее платформах), иначе чисто аппаратными аргументами не завоевать сердца клиентов.
Экологические факторы: Производство полупроводников – ресурсозатратный процесс (потребление воды, электроэнергии, использование химикатов). Все больше внимания уделяется экологической ответственности. Intel, имея фабрики, должна соответствовать стандартам устойчивого развития: сокращать выбросы, переходить на возобновляемые источники энергии, перерабатывать воду. В Аризоне, например, проблемы с водными ресурсами накладывают ограничения на расширение производства – Intel инвестирует в водоочистку и нейтральное водопотребление. Экотренд также влияет на продукты: клиенты (особенно дата-центры) требуют энергоэффективности для снижения углеродного следа. Таким образом, отставание Intel по эффективности чипов – не только экономический, но и экологический минус (больше энергопотребление серверов на Intel – хуже экология). Преимущество ARM/AMD в эффективности помогает им и с точки зрения ESG-показателей. Intel нужно догонять, чтобы не прослыть «неэкологичным выбором».
Правовые факторы: Для Intel правовые риски в основном связаны с антимонопольным регулированием и интеллектуальной собственностью. В прошлом компания сталкивалась с исками за нечестную конкуренцию (штрафы EU, договоренности с AMD). В нынешней ситуации, когда Intel уже не монополист, регуляторное давление антимонопольного плана снизилось – скорее, власти обеспокоены уже монополией TSMC в производстве или NVIDIA в GPU, чем Intel. Однако патентные споры могут возникать (в индустрии периодически идут тяжбы по поводу чиповых патентов – например, недавно VLSI Technology отсудила у Intel крупную сумму за нарушение патентов). Intel тратит ресурсы на юридические битвы, что отвлекает. Также очень важен правовой ландшафт международной торговли: экспортные лицензии, санкционные списки – здесь нужна осторожная юридическая стратегия, чтобы не попасть под санкции (например, за поставки в запрещенные организации). Intel соблюдает все нормы, но может терять часть рынка из-за внешних правовых ограничений.

Далее, сведем эти и уже ранее выявленные факторы в матрицу SWOT.

SWOT

В среде аналитиков SWOT не считают полноценным методом анализа, т.к. он не дает новые знания, а скорее, упорядочивает те, что уже известно (как, в общем-то и PEST-анализ выше). Тем не менее, этот метод работы с факторами крайне популярен и если его "правильно готовить" способен привнести полезные инсайты.

SWOT-матрица для Intel

Теперь проведем поиск стратегических альтренатив:

Стратегические альтрнативы для Intel на основе SWOT_матрицы

Анализ SWOT-матрицы показывает, что Intel, возможно, нуждается в комбинированной стратегии:

Атакующей — в зонах роста (ИИ, Foundry, автомобили).
Оборонительной — на текущем x86-ядре (сохранять долю, сдерживать ARM).
Партнёрской — с hyperscaler-клиентами и fabless-дизайнерами.

Матрица BCG

Применим матрицу BCG (рост/доля) к основным направлениям:

Процессоры для ПК (Client Computing Group – CCG). Долгое время были "дойной коровой" – очень высокая доля рынка, но низкий рост (рынок ПК стагнирует ~1% в год). Сейчас все ещё генерируют значительный денежный поток, но рост отрицательный (падение продаж ПК). Доля Intel в этом сегменте снизилась, но остаётся доминирующей (~60–70%). "Дойная корова", требующая поддержания эффективности, но больших инвестиций в рост не оправдывающей.
Серверные и датацентр-процессоры (Data Center Group – DCG, теперь DCAI). Ранее были "звездой" (высокая доля и рынок рос двузначно). Сейчас рост рынка датацентров остаётся высоким (~10% в год за счёт облаков и ИИ), но доля Intel упала (с ~95% до ~75% из-за AMD и ARM). Если Intel сумеет отвоевать позиции, это снова может стать "звездой". Пока же – это болше походит на промежуточный статус "Вопросительный знак / Звезда" и требует больших инвестиций (новые архитектуры, новые техпроцессы). Потенциал роста есть, но конкуренция сильная.
Графические процессоры и ускорители (GPU/AI). Новый для Intel бизнес, рынок растет стремительно (>20% в год благодаря ИИ). Доля Intel ничтожна (пару процентов, если считать iGPU – у дискретных GPU <1%). То есть типичный "Вопросительный знак" – необходимо решать, вкладываться ли и биться за долю. Intel вкладывается в направление (Arc, Ponte Vecchio), пытаясь превратить это в "звезду", но гарантий успеха нет. Рекомендовал бы диверсифицировать направление и поискать другие перспективные "звезды" (новые архитектуры процессоров, например или автопилоты - см.ниже).
Мобильные и коммуникационные чипы. Практически свернутый бизнес. Intel пыталась (модемы, мобильные SoC), но вышла из эих сегментов (модемы, например, проданы Apple). Сейчас это "Собака (Dog)" – рынка почти нет или доля нулевая. Компания правильно сделала, прекратив вложения туда (хотя мобильный рынок сам по себе "звезда", но не для Intel).
Автомобильные технологии (Mobileye). Тут Intel через Mobileye – лидер в сегменте ADAS (более 70% рынка систем помощника водителю). Рынок быстрорастущий (автопилот, электромобили увеличивают спрос на чипы). Можно считать "Звезда" - высокий рост, высокая доля (в своей нише). Intel даже вывела Mobileye на IPO (2022) частично, чтобы привлечь средства на развитие. Надо продолжать инвестировать, конкуренты (NVIDIA Drive, Qualcomm Car platform) в этом сегменте тоже наступают.
Программируемые матрицы (FPGA, подразделение PSG). После покупки Altera Intel унаследовала ~30% рынка FPGA. Рынок среднерастущий (~5–7% в год), доля Intel вторая после Xilinx (ныне AMD). Это "Дойная корова" – больших инвестиций не требует, приносит стабильный доход, но звездой в обозримой перспективе не станет. Intel поддерживает FPGA для датацентров (Agilex) и интегрирует их (планы встроить FPGA в некоторые будущие Xeon). Вероятно, имеет смысл сохранить.
Память и хранение. Ранее Intel имела направление Optane (3D XPoint память) и NAND (флэш-память). Optane был инновацией (non-volatile memory), но рынок не пошел в рост и продукт стал "Собакой", и Intel закрыла Optane в 2022 г. NAND-бизнес был продан SK Hynix, т.к. это конкурентный низкомаржинальный рынок – тоже уход оправдан. Сейчас у Intel остался разве что малый сегмент сетевых решений (Ethernet адаптеры, купленная Barefoot Networks для коммутаторов). Их можно отнести к нишевым "дойным коровам" – традиционные ethernet контроллеры все еще широко используются.
Контрактное производство (Intel Foundry Services). Пока что это "Вопросительный знак" – рынок огромен (foundry – десятки млрд $), но у Intel нулевая доля. Рост рынка хорош (~9% CAGR), но Intel нужно отвоевывать место у союза TSMC/Samsung. Инвестиции идут, первые успехи (клиенты) есть, но говорить о звезде рано. Если в перспективе, например, 5 лет Intel удастся заполнить свои новые фабрики заказами, IFS может стать значимой "звездой" или хотя бы "дойной коровой" (контрактное производство при больших объемах приносит стабильную выручку).

У Intel остаются "коровы" (ПК-CPU, части датацентра, FPGA) – они генерируют прибыль сейчас, но не растут. Критично перевести "вопросительные знаки" (новые области – GPU, AI, foundry) в "звезды" (а значит, активно инвестировать в направления), иначе будущее под угрозой, так как "коровы" постепенно будут давать все меньше "молока". От "Собак" Intel уже избавляется, что выглядит верным решением – ресурсы надо концентрировать там, где перспектива роста или сохранения лидерства.

Возможные рекомендации для Intel

Громко, конечно, звучит :) но попробую сформулировать несколько рекомендаций для компании Intel на основании известной информации и размышлений в этом материале.

Ускорение технологического цикла

Intel важно завершить переход на техпроцесс Intel 4 и активировать массовое производство на Intel 4 и Intel 18A, что позволит компании восстановить конкурентоспособность. Для дальнейшего укрепления позиций важно сосредоточиться на ускорении внедрения новых технологий, таких как GAA (Gate-All-Around) и RibbonFET.

Фокус на ключевых продуктах

Intel должна продолжать концентрацию усилий на ключевых направлениях: CPU, GPU/AI, Foundry, Auto. Все "балластные" направления и низкоприоритетные проекты, следует сворачивать или продавать. Для ключевых пока продуктов, таких как процессоры Xeon, новые GPU, Gaudi AI и Mobileye EyeQ, необходимо гарантировать максимальную поддержку и приоритет в производстве и разработке.

Культурная трансформация и усиление команды

Важно возвращать статус Intel как "магнита для талантов". Сейчас компания конкурирует за таланты с такими "неконкурентами" в прошлом, как Apple, Google и пр. Необходимо поощрять смелые и рискованные инновации, например, в области квантовых вычислений или нейроморфных чипов и пр.

Расширение партнерств и кооперации

Необходимо развивать стратегические отношения с ведущими контрактными производителями для достижения большего технологического прогресса, а также на случай необходимости в производственных мощностях для сторонних заказчиков. Тот же TSMC нуждается в значительных инвестициях для переноса производств в США, наверняка можно выстроить партнерские и взаимовыгодные отношений. Если бывшие клиенты становятся конкурентами, то почему бы текущих конкурентов не сделать партнерами.

Intel стоит активно работать с экосистемами ARM и RISC-V, предлагая свои IP-блоки (лицензии и технологии) для расширения своей доли на растущем рынке альтернативных архитектур. Наладить более тесное взаимодействие с крупными клиентами, такими как Amazon, Google и Microsoft, чтобы оптимизировать процесс разработки под их специфические потребности и укрепить долгосрочные партнерства.

Клиент-ориентированность и рыночная гибкость

Intel должна менять свой подход (или, как минимум дополнить его) с "мы сделали — покупайте" на "что вам нужно — мы сделаем".

Финансовая оптимизация и приоритезация стратегических направлений

Завершить процессы сокращения штата и оптимизации расходов. Цель – вернуть операционную маржу выше 20% к 2025 году. Intel должна продолжать активно инвестировать в R&D, не экономя на долгосрочные проекты, такие как разработки новых чипов, строительство новых фабрик и поддержка ключевых технологических направлений.

PR и восстановление репутации

Intel должна более активно информировать рынок о своих достижениях и планах, а также работать с разработчиками через конференции и укреплять связи с партнерами. Продавать себя как компанию, которая решает важнейшие мировые технологические проблемы, что поможет улучшить имидж среди инвесторов и клиентов.

Структурные изменения как крайний шаг

Если после реализации рекомендаций Intel продолжит испытывать трудности, можно рассмотреть структурные изменения, такие как разделение компании на производственные и дизайнерские подразделения, чтобы улучшить управление и ускорить процессы.

На этом завершу свой разбор. Если вам интересны разборы других компаний, а возможно и вашей компании - обращайтесь!

Приложение:

Анализ проведен на основе этих данных (дополнительно к тем, которые указаны в тексте выше):

Как использовать возможности ChatGPT и DeepSeek для B2B-маркетинга

2025-02-14T16:07:48.113Z

На основании собственных наработок и опыта коллег, телеграм-канал "Стрелка на карте" подготовил практическое руководство по использованию возможностей ChatGPT и DeepSeek в работе маркетологов. Это руководство станет полезным инструментом как для оперативной работы, так и для разработки долгосрочных стратегий маркетинга. В нём собраны реальные примеры и рекомендации по внедрению этих технологий в повседневные процессы, что позволит не только улучшить эффективность текущих задач, но и значительно повысить стратегическую гибкость при построении маркетинговых планов.

ChatGPT и DeepSeek — это мощные инструменты на основе ИИ, полезные для маркетологов в B2B. ChatGPT помогает генерировать контент, общаться с клиентами и автоматизировать рутинные задачи, но в России доступ к нему ограничен, и для использования нужны дополнительные инструменты (о которых не идет речь в этой статье). DeepSeek, в свою очередь, доступен в России и предоставляет возможности для анализа данных, прогнозирования рыночных трендов и получения инсайтов.

В этой статье мы покажем, как оба эти инструмента могут улучшить работу маркетологов с реальными примерами.

Есть ли разница между ChatGPT и DeepSeek (и в чем она, если есть)

Разница есть.

Есть несколько достаточно проработанных обзоров, описывающих различия обеих моделей (актуальность - начало 2025 года), например, - тут или тут. Если кратко:

DeepSeek и ChatGPT — мощные инструменты ИИ, но предназначены для разных задач. DeepSeek специализируется на техническом анализе данных, извлечении инсайтов и прогнозировании. Он быстр, точен и эффективен для решения технических проблем и обработки информации. ChatGPT — универсальный инструмент для генерации контента, общения с клиентами и креативных задач. Он удобен для создания текстов, маркетинговых материалов и ведения диалогов.

Для технических задач и анализа данных лучше использовать DeepSeek, а для креативного письма и генерации контента — ChatGPT.

Построение запросов (промптов)

Сообщество пользователей моделей ИИ за последние пару лет выработало несколько десятков структур, по которым наиболее эффективно строить диалог с моделями. Вот основные:

1. Zero-shot prompting

Этот метод предполагает, что для модели дается минимальный контекст и короткая инструкция, без примеров. Это полезно для автоматизации обработки больших объемов текстовых данных, где задача очевидна.

Пример запроса:

"Проанализируй следующие отзывы о продукте и выдели основные позитивные и негативные моменты:" далее копируете нужный текст для анализа.

2. Few-shot prompting

Используется, когда задача сложная или трудно сформулировать точную инструкцию. Для этого предоставляются несколько примеров решений, и на основе них модель выполняет похожую задачу.

Пример запроса:

Пример 1: "Отзыв 1: 'Отличный продукт, долго служит!' — Позитивный отзыв. Отзыв 2: 'Неудобный интерфейс, не работает с новыми версиями ОС.' — Негативный отзыв. Пример 3: 'Прекрасная поддержка, быстрая доставка!' — Позитивный отзыв."
Запрос: "Теперь обработай следующий отзыв: 'Долго думал, покупать или нет, но оказалось, что вещь отличная.'"

3. R-T-F (Role — Task — Format)

В этом методе задается конкретная роль, задача и формат ответа, который требуется получить. Это помогает модели точно понимать контекст и форматирование ответа. Самый частый формат запроса для работы с текстами (их создание, перевод, редактура и пр.).

Пример запроса:

"Ты — маркетолог в крупной компании. Разработай стратегию по продвижению нового продукта для корпоративных клиентов в сегменте B2B. Включи 3 ключевых шага, сроки и подходы к коммуникации."

4. T-A-G (Task — Action — Goal)

Здесь акцент на задаче, действиях и цели. Необходимо не только задать вопрос, но и указать, какого результата хочется достичь.

Пример запроса:

"Проанализируй результаты опроса среди студентов о качестве курсов, выяви проблемы и предложи действия для увеличения удовлетворенности на 15% за следующий месяц:" далее вставляете данные опроса (подробности такой операции еще описаны ниже).

5. B-A-B (Before — After — Bridge)

Метод помогает выстроить запрос, начиная с текущей ситуации (Before), желаемого результата (After) и перехода к нему (Bridge).

Пример запроса:

"На данный момент наш сайт получает меньше трафика, чем конкуренты. Мы хотим увеличить количество посетителей на 25% за следующий квартал. Какие шаги необходимо предпринять для достижения этой цели?" далее вставляете данные статистики сайта (а можно обойтись просто запросом, без данных, и тогда получить список типовых действий для решения задачи).

6. R-I-S-E (Role — Input — Steps — Expectation)

Этот метод структурирует запрос с акцентом на роль, вводные данные, шаги и ожидаемый результат. Подходит для создания пошаговых инструкций и подробных рекомендаций.

Пример запроса:

"Ты — консультант по цифровым стратегиям. У нас есть проект по созданию нового сайта для стартапа в сфере SaaS. Приведи пошаговый план, который поможет увеличить конверсии с 2% до 5% в течение 6 месяцев. Укажи действия и метрики для оценки прогресса."

Когда вы начинаете работать с этими сервисами, важно понимать, что фреймворки для построения запросов — это не универсальные решения, а скорее инструмент, который помогает структурировать мысль и повысить точность взаимодействия с ИИ. Эти подходы можно рассматривать как здравый смысл, организованный в доступную форму. Главное здесь — четко формулировать задачу, грамотно расставлять акценты и понимать, какой результат вы хотите получить.

Вот несколько дополнительных рекомендаций по работе с моделями:

Контекст имеет значение. Чем больше точного контекста вы предоставите модели, тем более релевантные ответы получите. Лучше на английском, т.к. основной объем базы для обучения - на английском, но русский тоже работает.
Будьте конкретными. Избегайте двусмысленностей. Чем чётче ваша формулировка, тем эффективней ИИ сможет обработать запрос.
Не стесняйтесь уточнять. Если модель дает неполный или не совсем точный ответ, переформулируйте запрос или уточните, что именно нужно изменить в ответе.
Используйте простые формулировки. Модели, как ChatGPT, работают лучше, когда запросы понятны и не перегружены сложными структурами. Чем проще и яснее запрос, тем лучше результат. Постарайтесь без сложноподчиненных предложений и деепричастных оборотов. Пишите в стиле Хемингуэя :)

Практические примеры использования моделей ИИ

Начнем с азов - попросим модель провести для нас некоторые виды анализа.

Выводы для компании по итогам проведенного PEST-анализа

Примерно так мог бы выглядеть упрощенная матрица PEST для, например, оператора ЦОД:

PEST-матрица анализа рыночных макро-факторов рынка ЦОД России в 2024 году (пример)

Давайте, попросим модель проанализировать эти данные:

Действуй как консультант по рынку ЦОД России :: опирайся на таблицу PEST-анализа, которую тебе предоставлю ниже :: проанализируй ее и сделай выводы для оператора ЦОД, который работает на территории России :: используй только данные из таблицы, используй все предоставленные данные, ничего не убирай и сам не отбавляй :: ответ дай краткий, по существу :: таблица для анализа:

Фактор Оценка Комментарий Политические факторы Государственная поддержка отрасли (включая субсидии и программы поддержки ЦОД) 7/10 Поддержка со стороны государства важна для развития инфраструктуры и локализации данных, но уровень поддержки зависит от ситуации в стране. Политическая нестабильность (санкции, международные отношения) 6/10 Ограничения на международное сотрудничество могут замедлить развитие и модернизацию ЦОД, усложнив импорт технологий. Трансформация законодательства по защите данных (локализация данных, новые требования) 9/10 Новые требования о хранении данных на территории России увеличивают потребность в локальных ЦОД. Влияет на технологическую и юридическую составляющие работы ЦОД. Экономические факторы Рост спроса на услуги ЦОД (цифровизация, увеличение объемов данных) 8/10 Спрос на услуги ЦОД растет благодаря увеличению объемов данных, обработке и хранению информации. Цифровизация госструктур и бизнеса ускоряет этот процесс. Рост затрат на энергообеспечение ЦОД (увеличение цен на энергоносители) 7/10 Рост цен на энергоресурсы увеличивает эксплуатационные расходы ЦОД, что требует поиска новых решений по энергоэффективности. Инвестиции в инфраструктуру (новые мощности, модернизация старых ЦОД) 7/10 Развитие и модернизация инфраструктуры ЦОД требует больших вложений, однако при правильно организованном процессе возврат этих вложений быстрый. Социальные факторы Рост удаленной работы и дистрибуции труда (потребность в хранении и обработке данных) 6/10 Увеличение числа удаленных сотрудников стимулирует спрос на локальные ЦОД для хранения данных, хотя тенденция может быть локальной. Изменения в потребительских предпочтениях (сегментированные услуги для разных типов бизнеса) 5/10 Для малых и средних предприятий растет спрос на специализированные услуги ЦОД, но это не всегда массовая потребность. Рост спроса на локализацию данных (по законодательным требованиям) 8/10 Требования по хранению данных на территории России повышают необходимость в локальных ЦОД, что стимулирует спрос на услуги. Технологические факторы Развитие облачных технологий и виртуализации (гибкость ЦОД) 9/10 Прогресс в области облачных технологий способствует расширению функционала и гибкости ЦОД, улучшая их использование для различных типов клиентов. Переход к более эффективным системам охлаждения и управления энергией 8/10 Внедрение более эффективных систем охлаждения и управления энергией позволяет снизить эксплуатационные затраты и поддерживать стабильность работы ЦОД. Кибербезопасность и защита данных (защита от угроз и утечек) 9/10 В условиях роста угроз для безопасности данных ЦОД обязаны внедрять новейшие системы защиты информации, что становится необходимостью.

Что мы видим в запросе?

Задана роль (консультант по определенному рынку) - модель теперь понимает, в каком русле давать ответ.
Мы задали контекст - указали на вид анализа, описали рынок, территорию (не мир, а именно Россия).
Дальше - интересней, мы говорим, что использовать данные только из таблицы и ничего не удалять и не добавлять. Что это??? Это особенность работы текущих моделей ИИ - они склонны упрощать предоставленные данные и периодически теряют вводные. Так же, в целях, возможно, экономии вычислительных ресурсов, они как бы "упрощают" ответы и могут выбрасывать целые смысловые блоки. Так же, они легко в ваши данные могут "подмешать" чужие данные или информацию прошлых лет. Этой инструкцией мы как бы очерчиваем ареал доступных данных (это не гарант отсутствия "бреда" от ИИ, но точность ответов повышает).
Далее - просто копи-паст самой таблицы (выделил ячейки в Excel и вставил в диалоговое окно модели). Модель отлично этот кусок текста понимает, надо только ей указать, что это таблица. Лайфхак - если есть подозрение, что модель может понять вашу таблицу неверно (а такое бывает) следующим сообщением попросите ее показать введенные данные в виде таблицы. И проверьте итог.

Ответ ChatGPT (немного многословно получилось):

Для оператора ЦОД, работающего в России, на основе PEST-анализа можно сделать следующие выводы:

Политические факторы:

Государственная поддержка: Оператору стоит быть готовым к изменяющимся условиям, так как уровень государственной поддержки зависит от политической ситуации в стране. Важно отслеживать изменения в государственной политике, чтобы воспользоваться возможными субсидиями или программами поддержки.
Политическая нестабильность: Санкции и ограничения на международное сотрудничество могут повлиять на импорт технологий и замедлить модернизацию ЦОД. Оператору следует развивать внутренние технологии и искать альтернативных поставщиков для минимизации зависимости от иностранных решений.
Трансформация законодательства: Введение новых требований по локализации данных увеличивает спрос на локальные ЦОД, что открывает возможности для операторов. Нужно следить за законодательными изменениями, чтобы оперативно адаптировать бизнес под новые требования.

Экономические факторы:

Рост спроса на услуги ЦОД: Цифровизация и увеличение объемов данных создают возможности для расширения бизнеса. Оператору стоит инвестировать в новые мощности и расширение инфраструктуры, чтобы удовлетворить растущий спрос.
Рост затрат на энергообеспечение: Увеличение цен на энергоносители повышает эксплуатационные расходы. Оператору следует инвестировать в энергоэффективные технологии и системы охлаждения для снижения затрат и повышения рентабельности.
Инвестиции в инфраструктуру: Развитие и модернизация ЦОД требует значительных вложений, но с правильно организованным процессом возврат этих вложений быстрый. Оператору следует планировать долгосрочные инвестиции в обновление инфраструктуры.

Социальные факторы:

Рост удаленной работы: Увеличение числа удаленных сотрудников увеличивает потребность в локальных ЦОД. Оператору стоит акцентировать внимание на обслуживании удаленных организаций, предлагая им гибкие решения для хранения и обработки данных.
Изменения в потребительских предпочтениях: Для малых и средних предприятий растет спрос на специализированные услуги ЦОД, но это может быть нишевым рынком. Оператору стоит диверсифицировать предложения для различных типов бизнеса, ориентируясь на более крупные сегменты.
Рост спроса на локализацию данных: В ответ на законодательные изменения растет потребность в локальных ЦОД. Оператору стоит развивать свои локальные мощности и предлагать решения, соответствующие требованиям законодательства.

Технологические факторы:

Развитие облачных технологий и виртуализации: Прогресс в облачных технологиях способствует расширению функционала ЦОД. Оператору стоит внедрять и развивать облачные решения, чтобы повысить гибкость и привлекательность услуг для разных типов клиентов.
Переход к более эффективным системам охлаждения: Внедрение энергоэффективных систем охлаждения снижает эксплуатационные расходы. Оператору следует инвестировать в эти технологии, чтобы повысить свою конкурентоспособность.
Кибербезопасность: В условиях роста угроз безопасности данных, ЦОД должны внедрять передовые системы защиты информации. Это не только важный аспект для обеспечения безопасности клиентов, но и важный фактор конкурентоспособности на рынке. Оператору нужно сосредоточиться на повышении уровня защиты данных.

В принципе, даже неплохо. С этим уже можно работать. Идем дальше.

Проведение SWOT-анализа

Ну что же, попросим модель провести не просто обработку предоставленных данных, а полностью провести анализ самостоятельно. Погнали.

Промпт:

Действуй как эксперт и аналитик рынка ЦОД России - проведи SWOT-анализ отрасли ЦОД России :: используй доступные тебе данные за 2024 и 2023 года :: опирайся только на достоверные источники данных (RBC, CNews, TAdviser, Ассоциацию ЦОД России, ИКС-Медиа и пр.) :: используй самые критические факторы, которые максимально сильно влияют на отрасль :: для анализа слабых и сильных сторон используй типовой российский ЦОД (из списка "ЦОДы России") :: ответ дай в формате таблицы :: используй краткие и конкретные формулировки

Разберем запрос:

Задали роль. Думаю, тут уже все понятно.
Задали рынок, регион, года. Года - это важно, я использовал платную версию ChatGPT, но например в работе с DeepSeek можно встретить ограничение по годам, т.е. каких-то данных может просто не быть. И если не указать рамки, то модель, как калькулятор, вам все посчитает и ответит... но по смешанным данным 2010 до 2020 года, например.
Указание на источники информации - если возможно, лучше напрямую указывать источник, т.к. модели могут опираться на некорректные данные, полученные из сомнительных источников.
Попросили дать ответ в виде таблицы. Иногда это бывает полезно.

Ответ ChatGPT:

SWOT-анализ ЦОД ChatGPT (пример)

Для сравнения, вот ответ на тот же промпт от DeepSeek:

SWOT-анализ ЦОД DeepSeek (пример)

Видим, что ответы примерно совпадают, но вот вывод информации сделан по-разному, дополнительно, DeepSeek указал источники (ChatGPT тоже умеет их указывать, но по дополнительному запросу или при переключении в режим поиска - WEB).

Идем дальше. Попробуем что-то более утилитарное.

Построение и управление воронкой продаж, анализ показателей конверсии

Представим, что вы новый директор по маркетингу оператора услуг ЦОД и вам надо помочь коллегам наладить систему продаж. Усложним задачу - у вас нет опыта именно в этом сегменте, но вы опытный маркетолог и в принципе, не проблема разобраться... с небольшой помощью от наших моделей.

Итак, запрос:

Действуй как новый директор по маркетингу одного из российских операторов услуг ЦОД :: тебе надо построить и управлять воронкой продаж, проводить анализ показателей конверсии :: что нужно для этого? Дай краткий ответ

Ответ ChatGPT:

Для построения и управления воронкой продаж оператора ЦОД в России, необходимо:

Определить целевую аудиторию и сегменты рынка (крупные корпорации, госструктуры, малый и средний бизнес).
Создать воронку продаж с этапами: привлечение (SEO, контент, реклама), интерес (демо, консультации), оценка (предложения, юридические вопросы), решение (заключение сделки) и лояльность (повторные продажи).
Анализировать конверсии: отслеживать метрики (стоимость привлечения клиента, средний срок сделки, конверсии на каждом этапе).
Использовать CRM-системы для мониторинга взаимодействий с клиентами и оптимизации процессов.
Автоматизировать маркетинг (email-рассылки, таргетинг).
Собирать обратную связь от клиентов для улучшения процесса и работы с возражениями.

Основной фокус — на аналитике и постоянной оптимизации каждого этапа воронки для повышения конверсии и сокращения времени на закрытие сделки.

Ну что же, если бы это был как ответ на аналогичный вопрос на собеседовании, то вполне приемлемо. Для практического применения ответ, по-моему, очень общий, но мы и не ставили целью получить глубокую проработку вопроса. Но это возможно - надо каждый из предложенных пунктов начать прорабатывать: предоставлять сырые данные (например, аналитика продаж, трафика и пр.), задавать уточняющие вопросы, описывая ситуацию уже в вашем конкретном бизнесе.

Вот ответ на аналогичный запрос от DeepSeek:

Для построения и управления воронкой продаж в ЦОД:

Этапы воронки: Осведомленность → Интерес → Рассмотрение → Решение → Удержание.
Инструменты: CRM (Bitrix24, amoCRM), аналитика (Google Analytics), маркетинговые каналы (реклама, SEO, email).
Метрики:

Осведомленность: CTR, посещаемость.
Интерес: конверсия в лиды.
Рассмотрение: запросы КП, время решения.
Решение: конверсия в клиенты.
Удержание: NPS, upsell.

Действия:

Улучшить контент и рекламу.
Оптимизировать сайт и формы.
Ускорить подготовку КП.
Внедрить скидки и упростить договоры.
Собирать обратную связь и предлагать допуслуги.

Пример конверсии:

Посетители: 10 000 → Лиды: 500 (5%) → Клиенты: 50 (10%).
Общая конверсия: 0,5%.

Рекомендации: Автоматизируйте процессы, анализируйте данные, персонализируйте коммуникации, обучайте команду.

Надо отметить, что воронка от ChatGPT мне лично показалась более рабочей. Но сам по себе ответ так же неплох. Как мне видится, обе модели не донесли нюансы маркетинга именно на рынке услуг ЦОД. Хотя ChatGPT предложил более развернутую воронку, а это важно, так как цикл продаж может быть долгим и требуется более глубокая коммуникация на разных стадиях. Так же чат ChatGPT указал на важный этап для рынка - лояльность, DeepSeek ограничился "удержанием".

Анализ продаж

Теперь рассмотрим задачу анализа продаж. Для простоты, будем опираться на эти данные (пример):

Данные продаж (пример)

Наш промпт:

Действуй как коммерческий директор компании по продажам серверного оборудования :: твои клиенты - компании сегмента B2B :: тебе надо выявить точки роста продаж при ограниченных ресурсах (т.е. надо выявить ключевую точку приложения усилий) :: дай краткий ответ :: таблица для анализа: Показатели воронки Q1 2024 Q2 2024 Q3 2024 Q4 2024 Итог 2024 Охват (Количество контактов с потенциальными клиентами) 1200 1300 1250 1400 5150 Захват (Лиды) 120 156 138 182 596 Прогрев (Встречи и демонстрации) 500 600 550 650 2300 Продажа (Заключение договоров поставки) 100 110 105 120 435 Отгружено (Сделки, по которым отгрузка состоялась) 85 93 85 90 353 Сумма отгузки, млн.руб. 120 156 138 180 594 Повторная продажа (Повторные сделки с существующими клиентами) 20 22 21 24 87 Лояльность (Удержание клиентов) 24% 24% 25% 27%

Итак, что же происходит:

Определили роль.
Указали сегмент.
Поставили задачу, что же мы хотим от анализа.
Предоставили таблицу в текстовом виде.

Что там ответил ChatGPT:

Ключевые точки роста при ограниченных ресурсах:

Улучшение конверсии на этапе Захвата (Лиды): Повышение качества лидов и их квалификация для увеличения конверсии в дальнейшие этапы воронки.
Оптимизация этапа Прогрева (Встречи и демо): Повышение эффективности встреч и демонстраций для ускорения перехода к продаже.
Рост повторных продаж: Акцент на существующих клиентах с предложением дополнительных услуг или апсейлом для увеличения дохода.
Увеличение удержания клиентов: Улучшение качества обслуживания и программ лояльности для повышения уровня лояльности и долгосрочных отношений.

Основное внимание стоит уделить повышению конверсии в лидах и росту повторных продаж.

Ну что же, вполне себе понятный ответ. Рекомендация тоже по делу. Далее можно продолжить копать глубже и попросить модель предложить варианты, как можно повысить конверсию и пр.

Смотрим на DeepSeek:

Анализ и точка роста:

Проблема: Низкая конверсия из встреч в договоры (18.9%).
Приоритет: Увеличение конверсии "Прогрев → Продажа".
Действия:

Улучшить качество презентаций и демо.
Обучить менеджеров по продажам навыкам закрытия сделок.
Внедрить систему быстрого согласования договоров.

Эффект:

Рост конверсии до 25% даст +115 договоров в год.
Увеличение отгрузок на 150 млн руб.

Фокус: Максимальный результат при минимальных затратах.

Ответ очень краткий :) но исчерпывающий. DeepSeek детектировал основную проблему (конверсия в договоры), могу предположить, что даже верно детектировал - на этом этапе в работу с клиентом уже вложено много и хорошо бы эти инвестиции начать отбивать в первую очередь (я начал бы с лояльности, но она и так растет).

ChatGPT рекомендовал сосредоточиться на более раннем этапе. Но как мы видим, там не все так просто - судя по цифрам, на этапе "Прогрев" собираются так же лиды прошлых периодов (лидов меньше, чем прогревов). Возможно, стоит добавить еще один этап - показывающий переход "Лиды-Прогрев" текущего квартала и прошлых кварталов. Поэтому тут рекомендация ChatGPT как минимум требует уточнений.

Теперь, давайте, давайте решим задачу попроще. Да и статью уже пора завершать.

Написание пресс-релиза

Итак, компания реализовала проект и надо выпустить пресс-релиз, сделать новость на сайт, в ТГ и пр.

Обычно, это задача штатного копирайтера, который по тезисам технарей-продавцов-проджектов пробует собрать и упорядочить факты, уложить все это в структуру и сделать текст немного "продающим".

Посмотрим, как из рассыпухи фактов о проекте получить стройный документ. Например, ваша компания реализовала проект построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода (название вымышленное), вот, что есть на входе (по итогам интервью с главным инженером компании):

Зачем нужен микро-ЦОД: после проведения перевооружения, на предприятии запущенно несколько новых линий со станками ЧПУ; надо хранить и обрабатывать данные локально, обеспечивая оперативный доступ и минимизируя задержки; экономия (в долгосрочной перспективе) на внешних облачных сервисах; для резервирования и обеспечения бесперебойной работы критичных систем, таких как ERP, MES (системы управления производством), SCADA и другие.

Параметры вашего ЦОДа. Площадь: 40 м².Помещение: в специально оборудованном помещении внутри завода, на отдельной платформе.Мощность: 60 кВт. Микро-ЦОД может подключен к городской электросети. Резервное питание (UPS): До 30–50 минут работы от 2х дизельных генераторов. Система с воздушным охлаждением. Обычная рабочая температура — 20-25°C с допустимыми колебаниями в пределах 18-27°C. Энергоэффективность: Показатели PUE (Power Usage Effectiveness) в районе 1.2–1.4. Скорость подключения: 1–10 Гбит/с (в зависимости от потребностей предприятия и приложений). Есть резервные каналы и несколько сетевых интерфейсов для повышения отказоустойчивости. Возможность использовать виртуализированные ресурсы для улучшения гибкости и распределения нагрузки.

Безопасность обеспечивается: Стальные двери, системы видеонаблюдения, контроль доступа, система сигнализации. Система защиты от пожара Novec. Защита от сбоев в сети - использование UPS, датчиков для мониторинга температуры и влажности. Стандартные rack-серверы. Хранилище данных: До нескольких десятков терабайт на базе SSD. Системы с многоядерными процессорами Intel Xeon с объёмом ОЗУ до 1-2 ТБ.

Хватит пока :) итак, надо из этого собрать что-то вразумительное для отправки редакторам профильных СМИ.

Промпт:

Действуй как корпоративный директор по PR компании "Микро-ЦОДы в массы" :: тебе необходимо написать пресс-релиз о реализации проекта построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода :: используй структуру классического пресс-релиза, заголовок сделай кликбейтным и привлекающим внимание :: целевая аудитория - ИТ-директора промышленных предприятий и генеральные директора :: покажи привлекательность решения для бизнеса, при этом показать выгоду сотрудничества с твоей компанией :: используй эти тезисы: + скопированные тезисы, которые были выше.

Вариант ChatGPT:

Заголовок:
Новопупинский металлообрабатывающий завод запускает микро-ЦОД для повышения эффективности производства и снижения издержек

Москва, 15 февраля 2025 года — Компания "Микро-ЦОДы в массы" завершила проект по созданию микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода. Это решение обеспечит локальную обработку данных, минимизируя задержки и повысив производительность при работе с новыми ЧПУ-станками.

Зачем заводу микро-ЦОД?

Микро-ЦОД решает несколько ключевых задач для бизнеса:

Обработка данных в реальном времени: Локальная инфраструктура ускоряет обработку данных от новых станков и систем, повышая оперативность работы.
Снижение затрат на облачные сервисы: Локальное решение позволяет уменьшить зависимость от облачных провайдеров и снизить долгосрочные расходы.
Обеспечение бесперебойной работы критичных систем: Микро-ЦОД гарантирует стабильную работу ERP, MES, SCADA и других важных систем.

Характеристики микро-ЦОД

Площадь: 40 м², расположение внутри завода.
Мощность: 60 кВт, достаточная для всех критичных систем.
Охлаждение: Воздушное, с рабочими температурами 20-25°C.
Резервное питание: 2 дизельных генератора, до 50 минут.
Энергоэффективность: PUE 1.2–1.4.
Скорость подключения: До 10 Гбит/с.
Безопасность: Современные системы защиты, включая видеонаблюдение и защиту от пожаров.

Преимущества для бизнеса

Снижение затрат на облачные решения.
Повышение производительности благодаря быстрому доступу к данным.
Гарантия бесперебойной работы критичных систем.
Высокая безопасность данных с применением надежных решений по защите.

Почему "Микро-ЦОДы в массы"?

Компания предоставляет эффективные решения для локальной обработки данных, которые соответствуют требованиям современного производства и обеспечивают надежность работы бизнеса.

Контакты для прессы:

Телефон: +7 (495) 123-45-67
Email: press@micro-cods.ru
Сайт: www.micro-cods.ru

Как черновик - нормально. Текст немного "квадратный", а некоторые обороты откровенно неграмотные, но с ним можно работать - править всегда проще, чем создавать "с нуля". Видно, что некоторые пункты модель приняла почти "как есть" без переделки и адаптации. Но по практике скажу, что если попросить модель о доработке текста (дополнить фактами с рынка, поменять tone-of-voice, не использовать так много буллетов и пр.), то может получиться вполне читабельный текст.

А что же нам приготовил DeepSeek?

Заголовок:

"Микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода: как локальное решение сэкономило миллионы и повысило эффективность производства"

Подзаголовок:

Компания "Микро-ЦОДы в массы" реализовала проект построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода, обеспечив надежное хранение данных, бесперебойную работу критичных систем и значительную экономию на облачных сервисах.

Дата и место:

Новопупинск, 15 октября 2024 г.

Основной текст:

Компания "Микро-ЦОДы в массы" завершила проект построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода. Решение было разработано с учетом специфики промышленного предприятия, где после перевооружения были запущены новые линии со станками ЧПУ, требующие локального хранения и обработки данных для минимизации задержек и обеспечения оперативного доступа.

Зачем заводу понадобился микро-ЦОД?

Локальная обработка данных: Для обеспечения быстрого доступа к данным станков ЧПУ и производственных систем.
Экономия на облачных сервисах: Снижение затрат на внешние облачные решения в долгосрочной перспективе.
Резервирование и бесперебойная работа: Обеспечение отказоустойчивости критичных систем, таких как ERP, MES, SCADA и других.

Параметры микро-ЦОД:

Площадь: 40 м² в специально оборудованном помещении завода.
Мощность: 60 кВт с возможностью подключения к городской электросети.
Резервное питание: До 30–50 минут работы от 2 дизельных генераторов.
Энергоэффективность: PUE (Power Usage Effectiveness) — 1.2–1.4.
Скорость подключения: 1–10 Гбит/с с резервными каналами для повышения отказоустойчивости.
Хранилище данных: До нескольких десятков терабайт на базе SSD.
Производительность: Многоядерные процессоры Intel Xeon с объемом ОЗУ до 1-2 ТБ.

Безопасность:

Физическая защита: стальные двери, видеонаблюдение, контроль доступа.
Пожарная безопасность: система Novec.
Защита от сбоев: UPS, датчики мониторинга температуры и влажности.

Преимущества для бизнеса:

Гибкость: Возможность использования виртуализированных ресурсов для распределения нагрузки.
Надежность: Бесперебойная работа критичных систем даже в случае сбоев.
Экономия: Снижение затрат на облачные сервисы и повышение энергоэффективности.

Почему "Микро-ЦОДы в массы"?

Опыт реализации проектов для промышленных предприятий.
Индивидуальный подход к каждому клиенту.
Гарантия качества и поддержки 24/7.

Цитата:

"Мы гордимся тем, что наш микро-ЦОД стал ключевым элементом цифровой инфраструктуры Новопупинского завода. Это решение не только повысило эффективность производства, но и обеспечило долгосрочную экономию для предприятия", — отметил [Имя Фамилия], корпоративный директор по PR компании "Микро-ЦОДы в массы".

Контактная информация:

Для получения дополнительной информации обращайтесь:
[Имя Фамилия]
Должность
Компания "Микро-ЦОДы в массы"
Телефон: +7 (XXX) XXX-XX-XX
Email: pr@micro-cod.ru
Сайт: www.micro-cod.ru

Примечание:
Пресс-релиз доступен для публикации. Дополнительные материалы и интервью доступны по запросу.

Примечательно, что DeepSeek встроил прямую речь, это хорошо, сразу повышает интерес к материалу. Но в общем, не сильно отличается от ChatGPT - так же требует доработки и достаточно серьезной. Или продолжения промптинга для улучшения до приемлемого уровня.

В завершении

В конце концов, если вы хотите вывести маркетинг на новый уровень, ChatGPT и DeepSeek — это отличные инструменты. Эти инструменты не только помогут ускорить рутинные задачи, но и откроют новые возможности для глубокого понимания потребностей клиентов и адаптации ваших кампаний. Конечно, ИИ — это здорово, но в будущем победит не ИИ, а те, люди, которые умеют его правильно использовать. Умение работать с такими инструментами — это суперсила 21 века!

Желаю вам удачи в создании успешных и эффективных промптов. Пусть ваш маркетинг будет настолько умным, насколько это возможно!

Новый взгляд на PEST-анализ: как скрытые взаимосвязи внешних факторов могут изменить вашу стратегию

2025-02-13T22:57:56.884Z

Телеграм-канал о бизнес-стратегии "Стрелка на карте" предлагает вашему вниманию обновленный алгоритм проведения PEST-анализа, который учитывает комплексное воздействие макро-факторов на несколько аспектов внешней среды одновременно. Этот подход позволяет не только выявить скрытые взаимосвязи, но и более точно оценить их влияние на долгосрочную стратегию компании. В этой статье я делюсь методологией и практическими рекомендациями по применению обновленного PEST-анализа в современных условиях, опираясь на опыт работы с крупными корпоративными проектами и конкретными кейсами из бизнеса.

Проблематика

В стратегическом и маркетинговом анализе существует несколько методов, позволяющих компаниям оценить макросреду и внешние факторы, влияющие на их деятельность. Одним из таких методов является PEST-анализ, который охватывает политические, экономические, социальные и технологические (PEST) аспекты внешней среды. Однако традиционный подход не всегда позволяет увидеть полную картину взаимозависимости макро-факторов и их многогранного воздействия на разные аспекты бизнеса. Важно заметить, что один и тот же макро-фактор может оказывать влияние не только на одну, а на несколько характеристик рынка одновременно. Это создает необходимость в более комплексном подходе, который учитывает взаимодействие факторов и их совокупное влияние на стратегию.

Необходимость и актуальность

В последние десятилетия внешняя среда, в частности в условиях глобализации и стремительных технологических изменений, стала более динамичной и многослойной. Как следствие, существует растущая потребность в более точных и многомерных методах анализа, которые позволят глубже оценить влияние отдельных факторов и их комбинаций. Классический PEST-анализ зачастую ограничен узким восприятием макро-факторов по отдельности, что может приводить к недооценке или игнорированию некоторых аспектов воздействия.

Примером такого недостатка является ситуация, когда новая технологическая инновация не только влияет на технологическую группу PEST, но и вызывает изменения в социальной структуре (например, новые потребительские привычки или изменения в рабочем процессе), а также оказывает экономическое воздействие (например, снижение издержек или повышение производительности). Таким образом, упрощение оценки с помощью традиционного подхода может привести к неверной интерпретации или недостаточной реакции на изменения в внешней среде.

Методология нового подхода

Предложенный вариант PEST-анализа основывается на идее о том, что один макро-фактор может оказывать влияние сразу на несколько характеристик рынка. Для этого предлагается использовать таблицу, в которой на пересечении макро-фактора и каждого из четырех аспектов (P, E, S, T) ставится оценка степени влияния. Затем можно проводить суммирование оценок по горизонтали (по строкам), чтобы выявить, какой из макро-факторов оказывает наибольшее воздействие на рынок в целом, а также по вертикали (по столбцам), чтобы понять, какая из групп PEST доминирует в текущей ситуации.

Пример применения

Для более наглядного понимания предлагаем пример анализа для классического PEST-анализа. Рассмотрим следующие макро-факторы и их возможное влияние на каждую из групп:

Таблица 1. Пример анализа макро-факторов с оценкой по всем аспектам PEST

В данном примере видно, что высокая инфляция и глобализация оказывают наибольшее воздействие на макросреду, при этом политические макро-факторы (P) оказывают наименьшее влияние на рынок в целом.

Этот же подход можно применить и к более расширенным версиям PEST-анализа, таким как PESTLE, где добавляются дополнительные факторы (например, юридический (L) и экологический (E)), расширяя возможности для более глубокого анализа.

Численная оценка факторов

Одним из важнейших шагов при проведении PEST-анализа является численная оценка воздействия макро-факторов. Это позволяет не только систематизировать влияние факторов, но и количественно измерить степень их воздействия, что делает анализ более объективным. Рассмотрим два основных метода численной оценки: метод экспертных оценок и метод взвешенных оценок.

1. Метод экспертных оценок

Метод экспертных оценок — один из самых распространенных и доступных способов численной оценки воздействия факторов. В этом методе эксперты оценивают влияние каждого макро-фактора на различные аспекты PEST по заранее установленной шкале. Обычно шкала варьируется от 1 до 5 (или 1 до 10), где 1 — минимальное влияние, а 5 (или 10) — максимальное, 0 - влияние фактора отсутствует.

Экспертам предоставляется возможность оценить влияние каждого макро-фактора по каждому из аспектов (политический, экономический, социальный и технологический). Итоговая оценка - это средняя между соответствующими оценками экспертов. Это позволяет учитывать множественные перспективы и комплексно подходить к анализу.

К преимуществам метода можно отнести простоту и скорость применения. Метод подходит, когда необходимо быстро получить результаты, а также в случае, если в компании или среди экспертов есть достаточный опыт в соответствующей области.

Из недостатков следует указать на субъективность оценок. Оценки зависят от личных представлений экспертов, их опыта и уровня знаний, что может привести к искажению реальной картины.

2. Метод взвешенных оценок

Метод взвешенных оценок добавляет в процесс оценки дополнительный элемент — назначение веса каждой группе факторов. Это позволяет более точно учесть значимость тех или иных факторов для бизнеса. Например, если технологические изменения являются более важными для компании, чем политические, то технологическим факторам присваивается больший вес.

Таблица 2. Исходная таблица (Таблица 1), но со взвешенными оценками

Как преимущество, этот метод показывает более точную картину, так как позволяет учитывать важность факторов. Он дает возможность сосредоточиться на тех аспектах внешней среды, которые действительно критичны для компании.

Как недостаток - метод требует тщательной постановки весов, что может быть сложным в условиях неопределённости и требует дополнительных ресурсов.

Что дает обновленный метод анализа

Мир взаимосвязан, и изменения в одной сфере могут вызваться воздействием других. Такой метод позволяет не только точнее определять влияние макро-факторов на различные аспекты бизнеса, но и выстраивать более комплексную картину, которая способствует более взвешенному принятию стратегических решений.

Обновленный подход к PEST-анализу, который распределяет баллы по всем аспектам PEST (Политика, Экономика, Социум, Технологии), имеет несколько ключевых практических преимуществ, которые делают этот метод более точным и адаптированным к сложной внешней среде бизнеса. Рассмотрим эти выгоды более детально:

1. Учет взаимосвязей между факторами

Помогает избежать упрощенных выводов и дает более точные прогнозы о том, как внешние изменения могут воздействовать на компанию в разных аспектах её деятельности.

2. Более точная количественная оценка воздействия

Вместо того, чтобы оперировать абстрактными утверждениями, можно применять численные показатели, которые можно затем использовать для сравнения и принятия обоснованных решений.

3. Упрощение процесса стратегического планирования

Когда все факторы распределены по направлениям PEST и каждый из них оценивается по отдельности, это помогает систематизировать информацию. Такой подход способствует структурированию мыслей и легче воспринимается на этапе анализа, стратегический процесс становится более прозрачным и последовательным. Это помогает правильно расставить приоритеты и оперативно реагировать на изменения.

4. Более глубокое понимание внешней среды

Распределение баллов по всем аспектам PEST позволяет более детально проанализировать, какие именно внешние факторы влияют на компанию и каким образом. Такой подход позволяет не только увидеть "поверхностные" угрозы и возможности, но и понять, какие изменения происходят в более широком контексте, влияя на несколько взаимосвязанных областей.

Рассмотрим пример:

Компания TechManufacture, производитель бытовой электроники, проводит PEST-анализ, чтобы оценить влияние технологической революции в области искусственного интеллекта (ИИ) на свой бизнес. Основной вопрос — стоит ли инвестировать только в автоматизацию производства или изменить продуктовую линейку?

1. Классический PEST

Компания применяет стандартный PEST-анализ, где каждый макро-фактор оценивается только в одной из четырех групп без учета влияния на другие аспекты.

Классический анализ

Вывод классического PEST:

Компания делает акцент на автоматизации (экономический и технологический факторы), так как социальное влияние оценено слабо (S = 3), а политический фактор (P = 4) рассматривается как препятствие, а не возможность.

👉 Принятое решение - инвестировать в автоматизацию производства, но не менять линейку продуктов, так как анализ не выявил резкого изменения спроса.

2. Обновленный PEST

В новом подходе каждый макро-фактор оценивается сразу по всем четырем категориям, поскольку его влияние может распространяться на несколько сфер одновременно. Оценки на пересечении факторов и аспектов остаются теми же, что и в классическом PEST.

Обновленный анализ

Вывод обновленного PEST:

Изменения не только в технологии (T = 17) и экономике (E = 15), но и в социальные аспекты (S = 11). Изменение потребительских ожиданий указывает, что рынок уже смещается в сторону новых продуктов (например, на базе ИИ).

👉 Принятое решение - Инвестировать не только в автоматизацию, но и в новую линейку устройств с ИИ, так как изменился потребительский спрос.

В заключении

Предложенный метод PEST-анализа представляет собой эволюцию классического подхода, адаптированную к современным условиям, когда внешняя среда все больше определяется многогранными и взаимосвязанными факторами. Использование такого интегрированного анализа помогает компаниям точнее оценить влияние макро-факторов на различные области бизнеса, а также позволяет выявить доминирующие тенденции, что является ключевым для разработки эффективных стратегий в условиях неопределенности.

Формирование стратегии в условиях турбулентности

2025-01-03T23:20:34.709Z

Динамическая модель от Майкла Мэнкинса и Марка Готтфредсона

Сегодняшние реалии российской экономики и политики можно смело назвать турбулентными. Мы видим быстрые изменения рынков, нестабильность и резкие колебания спроса. В таких условиях традиционные подходы к бизнес-планированию больше теряют эффективность. Умение адаптироваться и мыслить стратегически становится критически важным для каждого предпринимателя.

Именно поэтому я считаю своей задачей делиться с вами лучшими мировыми практиками и подходами к бизнес-стратегии. Сегодня телеграм-канал о стратегии "Стрелка на карте" познакомит вас с выдающейся статьей Майкла Мэнкинса и Марка Готтфредсона, лидеров практик компании Bain & Company. Статья под названием Strategy-Making in Turbulent Times ("Формирование стратегии в условиях турбулентности") была опубликована в сентябрьско-октябрьском номере журнала Harvard Business Review за 2022 год.

Мэнкинс и Готтфредсон предлагают новый подход к разработке стратегии, который учитывает неопределенность и помогает компаниям быть более гибкими и устойчивыми. Они рассказывают, как с помощью экспериментов, триггеров и метрик компании могут не только справляться с изменениями, но и превращать их в конкурентное преимущество.

При разработке стратегии компании часто сталкиваются с трудностями в условиях нестабильности. В рамках традиционной модели стратегического планирования менеджеры пытаются предсказать, как будут развиваться рынки и как отреагируют конкуренты, а затем формируют многолетний план, направленный на достижение успеха в будущем. После этого организации поручается реализовать этот план. Производительность регулярно отслеживается, якобы для того, чтобы все участники процесса оставались в рамках намеченного курса.

Этот подход был эффективным, когда рынки оставались относительно стабильными, а ключевые факторы, влияющие на будущий рост и прибыльность, поддавались прогнозированию. Взять, например, коммерческую авиацию. С 1980 по 2000 годы рост в этой отрасли был относительно постоянным, а объем пассажироперевозок увеличивался в среднем на 5% в год. Производители и авиакомпании использовали дискретные модели для оценки инвестиций в программы разработки новых самолетов и планирования авиапарков. За эти два десятилетия Airbus и Boeing активно расширялись, в результате чего мировой парк самолетов утроился — с 5000 до почти 15 000 единиц.

Однако затем произошли террористические атаки 11 сентября, войны в Ираке и Афганистане, резкие скачки цен на нефть, глобальный финансовый кризис, экологические вызовы, вспышки атипичной пневмонии (SARS) и пандемия Covid-19. Прогнозирование коммерческих авиаперевозок стало сложным и часто оказывалось ошибочным. И это всего лишь один пример отрасли, столкнувшейся с неопределенностью.

Большинство компаний продолжают использовать традиционные методы разработки стратегии, что наносит ущерб клиентам, акционерам и другим заинтересованным сторонам.

Мир меняется настолько быстро, что ни одна компания не может предусмотреть все возможные сценарии. Исследователи и практики годами создавали инструменты и фреймворки для разработки стратегий в условиях неопределенности, включая сценарное планирование, моделирование Монте-Карло и анализ реальных опционов. Эти методы представляли собой значительные достижения. Сценарное планирование, ставшее популярным в 1970-х годах, побуждало руководителей учитывать несколько возможных вариантов будущего при оценке стратегических инвестиций, а не полагаться на один детерминированный прогноз. Моделирование Монте-Карло продвинуло этот подход еще дальше, задавая распределение вероятностей для каждой ключевой переменной и проводя тысячи симуляций, чтобы руководство могло сосредоточиться на распределении возможных исходов, а не на прогнозе самого вероятного сценария. Анализ реальных опционов, появившийся в 1980-х годах, добавил еще больше гибкости, позволяя учитывать возможность корректировки стратегических инвестиций.

Однако ни один из этих методов не получил широкого распространения. Менее четверти крупных организаций регулярно применяют их в процессах бюджетирования капитала, а еще меньше — при стратегическом планировании. Руководители объясняют это тем, что для использования этих инструментов требуется сбор данных, который сложно организовать, а также дорогой и трудоемкий анализ. Более того, результаты часто оказываются интуитивно непонятными и сложными для объяснения высшему руководству и совету директоров. В итоге большинство компаний продолжают использовать традиционные методы разработки стратегии, даже в условиях крайней нестабильности, что вредит клиентам, акционерам и другим заинтересованным сторонам.

Мы убеждены, что руководителям необходимо переосмыслить, как выглядит успешная стратегия в условиях турбулентности, и рассматривать разработку стратегии как непрерывный процесс, который создает динамичный и "живой" план. В этой статье мы описываем, что необходимо для достижения выдающихся результатов в условиях неопределенности, и предлагаем практическую модель стратегического планирования, которая успешно работает в ведущих компаниях.

Непрерывный процесс

Одной из компаний, перешедших к этому подходу, стала Dell Technologies. В 2014 году, вскоре после того как Майкл Делл сделал компанию частной, ее руководство внедрило новую непрерывную модель разработки стратегии и распределения ресурсов. В основе этого подхода лежит так называемая "повестка Dell" (agenda) — перечень стратегических вопросов и возможностей, требующих решения для улучшения долгосрочной эффективности и внутренней стоимости компании. Вместо того чтобы разрабатывать "стратегический план" для реализации этой повестки, исполнительная команда Dell формирует многолетний прогноз (MYO - a multiyear outlook) для каждого из направлений бизнеса компании. MYO определяет траекторию эффективности каждого бизнеса на основе уже принятых решений, исключая гипотетические решения, которые могут быть приняты в будущем.

Многолетний прогноз (MYO) сравнивается с многолетними целевыми показателями, которые устанавливаются отдельно и соответствуют стратегическим и финансовым амбициям руководства компании. Между MYO и этими амбициями неизбежно возникает разрыв. Это не недостаток, а важный элемент подхода: "повестка Dell" концентрирует внимание руководителей компании на принятии решений, необходимых для устранения этого разрыва.

Кроме того, повестка Dell является "вечнозеленой": как только одна проблема решена (и MYO обновлен для учета новых обязательств по результатам), из резервного списка добавляется следующая проблема. Таким образом, Dell имеет "живой план", который фиксирует все принятые решения, и процесс, направленный на принятие решений, которые улучшают производительность.

Восприятие разработки стратегии как непрерывного процесса, создающего живой план, позволяет руководителям максимально использовать лучшие существующие инструменты для работы в условиях неопределенности. Это ведет к более гибким стратегиям и оперативному стратегическому планированию.

Давайте подробно рассмотрим пять шагов нового подхода и то, как каждый из них использует инструментарий стратегического планирования в условиях неопределенности.

1. Определение крайних, но правдоподобных сценариев

Компании, использующие сценарное планирование, пытаются предсказать, как могут изменяться политические, экономические, технологические и социальные условия. Затем они разрабатывают оптимистичный, пессимистичный и базовый сценарии, которые оцениваются с учетом вероятностей.

Однако, по нашему опыту, такой подход часто приводит к лишь незначительным корректировкам существующего курса компании, вместо того чтобы стимулировать радикальные изменения, которые нередко необходимы. Прорывные идеи появляются, когда анализируются крайние, но правдоподобные сценарии. Цель такого анализа не в определении самого вероятного исхода, а в выявлении новых способов конкуренции и успеха в условиях множества возможных вариантов развития событий, а также в поиске «беспроигрышных» действий, которые будут полезны в большинстве сценариев.

Пример CMS Energy
CMS Energy, крупнейшая в Мичигане компания по производству электроэнергии и природного газа, осознала в начале 2010-х годов, что основные аспекты ее бизнеса стремительно меняются. Динамика регулирования, новые технологии генерации и распределения, изменения в поставках угля, газа и ядерного топлива, а также изменяющиеся рыночные условия создавали неопределенность в прогнозировании.

Вместо того чтобы следовать традиционному подходу — основывать инвестиционные планы на прогнозах цен на уголь и газ и переговорах с регуляторами, — руководство CMS разработало четыре крайних, но правдоподобных сценария:

Дерегулирование — почти полная отмена регулирования межштатного рынка электроэнергии.
Отмена модели хабов — переход к прямой передаче электроэнергии между штатами.
Декарбонизация — быстрое усиление экологических норм.
Дешевый газ — появление новых источников, снижающих стоимость природного газа в США.

Используя эти сценарии, руководство определило "беспроигрышные" действия, такие как, например:

сокращение долговой нагрузки,
улучшение взаимодействия с клиентами для управления регуляторными рисками,
снижение затрат на топливо и закупаемую электроэнергию.

Инвестирование в стратегические инструменты хеджирования и опционы - это не то же самое, что делать ставку на каждую клетку. Манипулирование конкурирующими ставками ослабляет внимание руководства и приводит к растрате дефицитных талантов.

Поскольку руководство определило экстремальные, но правдоподобные сценарии в отличие от наиболее вероятных, у компании было больше возможностей, чем у конкурентов, быстро перевести производство с угля на газ, что позволило CMS Energy войти в десятку крупнейших коммунальных предприятий по доходности для акционеров в период с 2015 по 2020 год.

2. Определение стратегических хеджей и опционов

В условиях неопределенности гибкость имеет огромную ценность. Например, если вы ожидаете пробки, то вместо прямого маршрута через скоростное шоссе можете выбрать более гибкий, хотя и длинный путь, чтобы в итоге сэкономить время.

Реальные опционы предоставляют компаниям право, но не обязательство, реализовать определенные бизнес-решения. Это позволяет откладывать дальнейшие инвестиции до получения дополнительной информации.

В начале 2000-х анализ реальных опционов считался передовым инструментом для оценки инвестиций в природные ресурсы, разработки новых продуктов, R&D, слияний и поглощений, а также технологических вложений. Однако этот подход так и не получил широкого распространения в стратегическом планировании из-за сложности в установлении параметров моделей и затрат на их использование.

Лидеры могут использовать этот метод для учета гибкости и выстраивания более устойчивых стратегий.

Источники непредсказуемости

Существует четыре взаимосвязанных источника непредсказуемости, которые делают практически невозможным использование детерминированного прогнозирования при разработке стратегии:

1. Количество векторов изменений
Большинство отраслей сталкиваются с изменениями не только по одному или двум направлениям. Рассмотрим, например, добычу золота. Компании в этой сфере давно учитывают волатильность цен на золото в своих планах. Однако сегодня на производителей также влияют экологические проблемы, нормы по содержанию мышьяка, изменяющиеся стандарты безопасности, политическая нестабильность, глобальная денежно-кредитная политика, технологические прорывы и множество других факторов.

Каждый из этих факторов необходимо учитывать при принятии решений о производстве и оценке новых проектов. Пропустив хотя бы один, компания может легко выбрать неверный курс.

2. Связи между векторами изменений
Многие векторы взаимосвязаны: изменения в одной области усиливают изменения в других. Эти взаимосвязи многократно увеличивают количество переменных, которые должны быть учтены стратегами.

3. Прогнозы относительно «устойчивого состояния»
Для каждого вектора изменений существует широкий диапазон прогнозов того, как будет выглядеть «устойчивое состояние». Например, в начале 1980-х годов одна из крупнейших телекоммуникационных компаний мира пришла к выводу, что мобильные телефоны останутся лишь новинкой: аппараты были громоздкими, время работы батареи коротким, связь нестабильной, а стоимость минуты разговора высокой. Прогнозируя, что к 2000 году мировой рынок составит всего 900 000 устройств, компания вышла из этой сферы.

В то же время другие операторы, полагаясь на прогнозы, в 50 раз превышающие эти цифры, активно инвестировали в мобильную связь. Попытка выбрать единственный «лучший» прогноз часто ведет к ошибочным решениям.

4. Ожидаемое время достижения устойчивого состояния
Прогнозы относительно сроков внедрения технологий часто значительно различаются, и это оправданно, так как их трудно составить. Например, банкоматам потребовалось 18 лет, чтобы завоевать доверие 50 миллионов пользователей, в то время как мессенджер WeChat достиг этой отметки менее чем за год.

Влияние этих факторов на прогнозирование

Чтобы понять влияние этих факторов, рассмотрим простой пример. Если отрасль сталкивается с восемью векторами изменений, и для каждого из них существует четыре варианта прогноза "устойчивого состояния", это уже 32 потенциальных сценария для стратегического выбора. Если добавить к этому четыре варианта прогноза времени достижения устойчивого состояния для каждого из восьми векторов, количество сценариев возрастает до 128.

С учетом взаимосвязей между векторами и прогнозами это число быстро увеличивается, достигая 1 000 и более потенциальных исходов даже в таком упрощенном примере. Реальный мир гораздо менее предсказуем, чем описанная ситуация.

Преждевременное игнорирование анализа реальных опционов

На наш взгляд, компании слишком рано отказались от анализа реальных опционов, уделяя чрезмерное внимание механике определения абсолютной стоимости конкретного опциона, вместо того чтобы использовать его базовые принципы для оценки относительной ценности альтернативных стратегий. Например, если два варианта одинаково эффективно решают конкурентные задачи компании, но один из них предоставляет большую гибкость для изменения курса, отсрочки инвестиций или перераспределения ресурсов на основе новых данных, то в большинстве случаев именно он имеет более высокую относительную ценность и должен быть выбран. Мы призываем лидеров учитывать ценность гибкости при оценке стратегических альтернатив, даже если ее сложно (а порой невозможно) количественно оценить.

Стратегическая гибкость и её источники

Гибкость в стратегии может иметь разные источники. Одним из них может стать внедрение новых технологий. Например, многие железнодорожные компании заменяют устаревшие локомотивы на современные двигатели. С ростом волатильности цен на топливо выбор типа топлива для будущих локомотивов стал критически важным вопросом.

Начиная с 2016 года, разрыв в ценах между нефтью и природным газом значительно увеличился, открывая возможность для перехода на использование природного газа в качестве топлива для локомотивов. Однако никто не мог с уверенностью сказать, сохранится ли эта разница, увеличится или сократится.

В то же время технология локомотивов также эволюционировала: стали доступны двигатели, способные работать на нескольких видах топлива, что сделало их реальной альтернативой однотопливным двигателям. Последние дешевле, но, очевидно, гораздо менее гибкие.

В зависимости от маршрутов железнодорожной компании, ее клиентской базы и общей стратегии, гибкость, предлагаемая новыми двигателями, может компенсировать дополнительные первоначальные затраты на их приобретение. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, учитывая неопределенность и изменчивость внешних факторов.

Гибкость в стратегии и пример Disney

Нередко ситуация оказывается менее очевидной, и руководству приходится выбирать между вариантами с совершенно разными результатами, зависящими от будущих условий. Учитывая ценность гибкости, руководители часто могут выявить стратегии, которые позволяют минимизировать риски и сохранить ценные возможности для будущего.

Примером может служить Walt Disney. Несколько лет назад руководство компании осознало, что потоковые сервисы угрожают жизнеспособности традиционных кабельных и спутниковых сетей. В августе 2017 года Disney объявила о приобретении контрольного пакета акций BAMTech, мирового лидера в области технологий потокового вещания и маркетинга. Инвестиция в размере $1,58 млрд вызвала широкий резонанс, поскольку многие инвесторы не понимали, почему компания вкладывает столь значительные средства в относительно небольшой проект (дочернюю компанию Major League Baseball). Однако это приобретение позволило Disney запустить платформу Disney+ всего через два с небольшим года.

Через четыре месяца после покупки BAMTech Disney инициировала приобретение 21st Century Fox за $71,3 млрд. На первый взгляд это могло показаться попыткой усилить позиции в традиционных медиа. Однако на самом деле это был стратегический хедж: покупка предоставила Disney доступ к обширной библиотеке фильмов Fox — активу, который оставался ценным независимо от того, какая модель дистрибуции преобладает в долгосрочной перспективе.

Инвестиции Disney в стратегические хеджи и опционы позволили компании существенно обогнать менее дальновидных конкурентов, удвоив свою рыночную стоимость с 2017 по 2020 год. Сегодня многие другие компании следуют примеру Disney, включая гибкость в свои долгосрочные стратегии.

Риски чрезмерного диверсифицированного подхода

Важно понимать, что инвестиции в стратегические хеджи и опционы не равны ставкам на все возможные сценарии. Попытка снизить риск за счет широкого распределения ресурсов делает практически невозможным достижение крупного успеха. Наоборот, такой подход фиксирует множество мелких убытков, которые в совокупности становятся значительными.

Еще хуже, что управление множеством конкурирующих проектов рассеивает внимание руководства, тратит ценное время и ограниченные ресурсы, что усугубляет ущерб.

Примером является Dell

До 2013 года, не зная, как развернутся технологии, компания вкладывалась в широкий спектр направлений: смартфоны, планшеты, Chromebook, принтеры, потребительские ПК, коммерческие ноутбуки, рабочие станции, серверы, хранилища данных, IT-услуги и программное обеспечение. Однако за пределами ПК, рабочих станций и серверов Dell оставалась второстепенным игроком на большинстве рынков, несмотря на значительные инвестиции.

Только после того, как Dell начала принимать решения, основываясь на крайних, но правдоподобных сценариях — от "гибели ПК" до "мобильности везде", — руководство компании осознало, насколько многие из ее мелких ставок были маловероятны к успеху. Первоначально Dell отказалась от смартфонов, планшетов и принтеров. Позже компания прекратила деятельность в сфере IT-услуг и программного обеспечения.

Анализ также позволил выявить направления, где можно было сосредоточить усилия и инвестиции для долгосрочного успеха. В результате Dell упростила линейки ПК и серверов, направив часть сэкономленных средств на улучшение дизайна продуктов.

Эти и другие меры помогли Dell добиться успеха в условиях, когда рынки ПК и серверов становились товарными и консолидировались. Благодаря отказу от участия в нескольких рынках и стратегической концентрации ресурсов компания увеличила операционную прибыль более чем в три раза с 2013 по 2020 год, а ее рыночная стоимость выросла на 420%.

3. Проводите эксперименты перед крупными инвестициями

Основатель Amazon Джефф Безос считает эксперименты ключом к инновациям. Многие из экспериментов компании привели к созданию прибыльных направлений бизнеса, таких как Marketplace, Amazon Web Services (AWS) и Prime. Однако другие проекты оказались менее успешными и были быстро закрыты, например:

Crucible — попытка компании выйти на рынок многопользовательских игр,
Haven — совместное предприятие в сфере здравоохранения с JPMorgan и Berkshire Hathaway,
Spark — попытка создать платформу покупок в стиле Instagram.

Даже неудачные проекты предоставили важные уроки, которые помогли команде Безоса сделать будущие инвестиции более успешными. Культура "тестирования и обучения" превратила Amazon в одну из самых инновационных и ценных компаний в мире.

Четкие рамки для экспериментов

Лидеры должны устанавливать конкретные правила для экспериментов, так как множество мелких тестов может быстро превратиться в беспорядочные ставки, что является проигрышной стратегией. В Amazon эксперименты ограничиваются проверкой "мечтательных" идей:

тех, которые обожают клиенты,
которые могут стать крупным бизнесом,
способны приносить высокую доходность,
имеют реальные шансы на долгосрочное существование.

Marketplace, AWS и Prime полностью соответствовали этим критериям. На начальном этапе никто в команде Amazon не мог обосновать, что предоставление клиентам бесплатной доставки за ежегодную подписку окупится. Однако с помощью экспериментов, сначала в отдельных локальных рынках, а затем и глобально, компания смогла подтвердить идею и превратить Prime в бизнес с доходом $25 млрд к 2020 году — спустя 15 лет после его запуска.

Маленькие эксперименты допустимы (и даже приветствуются), но каждый из них должен быть связан с чем-то масштабным, чтобы оправдать усилия. Правильно проведенные эксперименты подтверждают жизнеспособность крупных стратегических ставок.

4. Определите триггеры, маркеры и метрики

Ценность стратегической опции во многом зависит от времени её реализации. В отраслях, где лидер получает основную долю будущей прибыли, ранний старт может дать значительные преимущества.

Пример Uber и Lyft

Uber принял своего первого пассажира всего за 18 месяцев до Lyft, но это дало компании существенное преимущество. В результате Uber занял 70% рынка пассажирских перевозок, тогда как Lyft остался с 30%.

Даже на рынках, где преимущества первопроходцев менее заметны, важно знать, когда действовать. Лидирующие компании идентифицируют ключевые триггеры, маркеры и метрики, чтобы заметить изменения раньше конкурентов и использовать встроенную в их стратегии гибкость.

Пример автопроизводителя

Один из ведущих производителей автокомпонентов (OEM) определил уровень проникновения электромобилей (BEV) как критический триггер, влияющий на большинство элементов стратегии компании. Это включало:

инвестиции в технологии двигателей внутреннего сгорания (ICE, или ДВС),
размеры дилерской сети,
долгосрочную структуру управления и операционную модель компании.

На момент анализа прогнозы проникновения BEV варьировались от менее 20% до более 50% мирового спроса на автомобили к 2030 году. Руководство компании разработало несколько крайних, но правдоподобных сценариев и приняло решение сократить свои инвестиции в технологии ICE и уменьшить производственные мощности в этом сегменте, ориентируясь на проникновение BEV на уровне 30% к 2030 году.

Однако руководство компании осознало, что запланированное сокращение инвестиций в технологии ДВС может оказаться недостаточным, если проникновение электромобилей (BEV) ускорится. Поэтому были определены ключевые индикаторы (маркеры) для мониторинга проникновения BEV. Среди них:

Заявления государственных регуляторов.
Обязательства производителей по выпуску BEV.
Прогнозы производства BEV, представленные конкурентами инвесторам.
Стоимость аккумуляторов для BEV и снижение их цены по мере накопления опыта.
Фактические показатели проникновения BEV по регионам.

Для каждого маркера были разработаны конкретные метрики. Кроме того, аналогичные триггеры, маркеры и метрики были определены для шести других факторов.

Преимущество детализированных маркеров

Точность и конкретность этих индикаторов оказались критически важными, позволяя руководству компании оставаться бдительным и готовым изменить курс при первых признаках значительных изменений в траектории рынка. Компания ежеквартально отслеживает метрики, связанные с каждым важным маркером. Руководство договорилось, что если маркеры укажут на достижение 30% проникновения BEV к 2028 году, компания ускорит переход от ДВС к производству BEV на четыре года.

Заранее продумывая возможные изменения курса, руководство смогло максимально эффективно использовать свои опции. Это позволило:

Ожидать дополнительной информации, прежде чем действовать.
Оптимизировать использование ресурсов, сохраняя прибыльность производства ДВС как можно дольше.

Такой подход демонстрирует, как проактивное использование триггеров и маркеров позволяет компаниям сохранять гибкость и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

Руководители должны подходить к мониторингу эффективности с новым мышлением. Центральным вопросом должен быть не “Как мы справились?”, а “Следует ли нам изменить курс?”.

Динамичность маркеров и триггеров

Маркеры и триггеры никогда не являются статичными. Они отражают текущее понимание руководством факторов неопределенности ("известные неизвестные"), влияющих на стратегию компании в данный момент времени. По мере того как новые "неизвестные неизвестные" становятся известными, маркеры и триггеры должны пересматриваться и уточняться.

Netflix, вероятно, не рассматривал приобретение Disney компании BAMTech как маркер заранее. Однако ему пришлось реагировать на это событие, чтобы не потерять свою доминирующую позицию.

Аналогичным образом, до января 2022 года немногие компании, если вообще кто-то, включали события, связанные вооруженным конфликтом России и Украины, в список маркеров. Те компании, которые быстро учли это событие в своей стратегии, оказались лучше подготовленными для обеспечения безопасности сотрудников и сохранения стабильности бизнеса.

Гибкость стратегии в условиях внезапных изменений

Стратегия должна адаптироваться к неожиданным изменениям рыночных и конкурентных условий. Когда такие изменения происходят, руководство должно оперативно пересмотреть отслеживаемые маркеры и триггеры, используя тот же процесс, который был применён при их первоначальном определении.

Чем актуальнее маркеры компании, тем выше вероятность успешного реагирования на внешние потрясения. Постоянное обновление триггеров и маркеров позволяет компании быстрее и эффективнее адаптироваться к изменяющейся среде и использовать возможности для укрепления своих позиций.

5. Внедрите предписывающий мониторинг

В большинстве компаний мониторинг результатов ограничивается чем-то вроде отчета о текущей ситуации. Руководство встречается, как правило, ежеквартально, чтобы проанализировать отклонения показателей от плана. Иногда принимаются меры по улучшению результатов, но чаще план просто корректируется с учетом отклонений. Такой подход редко дает полезную информацию о будущем или подсказывает, стоит ли компании изменить курс.

Новый подход к мониторингу

Чтобы лучше адаптироваться к изменениям, руководителям необходимо пересмотреть подход к мониторингу. Ключевой вопрос должен звучать не «Каковы наши результаты?», а «Следует ли нам изменить курс?».

Для ответа на этот вопрос требуется больше информации, чем стандартный отчет. Лидеры должны:

Понимать корневые причины любых отклонений в результатах.
Иметь готовые планы действий, которые можно быстро активировать в случае существенных изменений рыночных или конкурентных условий.

Некоторые ведущие компании внедряют пороговые значения для классификации маркеров по трем уровням:

Зеленый — всё в порядке, текущий курс сохраняется.
Желтый — требуется более глубокий анализ.
Красный — необходимо изменить стратегическое направление.

Пример Tetra Pak

Компания Tetra Pak (€11 млрд, упаковка и переработка пищевых продуктов) использует этот подход. В своей стратегии она учла четыре сценария, от ускоренного перехода к экологичности до значительной коммодитизации.

Компания ежеквартально отслеживает 42 маркера, включая:

Долю упаковки, которая по закону подлежит переработке в ключевых регионах.
Процентное увеличение цен на упаковку с экологическими характеристиками.
Долю e-commerce в сегменте продуктов питания и напитков.
Средние операционные маржи ритейлеров.

Генеральный директор Адольфо Ориве и его команда сосредотачиваются на будущем, задавая вопрос «Что нам нужно сделать?» вместо «Какими были наши продажи в Индии в прошлом квартале?».

Когда маркеры указывают на изменение сценария, руководство ускоряет текущие программы или запускает новые. Такой подход помог Tetra Pak быстро адаптировать стратегию к изменениям в экологической политике и предпочтениях клиентов. Например, при росте ценовой эластичности на ключевых рынках (красный сигнал коммодитизации) компания ускорила переход к более дешевым вариантам упаковки.

Результаты нового подхода: мониторинг стал более ориентированным на действия, что привело к значительному росту и увеличению прибыльности компании.

...

Несмотря на наличие множества перспективных инструментов для работы в условиях неопределенности, многие руководители сталкиваются с трудностями при их систематическом применении для принятия более качественных решений.

Победа в эпоху неопределенности требует новой модели разработки стратегии. Компании, которые оперативно внедрят более динамичные подходы, описанные в данной статье, смогут не только опередить конкурентов, но и удерживать лидерство в течение следующих десятилетий.

Те же, кто продолжит следовать принципу "сначала план, затем выполнение", рискуют безвозвратно отстать.

Об авторах

Майкл Мэнкинс — руководитель практик Организации и Стратегии в компании Bain & Company, партнер, работающий в Остине, штат Техас. Он является соавтором книги «Время, талант, энергия: как преодолеть организационные препятствия и раскрыть продуктивный потенциал команды» (Harvard Business Review Press, 2017).
Марк Готтфредсон — руководитель практик повышения эффективности и стратегии в компании Bain & Company, партнер, работающий в Далласе, штат Техас. Он является соавтором книги «Императив прорыва: как лучшие менеджеры добиваются выдающихся результатов» (HarperBusiness, 2008).

Ориентация в многообразии стратегических подходов

2024-12-11T23:44:44.969Z

Сегодня канал о стратегии Стрелка на карте предлагает вам авторский перевод классической статьи Harvard Business Review - "Navigating the Dozens of Different Strategy Options". Оригинальная статья является кратким конспектом по книге "Стратегии тоже нужна стратегия" ("Your Strategy Needs a Strategy"), которую, как и статью, написали Мартин Ривз, Кнут Хаанес и Джанмеджая Синха.

Статья была опубликована в HBR June 24, 2015.

В адаптации из новой книги «Стратегии тоже нужна стратегия» (HBR Press, 2015) эксперты по стратегии из BCG объясняют, как разобраться в различных, порой противоречивых подходах к разработке стратегии. Какая стратегия подходит именно вашему бизнесу? Когда и как ее лучше внедрять? Представленный здесь практический инструмент помогает руководителям ответить на такие вопросы, как: что может заменить традиционное планирование, когда годовой цикл планирования устарел? Где и когда мы можем изменить правила игры в свою пользу? Как одновременно внедрять разные стратегии в разных бизнес-единицах?

Руководители сталкиваются с потоком бестселлеров и лучших практик, обещающих достижение конкурентного преимущества, но часто эти идеи противоречат друг другу. Следует ли стремиться быть крупнее или быстрее? Создавать «голубой океан», адаптироваться, играть на победу — или вовсе забыть о концепции устойчивого конкурентного преимущества? В условиях стремительно меняющейся, всё более неопределенной и сложной бизнес-среды выбор правильного подхода к стратегии стал как никогда важным.

Но при этом этот выбор стал как никогда сложным. С момента зарождения концепции бизнес-стратегии в начале 1960-х годов количество инструментов и методик, доступных лидерам, значительно возросло (см. график ниже — прокрутите до конца, и вы все увидите). Однако остается неочевидным, как эти подходы соотносятся друг с другом и в каких ситуациях их следует, а в каких не следует применять.

Комментарий Стрелки на карте: Глядя на этот график, можно сделать важный вывод - в современном мире компании нуждаются не в большем количестве инструментов, а в глубоком понимании своих контекстов и способности комбинировать подходы (это актуально и для России, возможно, что наиболее актуально). Иллюстрация подчеркивает важность не следования модным трендам (они постоянно меняются), а создания собственного "стратегического языка", который соединяет локальные реалии с глобальными подходами. Лидерам важно не бояться отходить от шаблонов, экспериментировать и интегрировать лучшие практики, адаптируя их к своей уникальной ситуации.

Проблема выбора: Как найти подходящую стратегию

Дело не в отсутствии мощных подходов к разработке стратегии, а в отсутствии надежного способа выбирать подходящий инструмент для конкретных обстоятельств. Модель "пяти сил" может быть эффективной в одном случае, подход "голубого океана" или "открытые инновации" — в другом. Однако каждый подход зачастую представляется как универсальное решение. Менеджеры и другие руководители сталкиваются с дилеммой: в условиях все более разнообразной среды управления и растущих требований к ее реализации, как им определить наиболее эффективный подход к бизнес-стратегии и выработать правильное мышление и поведение для ее разработки и реализации, подкрепленное соответствующими структурами и инструментами?

Чтобы решить проблему увеличения динамичности и разнообразия бизнес-сред, а также справиться с изобилием подходов, мы предлагаем объединяющий выбор: палитра стратегий. Эта методология была создана, чтобы помочь лидерам адаптировать подход к стратегии под конкретные условия, эффективно реализовывать стратегию, комбинировать различные подходы для работы в изменчивых средах и координировать взаимодействие этих подходов.

Палитра стратегий состоит из пяти архетипических подходов — своего рода основных "цветов", которые можно применять к различным аспектам бизнеса: от географий и отраслей до функций и этапов жизненного цикла компании. Каждый из этих подходов адаптируется к уникальной среде, с которой сталкивается та или иная часть бизнеса.

Пять стратегических сред

По своей сути стратегия — это решение проблем, и лучший подход зависит от конкретной задачи. Ваше окружение определяет подход к стратегии. Сначала нужно оценить бизнес-среду, а затем выбрать и применить подход, который наилучшим образом подходит для определения успешного курса действий. Но как охарактеризовать бизнес-среду? И как выбрать подход, наиболее подходящий для достижения цели?

Бизнес-среды различаются по трём легко определяемым измерениям:

Предсказуемость (можно ли прогнозировать события?).
Податливость (можете ли вы, самостоятельно или совместно с другими, изменить среду?).
Жёсткость (насколько сложно выжить в данных условиях?).

Комбинация этих измерений в матрице выделяет пять различных сред, каждая из которых требует уникального подхода к стратегии и её реализации.

Каждая бизнес-среда соответствует уникальному архетипическому подходу к стратегии, или "цвету" в палитре стратегий:

Классическая предсказуемая среда (Classical - я могу предсказать, но НЕ могу изменить среду) способствуют стратегиям позиции, основанным на преимуществе, достигаемом через масштаб, дифференциацию или ключевые компетенции. Эти стратегии строятся на основе глубокого анализа и планирования.
Адаптивная среда (Adaptive - я НЕ могу предсказать и НЕ могу изменить среду) требует постоянных экспериментов, так как планирование не работает в условиях быстрого изменения и неопределенности.
Визионерская среда (Visionary - я мгу предсказать и могу изменить среду) позволяет компаниям побеждать, создавая новые рынки или разрушая существующие, становясь первопроходцами.
Формирующая среда (Shaping - я НЕ могу предсказать среду, но могу ее изменить) предлагает компаниям возможность формировать отрасль в свою пользу через сотрудничество с другими заинтересованными сторонами.
Среда обновления, кризис (Renewal - мои ресурсу существенно ограничены) требует сначала сохранить ресурсы, чтобы обеспечить жизнеспособность компании, а затем выбрать один из других четырех подходов для возобновления роста.

Ключевые принципы для каждого подхода:

Классический: Быть крупным.
Адаптивный: Быть быстрым.
Визионерский: Быть первым.
Формирующий: Быть организатором.
Обновление: Быть жизнеспособным.

Исследования показывают, что компании, которые успешно адаптируют свою стратегию под окружающую среду, демонстрируют лучшие финансовые результаты: их совокупный акционерный доход выше на 4–8%. Однако, около половины компаний неправильно выбирают подход, что приводит к снижению эффективности.

Классический подход

Классический подход основывается на убеждении, что мир предсказуем, конкуренция стабильна, а однажды достигнутое преимущество устойчиво. Компании стремятся занять оптимальную позицию, используя масштаб, дифференциацию или уникальные компетенции. Этот подход включает анализ конкурентных преимуществ, прогнозирование изменений и детальное планирование.

Пример: Mars, производитель кондитерских изделий и кормов для животных, добился успеха, сосредоточив усилия на тех категориях, где может лидировать и извлекать преимущества масштаба.

Адаптивный подход

Когда предсказание затруднено, а преимущества недолговечны, компании используют адаптивный подход. Успех достигается через постоянные эксперименты, которые помогают быстрее и экономичнее находить новые возможности. Основной принцип — не устойчивое преимущество, а серия временных преимуществ.

Пример: Tata Consultancy Services успешно адаптируется к технологическим изменениям, таким как переход от клиентских серверов к облачным вычислениям, благодаря гибкости и стратегическим экспериментам.

Визионерский подход

Компании с визионерским подходом создают новые рынки или нарушают правила существующих. Это возможно, когда лидеры видят возможность для инноваций или использования трендов, которые другие не замечают.

Пример: Quintiles создала новую индустрию аутсорсинга фармацевтических исследований, разработав революционную бизнес-модель.

Формирующий подход

В условиях, когда среда непредсказуема, но изменяема, компании могут формировать отрасль, сотрудничая с другими. Это требует создания экосистемы, включающей множество участников, для совместного формирования рынка и управления рисками.

Пример: Novo Nordisk добилась лидерства на рынке лечения диабета в Китае, сотрудничая с пациентами, врачами и регуляторами.

Обновление (кризисная стратегия)

Подход обновления применяется, когда компания сталкивается с суровой средой, угрожающей ее жизнеспособности. Сначала компания должна сократить расходы, сохранить ресурсы и стабилизировать бизнес. Затем она переходит к одному из четырех других подходов для восстановления роста.

Пример: American Express во время финансового кризиса 2008 года сократила расходы, уволила часть сотрудников и переориентировалась на рост, что позволило ей восстановиться и увеличить стоимость акций.

Применение палитры стратегий

Палитра стратегий может быть использована на трех уровнях:

Выбор и реализация правильного подхода для конкретной части бизнеса.
Эффективное управление различными подходами в разных подразделениях или на разных этапах времени.
Живого сочетания подходов, чтобы обеспечить их согласованную работу.

Палитра стратегий предоставляет лидерам новый язык для описания и выбора подхода к стратегии. Она помогает соединить стратегию и ее реализацию, учитывая различия в информации, инновациях, организационных структурах и культуре, необходимых для каждого подхода.

Палитра стратегий: Декомпозиция и комбинирование подходов

Палитра стратегий помогает руководителям «разукрупнять» бизнес, разделяя его на составные части, каждая из которых требует собственного подхода к стратегии. Она также позволяет эффективно комбинировать разные подходы в рамках различных бизнес-единиц, географий и этапов жизненного цикла компании. Современные крупные корпорации работают в более разнообразных и быстро меняющихся условиях. Практически каждая крупная компания включает множество направлений бизнеса и географических регионов, каждый из которых имеет уникальные стратегические характеристики. Это требует одновременного применения различных подходов к стратегии.

Например, подход, подходящий для быстро развивающегося технологического подразделения, вряд ли будет эффективным для более зрелого направления. Точно так же стратегия для бизнеса в быстроразвивающейся экономике будет существенно отличаться от стратегии для того же бизнеса в более зрелой среде.

Жизненный цикл бизнеса и стратегия

Любой бизнес или бизнес-модель неизбежно проходит через жизненный цикл, на каждом этапе которого требуется свой подход. Обычно компании создаются с использованием визионерского или формирующего подхода, затем постепенно переходят в адаптивный и классический квадранты палитры стратегий. Этот процесс может прерваться инновациями, которые запускают новый цикл.

Примером такого движения является Apple. Для создания iPhone компания использовала визионерский подход, затем применила формирующую стратегию, чтобы создать экосистему с разработчиками приложений, телекоммуникационными компаниями и поставщиками контента. Когда конкуренты начали предлагать схожие продукты, Apple стала переходить к адаптивным и классическим стратегиям.

Роль лидеров в управлении палитрой стратегий

Руководители играют ключевую роль в использовании палитры стратегий, устанавливая и корректируя контекст для её применения. Они анализируют окружающую среду, чтобы определить, какой подход к стратегии применим в конкретной ситуации, и назначают правильных людей для её реализации.

Кроме того, лидеры активно продвигают объединённый стратегический нарратив как внутри компании, так и за её пределами. Они поддерживают динамичность стратегического коллажа (сочетания различных подходов), задавая правильные вопросы, бросая вызов устоявшимся предположениям и обеспечивая поддержку ключевым изменениям. Это помогает избегать ситуации, когда доминирующая логика мешает увидеть новые перспективы.

Инструменты для изучения и применения палитры стратегий

Чтобы применить эти идеи к вашему бизнесу, вы можете воспользоваться приложением для iPad. Для его загрузки посетите App Store и найдите "Your Strategy Needs a Strategy" или перейдите на наш сайт: www.bcgperspectives.com/yourstrategyneedsastrategy.

Этот фрагмент адаптирован из книги "Стратегии тоже нужна стратегия" авторов Мартина Ривза, Кнута Хаанеса и Джанмеджаи Синха (HBR Press, 2015).

Об авторах

Мартин Ривз — председатель Института BCG имени Хендерсона (BCG Henderson Institute). Соавтор книг "Машина воображения" (The Imagination Machine, Harvard Business Review Press, 2021) и «Like: Кнопка, которая изменила мир» (Like: The Button That Changed the World, Harvard Business Review Press, апрель 2025).
Кнут Хаанес — бывший старший партнер Boston Consulting Group и глобальный лидер практики стратегии в BCG. Профессор стратегии и глава кафедры устойчивого развития Лундина в Международном институте управленческого развития (IMD) в Швейцарии.
Джанмеджая Синха — председатель BCG в Азиатско-Тихоокеанском регионе и старший партнер офиса в Мумбаи.

Комментарий Стрелки на карте: надеюсь, статья будет вам интересна и полезна. Рекомендую прочитать книгу, она того стоит.

Добавлю от себя к статье несколько примеров из российской практики и пару антипримеров, чтобы лучше донести идею авторов - как можно описать стратегии некоторых российских компаний в терминах модели "палитра стратегий" (анализ авторский).

Примеры успешного применения стратегий из модели "палитра стратегий"

1. Классический подход: "Быть крупным"

Пример: сеть пекарен «Хлебница»

Характеристика рынка: рынок массовой выпечки в России предсказуем и стабилен, с высокой концентрацией и стандартными потребительскими предпочтениями.

Выбранная стратегия: компания сосредоточилась на масштабировании, стандартизации и эффективном управлении издержками, что позволило оптимально занять свою нишу на предсказуемом и зрелом рынке.

Итог: компания эффективно использовала преимущества классического подхода - масштабирование помогло ей занять лидирующую позицию на локальных рынках, минимизируя затраты.

2. Адаптивный подход: "Быть быстрым"

Пример: компания «Сладкая жизнь»

Характеристика рынка: рынок кондитерских изделий характеризуется высокой динамичностью и постоянной сменой потребительских предпочтений (новые вкусы, тренды на полезные продукты).

Выбранная стратегия: компания сосредоточилась на регулярных экспериментах с продуктами, оперативном выпуске новых линеек и быстром анализе спроса, адаптируясь к изменениям.

Итог: гибкость подхода позволила компании удерживать конкурентные позиции на волатильном рынке и эффективно удовлетворять потребности аудитории.

3. Визионерский подход: "Быть первым"

Пример: образовательная платформа «Нетология»

Характеристика рынка: в начале 2010-х годов рынок онлайн-образования в России был слабо развит, с ограниченным числом предложений.

Выбранная стратегия: «Нетология» первой предложила широкий спектр онлайн-курсов по цифровым профессиям, предвосхищая рост спроса на такие услуги.

Итог: визионерский подход позволил компании занять лидирующую позицию на рынке онлайн-образования в России.

4. Формирующий подход: "Быть организатором"

Пример: кооператив «ЛавкаЛавка»

Характеристика рынка: рынок органических продуктов был фрагментирован, с отсутствием крупных игроков и четких стандартов.

Выбранная стратегия: кооператив объединил фермеров, потребителей и поставщиков, создав экосистему для экологически чистой продукции. «ЛавкаЛавка» также активно участвовала в формировании нового сегмента рынка.

Итог: стратегия позволила создать устойчивую экосистему и закрепить лидерство в сегменте органической продукции.

5. Обновляющий подход: "Быть жизнеспособным"

Пример: сеть ресторанов "Вареничная №1"

Характеристика рынка: в 2021-2023 г.г. сегмент демократичного ресторанного питания столкнулся с очередным кризисом из-за изменения потребительских предпочтений и экономической нестабильности.

Выбранная стратегия: компания провела ребрендинг, обновила меню и сосредоточилась на маркетинге (доставка, работа с соц.сетями и пр.), чтобы сократить издержки и восстановить спрос.

Итог: обновление позволило компании выжить, но дальнейшие действия по укреплению позиций на рынке были не столь успешными, что ограничило рост.

Неудачные примеры применения стратегий

1. Ошибка в применении "Классической" стратегии:

Пример: компания "Молочная ферма"

Характеристика рынка: рынок молочной продукции в регионе (недалеко от Москвы) характеризовался высокой конкуренцией и ценовой нестабильностью.

Выбранная стратегия: компания попыталась быстро расширить производство, инвестируя значительные средства в увеличение объемов.

Итог: классический подход оказался неэффективным в условиях нестабильного рынка, что привело к финансовым потерям и снижению рентабельности.

2. Ошибка в применении визионерского подхода:

Пример: Стартап "Digital Grass"

Характеристика рынка: рынок платежных систем активно развивался в России в 2010-х, находился на ранней стадии развития.

Выбранная стратегия: компания инвестировала в разработку инновационного сервиса мобильных платежей, рассчитывая на быстрый рост спроса.

Оценка: визионерский подход не оправдался из-за негибкости подходов и неготовности быстро адаптировать продукт под нужды первых заказчиков, что привело к провалу проекта (бизнес-процессы внутри компании не поддерживали принятую стратегию).

Конкуренция на основе клиентского пути

2024-11-08T22:06:46.778Z

Авторский перевод статьи "Competing on Customer Journeys. You have to create new value at every step", сделанный блогом о стратегии "Стрелка на карте".

Вы должны создавать ценность на каждом этапе.

Бурное развитие цифровых технологий за последнее десятилетие породило "власть" потребителей, настолько освоивших новые инструменты и источники информации, что они сами диктуют условия: находят то, что им нужно, в удобное для них время, и получают товары с доставкой на дом по минимальной цене. В ответ розничные сети и сервисные компании срочно развивают возможности анализа данных, чтобы лучше понимать своих клиентов и вернуть себе контроль над ситуацией. В течение долгого времени компании реагировали на поведение клиентов, пытаясь предсказать их следующие шаги и разместиться на пути принятия решений – от выбора до покупки.

Теперь, используя новые технологии, процессы и организационные структуры, компании восстанавливают баланс сил и создают дополнительную ценность как для брендов, так и для покупателей. В центре этого сдвига лежит новый подход: вместо того чтобы просто реагировать на клиентские маршруты (Customer Journeys), компании начали сами формировать эти пути, становясь лидерами, а не последователями. Маркетологи все чаще управляют клиентскими путями, как продуктами. Таким образом, эти пути становятся центральными элементами взаимодействия клиентов с брендом и столь же важны, как и сами продукты, в обеспечении конкурентного преимущества.

Рассмотрим, как одна из компаний — Sungevity из Окленда — строит конкуренцию на основе умения формировать клиентский путь. На первый взгляд, Sungevity выглядит как типичный поставщик солнечных панелей для жилых домов. Однако, если взглянуть глубже, становится ясно, что основа бизнеса компании — это управление всем процессом, от продаж до индивидуальной установки, координируя деятельность экосистемы компаний, которые поставляют, финансируют, устанавливают и обслуживают панели. «Продукт» Sungevity — это бесшовный и персонализированный цифровой клиентский путь, основанный на инновационном управлении данными о потенциале солнечной энергии для каждого дома или бизнеса. Sungevity делает этот путь настолько привлекательным, что многие клиенты, познакомившись с ним, больше даже не рассматривают конкурентов.

Один из авторов статьи (Дэвид) лично испытал этот путь Sungevity. Все началось с того, что он получил письмо с сообщением: «Откройте это письмо, чтобы узнать, сколько может сэкономить семья Эдельман на электроэнергии с помощью солнечных панелей». В письме была указана уникальная ссылка, ведущая на изображение дома Дэвида в Google Earth, с наложением солнечных панелей на крышу. Следующий клик вел на страницу с индивидуальными расчетами экономии энергии, разработанными на основе оценок Sungevity по потреблению энергии, углу наклона крыши, наличию рядом деревьев и потенциальной мощности 23 панелей, которые компания планировала установить на крыше.

Еще один клик соединял Дэвида с онлайн-агентом, который также видел эту информацию и мог оперативно ответить на вопросы, а также мгновенно отправить ссылки на видео, объясняющие процесс установки и экономику аренды и покупки. Через два дня Sungevity отправила Дэвиду контактные данные ближайших домовладельцев, которые уже используют их систему и согласились предоставить отзывы. Проверив рекомендации, Дэвид снова вернулся на сайт Sungevity, где одним кликом связался с агентом, знающим, на каком этапе пути он находится и готовым предложить индивидуальные условия аренды. Агент отправил договор по электронной почте и подробно объяснил его, после чего Дэвид подписал его онлайн. При следующем посещении сайта страница обновилась, показывая статус разрешений и установки с новыми уведомлениями по мере продвижения процесса. Теперь, будучи клиентом Sungevity, Дэвид регулярно получает отчеты о производительности панелей и сэкономленной энергии, а также советы по экономии на основе характеристик его дома.

Начиная с первого обращения и до установки и дальнейшего управления панелями, Sungevity настроила и автоматизировала каждый шаг пути клиента, сделав его настолько простым — и настолько привлекательным — что Дэвид никогда всерьез не рассматривал альтернативных поставщиков. По сути, компания изменила классическую модель пути принятия решений потребителем, сразу сократив выбор до одного бренда, упростив стадию оценки и приведя клиента прямо в "петлю лояльности", где он остается в длительных и эксклюзивных отношениях с компанией. Стратегия управления клиентским путем Sungevity дает результаты. Продажи удвоились за последний год и превысили $65 миллионов, что превзошло целевые показатели роста и сделало Sungevity самым быстрорастущим игроком на рынке солнечных панелей для жилых домов.

Источник: Дэвид С. Эдельман и Марк Сингер Из статьи «Конкуренция на основе клиентского пути», ноябрь 2015

Комментарии к иллюстрации от переводчика - "Стрелка на карте":

Иллюстрация показывает разницу между классическим и новым путями принятия решений покупателем.

В классическом пути (серый цвет) покупатель сначала проходит через этапы "рассмотрения" (consider) и "оценки" (evaluate) различных брендов, прежде чем сделать покупку. После этого он либо попадает в "петлю лояльности" (the loyalty loop), где он поддерживает и повторно выбирает бренд (этапы: "удовольствие", "рекомендация", "привязанность"), либо снова возвращается к этапам рассмотрения и оценки, что может привести к выбору другого бренда.

В новом пути (синий цвет) этап рассмотрения сжимается, а этап оценки значительно сокращается или полностью устраняется, благодаря чему покупатель напрямую попадает в "петлю лояльности". Это делает его приверженцем бренда с самого начала, удерживая его в лояльных и долгосрочных отношениях с брендом.

Проактивный подход

Отдел маркетинга и продаж McKinsey более шести лет изучает пути принятия решений потребителями. Этот термин (как объяснено в статье «Брендинг в цифровую эпоху», HBR, декабрь 2010 г.) описывает, как люди переходят от начального рассмотрения продукта или услуги к покупке и затем формируют привязанность к бренду. В более узком смысле термин может также обозначать последовательность взаимодействий, которые проходят потребители, чтобы достичь определенной цели — например, перенести кабельное телевидение на новый адрес или найти и купить подходящую тушь для ресниц. Многие компании стали хорошо понимать клиентские пути и оптимизировать опыт взаимодействия с отдельными точками контакта на этом пути. Наиболее продвинутые компании перестроили свою работу и организацию для поддержки интегрированных клиентских путей (см. статью «Правда о клиентском опыте», HBR, сентябрь 2013 г.). Однако до недавнего времени компании в основном действовали реактивно, улучшая эффективность существующих маршрутов или выявляя и устраняя проблемные точки в них.

Сейчас мы наблюдаем значительный сдвиг в стратегии — от преимущественно реактивного подхода к агрессивно проактивному. В таких отраслях, как розничная торговля, банковское дело, туризм, бытовые услуги и других, компании разрабатывают и совершенствуют клиентские пути, чтобы привлекать и удерживать клиентов, создавая настолько точно настроенные индивидуальные впечатления, что потребители, однажды начав путь, становятся вовлеченными и сохраняют лояльность. В отличие от принудительных стратегий, которые компании использовали десять лет назад для удержания клиентов (например, контракты на обслуживание сотовой связи), современные пути к успеху создают новую ценность для клиентов: клиенты остаются, потому что получают выгоду непосредственно от самого пути.

Лучшие практики направлены не только на улучшение существующего пути, но и на его расширение.

На основании нашего опыта консультирования более 50 компаний по архитектуре клиентских путей, инфраструктуре и организационному дизайну, а также взаимодействия с десятками директоров по цифровым технологиям и более чем 100 лидерами цифрового бизнеса по всему миру и нашего исследования, включающего более 200 компаний по лучшим практикам в создании цифровых возможностей, мы наблюдаем этот сдвиг. И хотя это начало пути, мы считаем, что способность формировать клиентские пути станет решающим источником конкурентного преимущества.

Четыре ключевые возможности

Компании, которые строят самые эффективные клиентские пути, осваивают четыре взаимосвязанные возможности: автоматизация, проактивная персонализация, контекстное взаимодействие и инновации в клиентских путях. Каждая из них делает клиентские пути более "липкими" — более вероятно привлекающими и удерживающими клиентов. И хотя эти возможности опираются на сложные ИТ-технологии (см. раздел "Новые технологии для клиентских путей"), они также зависят от креативного проектирования и новых управленческих подходов, о которых мы расскажем позже.

Автоматизация

Автоматизация включает оцифровку и упрощение шагов на клиентском пути, которые раньше выполнялись вручную. Например, процесс внесения депозита с чеком раньше требовал похода в банк или к банкомату. С цифровой автоматизацией достаточно сфотографировать чек на смартфон и отправить его через приложение. Аналогично, поиск, покупка и организация доставки, например, нового телевизора, теперь могут быть выполнены через единую цифровую платформу. Автоматизация позволяет клиентам быстро и просто выполнять ранее сложные этапы пути, создавая основу для удерживающих маршрутов. Хотя это кажется очевидным, компании только недавно начали строить мощные платформы автоматизации, специально предназначенные для улучшения клиентских путей. И потребители могут легко определить, кто это делает хорошо. Высококачественная автоматизация, несмотря на свою техническую сложность, представляет собой своего рода искусство, превращая сложные процессы на заднем плане в простые, увлекательные и все более удобные в использовании интерфейсы приложений.

Ознакомьтесь, как Sonos, интеллектуальная подключаемая музыкальная система, автоматизирует настройку. Ранее требовалось протягивать провода по всему дому, подключать колонки к компьютеру и создавать отдельные учетные записи у музыкальных провайдеров. Теперь Sonos упростила установку с помощью беспроводных колонок (достаточно нажать кнопку для их подключения) и приложения, которое позволяет добавить источники потоковой музыки несколькими нажатиями, выбрать музыку, управлять громкостью и выбирать, что будет играть в каждой комнате — все с мобильного устройства.

Проактивная персонализация

Используя возможности автоматизации, компании должны брать информацию, полученную либо из прошлых взаимодействий с клиентами, либо из существующих источников, и использовать ее для мгновенной персонализации покупательского опыта. Примеры включают рекомендательную систему Amazon и интеллектуальный алгоритм повторного заказа (он "знает", какой картридж для принтера вам нужен). Но запоминание предпочтений клиента — это только начало; способность к персонализации распространяется на оптимизацию следующих шагов в пути клиента. В момент, когда клиент вовлекается (например, отвечает на сообщение или запускает приложение), компания должна проанализировать его поведение и адаптировать свое следующее взаимодействие соответственно. Компании, такие как Pega и ClickFox (в которой McKinsey имеет долю собственности), предлагают приложения, которые отслеживают клиентов через множество каналов, объединяя данные из различных источников (таких как история транзакций и просмотров, взаимодействия с клиентской поддержкой и использование продукта), чтобы создать целостное представление о том, что делают клиенты и что происходит в результате. Это позволяет получить информацию о поведении клиентов в режиме реального времени, изолируя моменты, когда компания может повлиять на путь, и позволяет использовать индивидуальные сообщения или функции (например, сразу добавлять важного путешественника в список на повышение класса обслуживания). Ритейлер Kenneth Cole настраивает элементы на своем сайте в зависимости от взаимодействия посетителя с сайтом на протяжении времени: некоторые видят больше обзоров товаров, другие — больше изображений, видео или специальных предложений. Алгоритм компании постоянно обучается, какие материалы и конфигурации лучше всего подходят для каждого посетителя, и настраивает сайт в реальном времени.

"Новые технологии для клиентских путей"

Основой роста конкурентных клиентских путей является появление новых технологий программирования, доступа к данным и пользовательских интерфейсов, которые обеспечивают беспрецедентное отслеживание поведения клиентов и персонализированные взаимодействия.

Инструменты атрибуции, например, могут показать, какие каналы наиболее сильно влияют на решения потребителей и приводят к покупке. Другие технологии могут определить, когда и почему клиенты переключаются между каналами и устройствами в процессе покупки; программы могут затем доставлять персонализированные сообщения, которые сопровождают клиентов на этом пути. Инструменты дизайна интерфейса позволяют мобильному приложению или веб-сайту изменять свои функции или внешний вид в зависимости от того, на каком этапе пути находится клиент.

Три ключевых технологических достижения кардинально изменили способ, которым компании взаимодействуют с клиентами:

Возможность непрерывного подключения. Умные продукты создают постоянную открытую связь между компанией и клиентом, предоставляя компаниям постоянный поток данных о том, как клиенты используют продукты. Это позволяет компаниям настраивать и улучшать их — например, устранять проблемы или добавлять новые возможности.

Новые инструменты анализа и управления клиентскими путями. ClickFox и аналогичные системы отслеживают поведение клиентов на онлайн и офлайн точках контакта, помогая компаниям выстраивать карты путей клиентов и оптимизировать их. Платформы, такие как Cloudera, позволяют компаниям анализировать неструктурированные данные, а программное обеспечение машинного обучения, такое как на базе R, может обрабатывать огромные объемы данных о клиентах и предсказывать их поведение. Pega и аналогичные инструменты обеспечивают последовательную и персонализированную коммуникацию через различные каналы. Adobe и другие компании предлагают инструменты для управления и выполнения более сложных рабочих процессов.

Широкое распространение API. Интерфейсы прикладного программирования (API) позволяют разным приложениям, в том числе от разных компаний, взаимодействовать между собой. API существуют уже некоторое время, но компании только сейчас начинают активно использовать их для построения интегрированных клиентских путей между компаниями. Например, API позволяет приложению для управления поездками Delta Air Lines без проблем соединять своих клиентов с Uber.

Приложение Makeup Genius от L’Oréal выводит эти возможности на новый уровень, позволяя клиентам виртуально примерить косметику и получать всё более персонализированные ответы в реальном времени. Приложение фотографирует лицо клиента, анализирует более 60 характеристик и затем отображает изображения, показывающие, как различные продукты и комбинации оттенков создают разные образы. Клиенты могут выбрать понравившийся образ и сразу заказать нужные продукты онлайн или забрать их в магазине. По мере того как приложение отслеживает, как клиент его использует и что покупает, оно запоминает её предпочтения, делает выводы на основе выбора других похожих клиентов и адаптирует свои ответы.

L’Oréal создала увлекательный опыт, который быстро и беспрепятственно ведёт клиента по пути от рассмотрения к покупке и, по мере увеличения степени персонализации, в «петлю лояльности». С 14 миллионами пользователей приложение стало важным активом как брендированный канал для взаимодействия с клиентами, так и источником большого объема информации о том, как клиенты взаимодействуют с продуктами.

Приложение L’Oréal удерживает клиентов и стимулирует покупки

Приложение Makeup Genius, позволяющее пользователям виртуально тестировать косметику, было загружено 14 миллионов раз с момента запуска в 2014 году и привело к более чем 250 миллионам виртуальных проб продуктов. Сделав процесс экспериментов, обмена и покупок простым и увлекательным, компания создает «липкий» клиентский путь, способствующий формированию лояльности к продуктам L’Oréal.

1. Подруга Лии отправляет ей ссылку на новое классное приложение от L’Oréal — Makeup Genius. Она загружает его на свой планшет, и экран превращается в зеркало, отражающее её лицо.

2. Лия позволяет приложению отсканировать её изображение.

3. Приложение спрашивает, хочет ли она "примерить" отдельные продукты или полный образ. Лия выбирает второй вариант, и приложение мгновенно отображает галерею фотографий с моделями, на которых нанесен макияж.

4. Она нажимает на каждый образ, чтобы увидеть его наложенным на своё лицо. Ещё одно нажатие показывает продукты, необходимые для создания образа.

5. Когда Лия решает сделать покупку, кнопки предлагают ей выбрать одного из розничных продавцов. Она выбирает Amazon и оформляет заказ. Когда заказ прибывает и она снова открывает приложение, оно автоматически перенастраивается, предлагая ей инструкции по нанесению макияжа.

6. Несколько дней спустя приложение уведомляет Лию о новом стиле, который ей может понравиться, основываясь на её предпочтениях и выборе похожих пользователей. Она рассматривает свою фотографию с этим образом. Приложение подсказывает, какие дополнительные продукты ей нужны для его создания. Она нажимает на кнопку для покупки.

7. Зная её предпочтения и предыдущие покупки косметики, приложение периодически отправляет Лие рекомендации с новыми образами. Лия продолжает пробовать новые стили и покупать продукты. Оценивая простоту и полезность приложения, Лия становится лояльным клиентом и сторонником бренда, отправляя ссылки на приложение всё большему числу друзей, которые делятся любимыми образами и советами.

Контекстуальное взаимодействие

Еще одной ключевой возможностью является использование информации о том, где клиент находится на пути — физически (например, входит в отель) или виртуально (читает отзывы о продуктах), чтобы подтолкнуть его к следующим взаимодействиям, которые компания хочет предложить. Это может означать изменение интерфейса экрана после важного шага или показ релевантного сообщения, исходя из текущего контекста клиента. Например, приложение авиакомпании может показать ваш посадочный талон при входе в аэропорт, а сайт розничного продавца — статус недавнего заказа сразу после того, как клиент заходит на главную страницу.

Более сложные версии этой функции позволяют организовать последовательность взаимодействий, которые еще больше укрепляют и улучшают клиентский путь. Например, Starwood Hotels разворачивает приложение, которое отправляет гостю номер комнаты при входе в отель, регистрирует его с помощью сканирования отпечатка пальца на смартфоне, а когда он подходит к своей комнате, превращает телефон в виртуальный ключ для открытия двери. Приложение также отправляет персонализированные и своевременные рекомендации по развлечениям и питанию.

Инновации в клиентских путях

Последняя из четырех ключевых возможностей — это инновации, основанные на постоянных экспериментах и активном анализе потребностей клиентов, технологий и сервисов, чтобы находить новые возможности для расширения отношений с клиентом. Целью является поиск новых источников ценности как для компании, так и для потребителей.

Лучшие компании разрабатывают программное обеспечение для клиентских путей, которое позволяет проводить открытое тестирование. Они постоянно проводят A/B тестирование для сравнения альтернативных версий текстов и интерфейсов, чтобы увидеть, какие работают лучше. Они создают прототипы новых услуг и анализируют результаты, стремясь не только улучшить существующий путь, но и расширить его, добавляя полезные шаги или функции.

Инновации в клиентских путях могут быть как простыми, так и сложными. Например, Starwood вводит подсказку для заказа обслуживания номеров после того, как гость использует ключ, помня предыдущие заказы и предлагая их в качестве начальных опций. Или более сложный вариант — расширение пути за счет интеграции нескольких сервисов в единый беспрерывный клиентский опыт. Приложение Delta Air Lines, например, стало инструментом управления поездкой, охватывая практически все аспекты путешествия — от бронирования и посадки до просмотра развлекательных программ в полете и заказа Uber по прибытии. Kraft расширила свое приложение для рецептов до инструмента управления продуктами в кладовой, создавая список покупок, который легко связывается с сервисом доставки продуктов Peapod. Ключом к таким расширенным маршрутам часто является их интеграция с другими поставщиками услуг, что повышает ценность пути, а плавная передача клиентов другой компании может усилить удерживающий эффект.

Реализация возможностей на практике

Вернемся к Sungevity, чтобы увидеть, как она сочетает эти четыре возможности, создавая ценный и развивающийся клиентский путь.

Начиная с первого контакта с клиентом и до установки и дальнейшего обслуживания, Sungevity автоматизировала большинство этапов пути, включая сбор и интеграцию данных о клиентах, расчет потребления энергии и создание персонализированных визуализаций панелей на крыше. Ключевым элементом является сложное использование API (интерфейсов приложений) для получения данных от других поставщиков, таких как Google Earth и служба недвижимости Trulia, чтобы создать полное представление о клиенте. Анализ данных позволил персонализировать подход, предоставляя Дэвиду индивидуальную информацию, такую как стоимость, сроки, предполагаемая окупаемость и экономия, доступную на различных каналах, включая электронную почту, сайт Sungevity и общение с представителями компании. Благодаря контекстному взаимодействию Sungevity могла подавать нужный контент в нужный канал для каждого взаимодействия Дэвида — например, используя API для отслеживания установки панелей местным подрядчиком компании и регулярно обновляя главную страницу Дэвида с актуальной информацией о статусе.

Sungevity продолжает развивать инновации в пути, используя знания о своих клиентах для расширения взаимодействия на услуги по хранению и экономии энергии. Недавно такое предложение могло бы быть типичным примером дополнительных продаж, ориентированных на определенный сегмент клиентов. Сегодня же подход направлен на индивидуальный контакт: стратегия не просто продать ещё один продукт, а пригласить клиента сделать следующий шаг в его персонализированном пути. Имея детализированные данные о потреблении энергии и привычках каждой семьи, Sungevity может индивидуально консультировать клиентов по управлению энергопотреблением и рекомендовать набор продуктов и услуг, который поможет снизить зависимость от электросети и получить экономию. В рамках этого компания вскоре предложит аккумуляторы от немецкого поставщика Sonnenbatterie для хранения избыточной энергии, выработанной солнечными панелями. Также создаются клиентские панели мониторинга, которые отслеживают производство и потребление энергии. В перспективе Sungevity планирует интегрировать свои услуги с домашними системами управления, которые могут автоматизировать энергосбережение (например, регулировать освещение и отопление) в соответствии с установленными правилами, разработанными для каждого клиента. Ещё одним проектом является создание сообществ клиентов, ориентированных на энергосбережение.

Рост роли менеджера по управлению клиентским путем

Технические знания необходимы, но недостаточны для проектирования конкурентных и постоянно улучшающихся клиентских путей; компаниям также нужны новые организационные структуры и подходы к управлению. Мы работали со многими "цифровыми аборигенами" — компаниями, которые изначально строили свои организации с оптимизацией под эффективные клиентские пути, и их опыт может быть полезен традиционным компаниям. Мы выяснили, что традиционные компании добиваются наибольших успехов, когда они фокусируются на отборе выгодных (high-value) клиентских путей и создают для них специальные команды, объединяя специалистов из разных функциональных блоков компании.

Мы наблюдали множество организационных моделей для управления клиентскими путями (и широкий спектр названий для ответственных за это специалистов), однако в целом у них схожая структура.

Контроль всех взаимодействий компании с клиентами осуществляет Директор по клиентскому опыту (Chief Experience Officer) — относительно новая должность в составе руководства компании (C-suite). Директора по цифровизации (Chief Digital Officers) также начинают брать на себя часть этой ответственности. Обычно подчиненный этому руководителю — стратег, ориентированный на развитие клиентского пути, который помогает принимать решения по выбору направлений инвестиций в клиентские пути и сегменты клиентов, на которых стоит сосредоточиться; он или она определяет приоритетные вектора для цифрового развития и выявляет возможности для создания новых.

В центре управления определённым клиентским путем находится новый тип руководителя — "менеджер по продукту клиентского пути". Людей на этой позиции (чаще называемых "менеджерами решений", "менеджерами по опыту" или "менеджерами сегментов") можно считать экономическими и творческими кураторами пути. Они несут полную ответственность за его бизнес-результаты и управляют им, как продуктом. И, как других продуктовых менеджеров, их оценивают по тому, насколько хорошо они достигают показателей эффективности продукта, включая рентабельность инвестиций в клиентский путь (ROI) (см. раздел «Ответственность менеджеров клиентских путей»).

Руководствуясь бизнес-приоритетами компании (например, увеличением доли рынка, ростом выручки и улучшением удовлетворенности клиентов), они ищут способы расширить и оптимизировать клиентские пути, за которые отвечают, повысить их удерживающую силу, привлечь новых партнеров, защититься от конкурентов и снизить затраты, особенно за счет цифровизации ручных процессов. С точки зрения операций их задача — понимать, как клиенты проходят по пути, выявлять необычное поведение клиентов (например, уход с пути или отказ на ключевой точке взаимодействия) и анализировать, что привлекает новых клиентов или отталкивает их от взаимодействия.

Для построения успешных клиентских путей эти менеджеры полагаются на scrum-команды, состоящие из специалистов из различных подразделений — ИТ, аналитики, операций, маркетинга и других функций. Эти команды ориентированы на выполнение задач, работают быстро и гибко, постоянно тестируют и вносят улучшения. Совместно члены команды стремятся понять желания и потребности клиентов на каждом этапе пути и сделать следующий шаг максимально привлекательным. Они задают такие вопросы, как "Какие функции, стиль интерфейса и сообщения побудят клиентов к следующему шагу?" и "Как влияет время подачи подсказок на отклик клиентов?". В поиске ответов на эти вопросы команды проводят циклы разработки, тестируя и улучшая прототипы цифровых клиентских путей, анализируя операционные и пользовательские данные, а затем измеряя влияние каждой настройки на поведение клиентов.

Ответственность менеджер по продукту клиентского пути

Как и в традиционном управлении продуктом, которое требует тщательного отслеживания тщательно подобранных метрик, управление клиентским путем («product managing» a journey) требует отслеживания как стандартных, так и специализированных показателей, оценивающих прогресс и эффективность. Помимо предоставления информации о вложениях в клиентский путь и его рентабельности (ROI), правильно подобранные метрики позволяют обеспечить подотчетность.

Менеджеры клиентских путей должны уметь отвечать на финансовые вопросы: Сколько мы можем вложить в развитие пути? Какую дополнительную выручку или продажи мы должны генерировать? Каковы переменные затраты на одного клиента или действие, которые мы можем позволить себе для каждого пути? Также они должны оценивать удовлетворенность клиентов как по всему пути в целом, так и по взаимодействиям на отдельных точках контакта.

Поскольку отдельные точки контакта могут обслуживаться различными функциями или партнерами (например, продажа бытовой техники может включать участие агента аффилированного магазина, представителя кол-центра, специалистов по кредитованию и установщиков), эффективность этих участников также должна измеряться и отслеживаться, чтобы и они несли ответственность за результат. Другие показатели должны отслеживать рентабельность пути, рассчитывая текущие затраты на его обеспечение, выручку и прибыль, которые он приносит, а также влияние постоянных инноваций на путь.

Одна из авиакомпаний, с которой мы работаем, измеряет свою эффективность в помощи клиентам при повторном бронировании и продолжении путешествия после отмены рейса. Авиакомпания собирает обширные данные о клиентах, которые были повторно забронированы, включая процент клиентов, загрузивших мобильное приложение, и среди них — процент, который прошел на новый рейс без помощи сотрудников. Также отслеживается процент клиентов, предоставивших номер мобильного телефона или адрес электронной почты, и среди них — процент, открывших уведомление о новом рейсе, и среди этой группы — процент, который прошел на новый рейс без помощи. Кроме того, авиакомпания рассчитывает процент пассажиров, согласившихся на первый предложенный альтернативный рейс. Команда анализирует каждую из этих метрик по уровням ценности часто летающих пассажиров и стоимости билета, чтобы оптимизировать затраты и доходы, связанные с этим клиентским путем, для каждого клиента.

Компания Nordstrom и подход команд Scrum для улучшения клиентского пути

Компания Nordstrom использовала подход команды Scrum для улучшения клиентского пути при покупке солнцезащитных очков. Команда временно обосновалась в флагманском магазине Nordstrom и провела серию недельных экспериментов для совершенствования нового приложения, созданного для помощи клиентам в выборе очков, подходящих их лицу и предпочтениям. Прямо в магазине члены команды создавали бумажные прототипы приложения и наблюдали, как покупатели взаимодействовали с ними, как будто это была живая версия. В ходе процесса команда спрашивала клиентов, какие функции приложения им кажутся полезными, ненужными или отвлекающими. На основе полученной обратной связи программисты команды разработали рабочую версию приложения для тестирования с реальными покупателями, внося изменения в реальном времени по мере поступления новых отзывов. Через неделю доработок приложение было выпущено на планшетах для сотрудников магазина, которые теперь используют его совместно с клиентами для помощи в выборе очков.

Организация и задачи менеджеров клиентских путей

Менеджеры клиентских путей обычно собирают команды Scrum на месте (как это сделала Nordstrom) или в специальных комнатах для проектных спринтов, где команды предлагают новые пути и функции клиентских маршрутов, а затем разрабатывают, тестируют и масштабируют прототипы. Эксперименты могут быть направлены на различные аспекты — от проектирования целевых страниц и создания живых чатов с представителями до оптимизации бэк-офисных процессов и улучшения "потока опыта" (как клиент перемещается от одного этапа пути к другому).

Лучшими менеджерами клиентских путей становятся те, кто не только непрерывно улучшает существующие пути, но и внедряет масштабные инновации, которые расширяют путь и повышают его ценность и удерживающую силу. Примером может служить клиентская программа глобальной компании-производителя бытовой электроники, разрабатывающей и продвигающей новое устройство для готовки на кухне. Этот продукт имеет программируемые отсеки, которые можно контролировать через приложение, позволяя клиентам одновременно готовить разные части блюда. Это создает возможности для разработки различных сервисов, которые помогут клиентам максимально эффективно использовать устройство.

Компания, имея большой опыт в дизайне продуктов, поняла, что при добавлении функций подключения ей не хватает знаний о создании услуг для их улучшения. Осознав необходимость новой структуры для проектирования и управления такими услугами, компания создала глобальную команду по инновациям клиентского опыта, возглавляемую руководителем по развитию нового бизнеса и поддерживаемую руководителем по дизайну продуктов. Эти специалисты, по сути, стали главными директорами по опыту для новых услуг, курируя все инициативы компании, связанные с подключенными продуктами, и контролируя работу менеджеров клиентских путей (или "лидеров инноваций"), отвечающих за эти программы.

Менеджеру клиентского пути для устройства готовки было поручено создать ряд сопутствующих услуг (помощь в планировании меню, покупка ингредиентов и подготовка к готовке) и разработать клиентские пути для их предоставления. Совместно со своей scrum-командой из дизайнеров, программистов, менеджеров по операциям и маркетологов менеджер возглавил разработку сервиса, который предлагает рецепты через приложение для устройства, отслеживает, что готовят клиенты, и со временем персонализирует рекомендации. Сейчас команда разрабатывает приложения для планирования меню на неделю и сотрудничает с производителями продуктов, чтобы создавать рецепты и предлагать скидочные купоны на ключевые ингредиенты. В конечном итоге команда планирует создать сообщество клиентов, где участники смогут делиться собственными рецептами.

Для достижения этих целей команда тщательно анализирует данные, поступающие из приложения: процент клиентов, которые его скачали, количество зарегистрированных пользователей, как и как часто они используют его, как отличается использование устройства и типы блюд по регионам, а для тех, кто перестал использовать приложение — на каком этапе произошло «отпадение». Эти данные помогают команде настраивать навигацию по приложению и подсказки, а также предложения по блюдам и поощрения, которые компания предоставляет, чтобы удерживать клиентов вовлеченными. Аналитики из широкой рабочей группы фокусируются на узких сегментах пользователей, обычно по странам, чтобы понять, как варьируются модели использования. Этот мониторинг также охватывает уровень отдельных пользователей, что позволяет видеть, какие рецепты пробует клиент, как часто он использует устройство и приложение, а также какие функции приложения использует — что позволяет компании постоянно развивать и персонализировать клиентский путь.

Переход от продаж продуктов к управлению постоянным клиентским путем

Переход от продажи продуктов к управлению постоянным клиентским путем потребовал от компании освоения четырех ключевых возможностей, необходимых для конкурентоспособности: автоматизации (в данном случае возможность управления устройством через приложение), персонализации (предоставление адаптированных рецептов), контекстного взаимодействия (изменение интерфейса приложения в зависимости от этапа — покупка ингредиентов или готовка) и инноваций в клиентских путях (добавление новых рецептов, возможности онлайн-покупок и создания сообщества).

Достигнув совершенства в этих возможностях, компания сделала постоянный клиентский путь столь же важной частью бренда, как само устройство для готовки, и таким же важным источником ценности. Используя новую управленческую структуру, ориентированную на клиентские пути, компания сейчас разрабатывает сервисные пути для других продуктов в области домашнего здоровья и управления домашним хозяйством.

Переосмысление клиентского пути как продукта

Рассмотрение клиентского пути как продукта приводит к значительному изменению в том, как определяются, приоритизируются, финансируются и оцениваются инвестиции в продукт. Все больше компаний будут фокусироваться на том, как инвестиции улучшают экономику предоставления продуктов и клиентских путей для сегмента клиентов — и как сильно это усиливает их вовлеченность, а не только на том, как инвестиции стимулируют продажи или сокращают затраты. Особенно для компаний, находящихся на некотором расстоянии от клиентских транзакций, таких как производители потребительских товаров и B2B-компании, это требует разработки принципиально новых навыков и структур для сбора и анализа данных о клиентах, взаимодействия с ними, а также фокуса на проектировании опыта наряду с продуктовым и креативным дизайном. Сегодня успешные бренды обязаны своим успехом не только качеству и ценности того, что они продают, но и превосходству клиентских путей, которые они создают.

David C. Edelman is an executive adviser, a board director, and a fellow at Harvard Business School.

Marc Singer is the director of McKinsey’s global customer engagement practice.

A version of this article appeared in the November 2015 issue (pp.88–94, 96, 98, 100) of Harvard Business Review.

Падение и расцвет стратегического планирования

2024-11-07T01:24:57.950Z

Генри Минцберг

оригинал статьи тут - Harvard Business Review, выпуск Январь-Февраль 1994 (https://hbr.org/1994/01/the-fall-and-rise-of-strategic-planning)

Предисловие переводчика

Дорогие читатели, предлагаю вашему вниманию полный перевод одной из классических статей Генри Минцберга о стратегическом планировании. Это авторский перевод блога о стратегии "Стрелка на карте", выполненный с целью сохранить оригинальные идеи Минцберга и донести нюансы и глубину его аргументации (насколько успешно это удалось - судить вам, читатели). Минцберг, будучи ярким критиком формализованного стратегического планирования, обращает внимание на недостатки традиционных подходов, которые сводят стратегию к механическому процессу анализа данных, подрывающему подлинное стратегическое мышление и блокирующему креативность и гибкость.

Минцберг против современных подходов к стратегии

Многие идеи Минцберга, сформулированные несколько десятилетий назад (оригинал статьи от 1994 года), остаются актуальными и в современном контексте, хотя сам подход к стратегии, особенно в крупных корпорациях, претерпел значительные изменения. Несколько ранее, когда Минцберг подвергал критике стратегическое планирование, Майкл Портер развивал теорию конкурентного анализа и пяти сил, акцентируя внимание на методах и подходах, но не на жестких структурах. Эти два подхода — Минцберга и Портера — впоследствии повлияли на формирование более гибких подходов, таких как стратегическое управление, например, которое признает необходимость анализа, но также подчеркивает значение адаптивности и интуитивного мышления.

Гибкость и креативность — основа для стратегии в условиях неопределенности

Минцберг отмечает, что настоящие стратегии формируются через синтез опыта, наблюдений и даже интуитивных инсайтов. Этот подход находит отклик в современных стратегиях, таких как agile-подходы и lean-методологии, которые акцентируют внимание на быстром обучении и адаптации. Когда компании сталкиваются с быстрыми и постоянными изменениями во внешней среде, идея о том, что стратегическое планирование не должно быть догматичным, а стратегия должна оставаться гибкой, приобретает особую актуальность.

Соответствие и расхождения с сегодняшней практикой

Хотя Минцберг в своей статье категорично заявляет, что планирование препятствует инновациям и эффективному созданию стратегии, современные организации скорее согласились бы с необходимостью баланса (примечание - это мнение переводчика). Анализ и данные остаются необходимыми для осознанных решений, но их роль переосмысляется как поддержка, а не директива. Сегодняшние стратегии используют аналитику и большие данные, но параллельно сохраняют внимание к интуиции, эмпатии и готовности реагировать на изменения.

В этом контексте, взгляд Минцберга становится ещё более ценным: он напоминает, что настоящий стратег — это не тот, кто формализует всё в четкие шаги, а тот, кто умеет работать с неопределенностью, вдохновляясь реальными проблемами и целями. Таким образом, взгляды Минцберга становятся своеобразной основой для будущих подходов, в которых внимание к формализации балансируется с признанием важности креативного мышления и человеческого подхода к стратегии.

Приступим...

Падение и расцвет стратегического планирования

Когда стратегическое планирование появилось на сцене в середине 1960-х годов, корпоративные лидеры восприняли его как «единственно верный способ» разработки и реализации стратегий, которые могли бы повысить конкурентоспособность каждого бизнес-подразделения. В духе научного управления, основанного Фредериком Тейлором, этот единственно верный способ включал разделение процессов мышления и исполнения и создание новой функции, в которой работали специалисты — специалисты по стратегическому планированию (в оригинале - strategic planners). Предполагалось, что системы планирования будут создавать наилучшие стратегии, а также пошаговые инструкции для их выполнения, чтобы исполнители не могли ошибиться. Как мы теперь знаем, на практике это оказалось не так.

Хотя стратегическое планирование и не исчезло полностью, оно давно утратило своё былое величие. Но даже сегодня немногие понимают настоящую причину этого: стратегическое планирование — это не стратегическое мышление. Действительно, стратегическое планирование часто подавляет стратегическое мышление, заставляя менеджеров путать реальное видение с манипуляцией числами. И именно это заблуждение лежит в основе проблемы: самые успешные стратегии — это видения, а не планы.

Стратегическое планирование — это не стратегическое мышление. Одно — это анализ, а другое — синтез.

Стратегическое планирование, каким оно практиковалось, в действительности было стратегическим программированием — формулировкой и развитием стратегий или видений, которые уже существуют. Когда компании понимают разницу между планированием и стратегическим мышлением, они могут вернуться к тому, чем и должен быть процесс создания стратегии: улавливанию того, что менеджер узнаёт из всех источников (как из "мягких" инсайтов, полученных из его личного опыта и опыта других сотрудников организации, так и из "жёстких" (точных) данных рыночных исследований и аналитики), и затем синтезированию этих знаний в видение направления, которое бизнес должен избрать.

Организациям, разочарованным в стратегическом планировании, не следует избавляться от своих специалистов по планированию (в оригинале - planners) или приходить к выводу, что программирование и формализация больше не требуется. Напротив, организации должны изменить традиционную роль специалистов по планированию. Они (специалисты по планированию) должны вносить свой вклад в процесс создания стратегии, а не замыкаться в нём. Они должны предоставлять итоги анализа или достоверные данные, необходимые для процесса стратегического мышления, при условии, что они делают это для расширения круга вопросов, а не для поиска единственно правильного ответа. Они должны выступать в роли катализаторов, поддерживающих процесс создания стратегии, помогая и поощряя менеджеров мыслить стратегически. И, наконец, они могут быть программистами стратегии, помогая определить серию конкретных шагов, необходимых для воплощения видения.

Специалисты по планированию должны вносить свой наибольший вклад в процесс разработки стратегии, а не замыкаться внутри него.

Определение роли специалистов по планированию заново поможет компаниям признать разницу между планированием и стратегическим мышлением. Планирование всегда было связано с анализом — с разбиением цели или набора намерений на этапы, формализацией этих этапов, чтобы их можно было реализовать практически автоматически, и формулировкой ожидаемых последствий или результатов каждого этапа. «Я поддерживаю набор аналитических методов для разработки стратегии», — писал в журнале The Economist Майкл Портер, вероятно, самый читаемый автор по вопросам стратегии.

Термин «стратегическое планирование» был применен к разнообразным видам деятельности, таким как, например, неформальные выездные совещания в горах для обсуждения стратегии. Но назовите это мероприятие «планированием», поручите его организацию традиционным специалистам по планированию, и посмотрите, как быстро оно приобретёт формальный характер (утром — миссия, после обеда — оценка сильных и слабых сторон компании, к 17:00 — четко сформулированные стратегии).

Назовите неформальный выездной семинар “планированием”, позвольте обычным специалистам по планированию организовать его и понаблюдайте, как быстро мероприятие станет официальным.

Стратегическое мышление, напротив, связано с синтезом. Оно включает интуицию и креативность. Результат стратегического мышления — это интегрированное представление о предприятии, не слишком точно сформулированное видение направления, подобное тому, как основатель Silicon Graphics Джим Кларк видел трёхмерные визуальные вычисления как путь к упрощению использования компьютеров.

Такие стратегии часто не могут быть разработаны по расписанию и четко сформулированы. Они должны иметь свободу появляться в любое время и в любом месте в организации, обычно через сложные процессы неформального обучения, которые обязательно должны осуществляться людьми на разных уровнях, глубоко вовлеченными в решение конкретных задач.

Формальное планирование, по своей аналитической природе, всегда было и будет зависеть от сохранения и перераспределения установленных категорий — текущих уровней стратегии (корпоративной, бизнесовой, функциональной), существующих типов продуктов (определяемых как «стратегические бизнес-единицы»), накладываемых на текущие структурные единицы (подразделения, отделы и т.д.). Но реальное стратегическое изменение требует не просто перераспределения существующих категорий, а создания новых.

Реальные стратегические изменения требуют изобретения новых категорий, а не перестановки старых.

Поищите среди всех этих диаграмм стратегического планирования, всех этих взаимосвязанных блоков, которые якобы дают вам стратегии, и нигде вы не найдете единого примера, объясняющего творческий акт синтеза опыта в новую стратегию. Взять хотя бы пример камеры Polaroid. Однажды в 1943 году трехлетняя дочь Эдвина Ланда спросила его, почему она не может немедленно увидеть фотографию, которую он только что сделал. В течение часа этот ученый придумал камеру, которая преобразила (курсив переводчика) его компанию. Иными словами, видение Ланда стало синтезом инсайта, вызванного вопросом его дочери, и его обширных технических знаний.

Создание стратегии должно выходить за рамки схем, поощряя неформальное обучение, которое создает новые перспективы и новые комбинации. Как говорится, жизнь шире наших категорий. Неспособность планирования выйти за рамки категорий объясняет, почему оно часто препятствовало серьёзным организационным изменениям. Эта неспособность является причиной того, что формальное планирование продвигало стратегии, основанные на экстраполяции из прошлого или заимствованные у других. Стратегическое планирование не только никогда не превращалось в стратегическое мышление, но часто и препятствовало ему. Поняв это, менеджеры могут избежать других дорогостоящих ошибок, вызванных применением формальных методов без должного суждения и применения интуиции к решению проблем.

Подводные камни планирования.

Если вы спросите обычных специалистов по планированию, что пошло не так, они неизбежно укажут на серию подводных камней, за которые они, конечно, не несут ответственности. Они хотели бы, чтобы люди верили, что планирование терпит неудачу, когда оно не получает достаточной поддержки от высшего руководства или сталкивается с сопротивлением изменениям в организации. Но разве какой-либо метод когда-либо получал больше поддержки от высшего руководства, чем стратегическое планирование в период его расцвета? Стратегическое планирование само по себе препятствует целеустремленности топ-менеджеров и, как правило, создает тот самый климат, который его сторонники считают столь неподходящим для своей практики.

Проблема в том, что планирование представляет собой расчетливый стиль управления, а не стиль, основанный на вовлечении. Менеджеры, придерживающиеся целеустремленного стиля, вовлекают людей в путешествие. Они руководят таким образом, чтобы каждый участник путешествия помогал определять его направление. В результате энтузиазм сотрудников неизбежно растет по ходу дела. Те, кто действует в расчетливом стиле, фиксируют конечную цель и просчитывают, что должна сделать группа, чтобы туда добраться, не учитывая предпочтения её членов. Но продуманные стратегии сами по себе не имеют ценности; перефразируя социолога Филипа Селзника, стратегии приобретают ценность только тогда, когда преданные делу люди наполняют их энергией.

Сколько бы ни говорили об обратном, сама цель тех, кто продвигает традиционное стратегическое планирование, заключается в том, чтобы снизить влияние менеджмента на процесс создания стратегии. Джордж Стейнер утверждал: «Если организацией управляют интуитивные гении, формальное стратегическое планирование не нужно. Но сколько организаций столь одарены? И даже если такие и есть, насколько часто интуитивные решения оказываются верными?» Питер Лоранж, также видный специалист в этой области, заявил: «Генеральный директор не должен… быть глубоко вовлечён в процесс, но, скорее, должен быть (его) дизайнером в широком смысле». Как можно ожидать, что топ-менеджеры будут привержены процессу, который рисует их в таком свете, особенно когда неспособность оправдать обещания стала настолько очевидной?

Цель тех, кто продвигает планирование, заключается в том, чтобы уменьшить власть менеджеров над процессом создания стратегии.

На нижних уровнях иерархии проблема становится ещё серьезнее, поскольку планирование часто использовалось для явного контроля над менеджерами среднего звена. Неудивительно, что так много менеджеров среднего звена приветствовали свержение стратегического планирования. Всё, чего они хотели, — это принятие их собственных бизнес-стратегий без необходимости бороться со специалистами по планированию за это!

Заблуждения стратегического планирования.

Эксперта можно определить как человека, который избегает множества подводных камней на пути к великому заблуждению. Для стратегического планирования это заблуждение заключается в том, что анализ включает синтез, а стратегическое планирование — это создание стратегии (курсив переводчика). Это заблуждение основано на трёх ложных предположениях: что прогнозирование возможно, что стратеги могут быть отстранены от объектов своих стратегий, и, что наиболее важно, что процесс создания стратегии можно формализовать.

Заблуждение прогнозирования.

Согласно постулатам стратегического планирования, мир должен оставаться статичным, пока разрабатывается план, а затем двигаться по предсказанному курсу во время реализации этого плана. Как ещё объяснить те четко согласованные графики, по которым стратегии появляются первого июня, чтобы быть утверждёнными советом директоров пятнадцатого июня? Можно только представить, как конкуренты ждут утверждения плана, особенно если они, как японцы, вообще не верят в такое планирование.

В 1965 году Игорь Ансофф написал в своей влиятельной книге «Корпоративная стратегия»: «Мы будем называть период, в течение которого компания способна строить прогнозы с точностью плюс-минус 20%, горизонтом планирования компании». Какое поразительное заявление! Как можно определить, в течение какого периода компания может прогнозировать с заданной точностью?

На самом деле, факты указывают на противоположное. В то время как некоторые повторяющиеся паттерны, такие как сезонные изменения, могут быть предсказуемы, предсказание дискретных событий, таких как технологические новшества или повышение цен, практически невозможно. Конечно, некоторые люди время от времени могут «увидеть» приближение таких событий. Именно поэтому мы называем их «визионерами». Но они создают свои стратегии гораздо более индивидуализированными и интуитивными методами.

Заблуждение отстранения.

В своей книге «Институционализация инноваций» Марианн Джеленек выдвинула интересную точку зрения: стратегическое планирование для руководства — это то же, что методы работы Тейлора для фабричного цеха, — способ обойти человеческие индивидуальности, чтобы систематизировать поведение. "Планирование и разработка политики становятся возможными благодаря административным системам, поскольку системы накапливают знания о задаче". Таким образом, "истинное управление по отклонениям и истинное направление политики становятся возможными, так как менеджмент больше полностью не погружен в детали самой задачи".

Согласно этой точке зрения, если система осуществляет функцию мышления, то стратегии должны быть отделены от операций (или "тактик"), формулировки (задач) - от реализации, мыслители - от исполнителей, и, таким образом, стратеги - от объектов своих стратегий.

Конечно, хитрость заключается в том, чтобы передать соответствующую информацию наверх так, чтобы топ-менеджеры могли быть осведомлены о деталях, не погружаясь в них. Решение, которое предпочитают специалисты по планированию - это использование "точных данных", количественных обобщений "фактов" об организации и её контексте, аккуратно упакованных и регулярно предоставляемых. С такой информацией топ-менеджеры могут не покидать свои кабинеты, а специалисты по планированию — свои рабочие места. Вместе они могут формулировать стратегии — работать головой, — чтобы "руки" могли приступить к реализации.

Всё это опасно ошибочно. Инновации никогда не были формальными. Системы никогда не могли воспроизвести синтез, созданный гениальным предпринимателем или даже обычным компетентным стратегом, и, скорее всего, никогда не смогут.

Ирония в том, что стратегическое планирование упустило одно из самых важных посланий Тейлора: рабочие процессы должны быть полностью поняты, прежде чем их можно будет формально запрограммировать. Но где в литературе по планированию хоть малейшее доказательство того, что кто-то когда-либо пытался выяснить, как именно менеджеры создают стратегии? Вместо этого многие практики и теоретики ошибочно считали, что стратегическое планирование, стратегическое мышление и создание стратегии являются синонимами, по крайней мере, в их лучшей практике.

Где в литературе по планированию есть хоть малейшее свидетельство того, что кто-то потрудился выяснить, как менеджеры разрабатывают стратегии?

Проблема с точными данными, которые якобы должны информировать топ-менеджеров, заключается в том, что они могут иметь удивительно "мягкий" фундамент. Такие данные требуют времени для закрепления, что часто делает их устаревшими. Они склонны к нехватке детализации и богатству контекста; например, они часто исключают качественные аспекты. И они склонны к излишней агрегации, упуская важные нюансы. Именно поэтому менеджеры, которые полагаются на формализованную информацию, такую как отчеты о рыночных исследованиях или бухгалтерские отчеты в бизнесе и опросы общественного мнения в правительстве, имеют тенденцию к большей отстраненности. Исследования показывают, что наиболее эффективные менеджеры полагаются на некоторые из самых "мягких" форм информации, включая слухи, домыслы и различные другие неосязаемые обрывки информации.

Мои исследования и исследования других показывают, что создание стратегии — это чрезвычайно сложный процесс, который включает самые изощрённые, тонкие и, порой, подсознательные элементы человеческого мышления.

Стратегия может быть тщательно продуманной и выполнять конкретные намерения высшего руководства, например, быть направлена на захват нового рынка. Но стратегия может также возникать постепенно, как результат отдельных действий организации, которые со временем складываются в единое направление.

Другими словами, стратегии могут развиваться непреднамеренно, без сознательных намерений высшего руководства, часто через процесс обучения. Продавец убеждает клиента из нового сегмента попробовать продукт. Другие продавцы следуют его примеру, и вскоре руководство понимает, что продукт компании проник на новый рынок. Когда стратегия формируется через череду испытаний, открытия, основанные на случайных событиях, и признание неожиданных моделей и шаблонов, обучение играют, если не решающую, то важную роль в создании новых стратегий.

Вопреки тому, в чем нас пытается убедить традиционное планирование, продуманные стратегии не всегда хороши, а стратегии, возникающие как ответ на реальные изменения (адаптивная стратегия), не всегда плохи. Я считаю, что все успешные стратегии сочетают в себе как элементы спонтанности (адаптивности), так и элементы продуманности, так как любая стратегия должна объединять гибкое обучение с определенной долей рационального контроля.

Видение недоступно тем, кто не может «видеть» своими глазами. Настоящие стратеги не боятся замарать руки в поисках идей, и настоящие стратегии строятся на тех редких "золотых самородках", которые они находят. Это не люди, которые абстрагируются от повседневных деталей; напротив, это те, кто погружается в них, извлекая из них стратегические идеи. Большая картина создается маленькими мазками.

Настоящие стратеги не боятся замарать руки в поисках идей, и настоящие стратегии строятся на тех самородках, которые они находят.

Заблуждение формализации.

Неудача стратегического планирования — это неспособность систем превзойти или даже приблизиться к уровню мышления человека. Формальные системы, будь то механические или другие, не смогли предложить усовершенствованные средства для управления информационными перегрузками человеческого мозга; фактически, они часто ухудшали ситуацию. Все обещания, связанные с искусственным интеллектом, экспертными системами и подобными технологиями, не оправдали себя на уровне создания стратегий. Формальные системы, безусловно, могли обрабатывать больше информации, по крайней мере, первичной информации. Но они никогда не могли её интернализировать, осмыслить, синтезировать. В буквальном смысле, планирование не может учиться.

Формализация предполагает рациональную последовательность: от анализа через административные процедуры к конечному действию. Но процесс создания стратегии как процесс обучения может идти и в обратном направлении. Мы думаем, чтобы действовать, конечно, но также и действуем, чтобы думать. Мы пробуем что-то, и те эксперименты, которые работают, постепенно сливаются в жизнеспособные паттерны (шаблоны, сценарии), которые становятся стратегиями. Это и есть суть создания стратегии как процесса обучения.

Формальные процедуры никогда не смогут прогнозировать разрывы, информировать об этом отдельных менеджеров или создавать новые стратегии. Планирование не только не обеспечивает стратегии, но и не может осуществляться без их предшествующего существования. Поэтому все это время стратегическое планирование называлось неправильно. Это следовало бы назвать стратегическим программированием, отличать от других полезных вещей, которые могут делать специалисты по планированию, и продвигать как процесс формализации, при необходимости, последствий уже разработанных стратегий. Короче говоря, нам следует вообще отказаться от термина ”стратегическое планирование".

Планирование, планы и спецы по планированию.

Несмотря на все трудности, с которыми сталкивается стратегическое планирование, можно сделать два важных вывода. Но только один из них получил широкое признание в сообществе специалистов по планированию: руководители бизнес-подразделений должны взять на себя полную и эффективную ответственность за процесс разработки стратегии. Урок, который до сих пор не усвоен, заключается в том, что менеджеры никогда не смогут взять на себя ответственность в рамках формализованного процесса. Каковы же тогда могут быть роли в области планирования, составлении планов и тех, кто занимается планированием, в организациях?

Специалисты по планированию и менеджеры имеют разные преимущества. У специалистов по планированию нет полномочий менеджеров для принятия обязательств и, что более важно, доступа менеджеров к важной для разработки стратегии информации. Но из-за нехватки времени менеджеры склонны отдавать предпочтение действиям, а не размышлениям, и устному анализу, а не письменному, что может привести к тому, что они упустят из виду важную аналитическую информацию. Стратегии нельзя создать с помощью анализа, но он может помочь в их разработке.

С другой стороны, у менеджеров по планированию есть время и, что ещё важнее, склонность к анализу. Они могут играть важные роли вместе с линейными менеджерами, но не так, как это традиционно представляется. Они должны работать в духе того, что я называю "мягкий аналитик", чья задача состоит в том, чтобы задавать правильные вопросы, а не искать правильные ответы. Таким образом, сложные вопросы становятся предметом продуманного рассмотрения, вместо того чтобы быть закрытыми поспешными решениями.

Планирование как стратегическое программирование.

Планирование не может создавать стратегии (курсив переводчика). Но при наличии жизнеспособных стратегий оно может программировать их, то есть делать их операционными. В одной из сетей супермаркетов, которую мы изучали вместе с коллегой, планирование заключалось в формулировании, обосновании и детализации стратегического видения, которое уже было у руководителя компании. Планирование не означало принятия решения о выходе в торговые центры, а заключалось в уточнении, в какой степени, когда, с каким количеством магазинов и по какому графику будет осуществлено расширение.

Хороший образ для специалиста по планированию — это человек, оставшийся на совещании вместе с генеральным директором после того, как все остальные покинули зал. Все стратегические решения, принятые на совещании, символически разбросаны по столу. Генеральный директор обращается к специалисту и говорит: "Вот это все, приведи в порядок. Упакуй их аккуратно, чтобы мы могли рассказать всем об этом и запустить процесс". На более формальном языке стратегическое программирование включает три этапа: кодирование, детализацию и преобразование стратегий.

Хороший образ для специалиста по планированию — это человек, оставшийся на совещании вместе с генеральным директором, который помогает упорядочить стратегические решения, символически разбросанные по столу.

Кодификация означает разъяснение и выражение стратегий в терминах, достаточно ясных для того, чтобы они могли официально применяться, и чтобы можно было детально проработать их последствия. Это требует тщательного толкования и пристального внимания к тому, что может быть упущено при формулировании: нюансы, тонкости, уточнения. Широкое видение, например, выход на рынок с новой технологией, — это одно, но конкретный план — 35% доли рынка, ориентированный на сегмент high-end, - это совсем другое.

Детализация включает разбиение закодированных стратегий на подстратегии и дополнительные программы, а также составление общих планов действий, которые определяют, что необходимо сделать для реализации каждой стратегии: например, построить четыре новых завода и нанять 200 новых работников.

А преобразование предполагает оценку влияния изменений на операционную деятельность организации, например, влияние на бюджеты и систему контроля за производительностью. Здесь необходимо пересечь своего рода "большой барьер" от нерутинного мира стратегий и программ в рутинный мир бюджетов и целей. Цели должны быть пересмотрены, бюджеты переработаны, а политики и операционные процедуры пересмотрены с учетом последствий конкретных изменений.

Иногда стратегию необходимо оставить как широкое видение, а не точно сформулированное, чтобы адаптироваться к изменяющейся среде.

Необходимо подчеркнуть один момент. Стратегическое программирование не является "единственно лучшим способом" или даже обязательно хорошим способом. Менеджерам не всегда нужно программировать свои стратегии формально. Иногда они должны оставлять свои стратегии гибкими, как широкое видение, чтобы адаптироваться к изменяющейся среде. Только когда организация уверена в относительной стабильности рыночного окружения и нуждается в тесной координации множества сложных операций (как это обычно бывает с авиакомпаниями с их потребностями в сложном расписании), такое стратегическое программирование имеет смысл.

Планы как инструменты для коммуникации и контроля.

Зачем программировать стратегию? Очевидная причина — для координации, чтобы гарантировать, что все в организации работают в одном направлении. Планы в форме программ — расписаний, бюджетов и т.д. — могут быть основным средством передачи стратегических намерений и контроля за их реализацией, конечно, в той мере, в какой общее направление считается более важным, чем индивидуальное усмотрение.

Планы также могут использоваться для получения как материальной, так и моральной поддержки от влиятельных сторонних игроков рынка. Письменные планы информируют финансистов, поставщиков, государственные органы и других о намерениях организации, чтобы эти группы могли помочь ей в достижении поставленных целей.

Планировщики как искатели стратегий.

Как было отмечено, некоторые из самых важных стратегий в организациях возникают без намерения или даже осознания со стороны высшего руководства. Однако для полноценного использования этих стратегий часто требуется, чтобы их признали и затем расширили их влияние, например, чтобы найти новое применение продукту, случайно обнаруженному продавцом, и превратить его в новый крупный бизнес. Очевидно, что ответственность за выявление и внедрение этих стратегий лежит на менеджерах. Но специалисты по планированию могут помочь руководителям найти эти новые стратегии в деятельности своих организаций или в деятельности конкурирующих организаций.

Специалисты по планированию могут изучать те области, которые обычно остаются вне их поля зрения, чтобы выявлять закономерности среди случайных, на первый взгляд, действий, неудачных экспериментов и хаотичного процесса обучения. Они могут находить новые подходы к бизнесу или свежие взгляды на привычные вещи, например, обнаруживать новые, недавно появившиеся рынки и понимать, какие продукты могут быть на них востребованы.

Специалисты по планированию как аналитики.

Углубленное изучение того, чем на самом деле занимаются специалисты по планированию, позволяет предположить, что наиболее эффективные из них тратят много времени не столько на планирование, сколько на анализ конкретных проблем. Специалисты по планированию - очевидные кандидаты на работу по изучению достоверных данных и обеспечению того, чтобы менеджеры учитывали результаты в процессе разработки стратегии.

Многие такие анализы будут проводиться быстро и в соответствии с требованиями времени и на непостоянной основе, как того требуют менеджеры. Они могут включать анализы индустрии или конкурентов, а также внутренние исследования, включая использование компьютерных моделей для анализа тенденций в организации.

Однако некоторые из лучших моделей, которые планировщики могут предложить менеджерам, — это просто альтернативные концептуальные интерпретации их мира, такие как новый взгляд на систему дистрибуции компании. Как писал Ари де Гюс, бывший руководитель планирования в Royal Dutch/Shell, в своей статье «Планирование как обучение» (Harvard Business Review, март–апрель 1988 года): «Настоящая цель эффективного планирования — не в создании планов, а в изменении… мысленных моделей, которые… носят в своих головах принимающие решения».

Специалисты по планированию как катализаторы.

В литературе уже давно подчеркивается роль специалиста по планированию как катализатора, но не в том смысле, в каком я буду описывать это здесь. Специалисты по планированию должны настаивать не столько на планировании, сколько на любой форме поведения, которая может привести к эффективной работе в конкретной ситуации. Иногда это может даже означать критику самого формального планирования.

Когда специалисты по планированию выступают как катализаторы, они не входят в чёрный ящик процесса создания стратегии; они обеспечивают, чтобы этот ящик был занят активными линейными менеджерами. Иными словами, они побуждают менеджеров размышлять о будущем креативно.

Такие специалисты видят свою задачу в том, чтобы заставить других задуматься над устоявшимися представлениями и особенно помочь людям выйти из концептуальных тупиков (в которые менеджеры с большим опытом в стабильных стратегиях могут себя загонять). Чтобы выполнять свою задачу, им, возможно, придётся использовать методы провокации или шоковой терапии, такие как постановка сложных вопросов и оспаривание традиционных предположений.

Правосторонние и левосторонние специалисты по планированию.

В функции планирования существуют два совершенно разных типа людей. Один из них — аналитический мыслитель, более близкий к традиционному образу специалиста. Он или она преданы приведению порядка в организацию. Прежде всего, этот человек разрабатывает намеченные стратегии и следит за тем, чтобы они были ясно донесены. Он или она также проводят аналитические исследования, чтобы обеспечить учет необходимых точных данных, и тщательно изучают стратегии, предназначенные для реализации. Мы могли бы назвать такого специалиста по планированию - «правосторонним».

Второй тип — менее традиционный, но всё же присутствующий во многих организациях. Этот специалист — креативный мыслитель, который стремится расширить процесс создания стратегии. Как «мягкий аналитик», такой специалист по планированию готов проводить более быстрые и грубые исследования. Он или она любит находить стратегии в неожиданных областях и побуждать других мыслить стратегически. Этот человек склонен к интуитивным процессам, связанным с правым полушарием мозга. Мы могли бы назвать такого специалиста - «левосторонним».

Многим организациям нужны оба типа, и задача высшего руководства — обеспечить, чтобы они присутствовали в правильных пропорциях. Организациям нужны люди, которые наводят порядок в сложном мире управления, а также те, кто бросает вызов устоявшимся представлениям, которые развивают менеджеры и особенно их организации. Некоторые организации (те, что представляют собой большие, бюрократические структуры, ориентированные на массовое производство) могут предпочитать «правосторонних» планировщиков, в то время как другие (гибкие, проектные организации, или «адхократии») могут предпочитать «левосторонних». Но обеим категориям организаций нужны оба типа специалистов по планированию, хотя бы для того, чтобы компенсировать их естественные склонности. И, конечно, некоторые организации, такие как высокопрофессионализированные больницы и образовательные учреждения, которые были вынуждены тратить так много времени на плохо продуманное стратегическое планирование, возможно, предпочтут иметь совсем немного и тех и других!

Край формализации.

Мы, люди, словно предрасположены к тому, чтобы формализовать своё поведение. Но важно не переступить границу излишней формализации. Безусловно, формализация необходима для того, чтобы осуществлять многие задачи в современном обществе — именно поэтому существуют организации. Однако опыт, накопленный в рамках так называемого стратегического планирования, показывает, что у формализации есть пределы. Эти пределы особенно важно учитывать в сложных и творческих процессах, таких как разработка стратегии.

Создание стратегии — это не изолированный процесс. Оно не происходит просто потому, что было собрание с соответствующей повесткой. Напротив, создание стратегии — это процесс, переплетённый со всеми аспектами управления организацией. Системы не мыслят, и когда их используют для чего-то большего, чем поддержка человеческого мышления, они могут препятствовать мышлению.

Три десятилетия опыта стратегического планирования научили нас тому, что процесс создания стратегии должен быть менее формализован, а не наоборот. Через все ошибки и чрезмерные ожидания мы поняли, чем планирование не является и что оно не может делать. Но мы также поняли, что представляет собой планирование и что оно может делать, и, возможно, что более важно, что могут делать специалисты по планированию помимо планирования. Мы также узнали, чем может увлечь литература по менеджменту, и, что более важно, о том, какое место в организации отводится анализу.

История стратегического планирования, другими словами, научила нас не только формальным методам, но и тому, как функционируют организации и как менеджеры справляются, а иногда и не справляются с этими процессами. Самое значимое, что она поведала нам о том, как мы думаем как люди и о том, что иногда мы прекращаем думать.

References

1. Michael Porter, “The State of Strategic Thinking,” Economist, May 23, 1987, p. 21.

2. Philip Selznick, Leadership in Administration: A Sociological Interpretation (New York: Harper & Row, 1957).

3. George Steiner, Strategic Planning: What Every Manager Must Know (New York: Free Press, 1979), p. 9.

4. Peter Lorange, “Roles of the CEO in Strategic Planning and Control Processes,” in a seminar on The Role of General Management in Strategy Formulation and Evaluation, cosponsored by E.S.S.E.C., E.I.A.S.M., and I.A.E. (Cergy, France: April 28–30, 1980), p. 2.

5. H. Igor Ansoff, Corporate Strategy: An Analytic Approach to Business Policy for Growth and Expansion (New York: McGraw-Hill, 1965), p. 44.

6. Mariann Jelinek, Institutionalizing Innovation: A Study of Organizational Learning Systems (New York: Praeger, 1979), p. 139.