Следующий уровень. Стратегический менеджмент новой эпохи

2.1.2.2. Коэффициенты корреляции

Как мы видим, ответ на вопрос о том, насколько изменится тот или иной параметр в прогнозируемом году, находится в статистике прошлых периодов. Если аналитическая служба компании в течение нескольких лет фиксировала динамику изменений стоимости ключевого фактора, который определяет стоимость интересующего вас ресурса (например, индекса потребительских цен, когда речь идёт о зарплатах; ключевой ставки Центрального банка, промышленной инфляции, стоимости каких-то других ресурсов, валютного курса и т. п., когда речь идёт о стоимости комплектующих, транспортных услуг и других составляющих себестоимости), и соответствующие этой динамике изменения стоимости самого ресурса, то со временем вы получите возможность рассчитать коэффициент корреляции между динамикой стоимости данного ресурса и динамикой фактора, который определяет эту стоимость.

Этот коэффициент показывает, насколько изменится в ту или иную сторону (в плюс или в минус) стоимость ресурса при изменении в ту или иную сторону стоимости влияющего на неё фактора или группы факторов, ведь таких факторов может быть несколько. Например, анализируя статистические данные прошлых лет, вы установили, что в конкретном регионе, в котором находится завод компании «Славянский дом», в течение нескольких лет изменение индекса потребительских цен на 1 % влекло за собой изменение средней заработной платы работников на 1,2 %. Логическая связь между первым и вторым очевидна. Работодатели стараются поддерживать привлекательность зарплат в своих компаниях, поэтому периодически их индексируют, иначе работники разбегутся. Если это утверждение для вас неочевидно или не работает в вашем случае, найдите другую взаимосвязь, которая кажется вам верной. В нашем примере коэффициент корреляции между заработной платой и индексом потребительских цен составляет 1,2 / 1 = 1,2.

Если мы в течение нескольких лет фиксировали, что изменение на 1 % суммарной стоимости топлива и заработной платы водителей в расчёте на 1 километр в данном регионе влекло за собой изменение стоимости транспортных услуг для производственных компаний на 0,8 %, то в этом случае коэффициент корреляции составит 0,8 / 1 = 0,8.

Прогнозируя изменение в будущем году факторов, влияющих на интересующие вас составляющие себестоимости, и зная коэффициенты корреляции, вы можете спрогнозировать значение каждой составляющей. В этом заключается сила статистики в контексте прогнозирования в менеджменте. Знание коэффициентов корреляции позволяет использовать при прогнозировании принцип «всё, что будет, уже было». Разумеется, вычисление коэффициентов корреляции требует нескольких лет наблюдений, в этом случае снова срабатывают законы статистики, ведь одного года недостаточно. Кстати говоря, это обстоятельство гарантирует преимущество компаний с передовым менеджментом перед теми, кто не заморачивался такими вопросами: нагнать «передовиков» с нуля будет очень непросто, потребуется несколько лет кропотливого труда, в частности сбора статистических данных.

Добрые вести заключаются в том, что в этой мрачной для опоздавших картине есть и лучик света. Рано или поздно любой рынок переживает ломку, т. е. кардинальное изменение правил игры. Например, для многих российских рынков такой слом наступил в 2014 г. после введения санкций. А для мировых рынков – в 2020–2021 гг. после карантинных ограничений из-за COVID-19 и стремительного развития онлайн-продаж. Обычно слом рынка обнуляет накопленный статистический ряд, в силу чего установленные ранее коэффициенты корреляции перестают быть надёжными. В этом случае следует дождаться накопления нового массива статистики. Все аутсайдеры в менеджменте благодаря таким сломам получают шанс наверстать отставание от передовых компаний. Другой вопрос, воспользуются ли они этим шансом.

Как вы уже поняли, сила менеджмента базируется на аналитике, а аналитика основывается на статистике. Трагедия слаборазвитого менеджмента заключается в том, что компании работают долго, часто десятки лет, а статистика по рынку в большинстве случаев не ведётся вовсе. Возраст предприятия может насчитывать десятилетия, а статистику по рынку оно так и не накопило! Управленцы таких компаний не имеют ни малейшего представления о том, каков объём целевого рынка и его кластеров, какова их динамика, какие факторы влияют на составляющие себестоимости, каковы причинно-следственные связи между динамикой этих факторов и ценообразованием. К сожалению, эта чистейшей воды дикость является нормой для подавляющего числа компаний и в России, и во всём мире (ситуация в большинстве западных компаний ничем не отличается от нашей). До недавнего времени в условиях, когда российская и мировая экономика были неконкурентными, и места, в общем-то, хватало для всех, в этом не было особой проблемы. Ну, подумаешь, не знаю я ничего о своём рынке, не веду статистику – делов-то, ведь моя компания растёт, продажи увеличиваются каждый год… Но сейчас всё иначе, рынок стал конкурентным, и конкуренция только усиливается. На рынок каждый день проникают новые мощные игроки с большими бюджетами, отточенными бизнес-процессами, грамотным менеджментом и колоссальным опытом работы в условиях жёсткой борьбы. Рынок при этом уже не растёт такими бешеными темпами, как это было в 2000-х, и места на нём хватает уже не всем. В этих условиях прежний менеджмент начинает проигрывать.

В контексте обсуждаемого вопроса сложность заключается в том, что для получения мало-мальски достоверных с точки зрения статистики взаимосвязей и расчёта коэффициентов корреляции необходимо фиксировать данные в течение нескольких лет. Причём чем больше этих лет, тем более достоверными будут коэффициенты. Одного года наблюдений совершенно недостаточно. Данные будут либо вовсе неверны, либо будут иметь значительную погрешность. Для предприятий, у которых до сих пор не поставлены грамотные аналитические бизнес-процессы, это буквально означает следующее: даже если завтра, после прочтения этой книги, будет принято решение о незамедлительном создании вменяемых аналитических служб, которые на постоянной основе станут отслеживать и анализировать требуемые данные, понадобится несколько лет, чтобы выдаваемые этими службами результаты приобрели высокую степень достоверности. Считается, что нужно минимум три года, чтобы достичь хоть какой-то достоверности данных. Почему три? Потому что для построения тренда необходимо по меньшей мере три точки.

Пишу эти строки и думаю вот о чём. Описанные сложности могут подтолкнуть вас, уважаемый читатель, к следующему решению (если у вас ещё нет аналитической службы). «Да ну её, эту аналитику по рынку, раз требуется минимум три года (если быть точным, три полных периода), то проще и не заморачиваться. Столько лет работали как-то без этой статистики-аналитики и замечательно отработаем ещё столько же»

Я бы не советовал приходить к такому выводу. Времена, когда неэффективность менеджмента с лихвой окупалась быстрым ростом и слабой конкуренцией на рынке, судя по всему, в большинстве отраслей прошли безвозвратно. Нельзя консервировать собственную неэффективность. Пусть процесс становления аналитики в вашей компании займёт несколько лет. Это не так уж страшно. Важно то, что через эти несколько лет менеджмент вашего предприятия станет аналитичным, его решения станут обоснованными, а планы будут отталкиваться от понимания рынка, а не от собственной интуиции. К тому же, пусть это случается и не всегда, даже если ваше предприятие не аккумулировало статистику, тем не менее иногда её можно восстановить хотя бы частично. Велись же какие-то отчёты, что-то можно выяснить в государственных статистических ведомствах. В некоторых случаях возможно рассчитать коэффициенты корреляции, проведя ретроспективные расчёты, т. е. не требуется ждать несколько лет. Само собой, для этого нужен доступ к данным. Иными словами, задачу по вычислению коэффициентов корреляции можно решить быстрее.

Поэтому мой вам совет, дорогой читатель, если у вас до сих пор не создана аналитическая служба, создавайте немедленно! Сначала вы не увидите какой-то значимой пользы, но через несколько лет наверняка скажете мне спасибо!

Но что же делать прямо сейчас, когда аналитической службы на предприятии нет или она находится в зачаточном состоянии, следовательно, статистически подтверждённого перечня факторов, которые влияют на изменение различных параметров рынка, нет, как нет и статистически установленных коэффициентов корреляции? В этом случае проектная команда, разрабатывающая стратегию компании, обязана выявить эти факторы и взаимозависимости экспертно, т. е. сделать соответствующее предположение. Будет ли в этом случае какая-то погрешность? Наверняка! Но я бы не стал этого опасаться. Во-первых, мой опыт показывает, что при условии качественной работы участников проектной команды, формируемые прогнозы по рынку чаще всего демонстрируют не очень большую погрешность. А во-вторых, даже статистически обоснованные прогнозы всё равно заключают в себе определённую величину погрешности.

Нужно помнить об известном менеджерском принципе – любая оценка лучше, чем её отсутствие! Согласно ему, когда оценка поставлена или, как в нашем случае, сделан прогноз, эта оценка становится отправной точкой для уточнения в будущем. Даже если вы не уверены в своей оценке сегодня, сделав её, вы осознаёте это и сосредоточитесь на поиске дополнительных данных, которые помогут её уточнить. Это чрезвычайно распространённая менеджерская ошибка – избегать оценки фактора, понимая, что она слишком необоснованная. В таком случае вопрос может оставаться без оценки десятилетиями. Правильно поступать иначе: оценку следует давать в любом случае, даже если она плохо обоснована. При этом, разумеется, надо сделать всё возможное для её уточнения. В конце концов экспертная оценка достигнет приемлемого уровня достоверности. В этом и заключается смысл и преимущество стратегического менеджмента. Мы не разово проанализировали рынок, тут же позабыв об этом. Нет, мы постоянно в ходе реализации стратегии отслеживаем происходящее на рынке, чтобы удостовериться, что наши изначальные предположения и прогнозы были верны. И конечно, вносим необходимые коррективы. При таком подходе к менеджменту экспертная оценка при прогнозировании рынка является рабочим подходом.

Напомню, что, как уже обсуждалось ранее, в мире нет ни одной компании, в которой бы не применялась экспертная оценка при анализе и прогнозировании рынка! Невозможно собрать статистику по всем вопросам, невозможно всё исследовать. Тогда это будет уже не бизнес, а сплошной анализ. На него не хватит никаких человеческих и финансовых ресурсов. Экспертные оценки являются нормой для любого бизнеса, в том числе даже для самых мощных транснациональных корпораций, тем более что регулярно происходят сломы рынка, которые обнуляют предыдущий статистический ряд и делают его совершенно бесполезным.

Мораль такова: сделайте всё, чтобы иметь возможность прогнозировать на основе статистики. Если такой возможности нет, делайте это на основе экспертных оценок членов проектной команды. При этом необходимость прогнозирования рынка даже не обсуждается! Это святая обязанность грамотных управленцев. Сделав необходимые экспертные оценки при разработке стратегии, в ходе её реализации вы будете сверять «прогноз с фактом», проверять справедливость сделанных предположений и тут же вносить соответствующие коррективы на будущие годы, если потребуется.

Теперь нам следует вернуться к разговору о сценарности, которую мы уже вскользь затрагивали, когда говорили об управленческом учёте.

2.1.2.3. Сценарное прогнозирование и планирование

Для начала позвольте задать вам вопрос, уважаемый читатель. Как вы думаете, могу ли я прямо сейчас со страниц этой книги, прямо в этот момент, когда вы читаете эти строки, абсолютно безошибочно угадать, будет ли экономический кризис в России в будущем году?

Когда я задаю этот вопрос в учебной аудитории EMAS, в ответ обычно раздаётся гомерический хохот. Из чего я делаю вывод, что народ сомневается в способностях преподавателя, т. е. меня. Это, безусловно, печальный факт, который показывает, что мне ещё есть к чему стремиться в преподавании…

Но час моего триумфа настаёт, когда я объясняю студентам, что сделать такое предсказание возможно и чуда в этом не будет. Всё дело в определённом типе управленческого мышления. К сожалению, сегодня он нечасто встречается у руководителей. Такое мышление – ещё одно конкурентное преимущество передового бизнеса перед отсталым. Чтобы на равных конкурировать с ведущими компаниями, необходимо ему научиться.

Управленцы в большинстве своём мыслят линейно. В контексте прогнозирования и последующего планирования это означает следующее. Факторы, которые могут действовать в прогнозируемом периоде, а также их значения формулируются и обсуждаются членами стратегической проектной команды. При прогнозировании и планировании деятельности компании учитываются те факторы, а также их величины, наступление которых в течение горизонта планирования большинство членов команды считают наиболее вероятным. Факторы, которые считаются маловероятными, а равно маловероятные значения вероятных факторов (например, инфляция в будущем году признана вероятной, а её значение в размере 30 % – маловероятным) отбрасываются, игнорируются. В результате предприятие исходит в планировании своей деятельности лишь из одного сценария, того, который кажется наиболее вероятным большинству членов проектной команды или же лицу, которое единолично принимает решения. Мнение меньшинства, которому кажутся вероятными иные факторы или другие величины факторов, признанных вероятными, игнорируется, ведь оно противоречит мнению большинства или самого влиятельного человека. Например, если меньшинство вместо того, чтобы считать, что рынок будет расти, будет настаивать на том, что рынок упадёт, т. е. наступит кризис, такое мнение будет проигнорировано.

Данный подход к прогнозированию и планированию называется линейным. Он имеет ряд очень серьёзных недостатков.

Представьте себе, что описанным выше способом ваша компания получает единственный прогноз объёмов кластеров и рынка на будущий год. Большинство членов проектной команды полагают, что срабатывание каждого из зафиксированных в прогнозе факторов весьма вероятно и причин для беспокойства нет. Предположим, это большинство ожидает существенный рост всех кластеров и рынка в целом как в финансовом, так и в натуральном выражении, к примеру, на 20 % в деньгах и на 18 % в штуках. Мнение меньшинства, которое считало, что рынок вырастет скромнее, а то и вовсе упадёт, признали ошибочным.

Отталкиваясь от этого прогноза, вы разрабатываете стратегию предприятия, частью которой является план продаж: прирост на 25 % в деньгах и на 20 % в штуках. Если у вас производственное предприятие, очевидно, это означает корреспондирующее увеличение объёма производства в течение года. Любой производственник знает, что увеличить объём производства на такую величину – дело непростое. Требуется провести огромную подготовительную работу и сделать значительные дополнительные инвестиции. К тому же необходимо заранее закупить и доставить сырьё и материалы. Торговым компаниям чуть проще, но ненамного, ведь в любом случае они должны наращивать товарные запасы, чтобы иметь возможность увеличить продажи. Оба варианта означают трату денег, которые будут вложены в бизнес, чтобы достичь желаемого результата. При этом, как вы наверняка знаете, уважаемый читатель, инвестиции – это не единовременные вложения. Вы не можете один раз вложить деньги и затем наслаждаться полученным результатом. Нет, инвестирование – процесс постоянный. Чтобы добиться увеличения продаж, инвестировать придётся на протяжении определённого периода, а не разово.

Но что произойдёт, если линейный прогноз по росту рынка не сработает, и вместо этого рынок начнёт падать? Или будет расти более скромно? Очевидно, что вытекающая из такого прогноза линейная стратегия предприятия, скорее всего, станет нереалистичной, ведь она опиралась на прогноз значительного роста рынка, причём на конкретные показатели роста. План продаж станет недостижимым. В лучшем случае компания не выполнит план продаж, но, скорее всего, она при этом ещё и потеряет значительные деньги, которые были инвестированы под этот повышенный план продаж. В некоторых случаях такая ошибка может привести к банкротству предприятия.

А помните, ведь несколько участников проектной команды не верили в такой рост и настаивали на том, что он окажется меньше, или вообще прогнозировали падение рынка? От них просто отмахнулись и стратегию разработали исходя из мнения большинства.

Я знаю, что произойдёт с этим меньшинством, когда выяснится, что они оказались правы. Два варианта. Первый: их накажут за то, что они накаркали кризис, второй: их накажут за то, что они не смогли убедить большинство или лицо, принимающее окончательное решение, в своей правоте. Такова уж корпоративная жизнь.

Конечно, это шутка. Если говорить серьёзно, то линейный подход и линейное мышление являются ахиллесовой пятой непрофессионального прогнозирования и планирования. Все кризисы в истории человечества успешно это доказывают!

Что показательно, и на российском, и на мировом рынках компании с передовыми системами прогнозирования и планирования, как правило, переживают все кризисы легче и восстанавливаются быстрее, чем их менее развитые коллеги. Взгляните, например, на международные корпорации, которые присутствуют на множестве локальных рынков, в том числе российском. В большинстве своём они переживают кризисы успешнее местных конкурентов, даже если кризисы носят общемировой характер и нельзя воспользоваться деньгами, извлекаемыми на других, некризисных рынках.

Объясняется этот феномен тем, что управленческое мышление передовых руководителей всегда сценарно. Исходя из сценарного мышления и, следовательно, сценарного подхода к прогнозированию, я взял на себя смелость предложить вам, уважаемый читатель, пари о том, что я смогу безошибочно угадать, наступит ли экономический кризис в следующем году. Я не ясновидящий и, как и все остальные, понятия не имею, будет кризис или нет. Но угадаю я безошибочно, потому что у меня будет не один прогнозируемый сценарий, а несколько, и по меньшей мере в одном из этих сценариев на рынке разразится кризис. Соответственно, будет разработана не одна стратегия, исходящая из единственного линейного сценария, а несколько – каждый сценарий развития рынка получит свою стратегию. Благодаря этому компания будет готова и к росту рынка, и к кризису.

Сценарность имеет как плюсы, так и очевидные минусы.

Начнём с минусов. Думаю, вы уже догадались, что количество работы, необходимой для разработки стратегии предприятия, значительно возрастает. Необходимо иметь как минимум три прогнозируемых сценария: реалистичный (его также называют основным) – большинство членов проектной команды по разработке стратегии считают его наиболее вероятным; оптимистичный – более благоприятный для компании, чем основной; и пессимистичный – худший сценарий для компании по сравнению с основным. Каждому из них соответствует своя стратегия. Каждый из сценариев имеет свой диапазон роста или падения кластеров, рынка в целом и прочих факторов. Так, например, рост рынка в натуральном выражении от 15 % до 18 % может быть принят за реалистичный сценарий; в диапазоне 18,01–23 % – за оптимистичный; в диапазоне 10–14,99 % – за пессимистичный.

Вы спросите: «Секундочку, дорогой автор, а где же сценарий для падения рынка?» Конечно, он может быть, поэтому сценариев часто бывает не три, а больше, например пять. Чем больше сценариев, тем точнее диапазон цифр и больше вариантов, которые вы охватываете в своём прогнозировании и планировании, тем точнее прогноз и тем более проработанными будут ваши стратегические планы. Но за эту точность, разумеется, нужно заплатить увеличивающимся объёмом аналитической и стратегической работы. Кстати, мой пример с пессимистическим сценарием призван уберечь вас от распространённого заблуждения, которое под пессимистическим сценарием понимает падение рынка, а под оптимистическим – рост. Это не обязательно так.

Как уже было сказано, пессимистический сценарий – это прогнозирование динамики кластеров или рынка, которое менее благоприятно для компании, чем в реалистичном сценарии. Это означает, например, во-первых, что в пессимистическом сценарии также может прогнозироваться рост рынка, как и в основном сценарии, но в меньших размерах. Или же, во-вторых, может прогнозироваться очень амбициозный рост рынка в целом, но падение в некоторых кластерах, в которых сконцентрирована компания (например, это может быть ситуация, когда рынок растёт за счёт средних по цене и премиальных кластеров, которые перетягивают в себя клиентов из низких ценовых кластеров; в этом случае для компании, чьи продажи сосредоточены в таких кластерах, такой рост рынка – плохая новость). Аналогично и оптимистический сценарий может подразумевать падение рынка в целом, но рост низких ценовых кластеров (прекрасная новость для тех, кто в них сосредоточен). Таким образом, следует понять, что пессимистический и оптимистический сценарии не обязательно означают рост или падение рынка. Они означают «лучше» или «хуже» для компании, чем в основном сценарии. Чаще всего это касается перспектив кластера (или кластеров), в котором сосредоточена компания.

Теперь скажу о плюсах сценарности. Сценарное прогнозирование и планирование поможет вашему предприятию развиваться более устойчиво и легче преодолевать кризисные времена или же лучше использовать неожиданно благоприятные времена. В некоторых случаях оно просто спасёт вашу компанию, подготовив её к серьёзному кризису.

Как выглядит сценарность в контексте реализации стратегии? После того как начался период времени, на который предприятие разработало стратегию, аналитическая служба отслеживает соответствие реального развития событий на рынке (т. н. факта) прогнозу, который был сделан в рамках реалистичного сценария. Если факт соответствует прогнозу, предприятие работает в рамках стратегии, разработанной для реалистичного сценария. Но если факт не соответствует прогнозу в основном сценарии, то выясняется, по какому сценарию развиваются события. Если, например, в рамках оптимистичного, то предприятие переключается на стратегию, разработанную для этого сценария. Если в рамках пессимистичного – предприятие задействует стратегию для пессимистичного сценария. Сказанное может вызвать у вас недоумение. Каким образом компания сможет быстро переключаться между стратегиями разных сценариев в течение одного года, это же слишком короткий срок? Действительно, чаще всего так и есть. Однако не стоит забывать, что, как было сказано выше, горизонт планирования в современном стратегическом менеджменте составляет не год, а три-пять лет. Соответственно, на таком промежутке времени у компании есть все возможности не только переключиться на стратегию реализующегося на рынке сценария, но и полноценно её осуществить для достижения поставленных целей.

Сценарный подход к прогнозированию и планированию позволяет обеспечить устойчивость бизнеса, он наделяет управленцев вариативностью в стратегии и экономит море критически важного времени, когда ситуация на рынке развивается не так, как ожидалось в основном сценарии. В некоторых случаях этот подход буквально спасает бизнес. Пока другие паникуют (ведь у них был только один сценарий, и тот не сработал) и по меньшей мере полгода-год тратят на понимание происходящего и разработку нового плана действий, вы быстро переключаетесь на сценарий, который соответствует происходящему на рынке, и следуете заранее разработанному для такой ситуации плану. Следовательно, вы выигрываете драгоценное время и, возможно, получаете шанс на достижение целей, а может быть, даже сохраняете своё предприятие. Линейные прогноз и планирование этого не позволяют.

Любое прогнозирование, какими бы аналитическими методами оно ни выполнялось, заключает в себе ошибку. Никто и никогда не может быть уверен в точности прогноза. Представьте себе, какому риску вы подвергаете своё предприятие, если прогнозируете и планируете линейно^[8].

Рис. 7 позволяет лучше понять, о чём идёт речь. Он демонстрирует, что в зависимости от возможных вариантов диапазонов ключевого фактора, влияющего на какой-то рынок (в примере это среднедушевой доход населения), компания прогнозирует разные объёмы целевых кластеров в разных сценариях и, следовательно, разные объёмы продаж в форматах КЕС (Как Есть Сейчас) и КДБ (Как Должно Быть). Понятия КЕС и КДБ мы разбирали ранее. В течение горизонта планирования предприятие сравнивает факт по рынку с прогнозами в разных сценариях и переключается на стратегию и стратегические цели, которые соответствуют фактически реализующемуся сценарию.

Рис. 8 иллюстрирует важную черту сценарности. Она всегда сквозная. Это означает, что, прогнозируя разные объёмы рынка и его кластеров (а на самом деле даже сегментов – это части кластеров!), компания соответствующим образом изменяет не только прогнозы продаж КЕС, но и рассчитывает разные пределы возможных продаж КДБ. Следовательно, она создаёт свой набор стратегических целей для каждого сценария, определяет свой целевой кластер (кластеры) для каждого из них и, наконец, формирует свой набор стратегических мероприятий для достижения целей. Разумеется, в некоторых сценариях стратегические цели, целевой кластер (кластеры) и некоторые мероприятия могут быть идентичными, однако в целом описанный подход это не отменяет.

Как с технической точки зрения выглядит процесс сценарного прогнозирования в контексте работы проектной команды? Всё очень просто. Сначала определяется количество сценариев, в рамках которых будет вестись аналитическая работа команды (например, пять сценариев – реалистичный, оптимистичный, самый оптимистичный, пессимистичный, самый пессимистичный). Затем члены проектной команды определяют общий перечень возможных факторов, которые могут проявиться в течение горизонта планирования. Этот перечень первоначально определяется без отнесения к какому-либо сценарию. По сути, речь идёт о мозговом штурме. Участники набрасывают идеи о том, что может произойти. Предметного обсуждения реалистичности факторов не проводится. Среди таких факторов могут быть как те, которые уже возникали в прошлых периодах или присутствуют в настоящем, так и совершенно новые.

Далее происходит тщательное обсуждение каждого фактора, и члены проектной команды голосуют, к какому из сценариев его отнести. Например, это выглядит так. Озвучивается фактор, даётся детальное разъяснение его сути. После этого членов проектной команды просят проголосовать. «Кто считает, что этот фактор в течение горизонта планирования проявится в рамках основного (реалистичного), т. е. наиболее вероятного сценария? Поднимите руки!» Если более половины членов проектной команды в этом уверены, т. е. поднимают руки, то фактор относят к перечню факторов основного сценария. Если поднятых рук половина или менее, то далее, исходя из смысла фактора, задаётся следующий вопрос: «Кто считает, что этот фактор в течение горизонта планирования проявится в рамках оптимистичного/пессимистичного сценария? Поднимите руки!» Если на этот раз более половины членов проектной команды проголосовали за, то фактор относят к перечню факторов соответствующего сценария. Если же поднятых рук снова половина или менее, то далее может быть одно из двух.

Если сценариев всего три (основной, оптимистичный, пессимистичный), фактор выбрасывают в мусорную корзину и благополучно забывают о нём. Если же сценариев больше трёх (например, пять), тогда проектная команда переходит к следующему по смыслу сценарию. «Кто считает, что этот фактор в течение горизонта планирования проявится в рамках самого оптимистичного (или самого пессимистичного) сценария? Поднимите руки!» Таким образом, последовательно перебираются все выделенные сценарии, подходящие по смыслу фактора. Если и в последнем обсуждаемом сценарии поднятых рук опять половина или менее, фактор окончательно убирается из числа рассматриваемых и объявляется фантастикой. (Примечание. Я ещё ни разу не видел ситуацию, когда мнения разделились бы ровно пополам: половина считает, что фактор проявится в последнем из набора сценариев, а вторая половина с этим не согласна. Столкнись я с таким поворотом событий, я бы принял волевое решение оставить этот фактор в перечне факторов данного сценария. Так, на всякий случай.)

Некоторые факторы могут повторяться в нескольких или даже во всех сценариях. Такое бывает, если проектная команда абсолютно точно знает, что они проявятся в прогнозируемом периоде.

Таким образом, мы с вами, уважаемый читатель, констатируем следующее: ваше прогнозирование и стратегия должны быть сценарны! Применительно к MVC-1 это означает, что вы должны выполнить столько прогнозов, сколько сценариев вы решили использовать в системе стратегического менеджмента вашей компании. Это касается всех прогностических шагов в данном инструменте, начиная с прогнозов цен и далее. Впредь мы всегда будем подразумевать, что вся прогностическая и, соответственно, стратегическая работа ведётся сценарно, даже если об этом не говорится прямо!

Не лишним будет ещё раз напомнить, что требованиям сценарности подчиняются и все прочие аналитические инструменты, которые мы будем обсуждать после MVC-1, а также стратегическое целеполагание и иные элементы стратегического планирования. В силу принципа сквозного сценарного прогнозирования и планирования каждый из них должен лежать в рамках того сценария, для которого выполнялся MVC-1 (рис.  8).

Учтите, что сценариев не может быть менее трёх. Чем их больше, тем точнее и надёжнее ваша система стратегического менеджмента.

Итак, стало понятно, что сценарность, помимо прочего, определяет и перечень факторов, которые влияют на составляющие ценообразования. Сценарность также влияет на выбор коэффициентов корреляции. Если в рамках основного сценария прогнозируется рост объёма кластера в определённом диапазоне, то будущие составляющие цены высчитываются, отталкиваясь от коэффициентов корреляции из прошлых лет, в которых наблюдался рост, похожий на ожидаемый. Если же вы прогнозируете падение в кластере, следует отталкиваться от коэффициентов корреляции из тех лет, когда было похожее падение. Такой же подход применяется для оптимистичного и пессимистичного сценариев. Если в прошлом похожих лет не наблюдалось или у вас нет требуемого статистического ряда, вы устанавливаете коэффициенты корреляции экспертно. Возможно, вам поможет то обстоятельство, что многие макроэкономические параметры предстоящего года декларируются правительством страны при планировании бюджета. В таком случае вам необходимо ознакомиться с соответствующей документацией, которая обычно находится в открытом доступе. Разумеется, отдельная песня – верить или не верить прогнозам правительства. Но в данном случае всё просто. Если верим, значит, используем правительственный параметр, если не верим, то вводим поправочный экспертный коэффициент.