Введение такого рода электронных систем несет не только очевидные выгоды для клиентов, но и целый ряд преимуществ для сервисных организаций. Так, клиенты гораздо реже покидают виртуальную очередь, чем реальную (тем самым доля потерянных для организации клиентов сокращается); организация имеет достаточно полные сведения о числе и графике прибытия клиентов, что позволяет ей более точно планировать свою мощность и управлять спросом.
Помимо рассмотренных существует также иной, неколичественный, подход к управлению очередями, в основе которого – психологические особенности ожидающих обслуживания потребителей, сформулированные Д. Майстером [David Maister...]. Акцент при этом делается на мерах, направленных на сглаживание возможных негативных эффектов, связанных с ожиданием в очереди. Для того чтобы оно не казалось потребителям слишком долгим, рекомендуется следующее:
• переключение внимания клиентов (например, на изучение меню в ресторане или информационных буклетов в банке). Такая рекомендация может быть использована сервисной организацией не только для отвлечения клиентов от затянувшегося ожидания, но и с целью получения определенных коммерческих выгод. Так, в супермаркетах устанавливаются мониторы, на которых рекламируются товары и услуги компаний – партнеров данного магазина; в туристических агентствах потребители, ждущие, пока освободится сотрудник, могут ознакомиться не только с каталогами туров, но и, например, с рекламными проспектами греческих магазинов, торгующих мехами;
• введение потребителя в обслуживающую систему (приглашение в кабинет врача и подготовка к осмотру, в то время как врач заполняет карту на предыдущего пациента);
• уменьшение числа поводов для волнения (прояснение ситуации, в частности, объяснение причин задержки и ориентировочного времени дальнейшего ожидания: "Ваш мастер заканчивает укладку и освободится через 10 минут");
• обеспечение справедливого прохождения очереди (клиенты, желающие быть обслуженными без очереди, должны иметь на это право, как, например, участники Великой Отечественной войны).
Кроме того, нужно учитывать, что готовность к долгому ожиданию предоставления услуги, как показывают исследования, повышается с увеличением ее ценности для потребителя. Решающими при этом являются срочность получения услуги, ее уникальность с точки зрения потребителя, важность для него результата обслуживания. В частности, приемлемая длительность ожидания обслуживания у высококвалифицированного, опытного, известного специалиста, скорее всего, будет гораздо больше, чем в случае с менее известным и менее опытным специалистом того же профиля.
Таким образом, результаты, полученные с помощью использования количественного подхода, могут быть скорректированы с учетом психологических особенностей людей, ждущих своей очереди.
Проблема согласования спроса и предложения заложена в деятельности организаций сферы услуг практически априори. Ее решение предполагает как управление организационными ресурсами, так и определенное воздействие на организационное окружение. Это, без сомнения, является комплексной задачей, реализуемой как на стратегическом, так и на операционном уровне с помощью количественных и качественных подходов, разнообразных инструментов и методов. Применение того или иного инструментария управления спросом и предложением сервисных организаций зависит от специфики предлагаемых услуг, конкурентной среды, характера спроса, целей организации, допустимой гибкости ее ресурсов и прочих факторов, описанных в данной главе.
Литература
Бадаева О., Предводителева М. Особенности управления спросом и предложением в организациях сферы услуг // Российское предпринимательство. 2007. № 6. С. 120 – 125.
Балаева О., Предводителева М. Управление мощностью организации сферы услуг: проблемы и решения // Проблемы теории и практики управления. 2008. № 3. С. 77 – 89.
Лавлок К. Маркетинг услуг: персонал, технологии, стратегии. М.: ИД "Вильямс", 2005.
Производственныйменеджмент/В. А. Козловский (ред.). М.: ИНФРА-М, 2006.
Стивенсон В. Дж. Управление производством. М.: Лаборатория Базовых Знаний: БИНОМ, 1998.
Хаксевер К., Рендер Б., Рассел Р. С, Мердик Р. Г. Управление и организация в сфере услуг: теория и практика. СПб.: Питер, 2002.
Чейз Р. Б., Эквилайн Н. Дж., Якобс Р. Ф. Производственный и операционный менеджмент. М.: ИД "Вильяме", 2001.
Dickson D., Ford R. C., Laval B. Managing Real and Virtual Waits in Hospitality and Service Organizations // Cornell Hotel & Restaurant Administration Quarterly. 2005. Vol. 46. No. 1. P. 52 – 68.
Klassen K. J., Rohleder T. R. Combining Operations and Marketing to Manage Capacity and Demand in Services // The Service Industries Journal. 2001. Vol. 21. No. 2. P. 1 – 30.
Maister D. Professional, Business, Professional Life; http://davidmaister.com/articles/5/52 [Электронный ресурс].
Sasser W. E., Jr. Match Supply and Demand in Service Industries // Harvard Business Review. 1976. Nov. – Dec. P. 133 – 140.
Контрольные вопросы
1. Чем обусловлены сложности согласования спроса и предложения для организаций сферы услуг?
2. Какие стратегии управления спросом и предложением сформулировал В. Сассер-младший?
3. Какие методы воздействия на спрос может использовать сервисная организация?
4. Дайте определение производственной мощности сервисной организации.
5. Какие способы изменения мощности сервисной организации вам известны?
6. В чем заключаются стратегические, тактические и оперативные решения, связанные с управлением мощностью сервисной организации?
7. Что понимается под моделями массового обслуживания? Приведите примеры.
8. Каковы основные критерии, используемые при планировании мощности сервисной организации с применением систем массового обслуживания?
9. Что такое виртуальные очереди? Проиллюстрируйте свой ответ на примере действия системы FASTPASS.
10. Как можно учитывать психологические особенности ожидающих обслуживания потребителей при управлении очередями?
Глава 6
Прогнозирование спроса на услуги
Процесс прогнозирования спроса на услуги
Любая деятельность по управлению спросом и предложением предполагает использование информации не только о текущих, но и о будущих объемах спроса на каждый вид услуг, составляющих сервисный пакет организации. Данные о спросе на предлагаемые организацией услуги на ближайшую или более отдаленную перспективу могут быть получены с помощью прогнозирования, т. е. процесса разработки прогнозов.
Под прогнозом понимается "научное предвидение развития ситуации, состояния объекта прогнозирования на будущий период" [Литвак, 2000, с. 387].
Актуальность прогнозирования спроса на услуги во многом обусловлена специфическими характеристиками услуг, рассмотренными в главе 2, главным образом – невозможностью их сохранения, т. е. создания запаса услуг, а также одновременностью их производства и потребления. В связи с этим сервисная организация должна иметь достаточно ресурсов для предоставления услуг именно в момент обращения потребителей. С помощью прогнозирования риски и неопределенность, связанные с колебаниями спроса на услуги, в том числе и случайными, могут быть снижены.
При прогнозировании спроса на каждый вид услуг сервисной организации необходимо учитывать ряд факторов, в наибольшей степени воздействующих на спрос. Например, для летних кафе важным фактором спроса являются погодные условия; для магазинов, расположенных около крупных предприятий или учреждений, – график работы сотрудников этих учреждений.
По уровням воздействия можно принять следующую классификацию: факторы макроуровня, мезоуровня и микроуровня [Егорова, Мудунов, 2000].
Факторы макроуровня подразумевают природно-географические, политические, экономические, социокультурные, технологические условия.
Факторы мезоуровня учитывают особенности непосредственного окружения сервисной организации – конкурентов, поставщиков, потребителей и пр.
Факторы микроуровня связаны с внутренней средой организации, спецификой предлагаемых услуг и процесса их предоставления.
Выделяют, например, такие факторы изменения спроса на услуги, как полезность (потребительские свойства) услуги; престиж страны-производителя; сезонность; расположение мест предоставления услуг; потребительские предпочтения; количество потенциальных потребителей на рынке услуг; ожидаемое изменение цен или доходов потребителей услуг [Сергеев, 2001].
Процесс прогнозирования включает шесть основных этапов [Егорова, Мудунов, 2001]:
• определение цели прогноза;
• установление горизонта времени;
• выбор методики прогнозирования;
• сбор и анализ соответствующих данных;
• разработка прогноза;
• контролирование прогноза.
Целью прогноза является нахождение прогнозного значения какого-либо показателя в определенных условиях, например наличия или отсутствия статистических данных, ожидаемого изменения условий внешней среды, открытия нового бизнеса и т. п. (в данной главе в качестве такого показателя рассматривается спрос на услуги, предоставляемые сервисной организацией). Прогнозируемый спрос на услуги измеряется числом потребителей услуги (например, обслуженных в библиотеке за день); количеством часов предоставляемых услуг (времени учебного вождения с инструктором); числом составляющих сервисный пакет услуг, предоставляемых организацией (в сервисный пакет могут входить продажа, гарантийный ремонт, доставка и установка сервисной организацией бытовой техники); единицами предоставленной услуги (количество страховых полисов, оформленных страховой компанией) [Хаксевер, Рендер, Рассел, Мердик, 2002]. Прогнозирование спроса на услуги осуществляется как в целом для отраслей сферы услуг, так и для отдельных сервисных организаций, а также для различных подразделений организации, типов услуг, отдельных сотрудников и т. п.
С учетом ресурсов, которые могут быть выделены на прогнозирование (временные, финансовые, человеческие, материальные), определяется планируемая точность прогноза, степень его детализации.
Что касается временного горизонта прогнозирования, то одной из наиболее распространенных является классификация прогнозов на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.
Краткосрочный прогноз рассчитывается, как правило, на перспективу до одного года; среднесрочный – от 1 до 3 – 5 лет; долгосрочный – свыше 3 – 5 лет. При этом с увеличением горизонта времени снижается точность прогноза.
При выборе методики прогнозирования учитываются следующие группы факторов: время; ресурсы, необходимые для составления прогноза; характеристики входной информации; выходные характеристики прогнозируемого объекта [Там же].
Факторы времени – это временной горизонт, срочность, частота обновления прогноза.
Ресурсы включают необходимую компьютерную технику, программное обеспечение, финансовые и трудовые ресурсы.
Характеристики входной информации, необходимой для разработки прогноза, – это, например, доступность статистических данных, частота и диапазон их колебаний, стабильность внешних факторов, влияющих на прогноз.
Выходные характеристики подразумевают прежде всего детальность прогноза и его точность.
Методы прогнозирования
В настоящее время есть множество (около 200) различных методов прогнозирования [Сергеев, 2001], а также немало способов их классификации. Одним из наиболее общих способов классификации является выделение количественных и качественных методов прогнозирования.
Количественные методы основаны на использовании статистической информации за определенный период, а также влияющих на значения прогнозируемой величины факторов или переменных для разработки ассоциативных моделей.
К недостаткам таких методов можно отнести достаточно жесткие требования к исходным данным (их точность, достоверность, полнота), возможную недооценку так называемой мягкой информации (например, человеческого фактора), в некоторых случаях являющейся весьма значимой для разработки обоснованного прогноза.
Качественные методы позволяют подготовить прогнозы, основывающиеся главным образом на профессиональном опыте, знаниях и интуиции специалистов, участвующих в разработке такого прогноза.
Точность прогнозов, выполненных качественными методами, как правило, ниже, чем при применении количественных методов, что связано с субъективным характером используемой качественной информации, способов ее получения и обработки. Однако область применения качественных методов прогнозирования существенно шире, чем количественных. Качественные методы употребляются в условиях отсутствия релевантной количественной информации; нехватки временных, трудовых и технических ресурсов, требуемых для реализации количественных методов; высокой неопределенности и изменчивости среды функционирования сервисной организации; существования значимых факторов, не поддающихся математической формализации.
Качественные методы условно можно классифицировать на индивидуальные и коллективные.
Индивидуальные методы прогнозирования опираются на мнения экспертов, не зависимых друг от друга. Наиболее известны методы интервью, аналитических экспертных оценок [Глущенко, Глущенко, 2000].
Метод интервью основан на беседе прогнозиста с экспертом по заранее разработанному сценарию, в соответствии с которым задаются вопросы относительно перспектив прогнозируемого объекта. При этом времени для дополнительного обдумывания и проработки вопросов не выделяется. Содержание ответов в этом случае существенно зависит от способности эксперта без подготовки оценивать поставленную перед ним проблему, умения прогнозиста сформулировать вопрос и сформировать атмосферу доверия.
Аналитические экспертные оценки занимают значительно больше времени и предполагают самостоятельную проработку экспертом поставленной перед ним проблемы по выявлению перспектив развития объекта прогнозирования. Этот метод допускает возможность задействования дополнительной информации и практически исключает психологическое влияние со стороны прогнозиста.
Общим недостатком индивидуальных методов прогнозирования является ограниченность компетенций одного эксперта, задействованного в прогнозировании. Этот недостаток в определенной степени может быть устранен при использовании методов коллективных экспертных оценок.
Коллективные методы прогнозирования имеют множество различных модификаций. Наибольшую известность получили методы "круглого стола", сценариев, Дельфи, программного прогнозирования и др.
Метод "круглого стола" применяется для выработки единого мнения экспертов, которое либо определяется большинством голосов, либо согласовывается в процессе обсуждения. Отсутствие анонимности при использовании "круглого стола" может привести к проявлениям конформизма и безосновательного стремления к компромиссу, что отрицательно сказывается на результатах прогнозирования.
Метод сценариев позволяет разрабатывать прогноз, рассматривая различные комбинации и взаимосвязи значимых факторов с учетом оцененной вероятности и характера их проявления. При этом учитывается как качественная, так и количественная информация о прогнозируемых событиях и факторах, оказывающих воздействие на объект прогнозирования. Достаточно часто составляется и анализируется сразу несколько сценариев, включая крайние (оптимистический и пессимистический) и наиболее вероятные. Существуют различные технологии реализации метода сценариев, среди которых – получение согласованного мнения экспертов, повторяющаяся процедура независимых сценариев, матрицы взаимодействия и др. [Литвак, 2000]. Общим недостатком метода сценариев является возможное возникновение неопределенности, связанной с субъективностью оценок экспертов, участвующих в разработке сценария.
Метод Дельфи – это пошаговая процедура, направленная на формирование группового мнения экспертов. Экспертиза проводится в несколько туров. В первом туре организующая экспертизу аналитическая группа направляет экспертам, которые могут находиться на значительном расстоянии друг от друга, специально разработанные для реализации целей и задач экспертизы анкеты. Заполненные экспертами анкеты передаются обратно аналитической группе, которая их обрабатывает. Во втором туре экспертам рассылается определенная информация об итогах первого тура – крайние оценки с их обоснованиями, некоторые показатели, рассчитанные аналитической группой (такие как, например, средняя оценка, разброс оценок), а также предлагается с учетом полученной информации повторно ответить на вопросы анкет. Эти анкеты заполняются и снова передаются аналитической группе, которая опять обрабатывает полученные результаты. Далее при необходимости проводится еще несколько аналогичных туров, пока не будет получен согласованный прогноз.
К достоинствам метода Дельфи можно отнести отсутствие конформизма, что связано с анонимным характером процедуры экспертизы, наличие обратной связи, а также возможность получения количественной информации по результатам статистической обработки ответов экспертов. В качестве недостатков следует отметить относительно высокую стоимость, сложность организации экспертизы, ее длительность, субъективность восприятия и интерпретации вопросов экспертами, их возможное стремление располагать свои оценки ближе к среднему без особой аргументации.
Программное прогнозирование как метод использует принципы метода Дельфи, а также метода оценки и пересмотра планов PERT (Project Evaluation and Review Technique), применяемого для сетевого планирования и управления проектами. С помощью метода программного прогнозирования определяется вероятность наступления анализируемых событий и оценивается ожидаемое время их наступления.
Количественные методы прогнозирования включают причинно-регрессионные модели, а также моделирование временных рядов.
При использовании причинно-регрессионных моделей анализа предполагается, что прогнозируемый показатель зависит от одной или нескольких переменных, определяемых наиболее значимыми факторами, воздействующими на спрос на услуги. Это могут быть расходы на рекламу, устанавливаемые цены, продажи конкурентов и прочие рассмотренные выше факторы макро-, мезо– и микроуровней.