Ситуация 1. Задача и решение

Управляющая операциями «Метро-Стадиума» КэтиМакра приняла ряд решений по мероприятиям на стадионе с учетом вероятной их посещаемости. Кэти, например, отвечала за решение о том, сколько в каждом случае открывать киосков и сколько привратников и продавцов вызывать на работу.

Когда Кэти только приступила к своей работе, она полагалась на субъективные оценки при прогнозировании посещаемости. Часто она звонила руководителям спортивных команд или развлекательных групп, занятых в предстоящем мероприятии и просила их дать свои оценки. Через год Кэти разочаровалась в таком субъективном подходе к прогнозированию. Одна из причин заключалась в том, что уходило слишком много времени, чтобы получить оценки других людей. Однако наибольшей проблемой стала склонность всех подряд, включая и саму Кэти, постоянно завышать ожидаемую посещаемость. В результате на стадионе оказывалось чересчур много лишних работников и запасов, что вело к неоправданным издержкам.

Кэти решила изучить другие, более объективные методы прогнозирования посещаемости. Она пришла к выводу, что любой выбранный ею метод должен обладать двумя характеристиками: (1) как только метод разработан, он должен обеспечить быстрое и простое прогнозирование, независимо от событий; (2) метод должен использовать информацию, которая становится доступной лишь за сутки до мероприятия.

Проанализировав раздел о прогнозировании в своем старом учебнике по управлению операциями, Кэти убедилась, что лучше других подойдет каузальная модель. Она требует разработки математической зависимости вида

A = C₀ + C₁X₁ + C₂X₂ + … + C_nX_n,

где А – прогноз посещаемости, все Х – переменные, от которых, как считается, зависит посещаемость, все С – константы, определенные методом статистического анализа данных по минувшим событиям. Если имеются значения каузальной переменной (все Х) для конкретного события, модель можно использовать для расчета прогноза посещаемости (А).

Кэти поняла также, что разным типам мероприятий должны соответствовать и разные модели. Она решила начать с разработки модели для бейсбольных матчей. На первом этапе она идентифицировала каузальные переменные для встраивания их в модель. Оказалось, что одной из таких переменных должно быть число билетов, проданных к моменту, когда до игры остается 24 часа.

Вопросы для анализа ситуации

1. Как вы считаете, почему сложилась тенденция преувеличения ожидаемой посещаемости, когда использовались методы субъективного прогнозирования?

2. Обладает ли каузальная модель двумя характеристиками, которые как желательные определила Кэти?

3. Можете ли вы предложить другие каузальные переменные для модели прогнозирования посещаемости бейсбольных матчей? Помните, что данные по каждой переменной должны быть доступны к моменту, до которого от начала игры остается 24 часа.

4. Какие опасности видите вы в применении каузальной модели для прогнозирования посещаемости мероприятий на стадионе? Что можно предпринять, чтобы свести эти опасности к минимуму?

Ситуация 2. Программы «Медэкс»

Компания «Медэкс» занималась разработкой и продажей в России и в некоторых странах СНГ компьютерных финансовых программ для медицинских учреждений. Компания была основана несколько лет назад Олегом Владимировичем Петренко, бывшим высокопоставленным чиновником всесоюзного в то время Министерства здравоохранения. В настоящее время в компании работали около 30 аналитиков и программистов.

Раз в месяц правление компании проводило обсуждение планов, проблем и возможностей, имеющихся у компании. Заседания собирал и проводил сам Петренко. В правление также входили: Феликс Толкачев – маркетинг, Екатерина Семина – операции; Алексей Хитин – развитие систем; Дмитрий Боровской – финансы и учет; Ахмет Багиров – системный анализ. Ниже приведена запись заседания правления, на котором одним из вопросов обсуждения были контракты по обслуживанию проданных ранее программ.

Петренко: Итак, последнее в повестке дня сегодняшнего заседания – это контракты по обслуживанию. Дмитрий, это твой вопрос.

Боровской: Да, я просмотрел контракты по обслуживанию программ, имеющиеся у нас с рядом наших клиентов, и мне кажется, что мы не получаем от них хорошего возврата на капитал. По моим подсчетам, лучше было бы продавать каждый год обновленную версию нашего пакета программ «Медэкс», чем предлагать контракты по их обслуживанию... или, это совершенно ясно, мы должны увеличить цену этих контрактов.

Петренко: На сколько ты предлагаешь поднять цену?

Боровской: Сегодня мы на отметке нулевой прибыли.

Петренко: Так что ты предлагаешь?

Боровской: Я думаю, мы должны увеличить годовую плату за обслуживание программ «Медэкс», по крайней мере, на 30%.

Толкачев: Если мы это сделаем, то мы можем потерять ряд клиентов... может, не тех, кто уже у нас есть, но некоторых потенциальных клиентов.

Петренко: Сколько пользователей программ имеет с нами контракты по обслуживанию?

Толкачев: Я не знаю.

Боровской: Мне кажется, около 80%.

Петренко: Какова стандартная цена, исчисляемая на процентной основе к пакету программ?

Толкачев: Это в некоторой степени зависит от цены на программу, но больше связано с тем, как она изменяется.

Хитин: Может быть, мы не должны делать так много изменений в программах. В прошлом году мы сделали такие изменения для программы «В», и тогда Центральный кардиологический центр изменил свое решение. Нам было бы лучше потратить время на переход к новой системе компании «Эппл».

Семина: Это не помогло, и от нас ушел Станислав Фридман. Он знал наши программы «вдоль и поперек».

Петренко: Да! Станислав был уникальный специалист и работник. Почему бы нам не попытаться лучше продавать контракты по обслуживанию программ «Медэкс»? Разве компании «Медсистем» и «ТМС» не проводят такие же изменения, которые делаем мы, и не осуществляют это так же часто? Давайте сообщим нашим клиентам, что наши программы являются самыми совершенными на рынке.

Толкачев: В одной из упомянутых компаний сменился финансовый директор.

Петренко: Ахмет, мы еще ничего не слышали от тебя. Может, у тебя есть какие-нибудь идеи в отношении того, как снизить стоимость контрактов по обслуживанию?

Багиров: Мне особо нечего сказать – это же проблема маркетинга. Мне так кажется... как продавать контракты?

Семина: Я думаю, нам надо иметь больше данных и информации. Может быть, нам следует отложить этот вопрос до тех пор, пока мы лучше изучим потребности наших клиентов и тому подобное.

Боровской: Что конкретно мы должны знать?

Петренко: Нам необходимо знать предполагаемые по плану изменения на следующий год и во сколько это обойдется с точки зрения их осуществления.

Семина: Извините меня, мне надо уйти. Я должна встретиться с Георгиевским в 11:00.

Боровской: Почему бы нам просто не поднять цену на 20% для новых клиентов и посмотреть, что произойдет? Увеличила же «ТМС» свою цену на 35% в год.

Петренко: Что ты думаешь, Феликс?

Толкачев: Да, мы можем попытаться это сделать. Однако мы можем потерять некоторых потенциальных клиентов.

Петренко: Хорошо, давайте попробуем это сделать.

Вопросы для анализа ситуации

1. Как формулировалась (в каких заявлениях) проблема, требующая решения в ходе заседания? Как эти заявления соотносятся друг с другом (т.е. как одно из них является средством разрешения другого)? Является ли решаемая на заседании проблема структурированной? Обоснуйте свою позицию.

2. Каким различным интересам служили эти заявления (т.е. вовлекали людей в дискуссию, способствовали уходу от обвинений и т.п.)? В каких целях эти заявления были сделаны в данной ситуации? Какая модель принятия решения при этом использовалась? Приведите ваши аргументы.

3. Какие роли выполнял Петренко как менеджер в ходе принятия решения на заседании? Какие методы принятия решения он использовал?

4. В каких условиях принималось решение в данной ситуации? Почему вы так считаете?

5. Есть ли какие-либо этические аспекты в принятии данного решения? Какие? Объясните.

6. Какое решение приняли бы вы в данной ситуации? Дайте подробное разъяснение по этому поводу.