Интерпретация собранных данных
Стадия интерпретации собранных данных становится ключевой, когда необходимо выбирать наилучший вариант стратегии. Все маркетинговые стратегии основаны на представлениях менеджеров о реальной ситуации. Когда менеджеры неправильно представляют картину, развитие стратегии идет в неверном направлении. Объяснения, которые являются результатом прекрасного воображения, а не реальными знаниями о природе событий, как правило, являются ошибочными.
Однако абсолютно достоверное объяснение может возникнуть даже тогда, когда это кажется невозможным. Хотя это и является редким случаем. Лучшие интерпретации согласовываются с фактами и дают их объяснение логическим путем: приведение максимального количества фактов во взаимосвязи с минимальными предположениями. Тем не менее случается так, что возникает несогласованность в значениях данных, учитывая то, что они уже собраны, взвешены и представляют собой противовес различным предположениям. Так же как те, кто утверждает, что сны являются отражением скрытых страхов и желаний, так и для менеджеров является опасным выбирать из собранных данных только те, которые соответствуют их предположениям. Подобные искажения можно четко разъяснить:
♦ Какая достоверная информация у нас присутствует? (например реальные продажи);
♦ Что остается неясным? (например намерения конкурентов);
♦ Какие из предположений необходимо исследовать? (например какие тенденции будут продолжать развиваться).
Мы все реагируем на возникающие ситуации согласно тому, как мы их воспринимаем, а наше восприятие может быть подвержено влиянию наших желаний. Мы ищем подтверждение тому, чему мы верим, и подгоняем очевидное под наши ожидания. Выбор интерпретации в соответствии с предпочитаемой стратегией обычно распространен, наличие положительного или отрицательного опыта касательно отдельной стратегии может оказать влияние на интерпретацию данных.
На данной стадии анализа проводится оценка сильных и слабых сторон, возможностей и угроз (SWOT). Проводится соизмерение всех этих факторов друг с другом: сильных сторон с возможностями, слабых и сильных сторон, сильных сторон и угроз. Часть данного анализа включает в себя «анализ уязвимости», задача которого — определить уязвимое место фирмы, например зависимость от двух крупных заказчиков или отраслей, а также обзор «значимых факторов успеха». Значимые факторы успеха — это такие составляющие бизнеса (входящие ресурсы, внутренняя организация и др.), для которых высокая эффективность не может считаться сама собой разумеющейся, хотя эффективность каждого элемента, как в единичном виде, так и в комбинации с другими, является основой для успеха. Так, покупка шерсти, вероятно, будет значимым фактором успеха для производителя шерстяной пряжи, низкозатратное производство в случае с шариковыми ручками и маркетинговая стратегия, нацеленная на широкую дистрибьюцию, — для производителя бензина.
Другая часть анализа фокусируется на слабых сторонах в отношении ранее принимаемых решений внутри организации, а именно, неудачи в прогнозах, исправлении ошибок, запаздывающая реакция на поступающую информацию, в то время когда можно было избежать неприятных последствий. Например, в 1980 г. компания IBM не просчитала то, что, отказавшись от лизинга компьютеров потребителям, она потеряет ту часть потребителей, для которой ранее рынок компьютеров фирмы IBM был закрыт. Также фирма IBM слишком поздно выявила фазу смены старой технологии на новую, продолжая продавать старые машины, и в результате потеряла лидирующее положение, в то время как конкуренты устремились занять освободившуюся нишу. Наконец, IBM не смогла адаптироваться к изменениям на рынке компьютеров среднего размера, где и потеряла свое доминирующее положение. Необходимо анализировать прошлые ошибки и расширять изучение ситуации, когда основной целью является сохранение прежних решений.
Конечно, нет никакой гарантии, что решение, даже правильно подготовленное, окажется верным. Ошибочно полагать, что плохой результат относится к решению, которое было неправильно принято. В любом случае, прежние стратегии редко бывают либо абсолютно правильными, либо неправильными, а скорее имеют разную степень недостатков.
Различные методики, например матрицы Бостонской консультационной группы и компании General Electric или работы М. Портера (о которых мы расскажем ниже), а также другие разработки помогают упорядочить и понимать значение собранных данных. Данные разработки могут быть полезны в предложении схем, аналогов и моделей, которые помогают структурировать проблемную ситуацию, уменьшить умственные перегрузки, а также создадут защиту от полного упадка в анализе.