Введение. Основной из характеристик современной рыночной экономики является наличие риска. Организации сферы гостеприимства функционируют в условиях случайности, возможности, неясности, неполноты и неточности информации, субъективных оценок и другими проявлениями неопределенности [5]. Как правило, предприятия сферы гостеприимства стремятся разнообразить набор услуг для увеличения своей привлекательности и конкурентоспособности на рынке, сохранения и расширения клиентской базы без мониторинга заинтересованности клиентов в тех или иных видах услуг [3]. Вместе с тем, только достоверная информация об имеющемся и прогнозном спросе дает возможность принимать правильные управленческие решения об ассортименте именно тех видов услуг, которые впоследствии будут реализованы с наибольшей выгодой. Этим объясняется актуальность темы исследования.
Постановка задачи. Исследованиями в области методик планирования перспективного ассортимента услуг встречались в работах немногих ученых, в частности таких, как: Величко Н.Ю., Коновалова Е.Е., Нестеренко Т.В., Гущина Ю.И., Иевлева Н.В., Гаврилова О.А. В частности, ученые предлагают использовать классические методы стратегического анализа, такие как АВС-анализ, CVP-анализ, метод цепочки ценностей, метод сценариев и др. Однако, следует заметить, что принятие управленческих решений на основе классических методов, зачастую безрезультатно в условиях риска и неопределенности. Кроме того, использование классических методов выбора решений существенно ограничено трудностями формирования единого критерия, который включает в себя различные, а в некоторых случаях противоречивые требования. Человеческий фактор играет ключевую роль в принятии решений, поэтому разработка таких числовых критериев является достаточно трудоемким процессом, даже если это возможно, и на практике в целом может быть неразрешимой проблемой.
Нехватка научно обоснованных подходов принятия управленческих решений ощутимо усложняет их стратегический процесс по управлению экономической стратегией предприятия. В свете явной недостаточности научных методов для управления экономической стратегией предприятия, функционирующего в условиях неопределенности, большое содействие может оказать теория нечетких множеств, которая была заложена около полувека назад в фундаментальных работах Л. Заде.
Методология исследования. Для количественной оценки явлений с высокой долей неопределенности используется теория нечетких множеств [4]. Методы нечетких множеств и нечеткой логики предназначены для работы с числовыми и нечисловыми данными и настройки модели в соответствии с реальными данными.
На сегодняшний день в России «пользователями научных исследований в области теории нечетких множеств становятся лишь крупные государственные и коммерческие предприятия» [1]. Вместе с тем, в научной среде модели с нечеткими множествами успешно используются для учета неопределенности во всех областях управления: финансы, экономика, управление рисками, страхование, ценообразование опционов, инвестиции, маркетинг, торговля и др.
Эта теория была предложена американским математиком и логиком Л. Заде в середине 20 в., обосновывая необходимость применения «нового подхода к анализу сложных систем, на поведение которых оказывают сильное влияние суждения, восприятия или эмоции человека» [2]. Для оценки риска он предложил использовать аппараты нечеткой логики и нечетких множеств, которые, на наш взгляд, объективно позволяют моделировать производственные коммерческие финансовые и инвестиционно-инновационные аспекты деятельности предприятия.
Следует отметить, что принятие решений связано с необходимостью анализа и обработки большого объема разнородных данных. Зачастую, данные могут быть неточными, неполными, могут иметь высокую степень субъективности в оценках объектов исследования респондентами.
Согласно методике Л. Заде, с помощью нечетких описаний строгим языком математики можно формулировать и решать даже такие задачи, в которых присутствуют только лингвистические высказывания (нечисловые переменные), а также оценивать эффективность функционирования системы через сочетание количественных и качественных показателей, рассматривая их не только в статике, но и в динамике.
Общая процедура построения модели объекта с использованием методов нечетких множеств включает создание множества значений переменных для возможных состояний объекта и соответственно множества оценок балльных или лингвистических значений.
В рамках принятия управленческих решений последовательность (алгоритм) процесса нечеткого описания объекта управления выглядит следующим образом (см. рис. 1).
Обсуждение результатов. Задачей данного исследования является построение соответствующей экономико-математической модели на основе теории нечетких множеств как инструмента определения наиболее перспективного ассортимента услуг для ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА», расположенном на Крымском полуострове, с целью удовлетворения спроса ни них разных категорий потребителей. В процессе анализа использовались показатели коммерческой деятельности базовой организации за 2019 г., математические расчёты производились и обрабатывались при помощи средств MS Excel.
Так, ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА» предлагает 8 основных видов услуг (Х): х1 − временное проживание; х2 − питание в ресторане; х3 − бизнес-сервис; х4 – массажи; х5 – косметология; х6 − студия красоты; х7 − банный комплекс; х8 − организация мероприятий.
Продажа гостиничных услуг ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА» осуществляется через туроператоров (например, «Туроператор СНП-КРЫМ»), туристические агентства, клиентам-сотрудникам иных фирм, направленным в командировку, а также реализация услуг частным лицам. Соотношение объёмов продаж ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА» в 2019 г. по перечисленным сегментам представлено в табл. 1.
Таблица 1
Структура продаж ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА» за 2019 г. по сегментам*
|
№ п.п. |
Виды клиентов (сегменты) |
Удельный вес, % |
|
1 |
Частные клиенты |
40 |
|
2 |
Туроператоры |
25 |
|
3 |
Туристические агентства |
20 |
|
4 |
Корпоративные клиенты |
15 |
*Примечание: рассчитано автором по данным предприятия Росстата.
Однако для проведения исследования целесообразно формировать группы клиентов гостиницы не по виду сегмента, гарантирующего в большей или меньшей степени заполняемость предприятия, а по их личным предпочтениям, целям поездки, что является основанием для определения перспективного ассортимента услуг [3]. К тому же, учитывая личные предпочтения клиентов, можно формировать программы лояльности для каждой группы потребителей, расширяя клиентскую базу постояльцев.
Поэтому были выделены следующие три основные группы потребителей (Z): z1 – деловые клиенты; z2 – семьи с детьми; z3 – молодёжь, так как они отличаются узконаправленным характером запросов по отношению к тому или иному виду услуг.
Воспользовавшись результатами диссертационной работы Величко Н.Ю., в качестве основных рассматриваемых характеристик гостиничных услуг (Y) выделим следующие: у1 – высокая цена, у2 – высокое качество, у3 –имидж, у4 – сезонность оказания [7].
На следующем этапе формируется матрица попарных предпочтений W, демонстрирующая степень приемлемости каждого вида услуг одновременно для каждой комбинации из двух типов потребителей.
Матрица W позволяет найти порог разделения ассортимента, определяемый как степень предпочтения всего ассортимента оказываемых услуг одновременно для всех пар групп потребителей. Для этого были определены максимальные значения по столбцам матрицы W: Wmax = (0,49; 0.60; 0.49). Из них выбирается минимальная величина ω = 0,49. Далее в матрице T находится наибольший элемент строго меньший, чем ω, который и является порогом разделения ассортимента λ = 0,48.
Так, по каждому столбцу матрицы Т определено множество видов гостиничных услуг, степень приемлемости которых для конкретной группы потребителей превышает или равна порогу разделения ассортимента λ: M1 = {x3},M2 = {x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8},M3 = {x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8}.
Исходя из процентного соотношения объёма продаж гостиничных услуг ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА» за 2019 г. выбранным группам потребителей, вес каждой группы задан следующими значениями весовых функций: p(z1) = 20%, p(z2) = 40%, p(z3)= 25%.
Отсюда, воспользовавшись значениями весовых функций выше, получим значения ассортимента M = {65x1,65x2,85x3,65x4,65x5,65x6, 65x7,65x8}.
Большой спрос на услугу бизнес-сервиса (х3) связан с относительно невысокой ценой на неё при высоком качестве, её приобретение не зависит от сезона и достаточно известно потребителю. На остальные услуги имеется, в целом, одинаковая заинтересованность всех групп клиентов.
Выводы. Таким образом, математическое моделирование ассортимента гостиничных услуг является важным инструментом экономического анализа с целью более эффективного управления деятельностью предприятия. Применение менеджерами ООО «Гостиница "Севастополь" и СПА» полученной модели перспективного ассортимента позволит оптимизировать ассортимент гостиничных услуг, т.е. определить, какие виды услуг следует предусматривать в прайсе, в каком соотношении вкладывать ресурсы на их улучшение с учётом рыночного спроса.
