Geum.ru

Алгоритм оценки нематериального фактора при расчете roi на примере ip-телефонии

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
УДК 681518:339.13 А.Ивашенцев, Е.С.Крылов, Л.С.Точилов

Алгоритм оценки нематериального фактора при расчете ROI на примере IP-телефонии



Внедрение информационных IT-технологий должно c одной стороны отвечать стратегии развития компании и, как следствие, стратегии развития ее информационной инфраструктуры [1].

С другой стороны данное развитие не должно рассматриваться в отрыве от тех выгод, которые получает бизнес. Бизнес же всегда интересует возврат инвестиций (Return of investments - ROI). ROI представляет собой более глубокий анализ нежели традиционные технико-экономические обоснования (ТЭО) и является одним из актуальнейших направлений исследований в области IT-технологий [2].

ТЭО, как правило, учитывает только материальные факторы. Например, IP-телефония исключает материальные затраты на организацию и поддержку телефонной сети и это легко может быть посчитано. Также легко могут быть получены и оценки сокращения затрат на телефонные разговоры [3].

В тоже время, часто, наибольшую выгоду бизнесу дают не количественные, а качественные преимущества, так называемые, нематериальные факторы, которые достаточно сложно оценивать. То, что оценивать их надо - очевидно. Это важно не только для принятия решения об инвестировании проекта, но и для контроля, за получением заявленных выгод [4].

Основное отличие нематериальных факторов от материальных и, соответственно, сложность их оценки состоит в необходимости построения модели организации в разрезе исследуемого фактора и алгоритма его оценки.

Рассмотрим задачу построения алгоритм оценки такого нематериального фактора, обеспечиваемого IP-телефонией, как прозрачность услуг, который обеспечит автоматический сбор и предоставление информации о контактах менеджера с клиентами.

Прозрачность услуг - нематериальный фактор, который имеет большое значение для организаций, находящихся на третьем уровне зрелости (уровень стандартов) в соответствии с моделью зрелости SEI-CMM (Software Engineering Institute - Capacity Maturity Model) и стремящихся к переходу на четвертый уровень (измеряемый). Вне данного контекста указанный фактор не играет существенной роли [5].

Прозрачность услуг обеспечивает сокращение издержек на обеспечение операционного контроля, получение аналитики и, как следствие, создается основа для принятия правильных управленческих решений. В частности, без серьезной аналитики сложно оценивать работу менеджеров. Суммарная стоимость заключенных контрактов, например, не всегда в полной мере отражает работу менеджера. В значительной степени важна динамика процесса, состоящая в развитии потребностей клиента и соблюдение политики компании по работе с клиентами, определенной соответствующим стандартом компании.

Пользуясь информацией о результативности работы с клиентами, директор может направить свои усилия на развитие отношений с определенными, наиболее перспективными, категориями клиентов.

Построим модель некой организации для детального анализа перечисленных аспектов. Пусть дана дистрибуторская компания, состоящая из директора и M менеджеров по работе с клиентами.

Для оценки работы i-го менеджера (i  {1,…M}) за некий период времени Т введем следующие метрики:

Ki - количество контактов с клиентами,

Si - общая сумма заключенных контрактов,

Bi - вознаграждение (пусть Bi+1>Bi),

Ni - количество контрактов заключенных i-м менеджером,

Zi,j - первоначальная оценка суммы j-го контракта, адресованного i-му менеджеру,

Ri,j - окончательная сумма заключенного контракта.

Пусть Vi,j  [0, 1] уровень соблюдения политики компании при контактах с клиентами (например, ограничение контактов тремя безрезультатными переговорами и т.п.). Тогда динамическая оценка работы i-го менеджера равна:

Di =  (Ri,j - Zi,j) * Vi,j , где j = 1,…, Ni (пусть Di+1>Di).

Пусть t - затраты времени, которое до внедрения уходило на занесение информации о контакте в сводный журнал. Для простоты будем считать, что время, затрачиваемое на получение аналитики, равно нулю (до внедрения аналитика не велась, после - выполняется автоматизированно).

В модели также необходимо описать политику премирования и депремирования. Для простоты, предположим, что с вероятностью P1 допускается ошибка и премируется (M-1)-й менеджер, вместо M-го, и, с вероятностью P2, допускается ошибка и депремируется 2-й менеджер, вместо1-го. Вероятность ошибки при принятии решений обусловлена отсутствием прозрачности услуг. При наличии такой возможности будем считать вероятность ошибки равной нулю.

Последствия ошибки в принятии решений по премированию / депримированию будем оценивать следующим образом. M-й менеджер станет работать, как (M-1)-й, а 2-й, как 1-й (премируемые / депремируемые менеджеры берутся как базовый уровень верхней / нижней границы производительности).

Возможность использования аналитики для выявления и развития перспективной клиентской базы ведет к тому, что для любого j отношение

Sj / Nj = max (Si / Ni ) = Q для любого i.


Перейдем к построению алгоритма по данной модели.


Алгоритм.
  1. Расчет сокращения издержек на операционный контроль:

 ( Bi / Т ) * t * Ki.
  1. Оценка потерь при ошибке премирования / депремирования по абсолютным показателям:

P1 * ( SM - SM-1 ) + P2 * ( S2 - S1 ).
  1. Оценка потерь при ошибке премирования / депремирования по динамическим показателям:

P1 * ( DM - DM-1 ) + P2 * ( D2 - D1 ).
  1. Оценка развития перспективной клиентской базы:

Q *  Ni -  Si.

Конец алгоритма.


Данный алгоритм может быть настроен на более сложные модели для получения более точных оценок. Однако, в данном случае, более важным является не начальная точность оценки, а возможность контроля перечисленных параметров в процессе работы с уточнением полученного результа.

Отметим также, что рассмотренный подход обеспечивает возможность не только оценивать реальную отдачу от вложенных инвестиций, но и оптимизировать деятельность компании. Это достигается сокращением издержек на операционный контроль, стимулированием эффективной работы менеджеров и развитием перспективной клиентской базы. Кроме того, повышается качество управленческих решений, которые начинают базироваться на оперативной и объективной информации.


Список литературы

  1. Л.С.Точилов, Е.С.Крылов Стратегия развития информационной инфраструктуры IT подразделений высокотехнологичного предприятия. XXVI академические чтения по космонавтике, тезисы докладов. Москва 2002г. С.204-206
  2. Е.С.Крылов Чего ИТ стоит? ссылка скрыта
  3. Е.С.Крылов Корпоративная IP-телефония. Журнал "Компьютерная телефония CTI" №2-3, май-июнь 1999. С.30-35.
  4. Л.С.Точилов О выгодах бизнеса и IT на семинаре "Стинс Коман". Информационный дайджест STINS press №100, 2002. С.31-33.
  5. Frank Niessink, Hans van Vliet The Vrije Universiteit IT Service Capability Maturity Model. Technical report IR-463, Release L2-1.0, December 1999.