Банківський маркетинг - Лютий І.О. - 2.2. Методи аналізу ринку банківських продуктів і послуг

Під дослідженням ринку банківських продуктів і послуг

розуміється збір, систематизація й аналіз кон'юнктурних показників і кон'юнктуроутворюючих факторів. За результатами дослідження визначаються ринкові тенденції і проблеми, варіанти вирішення виявлених проблем, варіанти стратегій розвитку з урахуванням ринкових тенденцій, прогнозується зміна стану кон'юнктури ринку. Метою є розробка стратегічної програми маркетингу на майбутній період.

До кон'юнктуроутворюючих факторів належать фактори, які визначають попит та пропозицію банківських продуктів і послуг.

До факторів впливу на попит належать:

- основні показники економічного та соціального стану;

- грошові доходи та витрати населення;

- темпи зростання грошових доходів та витрат населення;

- структура доходів та витрат населення;

- індекси споживчих цін та цін виробників промислової продукції;

- зміни споживчих цін та цін виробників промислової продукції;

- стан ринку праці;

- процентні ставки банків за операціями з клієнтами;

- корпоративний імідж комерційних банків;

- інформованість споживачів щодо спектру банківських продуктів і послуг;

- довіра до банківської системи;

- якість обслуговування.

До факторів, які впливають на пропозицію банківських продуктів і послуг, належать:

- основні показники економічного та соціального стану;

- динаміка вимог банків за кредитами, наданими в економіку;

- стан міжбанківського кредитного ринку;

- структура депозитного ринку;

- динаміка зобов'язань банків за коштами, залученими на рахунки суб'єктів господарювання та фізичних осіб;

- міжбанківський депозитний ринок;

- процентні ставки рефінансування банків Національним банком України;

- процентні ставки на міжбанківському кредитному ринку, депозитному ринку;

- стан ринку державних цінних паперів;

- офіційний курс гривні;

- курс гривні щодо іноземних валют на міжбанківському та готівковому валютних ринках;

- операції з іноземною валютою на міжбанківському та готівковому валютних ринках України;

- структура готівки в обігу;

- вартість цінних паперів у портфелі банків;

- правове забезпечення банківської діяльності.

Аналіз ринку є інструментом для попередньої оцінки ринкових позицій комерційного банку та розробки заходів, які сприятимуть його подальшому ефективному розвитку.

Розрізняють три види аналізу ринку банківських продуктів і послуг:

1) аналіз ринку загалом і з відповідними позиціями банку, визначення ємності, частки, насиченості ринку, аналіз претензій клієнтів тощо;

2) аналіз на основі розрахунку фактичних показників реалізації елементів продуктового портфеля банку з використанням тимчасових рядів даних (тенденцій, сезонності);

3) аналіз вірогідності гіпотези щодо стратегічного розвитку банку, висунутих співробітниками відділу маркетингу і клієнтської політики або групою експертів, на основі результатів дослідження ринку банківських продуктів і послуг.

1. Аналіз ринку загалом і за відповідними позиціями банку, визначення ємності, частки, насиченості ринку, аналіз претензій клієнтів тощо.

Зміни, виявлені при такому аналізі, подаються і систематизуються за допомогою аналітичних таблиць змін і складання карти позиціонування.

Аналітичні таблиці змін відображають зміни ситуацій на ринку в результаті зміни сполучення окремих факторів і показників. Містять опис клієнтів і їхніх запитів, характеристику продуктового портфеля банку, опис основних конкурентів, тенденції реалізації елементів продуктового портфеля банку тощо. Приклад аналітичної таблиці наведений у таблиці 2.1.

Складання карти позиціонування банку передбачає комбінацію цілей і показників, від яких залежить їх досягнення. Відповідно до цілей дослідження обираються показники, будується система координат або матриця, де обрані показники відкладаються по вертикальній і горизонтальній вісях і визначається позиція банку за кожним елементом продуктового портфеля

Таблиця 2.1

Приклад аналітичної таблиці

(якщо карта позиціювання стосується продуктового портфеля) або іншого показника, що аналізується. Варіанти карт позиціювання комерційного банку наведені на рис. 2.1, 2.2.

2. Аналіз на основі розрахунку фактичних показників реалізації елементів продуктового портфеля банку з використанням тимчасових рядів даних (тенденцій, сезонності).

Коли в умовах різких змін маркетингової ситуації фактичні показники реалізації не зростають очікуваним чином, необхідно розглянути їх з нової точки зору. Можливими критеріями такого розгляду є:

- аналіз динаміки реалізації банківських продуктів і послуг загалом за останні кілька років;

- аналіз динаміки окремих елементів продуктового портфеля (за сферами, видами, групами клієнтів, регіонами);

- аналіз взаємозв'язку причинних факторів: формулюється гіпотеза щодо існування причинно-наслідкового зв'язку між фактичними показниками і конкретним фактором, після чого здійснюється оцінка гіпотези, розглядаються не тільки предметні фактори, але й абстрактні явища і фактори типу "сприйнятливість", "лояльність", "імідж", "система цінностей";

- аналіз впливу структури продуктового портфеля на доходи, витрати, прибутковість, рентабельність, ліквідність, міру ризику, фінансову стійкість комерційного банку.

Аналіз тимчасових рядів даних є порівняльним аналізом даних за довгостроковий період із виявленням тренду в зміні цих показників з часом.

Під трендом розуміється тенденція розвитку явища в часі, що визначається при аналізі даних ряду динаміки для характеристики змін явища в часі. Існує три основні види трендів: довгостроковий (довгострокові коливання), сезонний (сезонні коливання) і періодичний (періодичні коливання). Для прогнозування і створення планів реалізації елементів продуктового портфеля комерційного банку найчастіше використовується довгостроковий і періодичний тренди.

Сучасна наука далеко просунулася в розробці технологій прогнозування. Фахівцям маркетологам добре відомі методи нейромережевого прогнозування та нечіткої логіки. Розроблені відповідні програмні пакети, але на практиці вони не завжди доступні рядовому користувачеві, у той час, як багато проблем точного прогнозування можна досить успішно вирішувати, використовуючи методи дослідження операцій, зокрема імітаційне моделювання, теорію ігор, регресійний і трендовий аналізи, реалізуючи ці алгоритми в широко відомому і розповсюдженому пакеті прикладних програм MS Excel.

Лінії тренду дозволяють графічно відображати тенденції зміни даних і прогнозувати ці зміни. Такий аналіз називають також регресійним аналізом. Використовуючи регресійний аналіз, можна продовжити лінію тренду в діаграмі за межі реальних даних для прогнозування майбутніх значень.

Поліноміальна апроксимація використовується для опису значень, що змінно зростають або спадають. Вона корисна для аналізу великого масиву даних про нестабільне значення. Міра полінома визначається кількістю екстремумів (максимумів і мінімумів) кривої, що відображає динамічні значення. Полином другої міри може описати тільки один максимум або мінімум. Полином третього ступеню має один або два екстремуми. Полином четвертої міри може мати не більше трьох екстремумів.

Найбільш надійною визнається лінія тренду, для якої значення R² дорівнює або близьке до 1. При виборі лінії тренду до відповідних даних MS Excel автоматично розраховує значення R².

Нижче наведений один із можливих алгоритмів побудови прогнозу обсягів реалізації банківських продуктів і послуг із сезонним характером продажів, прикладами яких є:

- споживче кредитування: попит значно коливається залежно від святкових періодів, кількості акційних пропозицій торгових центрів;

- програми кредитування подорожей, операції з дорожніми чеками American Express, Thomas Cook: інтенсивність попиту збільшується у період відпусток;

- програми кредитування придбання сільгосптехніки та обладнання: попит має яскраво виражений сезонний характер.

Слід зазначити, що перелік продуктів і послуг із сезонним коливання попиту набагато ширший, ніж здається. Поняття "сезон" у прогнозуванні застосовується до будь-яких систематичних коливань - наприклад, якщо мова йде про вивчення обсягу реалізації протягом тижня, то під терміном "сезон" розуміється один день. Крім того, цикл коливань може істотно відрізнятися (як у бік збільшення, так і у бік зменшення) від значення в один рік. Якщо вдається виявити розмір циклу цих коливань, то такий часовий ряд є елементом прогнозування з використанням адаптивних і мультиплікативних моделей.

Адаптивну модель прогнозування можна подати у вигляді формули:

Застосування мультиплікативних моделей обумовлене тим, що в деяких тимчасових рядах значення сезонної компоненти є визначеною часткою трендового значення. Ці моделі можна подати формулою:

F= Т х S х Е

На практиці відрізнити адаптивну модель від мультиплікативної можна за розміром сезонної варіації. Адаптивній моделі властива майже постійна сезонна варіація, тоді як у мультиплікативній вона зростає або спадає; графічно це виражається в зміні амплітуди коливання сезонного фактору, як показано на рис. 2.3.

Рис. 2.3. Адаптивна та мультиплікативна моделі прогнозування

Для прогнозування обсягу продажів, що має сезонний характер, існує такий алгоритм побудови прогнозної моделі:

1. Визначається тренд, що найкраще апроксимує фактичні дані. Істотним моментом при цьому є пропозиція використовувати поліноміальний тренд, який дозволяє зменшити похибку прогнозування, оскільки цей тренд має високу міру точності (міра точності дорівнює 6).

2. Віднімаючи з фактичних значень обсягів реалізації значення тренду, визначають значення сезонної компоненти і коригують таким чином, щоб їх сума дорівнювала нулю.

3. Аналіз вірогідності гіпотези щодо стратегічного розвитку банку, висунутої співробітниками відділу маркетингу і клієнтської політики або групою експертів, на основі результатів дослідження ринку банківських продуктів і послуг.

Для узгодження аналізу з цілями дослідження варто визначити спектр даних і найбільш ефективний спосіб їх обробки. Підвищує об'єктивність і точність результатів використання вагових коефіцієнтів аналізованих показників, що забезпечує цілісність аналізу навіть у ситуації розгляду різнопланових тенденцій. Крім того, аналіз ринку банківських продуктів і послуг є динамічним процесом, тому результати аналізу вимагають постійного моніторингу.