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競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析方法(課程ppt)(ppt37頁(yè))-資料下載頁(yè)

2025-01-20 14:08本頁(yè)面
  

【正文】 到短期收益最大化為限。對(duì)于這一象限內(nèi)的銷售增長(zhǎng)率仍有所增長(zhǎng)的產(chǎn)品,應(yīng)進(jìn)一步進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分,維持現(xiàn)存市場(chǎng)增長(zhǎng)率或延緩其下降速度。 各象限產(chǎn)品的定義極其戰(zhàn)略對(duì)策 ③ 問(wèn)號(hào)產(chǎn)品 (question marks)。它是處于高增長(zhǎng)率、低市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群。其財(cái)務(wù)特點(diǎn)是利潤(rùn)率較低,所需資金不足,負(fù)債比率高。例如在產(chǎn)品生命周期中處于引進(jìn)期、因種種原因未能開(kāi)拓市場(chǎng)局面的新產(chǎn)品即屬此類問(wèn)題的產(chǎn)品。對(duì)問(wèn)題產(chǎn)品應(yīng)采取選擇性投資戰(zhàn)略。即首先確定對(duì)該象限中那些經(jīng)過(guò)改進(jìn)可能會(huì)成為明星的產(chǎn)品進(jìn)行重點(diǎn)投資,提高市場(chǎng)占有率,使之轉(zhuǎn)變成 “ 明星產(chǎn)品 ” ;對(duì)其它將來(lái)有希望成為明星的產(chǎn)品則在一段時(shí)期內(nèi)采取扶持的對(duì)策。因此,對(duì)問(wèn)題產(chǎn)品的改進(jìn)與扶持方案一般均列入企業(yè)長(zhǎng)期計(jì)劃中。 ④ 瘦狗產(chǎn)品 (dogs),也稱衰退類產(chǎn)品。它是處在低增長(zhǎng)率、低市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群。其財(cái)務(wù)特點(diǎn)是利潤(rùn)率低、處于保本或虧損狀態(tài),負(fù)債比率高,無(wú)法為企業(yè)帶來(lái)收益。對(duì)這類產(chǎn)品應(yīng)采用撤退戰(zhàn)略:首先應(yīng)減少批量,逐漸撤退,對(duì)那些銷售增長(zhǎng)率和市場(chǎng)占有率均極低的產(chǎn)品應(yīng)立即淘汰;其次是將剩余資源向其它產(chǎn)品轉(zhuǎn)移;再次是整頓產(chǎn)品系列,最好將瘦狗產(chǎn)品與其它事業(yè)部合并,統(tǒng)一管理。 1 2 3 4 ?第一法則:成功的月牙環(huán) ?第二法則:黑球失敗法則 ?第三法則:東北方向大吉 ?第四法則:踴躍移動(dòng)速度法則 . 波士頓矩陣的應(yīng)用法則 多因素投資組合矩陣分析模型 高 中 低 高 中 低 行業(yè)吸引力 投資 /增長(zhǎng) 維持 /盈利 收獲 /放棄 判斷行業(yè)吸引力大小時(shí),研究人員可以考慮行業(yè)中四大因素:市場(chǎng) /顧客;經(jīng)濟(jì)和技術(shù);競(jìng)爭(zhēng);環(huán)境。 衡量公司競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)應(yīng)考慮公司的市場(chǎng)地位、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)、能力、與其他細(xì)分市場(chǎng)的交互作用四個(gè)因素。 研究人員可以通過(guò)量化上述因素來(lái)對(duì)公司在市場(chǎng)中的表現(xiàn)進(jìn)行定位(如下表)。根據(jù)產(chǎn)品的位置,公司即可確定具體的市場(chǎng)策略。 多因素投資組合矩陣分析模型 市場(chǎng) /顧客 50 8 400 經(jīng)濟(jì)和技術(shù) 20 9 180 競(jìng)爭(zhēng) 20 9 180 環(huán)境 10 10 100 合計(jì) 100 36 860 吸引力得分 860/100= 因素 合計(jì) 打分 權(quán)重 注:打分標(biāo)準(zhǔn)為 1~ 10 市場(chǎng)吸引力因素(示例) 多因素投資組合矩陣分析模型 市場(chǎng)地位 20 9 180 經(jīng)濟(jì)和技術(shù) 20 8 160 能力 50 9 450 交互作用 10 10 100 合計(jì) 100 36 890 競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力得分 890/100= 因素 合計(jì) 打分 權(quán)重 注:打分標(biāo)準(zhǔn)為 1~ 10 競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力(示例) 多因素投資組合矩陣分析模型 LOGO LOGO 演講完畢,謝謝觀看!
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