Kisautók
Ide kerül a kisautós cikk!
Tartalomjegyzék
- 1 Forrás
- 2 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
- 3 A feladat előtörténete
- 4 A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
- 5 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
- 6 A feladat által érintett célcsoportok
- 7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
- 8 A válaszokat befolyásoló tényezők
- 9 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
- 10 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
- 11 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
- 12 Az információ ráfordítás költségtervezésének szempontjai (VITA)
- 13 Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Forrás
A letölthető excel URL-je: XLS Egyéb támogatás: itt
A tervezett alkalmazás/megoldás címe
A Magyarországi piacon is forgalomba hozott családi kisautók összehasonlítása hasonlóságelemzéssel, a személygépjárművek műszaki paramétereinek, illetve az egyes gépjárművek árazásának szempontjából.
A feladat előtörténete
Az új autó piacon, széles körben elérhetőek a különböző típusú új személygépkocsik, de a szubjektív tényezőkön kívül (például az autó kinézete), nincs olyan segítség ami alapján egy általános ismeretekkel rendelkező vásárló eltudná dönteni, hogy azonos kategóriában (ár, felszereltség, teljesítmény) melyik gépjárművet érdemes megvásárolni? A szubjektív tényezők, mint például a kinézet vagy a kényelmesség, a szalonban való kipróbálás után automatikusan meghatározható vagy osztályozható a leendő vásárló által. Sőt a kényelmet nem is lehet nem szubjektíven osztályozni, hiszen például egy ülés esetében nem egyértelműen kijelenthető, hogy kényelmes, avagy sem, hiszen, mást ítélhet kényelmesnek egy átlagos alkatú fiatal anyuka, mint egy rendszeres fizikai munkát/sportot végző középkorú férfi.
A vizsgálat során arra próbálok fényt deríteni, hogy milyen eszközzel, eszközökkel hasonlíthatjuk össze az általunk kiválasztott leendő családi autónkat, hogy a személygépjármű vásárlásakor egyszerűen megállapíthassuk, hogy melyik autó éri meg legjobban az árát, illetve a különböző műszaki tulajdonságok milyen mértékben határozzák meg az árat!
A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
Akár az új akár a használtautó piacon nézzük, jelenleg nemis mert olyan egyszerűen és gyorsan használható elemzés, aminek segítségével a vásárló percek alatt pontos képet kaphatna, a különböző típusú (de azonos kategóriájú) gépjárművek teljesítményéről és az esetleges árkülönbségek indokoltságáról.
Jelen helyzetben a vásárlónak lehetősége van kisebb kutatómunkával utánanézni az egyes gépjárművek paramétereinek, illetve az egyes gépjárművek piaci árának. Hosszas szemrevételezést követően és az eredmények alapján megállapíthatja, hogy egy-egy személygépkocsi ára összefüggésben lehet a műszaki paraméterekkel. Lényegében az adatok összetettségének és az adathalmaz egyedeinek sokasága miatt, nem sok vásárló vetemedik arra, hogy ezt a hosszas kutatómunkát és elemzést elvégezze, így a gépjárművek objektíven is megítélhető és összehasonlítható paramétereit is egy szubjektív döntéssel fogja meghatározni, vagy csupán az intuíciójára bízza a döntést. Mivel a gépkocsik műszaki paraméterei egységesek a világon és az árak is minimális különbségeket leszámítva egyezőek a piacon, szükséges egy olyan összefoglaló rendszer, ami csak és kizárólag az objektív tényezőket hasonlítja össze egymással és lényegre törő kimutatással szolgál a leendő vásárlónak. Ha ez a probléma megoldódna, a vásárlóknak lényegesen könnyebb dolguk lenne az autóvásárlás során, hiszen csak azokban a kérdésekben kéne a szubjektív megítélésre hagyatkozniuk, amiről nem lehetséges olyan álláspontot kialakítani, ami mindenki számára az ideális megoldás.
Jelen helyzetben a rangsor felállítására a következő lehetősége van a vásárlónak:
1. Az ügyfél meghatározza azokat a paramétereket amelyeket fontosnak tart.
2. Autótípusonként a paramétereket osztályozza egy meghatározott skálán.
3. Összeadja a kapott pontszámokat és a legmagasabb pontszámú személygépkocsik közül választ.
4. További lehetőség, hogy megnézi a vásárló, hogy a legjobb eredménnyel szereplő gépjármű, jó helyezéssel rendelkezik-e a meghatározott paraméterek közül a számára legfontosabbal.
A tapasztalat nem azt igazolja, hogy akár a fenti verziót is használnák a vásárlók, a gyakorlatban pusztán néhány tulajdonság és az ár figyelembevételével születik meg a döntés.
A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
Az objektumok és attribútumok számának meghatározását korlátozza táblázatkezelő szoftver, amelynek SOLVER alkalmazása legfeljebb 10x10-es táblázatot képes kezelni.
A személygépjárművek paraméterei alapjába véve számszerűsített adatok, ezért komolyabb fennakadást plusz munkát nem jelent az adatbázisba való rögzítésük. Mivel objektív szabvány szerint meghatározott adatokkal dolgozunk, a szubjektivitás szinte teljesen ki van zárva. Egy általános vásárló számára szükséges információ az autó műszaki paramétereiről, nem több mint az alapvető műszaki információ, ami szinte bárhol elérhető és nem fed le több mint 10 objektumot. A legtöbb felhasználó, aki kicsit is jártas az online világban, pár óra alatt összeszedheti azokat a műszaki adatokat a kiszemelt autókról, amelyek között a meg kívánja hozni a döntést a későbbiekben. Amennyiben a kiszemelt döntés előtt álló gépjárművek száma meghaladja a 10-et, a MyX program alkalmazása válik szükségessé!
Ugyanakkor meg kell említeni, hogy a program az azonos kategóriájú gépjárművek összehasonlítására alkalmas, nem érdemes egy motorkerékpárt egy telepjáróhoz hasonlítani!
A feladat által érintett célcsoportok
Minden olyan vállalkozás döntéshozói, akik lényegesnek tartja az üzleti információkat, költségvetést készítenek hozzá és mérik, mérlegelik annak arányát. Arra törekednek, hogy minél kevesebb információ költséggel minél nagyobb arányban bonyolítsanak e-business tranzakciókat. Az e-business tranzakciós információ ráfordítást minimalizálják.
A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
Jelenleg az információ költséghatékonyságának mérésére a vállalkozások többsége nem fordít figyelmet. Nem igazán méri, használja az idevonatkozó mérési módszereket.
A feladat és annak megoldása egyfelől mintát próbál adni arra, hogy az e-business tevékenységet folytató vállalkozások a vizsgálatba milyen attribútumokat vegyenek be a információ költségtervezéséhez. Másfelől arról is képet ad, hogy a vizsgálatba bevont jellemzőket tekintve, az összehasonlításban résztvevő cégek (objektumok) szigorúan OBJEKTÍVEN nézve, milyen eredményesek az e-business ráfordításuk költséghatékonyságában.
Tehát vizsgálva képet kapunk arról, hogy az egyes cégek információ ráfordítás költséghatékonysága az egyes vizsgálati jellemzők mentén mennyire tekinthető a vizsgált objektum körben arányosnak, alul, vagy felülértékeltnek.
Az alulértékelés költségtartalékok meglétét jelenti (nagyon takarékosan költöttek), a túlértékelés pedig az indokolatlan költekezést bizonyít(hat)ja.
A számítások alapján tehát megállapítható, hogy melyik vállalkozás információ ráfordítása a legjobb, leghatékonyabb a megadott szempontok alapján végzett vizsgálati körben.
Összefoglalva: Az elemzés alapvetően három várható hasznossági centrum köré épül fel:
- vizsgált jellemzők és azok adekvát mivoltának értékelése, a választás helyességének visszaigazolása
- az egyes cégek közötti információ ráfordítási költekezési rangsor az attribútumok alapján
- a COCO függvény becsült értékeinek összehasonlítása a tény értékekkel (célfüggvény értékei)
A válaszokat befolyásoló tényezők
Az egyes vállalati jellemző vizsgálatba való beválogatása befolyásolja az értékelés szakmai helyességét.
A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
1. Objektumok meghatározása (30., 34., 35., 58., 74., 97. számú kérdőívet kitöltő vállalat)
2. Attribútumok meghatározása (Internet használat első éve, Vállalkozás mérete, E-innovátor attitűd, Elektronikus értékesítés aránya, Elektronikus beszerzés aránya)
3. Cél kijelölése: az üzleti információ vásárlására fordított összeg minimalizálása
4. Az adatok összegyűjtése a kérdőívek adatai alapján értékoszlopos struktúrában.
5. Pivot tábla elkészítése.
6. Helyezés tábla elkészítése Sorszám képlet segítségével.
7. Solver tábla elkészítése, módosuló cellák kijelölése, lépcsők beállítása (korlátozó feltételek megadása)
8. Solver, becslés készítése és az eredmények értékelése.
9. Érzékenység és fontosság vizsgálatok az egyes attribútumok esetében (átlag és szórás)
Első lépésben az adatok felkutatása, rendszerezése, történt meg egy-értékoszlopos struktúrában, majd az Excel segítségével a szűrők elhelyezése, a metaadatbázis és a kimutatás (pivot) elkészítése.
Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
A számítások a következő eredményekre vezetnek:
- SOLVER eredménye (információ ráfordítások arányosságának összehasonlítása az objektumok között)
- Az egyes attribútumok (vállalati jellemzők) SZEREPÉNEK és ÉRTÉKÉNEK megállapítása az információ ráfordítással kapcsolatban
- Attribútumok FONTOSSÁGI rangsora
- Attribútumok ÉRZÉKENYSÉGI rangsora
SOLVER eredménye
A SOLVER által az attribútum értékek rangsorolásán és célfüggvényen alapuló kiszámított, végső értékeléshez szükséges eredményeket mutatja az alábbi táblázat:
cég sorszáma | üzleti információ vásárlására költött összeg (Y) | COCO becslés (Y*) | Különbség | Ítélet (10%-os határ) | % (eltérés) |
---|---|---|---|---|---|
30 | 9 900 000 | 18 999 999 | -8 999 999 | keveset költ | -47,62% |
34 | 19 800 000 | 18 899 999 | 900 001 | arányos ráfordítás | 4,76% |
35 | 27 000 000 | 18 899 999 | 8 100 001 | sokat költ | 42,86% |
58 | 2 500 000 | 35 749 999 | -33 249 999 | keveset költ | -93,01% |
74 | 69 800 000 | 35 749 999 | 35 250 001 | sokat költ | 93,01% |
97 | 30 630 000 | 30 629 998 | 2 | arányos ráfordítás | 0,00% |
A számítások alapján a vizsgált objektumkörben (vállalkozások között) a 34. és a 97. számú vállalat információ ráfordításait tekinthetjük arányosnak.
A Solver ítélet oszlop értékei az alábbiak:
• 10% alatt van a tényleges és a COCO modell által számított költség arányának abszolút értéke: „arányos ráfordítás” (előnyt élveznek a kiválasztásnál)
• 10%-ot meghaladja a tényleges és a COCO modell által számított költség arányának értéke: A) ha negatív, akkor „keveset költ infóra", B) ha pozitív, akkor „sokat költ infóra"
A SOLVER eredményei alapján a sárga háttérrel kiemelt 58. számú objektum a legköltséghatékonyabb az információ ráfordításban.
Attribútumok SZEREPÉNEK és ÉRTÉKÉNEK megállapítása
Az egyes attribútumok információ költségalakításában betöltött szerepének súlyát a COCO munkalap B43:F48 tartományában lévő arányok mutatják. A SOLVER által arányos ráfordításokat mutató 34. sz. vállalatnál látható, hogy az alábbiakban felsorolt attribútumok az információ ráfordítás költségéhez
az internet használat első éve 13,23%,
a cég mérete 36,60%,
az e-innovátor attitűd 15,01%,
az elektronikus beszerzés aránya 26,37%,
az elektronikus értékesítés aránya 8,79%
arányban járultak hozzá.
Ehhez képest a 97. sz. vállalatnál lényeges eltérés két attribútumnál figyelhető meg:
az internet használat első éve 25,94%,
az elektronikus értékesítés aránya 25,94%.
Látható, hogy az egyes attribútumok információ ráfordítás költség arányának jelentős eltérése esetén is beszélhetünk összehasonlíthatóságról, már ami az információ ráfordítás költségeit illeti.
FONTOSSÁGI rangsor
A SOLVER által B33:F38 tartományban kiszámított értékek alapján elkészíthetjük az egyes attribútumokhoz tartozó értékek átlagait, amelyek alapján egy rangsor állítható fel (B51:F51 tartomány cellái.) A rangsor a következő lett így az attribútumok között:
1. cég mérete
2. az internet használat első éve
3. az elektronikus beszerzés aránya
4. az elektronikus értékesítés aránya
5. az e-innovátor attitűd.
ÉRZÉKENYSÉGI rangsor
Az érzékenységi rangsor a fontossági rangsornál említett SOLVER értékek szórása alapján került megállapításra (B52:F53 cellák adatai.) Ezek szerint "kiesik" két attribútum: cég mérete és az elektronikus beszerzések aránya.
A rangsor a következő lett így az attribútumok között:
1. elektronikus értékesítés aránya
2. internet használatának első éve
3. e-innovátor attitűd
Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
Nagyon óvatosan merek csak következtetéseket levonni, vagy akár értékeléseket megfogalmazni, hiszen nagyon csekély számú objektum és attribútum szám állt rendelkezésemre a vizsgálatkor.
Emiatt kizárólag a kis elemszámú minta COCO modellezésének eredményeire szorítkozom.
A számítások alapján beigazolódott, hogy a szubjektíven kiválasztott objektum attribútumok mindegyike hatással van az információ ráfordítás költségére a vállalatok közötti összehasonlításban.
Némely attribútumok komoly befolyást mutattak az eredményekre (I., IV., V.), míg mások viszonylag semlegesek voltak a vizsgálat egyes szempontjait tekintve.
Az egyes attribútumok objektív hatásának fontossága és érzékenysége, valamint a költségvolumenhez számított aránya számszerűsítésre került, amelyek alapján három kategóriába sorolhatóak a vállalatok:
I. - a túl keveset költekezők: a 30. és az 58. sz. vállalatok, amelyek elvben sokkal kevesebb összeggel, azaz költséghatékonyabban többet "értek el" az összehasonlított attribútumok tekintetében.
II. - az arányosan költekezők: a 34. és 97. sz. vállalatok, amelyek a modell által kiszámított volumenű összeget fordítottak információra.
III. - a túl sokat költekezők: a 35. és 74. sz. vállalat, amelyek a modellben javasolt ráfordításik meghaladják a 10%-os vizsgálati határt,.
Az egyes római számok egyben helyezést is jelentenek, hiszen a sokkal költséghatékonyabban költekező vállalatok versenyképesebben társaiknál, ugyanis az egyes attribútumoknak megfelelő rangsorolás alapján ők teljesítettek messze a társaik felett a takarékos információs ráfordítást tekintve.
Azok a cégek, amelyek a rangsorban az I. helyen állnak, olyan költségtartalékokkal bírnak az attribútumaikat tekintve, hogy a jövőre nézve potenciális fenyegetést jelenthetnek a többi objektum számára, hiszen hatékonyabban használják fel információs ráfordításaikat. Ennélfogva gyorsabban képesek terjeszkedni az e-business piacokon, reális versenyelőnnyel rendelkeznek, amit képesek lehetnek profitra váltani versenytársaikkal szemben.
Azok a cégek, amelyek a III. kategóriába tartoznak, a vizsgálatban megállapított tűréshatárhoz képest többet költenek, kevésbé hatékonyan az I. kategória cégeinél. Tekintettel az éles piaci versenyre, el kell gondolkozniuk azon, hogy mi lehet az oka a relatíve magasabb költekezésnek. Milyen attribútum lehet, amelyet nem vettek be ugyan a vizsgálatba, azonban olyan költségcentrum lehet, amelyre indokolhatóan elköltésre került a költségtöbblet? Tudnak-e ilyet igazolni a szakemberek a cégben? Ha igen, akkor érdemes újramodellezni, újra rangsorolni és összevetni egy új mátrix alapján az objektumokat. Ha nem tudnak ilyet felmutatni a cég illetékes vezetői, akkor bizony kérdőre kell vonni őket, miért is tartják, milyen OBJEKTÍV szempont alapján tartják indokoltnak a versenytársakhoz lépest viszonylag magasabb költekezési arányt?
FONTOSSÁGI rangsor értékelése
Az információs ráfordítások költségtervezésénél az egyes vállalati jellemzők a költségvolumenre gyakorolt hatását ez a rangsor mutatja. A rangsorból egyértelműen megállapítható, hogy a nagyobb cégek többet költenek és az is kiderül, hogy minél korábban kezdték használni az internetet - tehát az innováció adaptációs besorolás alapján korai elfogadónak számító cégek - annál inkább tulajdonítanak jelentőséget az információs büdzsének.
ÉRZÉKENYSÉGI rangsor értékelése
Az érzékenység azt mutatja meg, hogy mennyire érzékeny adott attribútum változására a modell alapján kiszámított (javasolt) összeg (információs ráfordítás költsége.)
A cég méretére és az elektronikus beszerzések arányára érzéketlenséget mutat a modell. Ez meglepő, hiszen logikusan az elektronikus beszerzések komoly hatással kell, hogy legyenek az információ ráfordítására, hiszen igen nagymértékű információ szerzési tevékenységgel kellene, hogy járjon maga a beszerzési tevékenység. Ez további elemzést igényelne, hogy vajon miért is áll fenn ez az érzéketlenség ezen attribútum esetén.
A COCO modellben szereplő attribútum értékek alapján kialakított rangsor determinálja, hogy a ráfordítás költségszámítási célfüggvény összege melyik jellemzők változására a legérzékenyebb. Mindent egybevetve, a fenti elemzések összességét tekintve úgy vélem, hogy az Internet bevezetésének éve attribútum játszik a legnagyobb szerepet az információ ráfordításának mértékében. Azaz, az IKT innovációjának korai elfogadásának szerepe meghatározó az információ ráfordítás költséghatékonyságában.
GYŐZTES hirdetése
Az összesített győztes cég (objektum): 58. számú kérdőívet kitöltő vállalat.
Az információ ráfordítás költségtervezésének szempontjai (VITA)
A fentiekben levezetett számítások alapján lehetőség nyílik a döntéshozónak arra, hogy az egyes attribútumok szerepét azok értékeinek megváltoztatásával, a SOLVER többszöri lefuttatásával újraértékelje, azok változásainak hatását a költségszerkezetre megvizsgálja.
Ezek alapján a stratégiai döntésében, mérlegelve a versenytársak egyes jellemzőit lényegesen pontosabban "hangolhatja" be, korrigálhatja az információs ráfordításainak költségeit a vizsgált jellemzőknek tükrében. Tehát, növelheti értékesítési %-át, vagy csökkentheti az információ ráfordítást, hogy ennek megfelelően a cégek közötti rangsorban előkelőbb helyet kaphasson, ami a piaci versenyelőnyeinek vélt/valós erősítését célozza.
Tehát az egyik fő szempont a tervezéskor: versenyelőnyhöz jutás.
Itt megemlíteném újra, hogy a COCO módszertan vegytiszta objektivitása egy tökéletesen szubjektív döntéssorozat eredményére támaszkodik. Azaz, a vizsgáló dönti el, hogy melyik attribútumot veszi be a vizsgálatba, szintén ő dönti el a vizsgált rangsorolást kialakító értékeket (pl. alkalmazotti létszám kategóriák). Itt a vizsgálónak óriási a szakmai felelőssége, hiszen az általa beválogatott jellemzők minősége és mennyisége, annak vizsgált jelenséggel való vélt-valós, adott pillanatban a vizsgáló szubjektuma által az attribútumoknak tulajdonított kapcsolatán áll, vagy bukik.
Emiatt mindenképpen csak egy újra és újraismételt, többféle válogatáson, rostán átesett COCO vizsgálat eredményinek az összehasonlító vizsgálata is adott esetben indokolt lehet, hogy az egyes vizsgált attribútum kombinációkat is, mint objektumokat egymással összehasonlítva kaphassunk még objektívebb képet arról, hogy:
1. mennyire szakszerűen és célszerűen lettek összeválogatva az egyes attribútumok?
2. mennyire volt használhatóak az optimalizálás eredményei?
3. valóban visszaigazolja-e a gyakorlat a kapott eredményeket, vagy újdonsággal, esetleg meglepetésekkel szolgál-e valamelyik elemében?
Vizsgálatomban nagyon kevés számú jellemző lett bevonva, amely közvetve, közvetlenül objektív hatással lehet a költségekre. Mindenképpen további vizsgálódás szükséges ahhoz, hogy az információ költségekre leginkább objektív hatást gyakorló jellemzőket felkutassuk és azok ismeretében újraoptimalizáljunk, futtatva tehát a modellt olyan eredményt kapjunk, amelyekben a rangsorolást újraértékelhetjük.
Megjegyzendő azonban, hogy az egyes objektív vizsgálódás mellett egyre nagyobb hangsúlyt kap a közvetett, nagyon is szubjektív, emberi értékelések és akaratok (döntések) mentén történő vizsgálódás (Akerlof, 1984).
Nem zárható tehát ki a szubjektivitás a vizsgálati módszertanból sem teljesen ahhoz, hogy igazán való képet kapjunk a vizsgált jelenségekről. Egy túlzott költekezés információra, vagy éppen arányos ráfordítás még sok egyéb tényezőnek is tulajdonítható, amelyet be kell vennünk a végső értékeléskor. Pl. versenytársak reakciói, külső nyomások hatásaira adott válaszok, gazdasági válság okozta externáliák.
Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Felhasznált irodalom
Akerlof, G.A. (1984): An Economic theorist’s book of Tales. Cambridge: Cambridge University Press, 7-23. p.
Arrow, K.J. [1979]: Információ és gazdasági viselkedés. In. Egyensúly és döntés. KJK. Budapest.
Badinszky Péter (2010): Hazai kis- és középvállalkozások elektronikus üzletvitelét segítő és akadályozó tényezők. E-business adaptáció. PhD értekezés
Bailey, D. és Brorsen, B.W. [1989]: Price Asymmetry in Spatial Fed Cattle Markets. Western Journal of Agricultural Economics, 14[2], 246 – 252.
Bartók István (2001): Vállalatkormányzás, PhD értekezés, 31-32. p.
Coase, R.H. (1937): The Nature of the Firm. Economica, 4(13): 386-405. Esettanulmány, Szociológiai Szemle (4), 95-128. p.
Csizmadia Zoltán - Dőry Tibor - Grosz András - Kádár Imre - Lados Mihály - Pakucs János - Rechnitzer János - Somogyi Miklós (2001): Az ipari parkok innovációs szolgáltatásait segítő intézmény- és informatikai hálózat rendszerének kidolgozása. Szerk.: Dőry Tibor. Magyar Innovációs Szövetség, Budapest, 2001. május 15.
Tóth Lilla (2004):A bizalom szerepe a helyi gazdasági kapcsolatokban. Esettanulmány, Szociológiai Szemle (4), 95-128. p.
Elektronikus:
Miau Wiki:Projekt-portál. (https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Miau_Wiki:Projekt-port%C3%A1l)
Kertesi Gábor – Reiff Ádám: AZ INFORMÁCIÓ KÖZGAZDASÁGTANA (http://www.econ.core.hu/~kertesi/kertesimikro/kertesimikro_26.pdf)