Методы повышения эффективности работы с вторичной информацией, используемой в маркетинговых исследованиях

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время деятельность любого предприятия находится под воздействием множества факторов внешней среды, что требует от бизнеса построения долгосрочных стратегий планирования своей деятельности. Однако, процесс стратегического планирования невозможен без проведения качественного маркетингового исследования. Часто для проведения маркетингового исследования не нужно проводить реальные опросы целевой аудитории – возможно принятие управленческих решений на основе анализа вторичной маркетинговой информации. Использование вторичной маркетинговой информации позволяет снизить временные и финансовые ресурсы на проведение исследования, что обуславливает актуальность текущей курсовой работы.

Целью курсовой работы является изучение методов анализа вторичной маркетинговой информации в деятельности реального предприятия и формирование рекомендаций по увеличению эффективности её обработки.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• рассмотреть сущность проведения маркетинговых исследований;
• определить источники получения вторичной маркетинговой информации;
• определить методы обработки вторичной маркетинговой информации;
• рассмотреть общую характеристику сети АЗС «Лукойл»;
• провести анализ внешней среды сети АЗС «Лукойл» с использованием вторичной маркетинговой информации;
• провести анализ практики использования и анализа вторичной маркетинговой информации в сети АЗС «Лукойл»;
• дать рекомендации по повышению эффективности использования и анализа вторичной маркетинговой информации в сети АЗС «Лукойл»;
• провести оценку эффективности предложенных изменений.

Объектом исследования выступает сеть АЗС «Лукойл». Предметом – методы анализа вторичной маркетинговой информации в сети АЗС «Лукойл».

Теоретической основой выполнения курсовой работы послужили научные исследования таких авторов как Ф. Котлер, Коньшунова А. Ю., Скоробогатых И. И., Мусатова Ж. Б., Дорожков Н. Д., Миронова С. Б., Зарубина Н. Л., Матюшок С. В., Фомина А. В., Хрусталев Е. Ю., Голикова Ю. Б., Пудовкина О. Е., Слепенкова Е. М., Манзаева С. С., Пудовкина О. Е., Chuchrová K., Vilamová Š., Kozel R., Маракулина И. В., Анфертьева Н. И., Vveinhardt J., Gulbovaitė E., Хан Р. С., Тимохина К. А., Гасанбеков С. К., Лубенец Н. А., Касымалиева А. Т. Основная часть использованных источников входят в список научных журналов ВАК и обладают высоким импакт-фактором в РИНЦ. Использованные англоязычные публикации входят в систему Scopus. Также в работе были использованы материалы Гражданского Кодекса РФ, официальная отчетность ПАО «Лукойл» и материалы профильных интернет-изданий по маркетингу и управлению проектами.

Тема проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации является достаточно широко изученной как в российской, так и в зарубежной научной литературе. Следует отметить, что в русскоязычных источниках рассматриваются преимущественно классические методы анализа (к примеру, SWOT-анализ), при этом, практически не освещены вопросы автоматизации исследовательских процессов, также не рассматриваются новейшие методы исследования вторичной маркетинговой информации с использованием цифровых технологий, что обуславливает высокую теоретическую значимость текущей курсовой работы.

Структурно работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений. В первой главе курсовой работы рассмотрены теоретические аспекты использования вторичной маркетинговой информации, во второй главе проведено исследование внешней и внутренней среды компании на основе использования вторичной маркетинговой информации. В третьей главе более подробно рассмотрены процессы анализа вторичной маркетинговой информации в сети АЗС «Лукойл» и сформированы рекомендации по оптимизации этих процессов. К эмпирическим методам выполнения работы можно отнести методы описания и сравнения. К общелогическим методам и приёмам исследования, применяемым в данной работе, относится метод анализа и системный подход.

1. СУЩНОСТЬ ПРОЦЕССА ПРОВЕДЕНИЯ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВТОРИЧНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. Сущность маркетинговых исследований и алгоритм их проведения

Маркетинговые исследования на сегодняшний день являются важнейшим инструментом в деятельности специалистов по маркетингу. Без сбора достоверной информации и последующего ее анализа невозможно осуществить процесс разработки и коммерциализации нового товара. Содержание маркетинговых исследований определяется спецификой разрабатываемого товара, типом рынка, стадией разработки нового товара.

На наш взгляд, в первую очередь необходимо дать определение самому понятию маркетингового исследования. Среди множества подходов к определению можно выделить классическую трактовку Ф. Котлера, согласно которому, маркетинговое исследование – это «систематическое определение круга данных, необходимых в связи со стоящей перед фирмой маркетинговой ситуацией, их сбор, анализ, отчет о результатах» [2, с. 234], [32].

Проведение маркетингового исследования – важнейший стратегический процесс, требующий высокого уровня профессионализма от его организаторов. Алгоритм проведения исследования представлен на рисунке 1.1. Основной задачей проведения маркетингового исследования выступает сбор маркетинговой информации, интерпретация которой позволяет принять то или иное управленческое решение [30].

Под объектом исследования подразумевается ограниченная вещественно, во времени и в пространстве реальность. Иными словами — это изучаемая «генеральная совокупность» − будь то конкретный географический рынок сбыта компании, определенная группа потребителей, конкретная система, конкурентные предприятия, микросреда предприятия и т.д. Предмет исследования — субъект маркетингового действия. В качестве предметов исследования могут выступать конкретные товары, услуги, потенциал или имидж предприятия, то есть то, по чему планируется принятие управленческого решения на основе результатов маркетингового исследования [39], [32], [44].

Рисунок 1.1 – Алгоритм проведения маркетингового исследования

Источник: Схема процесса маркетинговых исследований. URL: https://twlwfiv.appspot.com/shema-processa-marketingovyh-issledovaniy.html (дата обращения: 19.06.19).

Определение объекта и предмета исследования определяют непосредственно тип необходимой маркетинговой информации и наиболее оптимальный метод исследования.

Планирование бюджета и сроков проведения маркетингового исследования, а также определение его концепции и проблемы может строиться на основе применения проектного подхода, в рамках которого проводимое маркетинговое исследование рассматривается как проект [10, с. 87]. В рамках проектного подхода к проведению маркетингового исследования к постановке целей может быть применена SMART-концепция постановки целей. Использование SMART-концепции целеполагания предполагает применение следующих ограничений при определении цели проекта маркетингового исследования:

• S – specific – конкретность цели;
• M – measurable – измеримость цели;
• A – achievable – достижимость поставленной цели;
• R – realistic – реалистичность цели;
• T – time related − цели должны быть достижимы в планируемом периоде времени [16, с. 94], [7, с. 46].

Планирование бюджета и сроков проведения маркетингового исследования может быть построено в рамках тройного ограничения проекта (рис. 1.2) – одного из наиболее эффективных на сегодняшний день методов распределения ресурсов [14, с. 72], [13, с. 8], [42].

Рисунок 1.2 – Тройное ограничение проекта

Источник: Cистема Управления Проектами. URL: https://webinar.easyprojects.net/presentations/sistema_upravleniya_proektami.pdf (дата обращения: 19.06.19).

Определение целей и задач, метода, а также основной рабочей гипотезы исследования составляют сущность процесса разработки концепции исследования. В гипотезе содержатся предварительные объяснения того или иного события. Она должна поддаваться количественной проверке. Гипотеза должна отвечать требованиям категоричности, однозначности и проверяемости [10, с. 87].

Существует множество видов маркетинговых исследований, классификация которых составляется на основе предмета анализа. Рассмотрим основные типы маркетинговых исследований, представленные ниже на рисунке 1.3 [6, с. 84], [31], [22].

Рисунок 1.3 – Виды маркетинговых исследований

Схема составлена по: Маркетинговые исследования. URL: http://www.grandars.ru/student/marketing/marketingovye-issledovaniya.html (дата обращения: 19.06.19).

Таким образом, тип проводимого маркетингового исследования зависит от предмета анализа – на его основе также определяются источники поиска информации (первичной или вторичной), а также методы её исследования [31], [23].

Рассмотрим основные принципы проведения маркетинговых исследований, соблюдение которых позволяет добиться максимальной точности и объективности при анализе маркетинговой информации. Голикова Ю. Б. в своих работах выделяет следующие принципы (рис. 1.4) [6, с 85]:

Рисунок 1.4 – Принципы проведения маркетинговых исследований

Схема составлена по: Голикова Ю. Б. Маркетинговые исследования. Методы маркетинговых исследований // Теоретические и практические проблемы развития современной науки сборник материалов 6-й международной научно-практической конференции. — 2014. — С. 85.

Нередко процесс сбора маркетинговой информации неверно отождествляют с самим процессом проведения маркетингового исследования – однако этапы подготовки и обработки полученной информации являются равнозначными по своей важности [23], [31]. Таким образом, мы подошли к необходимости определения сущности маркетинговой информации и её классификации [6, с. 85].

1.2. Вторичная маркетинговая информация и методы её анализа

Маркетинговая информация – это «данные, получаемые путем познания и исследования процесса обмена результатами общественно полезной деятельности и взаимодействия при этом различных субъектов рынка, которые используются в различных сферах бизнеса, включая маркетинг». Согласно другому определению, маркетинговая информация – это «совокупность сведений, способствующих повышению конкурентных преимуществ объекта управления» [15, с. 310].

Информация, полученная в ходе проведения маркетингового исследования, делится на два вида, а именно на первичную и вторичную информацию [43]. Первичные данные являются исходной информацией о рынке, собираются непосредственно компанией при прямом изучении рынка. Вторичные данные уже существуют на рынке и кем-то собраны, а также часто уже обработаны и проанализированы. Процесс исследования рынка стоит начинать с поиска вторичных данных, а уже затем переходить к сбору первичной информации, необходимой для решения конкретной проблемы [22].

Рассмотрим источники получения вторичной маркетинговой информации (рис. 1.5) [11, с. 174-179]:

Рисунок 1.5 – Источники вторичной маркетинговой информации

Схема составлена по: Манзаева С. С. Использование интернет-возможностей в маркетинговых исследованиях // В сборнике: Наследие нобелевских лауреатов по экономике cборник статей III Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых. Ответственный редактор: Е. А. Безгласная. — 2016. — С. 174-179.

Важнейшие свойства вторичной маркетинговой информации (ее достоверность, релевантность, полнота, актуальность и т.д.) в значительной степени зависят от выбранного метода исследования [15, с. 310]. Рассмотрим наиболее актуальные в рамках современного маркетинга виды и методы анализа вторичной маркетинговой информации (рис. 1.6) [33]. Перечисленные на рисунке 1.6 методы можно назвать «классическими» – так, один из наиболее популярных методов анализа вторичной маркетинговой информации, SWOT-анализ, был создан А. Хамфри в 1960-х гг. На сегодняшний день SWOT-анализ – это универсальная аналитическая методика, с помощью которой можно оценить, как деятельность компании в целом, так и отдельный проект или отдельное направление [19, с. 28]. Комбинация SWOT-анализа с методами экспертных оценок позволяет избежать субъективности анализа [12, с. 27].

Рисунок 1.6 – Методы анализа вторичной маркетинговой информации

Схема составлена по: Маркетинговый анализ. URL: http://www.marketch.ru/marketing_dictionary/marketing_terms_m/marketing_analysis (дата обращения: 19.06.19).

Так же, как и в случае анализа первичной маркетинговой информации, существует возможность автоматизации анализа вторичной информации. Возвращаясь к SWOT-анализу, можно отметить, что существует программное обеспечение упрощающее его проведение и увеличивающее точность и ценность получаемых результатов. На рисунке 1.7 представлен пример выполнения SWOT-анализа с помощью специализированной программы [9, с. 38], [19, с. 29], [20, с. 481].

Достаточно часто вторичная маркетинговая информация может представлять себя большой объем данных, что усложняет задачу её анализа (особенно в условиях проведения анализа малыми компаниями, где за маркетинговую деятельность могут отвечать 1-2 сотрудника). В таком случае возможно применение методов аналитики Big Data (Big Data Analytics) [47].

Рисунок 1.7 – График оценки стратегических сценариев SWOT-анализа

Источник: Chuchrová K., Vilamová Š., Kozel R. SWOT analysis as a standardized application in industrial companies // Conference Proceedings of the 3rd International Scientific Conference. — 2015. — С. 29.

В рамках проведения маркетингового исследования с использованием вторичной маркетинговой информации данные представляют собой преимущественно неструктурированный либо частично структурированный текст, что обуславливает необходимость использования методологии text mining (возможно использование таких программ как TextAnalyst, AeroText, STATISTICA Text Miner) [29]. Использование данной технологии позволяет структурировать большой объем текстовой информации, что в дальнейшем позволяет применять SQL и NoSQL к работе с вторичной маркетинговой информацией [4].

Таким образом, в рамках данной главы нами были рассмотрены теоретические основы проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации. Определены алгоритм проведения исследования и источники поиска вторичной маркетинговой информации. Также рассмотрены классические и современные методы анализа вторичной маркетинговой информации.

2. АНАЛИЗ ВНУТРЕННЕЙ И ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ СЕТИ АЗС «ЛУКОЙЛ» НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ВТОРИЧНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

2.1. Общая организационно-экономическая характеристика сети АЗС «Лукойл»

Объектом исследования в текущей курсовой работе выступает сеть автозаправочных станций российской нефтяной компании «Лукойл». Управляющей компанией сети АЗС является ПАО «Лукойл». В таблице 2.1 представлена общая характеристика управляющей компании [37].

Таблица 2.1

Характеристика ПАО «Лукойл»

Параметр	Характеристика
Наименование	ПАО «Нефтяная компания «Лукойл»
Дата основания	22.04.1993
Организационно-правовая форма	Публичное акционерное общество
Вид организации с точки зрения цели деятельности	Коммерческое предприятие – ставит целью получение прибыли
Местоположение (юридический адрес)	101000, г Москва, бульвар Сретенский, 11
Форма собственности (код и наименование по ОКФС)	16 - Частная собственность
Президент	Алекперов Вагит Юсуфович
Основные виды экономической деятельности (с кодами ОКВЭД)	Основной вид деятельности:  71.12.3 работы геологоразведочные, геофизические и геохимические в области изучения недр и воспроизводства минерально-сырьевой базы Дополнительные виды деятельности: 70.10.2 деятельность по управлению холдинг-компаниями
Уставный капитал	21 264 081,37 руб.
Собственный капитал	3 227 664 000 000 руб.
Общая численность	151,4 тыс.
Вид организации с точки зрения самостоятельности в принятии решений	Головная организация

Таблица составлена по: ПАО «ЛУКОЙЛ». URL: https://zachestnyibiznes.ru/company/ul/1027700035769_7708004767_PAO-LUKOYL (дата обращения: 19.06.19).

Лукойл — одна из крупнейших публичных вертикально интегрированных нефтегазовых компаний в мире, на долю которой приходится более 2% мировой добычи нефти и около 1% доказанных запасов углеводородов.

Наименование компании происходит от первых букв названий городов нефтяников (Лангепас, Урай, Когалым) и слова «ойл» (от англ. oil — нефть).

Миссия компании звучит следующим образом: «Мы созданы, чтобы энергию природных ресурсов обратить во благо человека, эффективно и ответственно разрабатывать доверенные нам уникальные месторождения углеводородов, обеспечивая рост Компании, благополучие ее работников и общества в целом».

К основной продукции, производимой компанией относятся:

• нефть;
• природный газ;
• нефтепродукты;
• продукты нефтехимии.

Функционирование сети АЗС «Лукойл» является реализацией деятельности компании в области торговли и сбыта. Развитие сбытового направления позволяет Компании снизить зависимость от высокой ценовой волатильности и укрепить конкурентные позиции путем выпуска и реализации продукции с высокой добавленной стоимостью. Сеть АЗС «Лукойл» – основной канал сбыта компании на рынке В2С, сеть представлена в 18 странах мира (рис. 2.1). Отметим, что также существует сеть из 37 авиазаправочных комплексов «Лукойл» (рынок В2В) [27].

Рисунок 2.1 – География распространения АЗС «Лукойл»

Источник: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Структура сети АЗС «Лукойл» по состоянию на 31.12.18 представлена на рисунке 2.2 [27].

Рисунок 2.2 – Структура сети АЗС «Лукойл»

Источник: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Отметим, что в сеть АЗС входят как собственные и арендованные станции, так и предприятия, открытые по договору франшизы.

На рисунке 2.3 представлены финансовые показатели деятельности ПАО «Лукойл» в сегменте «Переработка, торговля и сбыт», основным источником прибыли в рамках которого являются доходы, получаемые от сети АЗС [27].

Рисунок 2.3 – Финансовые показатели сектора «Переработка, торговля и сбыт» в деятельности ПАО «Лукойл»

Источник: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Таким образом, мы видим, что показатели EBITDA и чистой прибыли сектора показывают стабильную положительную динамику, при этом сумма капитальных затрат в 2017 году снизилась на 2 млрд руб. по сравнению с 2016 годом [27].

EBITDA (Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization) — аналитический показатель, равный объёму прибыли до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации [49].

К продукции, распространяемой через сеть АЗС относится:

• топливо «ЭКТО 100» («Абсолютная энергия рождает абсолютную скорость»);
• масло «Genesis» («Масло с железным характером»);
• эко-топливо «Евро» («Европейский стандарт, высочайшее качество») [41].

На рисунке 2.4 перечислены ключевые успехи компании в развитии сети АЗС в 2018 году [27].

Рисунок 2.4 – Ключевые успехи сети АЗС

Источник: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Таким образом, проведенный анализ показал, что деятельность как управляющей компании ПАО «Лукойл» в целом, так и сбытового направления в отдельности является коммерчески успешной. На наш взгляд, успехи компании связаны в том числе с высоким качеством процесса проведения маркетинговых исследований и практической реализацией их результатов.

2.2. Анализ внешней среды сети АЗС «Лукойл»

Проведем анализ внешней среды АЗС «Лукойл» на основе вторичной маркетинговой информации. В качестве источников получения вторичной маркетинговой информации в рамках данной работы выступили:

• готовые маркетинговые исследования ведущих исследовательских агентств в России;
• материалы профильных средств массовой информации и социальных медиа;
• годовые отчеты компаний-конкурентов [27].

Международный характер деятельности сети АЗС «Лукойл» обуславливает необходимость оценки текущей макроэкономической ситуации. Так, на сегодняшний день наблюдается сокращение темпов роста мировой экономики – Международный валютный фонд (МВФ) оценивает среднее замедление темпов роста ВВП развитых стран на 2,7% в 2018 году, для развивающихся стран этот показатель составляет 4,6%. Следует отметить, что в странах Европы наблюдается усиление политики протекционизма [38].

Также отмечается снижение роста международной торговли – по мнению экспертов МВФ неблагоприятная ситуация связана с санкционной политикой ряда стран, торговым противостоянием Китая и США, а также с ухудшением ситуации в области внешнего финансирования развивающихся стран.

При этом, тенденции российского рынка отличаются от общемировых – наблюдается ускорение роста экономики РФ. В 2018 году рост ВВП составил 2,3%, в 2017 году этот показатель составил 1,6%. Благоприятное воздействие на рост объемов ВВП оказали результаты деятельности обрабатывающей промышленности, добыча полезных ископаемых, а также увеличение объемов экспорта топливно-энергетических товаров. На рисунке 2.5 представлена диаграмма, характеризующая структуру и динамику российского экспорта [38].

Таким образом, показатели экспорта энергетических товаров в 2018 году значительно превышают аналогичные показатели в период с 2015 по 2017 год. На основе представленных данных можно сделать вывод, что российская экономика находится на пути выхода из кризиса.

Рисунок 2.5 – Состояние российского экспорта

Источник: ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).

Показатели эффективности коммерческой деятельности сетей АЗС находятся в тесной зависимости с показателями платежеспособности населения. В 2018 году снижение реальных располагаемых денежных доходов составило 0,2 % г/г, несмотря на высокий рост реальной заработной платы (+6,8 % г/г). Одним из факторов, оказывающих негативное влияние на динамику реальных располагаемых денежных доходов населения, являлось масштабное расширение потребительского и ипотечного кредитования населения при достаточно высокой стоимости обслуживания кредитов (рис. 2.6) [38].

Основываясь на представленных на рисунке 2.6 данных, а также положительной динамике роста экономики РФ, можно прогнозировать увеличение располагаемых денежных доходов россиян в 2019-2020 годах, что положительно скажется на уровне покупательской способности граждан.

Рисунок 2.6 – Показатели платежеспособности населения

Источник: ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).

На рисунке 2.7 представлена динамика изменения среднегодовой стоимости цен на нефть марок Urals и Brent (в долл. США / барр) [38].

Рисунок 2.7 – Динамика изменения среднегодовой цены на нефть

Источник: ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).

Несмотря на колебания цен на нефть в течение 2018 года, наблюдается значительный рост среднегодовой цены, что является положительным фактором развития в отрасли.

На рисунке 2.8 представлена диаграмма, характеризующая структуру производства и продажи моторных топлив в РФ [38].

Рисунок 2.8 – Структура рынка моторных топлив

Источник: ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).

Таким образом, ключевыми конкурентами «Лукойл» в рассматриваемой сфере являются компании «Роснефть» и «Газпром нефть». По количеству АЗС Роснефть также является лидером (2557 АЗС в России), Лукойл занимает второе место (2544 АЗС). Более подробная структура численности АЗС различных компаний на территории РФ представлена на рисунке 2.9 [38].

Рисунок 2.9 – Структура численности АЗС в РФ

Источник: ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).

Как мы видим, сеть АЗС «Лукойл» является одним из лидеров рынка по количеству станций. На наш взгляд, «Лукойл» имеет высокий потенциал к достижению статуса лидера рынка при условии грамотного использования имеющихся рыночных тенденций.

К числу таких тенденций относится актуализация необходимости развития нетопливных услуг АЗС – для клиентов всё большую значимость приобретает наличие кофейни или розничного продуктового магазина на территории заправки, высокое значение имеет наличие современных качественных туалетов, моечных пунктов. Кроме того, высокую значимость имеет наличие выгодной программы лояльности и развитие онлайн-сервисов АЗС.

На сегодняшний день в России максимальная доля прибыли от нетопливных услуг для АЗС составляет 47%, тогда как в странах Европы этот показатель составляет 70% [21]. Таким образом, существует высокий потенциал к увеличению чистой прибыли сети АЗС «Лукойл».

На основе проведенного сбора вторичной маркетинговой информации проведем моделирование рисков с помощью SWOT-анализа (табл. 2.2).

Таблица 2.2

Матрица SWOT-анализа сети АЗС «Лукойл»

Внутренняя среда	Сильные стороны	Слабые стороны
	Один из лидеров по количеству АЗС на территории РФ; Стабильная положительная динамика изменений значения чистой прибыли; Сильный узнаваемый бренд; Наличие сети АЗС в 18 странах мира; Высокий уровень технологической оснащенности АЗС; Являются компанией «полного цикла» – самостоятельно добывают и перерабатывают топливо, что увеличивает размер маржи и степень независимости предприятия; Есть программа поощрения клиентов.	Высокая себестоимость производства моторного топлива; Недостаточно высокий уровень сервиса в сети – не все АЗС отвечают современным требованиям потребителя (наличие кофейни и пр.); Высокая стоимость продукции; Плохо развитая система АЗС в некоторых регионах РФ; Производство и продажа нефтепродуктов светлых фракций, неудовлетворяющих мировым стандартам качества.

Продолжение таблицы 2.2

Внешняя среда	Возможности	Угрозы
	Полный переход к производству нефтепродуктов светлых фракций, удовлетворяющих стандарту Евро-5; Оптимизация услуг на АЗС в соответствии с концепцией «АЗС как место для досуга и совершения покупок»; Расширение сети АЗС на территории РФ и за рубежом; Наращивание объемов производственных мощностей и объемов производства и продажи; Расширение функционала АЗС за счет предоставления возможности зарядки электрокаров.	Усиление позиций основных конкурентов – Роснефти и Газпром нефти; Усиление позиций локальных игроков; Увеличение себестоимости продукции; Инфляция и снижение курса рубля; Дальнейшее падение платежеспособности населения; Увеличение популярности электрокаров.

Таблица составлена по: Анализ рынка АЗС 2018. URL: https://alterainvest.ru/rus/blogi/analiz-rynka-azs-2018 (дата обращения: 20.06.19), ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19), ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Таким образом, на основе результатов SWOT-анализа можно сделать следующие выводы:

• компания имеет достаточно большое количество устойчивых конкурентных преимуществ, обеспечивающих ей место в тройке лидеров на российском рынке АЗС;
• компания имеет значительный потенциал к укреплению конкурентной позиции за счет модернизации существующих АЗС;
• компания имеет значительный потенциал к укреплению конкурентной позиции за счет увеличения ассортимента нетопливных услуг.

Итак, в рамках второй главы курсовой работы автором был проведен всесторонний анализ внешней и внутренней среды сети АЗС «Лукойл» и её управляющей компании ПАО «Лукойл» на основе анализа вторичной маркетинговой информации. В ходе проведения анализа были выявлены сильные и слабые стороны сети, а также возможные драйверы её развития. Результаты, полученные в ходе проведения исследования могут являться основой проведения более глубокого анализа деятельности компании в области маркетинговых исследований и предпосылками к формированию рекомендаций в 3 главе.

3. ФОРМИРОВАНИЕ РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО УЛУЧШЕНИЮ ПРАКТИКИ АНАЛИЗА ВТОРИЧНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ АЗС «ЛУКОЙЛ»

3.1. Анализ деятельности компании в области проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации

Перейдем непосредственно к анализу практики проведения маркетинговых исследований объекта исследования. Проведение маркетинговых исследований является одной из задач отдела маркетинга и рекламы ПАО «Лукойл». Отметим, что не существует отдела маркетинга сети АЗС «Лукойл» – маркетинговая деятельность (включая проведение исследований) осуществляется централизованно [36].

Целями проведения маркетинговых исследований в компании являются:

• определение состояния мирового и российского рынка АЗС;
• разработка конкурентной стратегии сети;
• разработка тактик практической реализации конкурентной стратегии;
• определение целесообразности корректировки ассортимента;
• определение целесообразности выхода на тот или иной рынок.

Маркетинговые исследования в ПАО «Лукойл» носят регулярный характер – общим итогом их проведения становится формирование стратегии развития компании и ежегодной отчетности [27].

Для сбора вторичной информации проводится контент-анализ готовых исследований, новостных и научных публикаций в сети Интернет. Также в качестве источников информации используются сайты организаций-конкурентов. При проведении исследований, в частности, используются материалы магазина исследований РБК [40].

Алгоритм процесса проведения маркетинговых исследований компании представлен на рисунке 3.1 [27].

Рисунок 3.1 – Алгоритм проведения маркетингового исследования

Схема составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

В качестве инструментов исследования вторичной маркетинговой информации выступают:

• сравнительный конкурентный анализ (карты рыночной конкуренции, многоугольники конкурентоспособности);
• SWOT-анализ;
• матрица Ансоффа;
• PEST-анализ.

Пример итогов применения PEST-анализа для формирования Годового отчета компании «Лукойл» представлен в Приложении 1 [26].

В таблице 3.1 представлен анализ структуры затрат ПАО «Лукойл» на проведение маркетинговых исследований [27].

Таблица 3.1

Стоимость маркетинговых исследований (в млн. руб.)

Параметр	2016	2017	2018	абс. изм.		отн. изм.
				17/16	18/17	17/16	18/17
Стоимость работ в области маркетинговых исследований	32,3	37,6	46,4	5,3	1,16	8,8	1,44
Стоимость покупки готовой информации	1,2	0,8	0,9	-0,4	0,67	0,1	0,75
Стоимость работ в области оформления результатов исследований	0,23	0,34	0,45	0,11	1,48	0,11	1,96
Стоимость технических средств, задействованных в процессе проведения исследования	0,56	0,7	1,3	0,14	1,25	0,6	2,32
Итого	34,29	39,44	49,05	5,15	1,15	9,61	1,43

Таблица составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Графически динамика изменения стоимости представлена на рисунке 3.2.

Как мы видим, наблюдается устойчивый тренд на повышение стоимости проводимых компанией маркетинговых исследований, при этом значительная часть средств (свыше 90%) уходит на оплату труда сотрудников, занятых проведением исследований. Отметим, что наблюдается снижение затрачиваемых на покупку готовых исследований средств, при этом повышается значение затрат на автоматизацию исследований – исходя из этих данных можно сделать вывод, что в головном офисе ПАО «Лукойл» наблюдается уход от аутсорсинговой модели проведения маркетинговых исследований – специалисты компании проводят анализ вторичной информации самостоятельно.

Рисунок 3.2 – Динамика изменения стоимости маркетинговых исследований в ПАО «Лукойл»

Диаграмма составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).

Перейдем непосредственно к оценке эффективности деятельности компании в области проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной информации [18, с. 2].

В целом способы оценки эффективности маркетинговых исследований (как с использованием вторичной, так и с использованием первичной информации) сводятся к следующим:

• проведение экспертного опроса;
• применение оптимизационного подхода;
• соотнесение эффективности маркетинговых исследований с полезностью полученной маркетинговой информации;
• детерминированные методы (разность между оценкой затрат, связанных с ошибкой в результате отсутствия исследования, и затратами, связанными с ошибкой при использовании исследований) [18, с. 4].

Для оценки ценности полученной в ходе исследований ПАО «Лукойл» вторичной маркетинговой информации используем следующую формулу:

k = i * c * d (1)

где:

• k – ценность маркетинговой информации;
• i — степень важности потенциальных принимаемых решений (0 < i < 1);
• с — степень неопределенности в компании относительно принимаемого решения (0 < с < 1);
• d — степень, с которой информация оказывает влияние на принимаемое решение (0 < d < 1) [18, с. 4].

Таким образом:

k = 1 * 0,8 * 0,9 = 0,72 (2)

Итак, 0,72 – значение ценности вторичной маркетинговой информации для принятия управленческих решений в ПАО «Лукойл» (высокое значение ценности информации) [18, с. 4].

Аналогичный показатель ценности вторичной маркетинговой информации для принятия решений для сети АЗС «Лукойл»:

k = 0,7 * 0,8 * 0,8 = 0,448 (3)

Таким образом, показатель ценности получаемой вторичной маркетинговой информации для сети АЗС «Лукойл» существенно ниже (0,448) – что свидетельствует о необходимости оптимизации работы компании в области маркетинговых исследований [18, с. 4].

Для каждой отдельной АЗС в сети данный показатель в среднем равен:

k = 0,5 * 0,8 * 0,6 = 0,24 (4)

Получаемая вторичная маркетинговая информация имеет низкую ценность для принятия управленческих решений на уровне отдельной АЗС. Таким образом, можно сделать вывод, что компания нуждается в мерах повышения эффективности проведения исследований с использованием вторичной маркетинговой информации на локальном (в разрезе одной АЗС) и региональном уровне [18, с. 4].

Таким образом, в рамках данного параграфа нами были сформированы предпосылки для формирования рекомендаций, направленных на повышение эффективности работы с вторичной маркетинговой информацией в сети АЗС «Лукойл».

3.2. Рекомендации по улучшению процесса анализа вторичной маркетинговой информации в сети АЗС «Лукойл» и оценка их эффективности

В первую очередь перечислим основные недостатки процесса анализа вторичной информации и практической реализации его результатов для сети АЗС «Лукойл»:

• собираемая специалистами головной компании вторичная информация характеризует ситуацию на международном рынке и в масштабах страны, при этом, данная информация теряет ценность при попытке принятия управленческих решений на локальном уровне;
• в процессе анализа вторичной информации не используются технологии обработки Big Data, что снижает эффективность проведения исследования увеличивая срок его реализации;
• отсутствуют специалисты регионального уровня, ответственные за сбор и анализ вторичной маркетинговой информации.

На основании проведенного анализа автором были сформированы следующие рекомендации:

1. формирование алгоритма поиска и обработки вторичной маркетинговой информации регионального уровня;
2. формирование цифровой облачной среды для удаленной обработки вторичной маркетинговой информации;
3. передача маркетинговых исследований регионального уровня на аутсорс.

К реализации предложенных нововведений возможно применение проектного подхода [2, с. 33], что позволит разработать единое комплексное решение, направленное на повышение эффективности анализа вторичной информации, в процессе региональных маркетинговых исследований сети АЗС «Лукойл».

В таблице 3.2 представлено описание резюме проекта оптимизации.

Таблица 3.2

Резюме проекта

Характеристика	Описание
Класс проекта	Мультипроект − комплексный проект из нескольких взаимосвязанных монопроектов
Тип проекта	Смешанный
Масштаб	Крупный
Цель проекта	Повышение эффективности анализа вторичной маркетинговой информации для развития региональных проектов компании.
Цели проекта по SMART	Увеличение показателей чистой прибыли компании в секторе «Переработка, торговля и сбыт» на 5% (по сравнению со значениями 2018 года) за счет повышения эффективности принимаемых управленческих решений на основе результатов анализа вторичной маркетинговой информации в течение года после реализации проекта.
Задачи проекта	– Разработка регламента проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации; – Формирование облачной информационной системы; – Формирование системы найма аутсорсеров.
Длительность	Краткосрочный
Сложность	Сложный
Бюджет проекта	35 000 000 руб.
Срок реализации	90 дней

Таблица составлена по: Основы управления проектами: [учеб. пособие] / Л. Н. Боронина, З. В. Сенук ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. — 112 с.

Рассмотрим пути решения задач проекта.

В качестве метода решения кадровой проблемы автор предлагает вариант заключения договора по выполнению (производству) работ – договора подряда [1], [25].

К преимуществам заключения договора подряда можно отнести:

• снижение суммы почасовой ставки, выплачиваемой исполнителю маркетингового исследования;
• отсутствие необходимости расширения штата сотрудников компании.

От суммы, выплачиваемой исполнителю работ высчитывается 13% НДФЛ, а также 22% на пенсионное страхование (с выплат, не превышающих 1 150 000 руб. нарастающим итогом с начала года) [28].Учитывая дистанционный характер деятельности в области проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации, целесообразно заключать договор подряда с условием возможности удаленной работы для исполнителя – кроме того, возможно привлечение удаленных сотрудников из регионов, где средняя заработная плата специалиста в несколько раз ниже значений заработной платы на рынке труда г. Москвы. Так, анализ вакансий, представленных на рекрутинговом портале hh.ru [50] показал, что средняя месячная зарплата специалиста по маркетинговым исследованиям среднего звена в Москве составляет около 70 000 руб., тогда как в регионах средняя зарплата на аналогичной должности составляет примерно 30 000 руб.

Для координации работы сотрудников и эффективного делегирования полномочий следует использовать такой инструмент как матрица функциональной ответственности (применение методики RACI) [35]. Эффективная организация процесса проведения исследования с привлечением сотрудников-аутсорсеров возможна за счет применение методов сетевого планирования [17, с. 149].

В качестве применяемого метода сетевого планирования автор курсовой работы предлагает использовать метод построения диаграммы Ганта [5, с. 23]. Пример созданной диаграммы для рассматриваемого в рамках данного параграфа проекта представлен на рисунке 3.3.

Диаграмма была создана при помощи онлайн-сервиса Smartsheet [51].

Рисунок 3.3 – Диаграмма Ганта проекта локального маркетингового исследования

Диаграмма составлена по: Smartsheet. URL: https://ru.smartsheet.com (дата обращения: 22.06.19).

В целом работа сотрудников-аутсорсеров может быть организована с использованием системы Битрикс24 [24].

Перейдем непосредственно к решению проблемы сбора и анализа вторичной маркетинговой информации для принятия управленческих решений регионального уровня. В качестве источников сбора информации могут выступать:

• данные исследований территориальных органов службы государственной статистики;
• данные из региональных социальных медиа.

Автор предлагает следующий алгоритм сбора и анализа вторичной маркетинговой информации:

1. сбор статистических данных по региону и городу;
2. применение метода текстомайнинга для структурирования вторичной маркетинговой информации;
3. формирование профиля локального территориального рынка сбыта (определение платежеспособности населения, определение количества конкурентных АЗС, определение количества зарегистрированных автомобилистов);
4. сбор данных из социальных медиа (парсинг отзывов, высказываний по ключевым словам; «заправка», «бензин», «топливо» и пр.);
5. формирование выводов о целесообразности расширения сети АЗС «Лукойл» и выхода на конкретный территориальный рынок сбыта;
6. моделирование рисков с применением автоматизированного SWOT-анализа;
7. моделирование стратегии развития с помощью матрицы Ансоффа;
8. определение оптимального местоположения открытия новой АЗС;
9. формулирование выводов, прогнозирование доходов АЗС;
10. формирование отчета о проведении исследования.

В качестве программных средств, оптимизирующих процесс сбора и анализа вторичной маркетинговой информации могут выступать:

• формирование автоматизированной системы WESSWOT на SQL (проведение SWOT-анализа) [8, с. 72];
• формирование базы данных на SQL;
• сервис Brand Analytics для анализа социальных медиа [48];
• сервис STATISTICA Data Miner для структурирования вторичной информации [52].

Для оптимизации процесса работы возможно формирование общей облачной системы доступа к сервисам.

Перейдем к расчету общей стоимости предложенных изменений (табл. 3.3).

Таблица 3.3

Расчет стоимости предлагаемых изменений

Параметр	Стоимость
Битрикс24	119880 руб.
Smartsheet	11000 руб.
WESSWOT	70000 руб.
База SQL	50000 руб.
Brand Analytics	1188000 руб.
STATISTICA Data Miner	350000 руб.
Работа аутсорсеров	12000000 руб.
Облачная система	20000000 руб.
Итого	33788880 руб.

Таблица составлена по: STATISTICA Data Miner. URL: http://statsoft.ru/products/STATISTICA_Data_Miner/STATISTICA_Text_Miner (дата обращения: 22.06.19), Brand Analytics. URL: https://br-analytics.ru (дата обращения: 22.06.19), Битрикс24. URL: https://www.bitrix24.ru (дата обращения: 22.06.19), Smartsheet. URL: https://ru.smartsheet.com (дата обращения: 22.06.19).

Таким образом, предлагаемые меры соответствуют заданным в резюме проекта ограничениям.

В таблице 3.4 представлены результаты прогнозируемых финансовых потоков предприятия после внедрения предложенных изменений.

Таблица 3.4

Прогнозирование финансовых потоков (в млрд руб.)

Параметр	Годы		Абс.изм.	Отн.изм.
	2018	2019	19/18	19/18
EBITDA	282	291	9	1,03
Вложения в проект	-	0,033	0,033	-
Чистая прибыль	157	163	6	1,04
Чистый дисконтированный доход (Е=12%)	157	159,02	2,0244	1,01

Таблица составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19), Чистый дисконтированный доход (NPV). Алгоритм расчета в Excel. URL: http://finzz.ru/chistyj-diskontirovannyj-doxod-npv-raschet.html (дата обращения: 22.06.19).

Формула расчета коэффициента дисконтирования, с учетом ожидаемой инфляции и неопределенности (Е=2% − ставка дисконтирования) [45]:

(5)

Таким образом, не было выявлено вероятности получения убытков от реализации проекта. Прогнозируется прирост чистого дисконтированного дохода на 2,02 млрд руб.

Проведем общую оценку окупаемости инвестиций в маркетинговые исследования (ROMI) [46]:

ROMI = *100% (6)

где:

• P – увеличение прибыли предприятия от практического применения результатов маркетинговых исследований;
• Io – стоимость проекта.

ROMI = *100% = 6034,51% (7)

Таким образом, значение показателя окупаемости инвестиций составляет 6034,51%, что свидетельствует о высокой эффективности предлагаемых изменений.

Проведем сценарный анализ эффективности предложенных изменений.

Расчет ожидаемой чистой прибыли за 2019 год в соответствии с вероятностью наступления каждого из трех сценариев [34] представлен в таблице 3.5:

Таблица 3.5

Анализ сценариев проекта

Сценарий	Чистая дисконтированная прибыль	Вероятность наступления	Математическое ожидание прибыли
Наиболее плохой (-35%)	106	0,1	10,60
Наиболее вероятный	163	0,4	65,20
Наилучший (+10%)	179	0,2	35,86

Таблица составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19), Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта). URL: http://knigi.news/invest/metod-stsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (дата обращения: 22.06.19).

Графически результаты анализа сценариев представлены на рисунке 3.4.

Таким образом, было выявлено, что при любом из рассмотренных сценариев внедрение предложенных изменений принесет предприятию чистую прибыль, вероятности убытков выявлено не было. Математическое ожидание выше у наиболее вероятного сценария.

Рисунок 3.4 – Анализ сценариев проекта

Диаграмма составлена по: Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта). URL: http://knigi.news/invest/metod-stsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (дата обращения: 22.06.19).

Рекомендуется практическая реализация предложенных мероприятий.

Рассмотрим результаты, полученные в ходе выполнения третьей главы текущей курсовой работы. В рамках данной части работы был проведен анализ деятельности компании «Лукойл» в области проведения маркетинговых исследований, в том числе с применением вторичной маркетинговой информации. Были выявлены следующие недостатки:

• собираемая специалистами головной компании вторичная информация имеет низкую ценность при попытке принятия управленческих решений на локальном уровне;
• в процессе анализа вторичной информации не используются технологии обработки Big Data;
• отсутствуют специалисты регионального уровня, ответственные за сбор и анализ вторичной маркетинговой информации.

Для решения выделенных проблем был использован проектный подход – автором были сформированы пути решения проблем, образующие между собой систему. Основной упор в формировании рекомендаций сделан на автоматизацию процесса анализа вторичной информации. Вероятности получения убытков выявлено не было.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотрим результаты, полученные в ходе выполнения курсовой работы, целью которой являлось изучение методов анализа вторичной маркетинговой информации в деятельности реального предприятия и формирование рекомендаций по увеличению эффективности её обработки.

Согласно определению Ф. Котлера, маркетинговое исследование – это «систематическое определение круга данных, необходимых в связи со стоящей перед фирмой маркетинговой ситуацией, их сбор, анализ, отчет о результатах». Вид маркетингового исследования и целесообразность использования того или иного вида маркетинговой информации определяет, в первую очередь, предмет исследования, а также цель проведения исследования и имеющиеся у компании ресурсы.

Вторичная маркетинговая информация – это готовые исследования, данные Федеральной службы государственной статистики, данные СМИ, научные статьи, которые могут быть использованы с целью анализа внешней среды компании. Для анализа вторичной маркетинговой информации могут быть применены статистические методы анализа, методы моделирования рисков, методы выставления экспертных оценок, а также многомерные матричные методы.

Объектом исследования в рамках курсовой работы выступила сеть АЗС «Лукойл» под управлением ПАО «Лукойл». Автором курсовой работы была проанализирована вторичная маркетинговая информация, касающаяся деятельности компании. В ходе проведения SWOT-анализа было выявлено:

• компания имеет достаточно большое количество устойчивых конкурентных преимуществ, обеспечивающих ей место в тройке лидеров на российском рынке АЗС;
• компания имеет значительный потенциал к укреплению конкурентной позиции за счет модернизации существующих АЗС;
• компания имеет значительный потенциал к укреплению конкурентной позиции за счет увеличения ассортимента нетопливных услуг.

В рамках третьей главы курсовой работы был проведен более подробный анализ практики использования вторичной маркетинговой информации в деятельности как сети АЗС «Лукойл», так и ПАО «Лукойл» в целом. Автором были определены следующие ключевые проблемы:

• собираемая специалистами головной компании вторичная информация характеризует ситуацию на международном и федеральном рынках в целом, при этом, данная информация теряет ценность при попытке принятия управленческих решений на локальном уровне (открытие АЗС в конкретном городе в регионах);
• в процессе анализа вторичной информации не используются современные цифровые технологии, что снижает эффективность проведения исследования увеличивая срок его реализации;
• отсутствуют региональные специалисты, занятые маркетинговыми исследованиями.

На основании проведенного анализа автором были сформированы следующие рекомендации:

• формирование алгоритма поиска и обработки вторичной маркетинговой информации;
• формирование цифровой облачной среды анализа вторичной маркетинговой информации;
• передача маркетинговых исследований регионального уровня на аутсорс.

Большая часть предложенных автором рекомендаций направлены на повышение технологического уровня анализа вторичной маркетинговой информации. В ходе оценки эффективности рекомендаций не было выявлено вероятности получения убытков.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. ГК РФ Статья 702. Договор подряда.
2. Котлер Ф. Основы маркетинга. – Litres, 2017. С. 234.
3. Основы управления проектами: [учеб. пособие] / Л. Н. Боронина, З. В. Сенук ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. — 112 с.
4. Веретенников А. В. BigData: анализ больших данных сегодня // Молодой ученый. — 2017. — №32. — С. 9-12.
5. Гасанбеков С. К., Лубенец Н. А. Сетевое планирование как инструмент управления проектами // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. — 2014. — Т. 5. — №. 1. — С. 23.
6. Голикова Ю. Б. Маркетинговые исследования. Методы маркетинговых исследований // Теоретические и практические проблемы развития современной науки сборник материалов 6-й международной научно-практической конференции. — 2014. — С. 84-85.
7. Дорожков Н. Д. Особенности построения и взаимодействия команды инновационного проекта // Бизнес-образование в экономике знаний. — 2017. — №2 (7). — С.46.
8. Касымалиева А. Т. Автоматизированная информационная экспертная система проведения SWOT-анализа вуза // Бизнес-информатика. — 2014. — №. 2 (28). — С. 72-77.
9. Козел И. В., Воробьева Н. В. Практика использования SWOT-анализа для разработки стратегии развития организации // Сибирская финансовая школа. — 2015. — №. 1. — С. 38.
10. Коньшунова А. Ю. Маркетинговые проекты в контексте проектного управления // Вестник ОмГУ. Серия: Экономика. — 2014. — №1. — С.87.
11. Манзаева С. С. Использование интернет-возможностей в маркетинговых исследованиях // В сборнике: Наследие нобелевских лауреатов по экономике cборник статей III Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых. Ответственный редактор: Е. А. Безгласная. — 2016. — С. 174-179.
12. Маракулина И. В., Анфертьева Н. И. Применение методов стратегического анализа при обосновании конкурентной стратегии организации // Концепт. — 2013. — №8 (24). — С.27.
13. Матюшок С. В., Фомина А. В., Хрусталев Е. Ю. Проектный подход как метод повышения экономической эффективности наукоемких промышленных предприятий // Экономический анализ: теория и практика. — 2014. — №34 (385). — С.8.
14. Миронова С. Б., Зарубина Н. Л. Проектно-целевое управление и управление проектом // Вестник Саратовского областного института развития образования. — 2016. — №. 4. — С. 72.
15. Пудовкина О. Е. Уточнение понятия маркетинговая информация как основного элемента маркетинговой информационной системы предприятия // Вестник Саратовского государственного технического университета. — 2013. — Т. 1. — №. 1 (69). — С. 310-311.
16. Скоробогатых И. И., Мусатова Ж. Б. СМАРТ-маркетинг: технологии, инструменты, оценка эффективности // Казанский экономический вестник. — 2015. — №. 5. — С. 93-94.
17. Тимохина К. А. Основные понятия сетевого планирования и управления // наука и инновации в XXI веке: актуальные вопросы, открытия и достижения сборник статей VIII Международной научно-практической конференции: в 3 ч. — 2018. — С. 149.
18. Хан Р. С. Оценка эффективности маркетинговых исследований с позиции экономических показателей // Инженерный вестник Дона. — 2013. — Т. 26. — №. 3 (26). — С. 1-5.
19. Chuchrová K., Vilamová Š., Kozel R. SWOT analysis as a standardized application in industrial companies // Conference Proceedings of the 3rd International Scientific Conference. — 2015. — С. 28-29.
20. Vveinhardt J., Gulbovaitė E. Expert evaluation of diagnostic instrument for personal and organizational value congruence // Journal of business ethics. — 2016. — Т. 136. — №. 3. — С. 481-501.
21. Анализ рынка АЗС 2018. URL: https://alterainvest.ru/rus/blogi/analiz-rynka-azs-2018 (дата обращения: 20.06.19).
22. Анализ рынка: обзор лучших практик // Портал Powerbrending.ru. URL: http://powerbranding.ru/rynok/plan-analiza (дата обращения: 19.06.19).
23. Базовая классификация и виды маркетинговых исследований. URL: http://memosales.ru/issledovaniya/osnovnye-vidy-i-gruppy (дата обращения: 19.06.19).
24. Битрикс24. URL: https://www.bitrix24.ru (дата обращения: 22.06.19).
25. Виды договоров и их примерные формы. URL: https://dogovorum.ru/article/vidy-dogovorov-formy (дата обращения: 22.06.19).
26. Годовой отчет 2014. URL: http://www.lukoil.ru/FileSystem/9/115712.pdf (дата обращения: 21.06.19).
27. ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).
28. Договор ГПХ: налоги и взносы в 2019 году. URL: https://www.glavbukh.ru/art/91190-gph-nalogi-i-vznosy-2019 (дата обращения: 22.06.19).
29. Извлечение информации из неструктурированных текстов. URL: https://compress.ru/article.aspx?id=19605 (дата обращения: 19.06.19).
30. Как проводить маркетинговые исследования. URL: http://www.elitarium.ru/marketingovye-issledovaniya-vyborka-informaciya-problema-analiz-cel-rezultat-potrebitel-prodazha-zatrata-ehffektivnost-interpretaciya-otchet-metod-reklama-izuchenie (дата обращения: 19.06.19).
31. Маркетинговые исследования. URL: http://www.grandars.ru/student/marketing/marketingovye-issledovaniya.html (дата обращения: 19.06.19).
32. Маркетинговые исследования. URL: https://www.immf.ru/upload/Metodicheskoe%20obespechenie/%D0%A1%D0%9F%D0%95%D0%A6%D0%98%D0%90%D0%9B%D0%98%D0%A2%D0%95%D0%A2/%D0%9C%D0%90/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%20%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4.pdf (дата обращения: 19.06.19).
33. Маркетинговый анализ. URL: http://www.marketch.ru/marketing_dictionary/marketing_terms_m/marketing_analysis (дата обращения: 19.06.19).
34. Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта). URL: http://knigi.news/invest/metod-stsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (дата обращения: 22.06.19).
35. Налбандян Г. Г., Кушниренко Е. Б. Оптимизация распределения полномочий и ответственности по методике RACI // Стратегии бизнеса. — 2014. — №. 4 (6). URL: https://www.cfin.ru/management/people/instructions/RACI.shtml (дата обращения: 22.06.19).
36. Отдел маркетинга и рекламы. URL: http://centrnp.lukoil.ru/ru/About/Contacts (дата обращения: 21.06.19).
37. ПАО «ЛУКОЙЛ». URL: https://zachestnyibiznes.ru/company/ul/1027700035769_7708004767_PAO-LUKOYL (дата обращения: 19.06.19).
38. ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).
39. Планирование маркетинговых исследований на предприятии. URL: http://www.4p.ru/main/theory/2399 (дата обращения 19.06.19).
40. РБК Исследования рынков. URL: https://marketing.rbc.ru/author/52 (дата обращения: 21.06.19).
41. Сеть АЗС. URL: https://auto.lukoil.ru/ru/ProductsAndServices/PetrolStations (дата обращения: 20.06.19).
42. Cистема Управления Проектами. URL: https://webinar.easyprojects.net/presentations/sistema_upravleniya_proektami.pdf (дата обращения: 19.06.19).
43. Слепенкова Е. М. Маркетинговые исследования. URL: https://www.econ.msu.ru/cmt2/lib/c/1079/file/uchebnik.pdf (дата обращения: 19.06.19).
44. Схема процесса маркетинговых исследований. URL: https://twlwfiv.appspot.com/shema-processa-marketingovyh-issledovaniy.html (дата обращения: 19.06.19).
45. Чистый дисконтированный доход (NPV). Алгоритм расчета в Excel. URL: http://finzz.ru/chistyj-diskontirovannyj-doxod-npv-raschet.html (дата обращения: 22.06.19).
46. Что такое ROI (ROMI). URL: https://www.unisender.com/ru/blog/sovety/chto-takoe-roi-romi-i-kak-on-pomogaet-v-internet-marketinge (дата обращения: 22.06.19).
47. Big Data: с чего начать. URL: https://vc.ru/flood/37763-big-data-s-chego-nachat (дата обращения: 19.06.19).
48. Brand Analytics. URL: https://br-analytics.ru (дата обращения: 22.06.19).
49. EBITDA. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/terms/performance/ebitda.html (дата обращения: 20.06.19).
50. HeadHunter. URL: https://hh.ru (дата обращения: 22.06.19).
51. Smartsheet. URL: https://ru.smartsheet.com (дата обращения: 22.06.19).
52. STATISTICA Data Miner. URL: http://statsoft.ru/products/STATISTICA_Data_Miner/STATISTICA_Text_Miner (дата обращения: 22.06.19).

ПРИЛОЖЕНИЕ

Использование PEST-анализа