Когда компании-производителю нужно снижать стоимость новой модели мобильника? Какой оптимальный промежуток времени между выпуском новых моделей HDD? Если раньше менеджеры полагались только на свою интуицию, то теперь им на помощь приходит моделирование экономических процессов.
Вот уже 15 лет экономист Кэй-Ют Чен (Kay-Yut Chen) проводит экономические эксперименты для компании HP. С помощью своих опытов он пытается прогнозировать спрос на технику HP, тестирует маркетинговые программы ещё до их запуска и определяет наиболее выгодную ценовую политику для тех или иных товаров. Хотя опыты д-ра Чена сэкономили работодателю миллионы долларов, но до последнего времени он оставался чуть ли не единственным учёным, который работал в этой уникальной области.
Всё изменилось после 2002 года, когда Нобелевскую премию получил другой специалист по экспериментальной экономике Вернон Смит «за лабораторные эксперименты как средство в эмпирическом экономическом анализе, в особенности в анализе альтернативных рыночных механизмов». Это был настоящий прорыв. После этого события многие крупные компании, в том числе из IT-индустрии, открыли собственные отделы по моделированию экономических процессов. Например, команды экономистов и компьютерщиков в Google и Yahoo оптимизируют аукционы по ключевым словам. В компании eBay экспериментальные экономисты помогли разработать новую систему обратной связи для сервиса аукционов, что позволило на 25% увеличить оборот сайта.
«Когда вещи становятся более сложными, становятся трудно управлять бизнесом только с помощью лозунгов, — говорит стенфордский профессор Озалп Озер (Özalp Özer), который недавно по заказу Hitachi запустил эксперимент по определению оптимального промежутка времени между выпуском новых моделей HDD с точки зрения компромисса между НИОКР, производством и маркетингом.
Экспериментальная экономика позволяет решать такие задачи, которые не под силу классической экономике. Наглядным примером этого является известная игра «Ультиматум». По условиям задачи у игрока А есть десять долларов и он должен разделить их любым образом с игроком Б. Если тот примет предложение, то всё нормально, а если не примет, то никто не получает ничего. Вопрос: сколько вы предложите на месте игрока А?
Так вот, по законам рациональной классической экономики оптимальным предложением является 1 цент, потому что для игрока Б это лучше, чем ничего, и он обязан согласиться. Однако проведение экспериментов показало, что на практике люди так себя не ведут. Эксперимент показал, что средним размером предложения является $4,27, а игрок Б отказывается в 33% случаев.
Это наглядный пример нерациональности человеческого мышления. Именно такие факторы учитывает экспериментальная экономика в своих моделях. Предварительные опыты — самый дешёвый способ избежать больших ошибок. Все они отсеиваются ещё в лаборатории.
Один из недавних проектов Чена был посвящён оптимизации объёмов поставок дистрибьюторам HP. Раньше производство техники осуществлялось на основе прогнозов дистрибьюторов.Девять крупнейших из ниХ, которые в сумме продают товара HP на $3 млрд в год, присылали свой прогноз по закупкам. Проблема была в том, что этот прогноз не совпадал с реальностью иногда аж на 100%, что вносило хаос в планирование. Д-р Чен предложил специальную систему поощрения дистрибьюторов, прогнозы которых наиболее близки к реальности. В результате, совпадение между прогнозом и реальными закупками удалось повысить до 80%.
Вот уже 15 лет экономист Кэй-Ют Чен (Kay-Yut Chen) проводит экономические эксперименты для компании HP. С помощью своих опытов он пытается прогнозировать спрос на технику HP, тестирует маркетинговые программы ещё до их запуска и определяет наиболее выгодную ценовую политику для тех или иных товаров. Хотя опыты д-ра Чена сэкономили работодателю миллионы долларов, но до последнего времени он оставался чуть ли не единственным учёным, который работал в этой уникальной области.
Всё изменилось после 2002 года, когда Нобелевскую премию получил другой специалист по экспериментальной экономике Вернон Смит «за лабораторные эксперименты как средство в эмпирическом экономическом анализе, в особенности в анализе альтернативных рыночных механизмов». Это был настоящий прорыв. После этого события многие крупные компании, в том числе из IT-индустрии, открыли собственные отделы по моделированию экономических процессов. Например, команды экономистов и компьютерщиков в Google и Yahoo оптимизируют аукционы по ключевым словам. В компании eBay экспериментальные экономисты помогли разработать новую систему обратной связи для сервиса аукционов, что позволило на 25% увеличить оборот сайта.
«Когда вещи становятся более сложными, становятся трудно управлять бизнесом только с помощью лозунгов, — говорит стенфордский профессор Озалп Озер (Özalp Özer), который недавно по заказу Hitachi запустил эксперимент по определению оптимального промежутка времени между выпуском новых моделей HDD с точки зрения компромисса между НИОКР, производством и маркетингом.
Экспериментальная экономика позволяет решать такие задачи, которые не под силу классической экономике. Наглядным примером этого является известная игра «Ультиматум». По условиям задачи у игрока А есть десять долларов и он должен разделить их любым образом с игроком Б. Если тот примет предложение, то всё нормально, а если не примет, то никто не получает ничего. Вопрос: сколько вы предложите на месте игрока А?
Так вот, по законам рациональной классической экономики оптимальным предложением является 1 цент, потому что для игрока Б это лучше, чем ничего, и он обязан согласиться. Однако проведение экспериментов показало, что на практике люди так себя не ведут. Эксперимент показал, что средним размером предложения является $4,27, а игрок Б отказывается в 33% случаев.
Это наглядный пример нерациональности человеческого мышления. Именно такие факторы учитывает экспериментальная экономика в своих моделях. Предварительные опыты — самый дешёвый способ избежать больших ошибок. Все они отсеиваются ещё в лаборатории.
Один из недавних проектов Чена был посвящён оптимизации объёмов поставок дистрибьюторам HP. Раньше производство техники осуществлялось на основе прогнозов дистрибьюторов.Девять крупнейших из ниХ, которые в сумме продают товара HP на $3 млрд в год, присылали свой прогноз по закупкам. Проблема была в том, что этот прогноз не совпадал с реальностью иногда аж на 100%, что вносило хаос в планирование. Д-р Чен предложил специальную систему поощрения дистрибьюторов, прогнозы которых наиболее близки к реальности. В результате, совпадение между прогнозом и реальными закупками удалось повысить до 80%.
