Очень простая в использовании концепция, которую можно включить в свою торговую систему - это поиск ловушек для трейдеров на графике. Этот сетап прайс экшен обладает хорошим потенциалом и надежностью. Заключается он в том, что трейдеры неожиданно попадают в ловушку или нежелательную для них торговую ситуацию, к примеру:

у трейдера "висит" убыточная сделка, которую он хочет закрыть побыстрее;
сделка была выбита по стоп лоссу, а цена затем ушла в нужном направлении, а трейдер очень сильно хочет попытаться повторно войти в рынок

Смысл описанныех выше ситуаций в том, что созданное движение цены вызывает у трейдеров эмоциональное состояние, при котором им очень хочется войти в рынок или выйти из рынка. Таким образом, шансы могут быть увеличены, если мы будем торговать в направлении потока ордеров.

Паттерн ABCD или трехволновой откат. Модель Price action.

На графике ловушка для трейдеров может выглядеть по-разному. Сейчас рассмотрим паттерн под названием трехволновой откат (еще можно встретить АВС коррекция, или ABCD коррекция ). Иногда этот паттерн выглядит как фигура технического анализа - флаг (бычий или медвежий).

Пример паттерна AВСD для рынка с восходящим трендом

Движение цены AB - первая волна, ВС - вторая и CD - третья. Опишем формирование движения AВСD для тренда вверх:

цена создает более высокий хай в точке А
более высокий лоу - В
более низкий хай - С
более низкий лоу - D
цена разворачивается в направлении восходящего тренда.

На графике не обязательно устанавливать ЕМА 20, она только нужна для более легкой .

Почему сетап ABC сильный? Давайте попробуем понять о чем могут думать два обычных трейдера: трейдер 1 и трейдер 2.

Трейдер 1 видит, что тренд вверх, но остается в стороне. Он может испытывать разочарование, что не смог вовремя войти в сделку и пропустил движение. А значит, он будет ждать разворот, чтобы войти в тренд раньше. Трейдер 1 совсем не хочет пропустить еще одну попытку войти в рынок. Надежда у него появляется, когда цена не поднимается выше точки А, и формирует новый максимум в т. С. Трейдер 1 знает, что при восходящем тренде на рынке формируются более высокие максимумы и более высокие минимумы. А значит, что более низкий хай в т. С сообщает: "тренд может измениться". Что подтверждается, когда цена опускается ниже лоу в т. В. Трейдер 1 открывает ордер на продажу при пробое точки В.

Пример достаточно распространенный. Некоторые трейдеры будут считать такой пробой вполне подходящей точкой для открытия короткой сделки. Другим трейдерам важно будет дождаться подтверждения, например цена должна закрыться ниже В и тогда они войдут в рынок, но по более худшой цене.

Если цена закроется ниже 20 дневной скользящей средней, то многие трейдеры также посчитают это хорошим сигналом для входа в рынок, который привлечет еще большее количество трейдеров, которые хотят открыть сделку на продажу.

На графике видно, что у потока медвежьих ордеров не хватило силы для того, чтобы сломить восходящий тренд. Цена практически сразу же развернулась, образовав большую бычью свечу выше точки В и выше пробойной медвежьей свечи.

Кому приятна боль от поражения, тем более когда все происходит так стремительно? Выше пробойной медвежьей свечи или выше точки С и, может быть, выше точки А стояли стопы, которые сработали. А так как такие стоп лоссы являются ордерами на покупку, то они помогли цене подрасти еще выше, усиливая поток бычьих ордеров.

Теперь переключим внимание на Трейдера 2, который счастлив, что угадал с направлением движения цены и находится теперь в прибыльной сделке. Согласитесь, что часто случается, когда трейдер не дает прибыли расти. Итак, заметив более низкий лоу в точке С, а значит и возможную смену тенденции, Трейдер 2 передвигает стоп лосс к последнему лоу под т. В. Так что его сделка закрывается по стоп лоссу на медвежьей красной свече, которая сделала новый лоу в т.D. Трейдер 2 доволен тем, как он умеет анализировать рынки до того момента, пока на следующей свече не подтверждается преобладание быков на рынке и возобновление восходящего тренда. Трейдер 2 чувствует, что сделка была закрыта несправедливо, из-за маркет мейкеров, которые охотятся за стопами. А значит, он будет стараться открыть сделку на покупку. Это произойдет или в конце зеленой бычьей свечи или при пробое т.С или А.

Заново открытая сделка на покупку способствует усилению потока бычьих ордеров, цена растет еще стремительнее.

Давайте отбросим популярное мнение о маркет мейкерах, которые собирают стопы. Разворот ABCD или трехволновый разворот - это ловушка для быков (их длинных позиций), который заставляет их повторно войти в рынок; а также ловушка для медведей, которая заставляет их закрыть убыточные сделки.

А в результате медведи и быки, оказавшиеся в ловушке, только увеличивают поток ордеров на покупку и рост цены.

Где же будет наш вход в рынок?

Входить в сделку лучше всего сразу же после зеленой бычьей свечи, которая поймала Трейдера 1 и Трейдера 2 в ловушку. Стоп лосс нужно расположить под лоу в точке D, если цена вернется к новым минимумам, то модель ABC коррекции отменяется. Бывает, что и охотники попадаются в ловушки.

Пример AВСD для нисходящего тренда

На графике выше не такой идеальный пример, как на предыдущем. Но идеальные паттерны случаются достаточно редко. Обратите внимание на движение от точки А до точки D. Там отчетливо видна AВC коррекция. На графике видно хорошо выраженный тренд вниз:

более низкий лоу в т. А

более низкий хай в т.В,

более высокий лоу в т.С.

более высокий хай в т. D

и цена вернулась к нисходящему тренду

В точке В свеча показывает явный отказ от высоких цен, что может заманить трейдеров в сделку на продажу из-за короткого стопа, который размещается над свечой. Разумеется, эти сделки будут закрыты, когда цена дойдет к точке D, тем самым образуется медвежья ловушка. Затем возобновляется тренд вниз. Найдутся трейдеры, которые захотят войти в длинную позицию при пробое т. В, они будут радоваться некоторое время, пока не попадут в ловушку возобновившегося нисходящего движения.

Две группы трейдеров попали в ловушку! Они повлияют на поток медвежьих ордеров и цена начнет снижаться от точки D.

Внимательно ищите такие паттерны на трендовом рынке. Понимание сетапов ABC коррекции или модели ABCD как раз то, что нужно трейдеру, который ищет разворот.

Важно! Тренды склонны продолжаться гораздо более длительный период времени, чем мы можем себе представить. Поэтому не стоит торопиться менять мнение о тенденциях. Лучше искать в качестве возможности входа в рынок контртрендовые сетапы.

Многие менеджеры, которые пытались внедрить модель калькуляции себестоимости ABC в крупных организациях, отказались от этой попытки из-за больших расходов и раздражения сотрудников. Рассмотрим альтернативный подход, который позволяет избежать трудностей, традиционно связанных с крупномасштабной реализацией ABC-модели.

В теории ABC-модель (расчет себестоимости по видам деятельности, от англ. "activity-based costing" ) выглядит как отличный способ управления ограниченными ресурсами компании.

Рассмотрим альтернативный подход, который позволяет избежать трудностей, традиционно связанных с крупномасштабной реализацией ABC, и полагается на более обоснованные управленческие оценки, а не на опросы сотрудников.

Этот подход также предоставляет менеджерам гораздо более гибкую модель затрат, которая способна уловить сложности деятельности их компаний.

Почему ABC-модель считается сложной для внедрения?

Корни проблемы с ABC лежат в том, как люди традиционно строят модели ABC. Предположим, вы анализируете отдел обслуживания клиентов, который выполняет три вида деятельности: обработку заказов, обработку запросов и выполнение кредитных проверок. Общие расходы отдела (расходы на персонал, управление, ИТ, телекоммуникации и прочие постоянные расходы) составляют 560 000 д.е. Фактические (или расчетные) квартальные объемы работ по трем видам деятельности составляют 49 000 заказов, 1400 запросов и 2500 кредитных проверок.

Чтобы построить традиционную модель ABC для этого отдела, вы должны опросить сотрудников, чтобы оценить процентное соотношение времени, которое они тратят (или ожидают потратить) на три вида деятельности, а затем распределить расходы на отдел в соответствии со средним процентом, полученным вами от опроса.

Предположим, что сотрудники сообщают, что они тратят (или ожидают потратить) около 70% своего времени на заказы клиентов, 10% на запросы или жалобы и 20% на кредитные проверки. Это означает, что в соответствии с ABC каждый заказ требует 8 д.е. ресурсов, каждый запрос - 40 д.е., а каждая кредитная проверка - 44,80 д.е., как показано в таблице ниже.

Таблица 1. Выполнение ABC-калькуляции
традиционным способом.

Деятельность	Объем деятельности	Ставка драйвера затрат
Обработка заказов	49,000 заказов	8 д.е. за заказ
Обработка запросов		40 д.е. за запрос
Кредитные проверки	2,500 проверок	44.80 д.е. за кредитную проверку
Итого

Вооруженные этими цифрами, известными как ставки драйверов затрат (или коэффициенты распределения затрат, от англ. "cost-driver rates") , менеджеры могут распределять себестоимость ресурсов отдела на клиентов и продукты, которые используют ресурсы этого отдела.

Этот подход хорошо работает в ограниченных условиях, в которых он был первоначально применен, как правило, для одного отдела, завода или местоположения. Трудности возникают, когда вы пытаетесь использовать этот подход в больших масштабах на постоянной основе.

В рамках брокерского подразделения крупного банка процесс сбора данных для ABC потребовал, чтобы 70 000 сотрудников на более чем 100 объектах предоставили ежемесячные отчеты о распределении рабочего времени. Компания использовала 14 человек на полную ставку, чтобы управлять сбором, обработкой и отчетностью всех этих данных.

Большие издержки времени и финансовых затрат на создание и поддержание модели ABC в таком масштабе является серьезным препятствием для широкого внедрения модели в большинстве компаний. Поскольку внедренные управленческие системы обновляются редко (из-за затрат на повторное исследование), оценки затрат на процесс, продукт и клиента вскоре становятся неточными. Более того, люди тратят свое время на споры о точности ставок драйверов затрат, которые основаны на субъективных мнениях людей, а не на устранение недостатков, выявленных моделью: неэффективных процессов, убыточных продуктов и клиентов и избыточных мощностей.

Традиционные модели ABC также часто не учитывают сложность фактических операций.

Рассмотрим процесс «доставка заказа клиенту». Вместо того, чтобы использовать постоянный размер издержек на один заказ, компания может пожелать признать разницу в себестоимости между перевозкой заказа в полностью и не полностью загруженном грузовике, или между использованием ночного экспресса или коммерческого перевозчика.

Кроме того, заказ может быть введен в систему вручную или в электронном виде, и это может быть либо стандартная, либо ускоренная транзакция. Чтобы обеспечить учет значительной разницы в ресурсах, необходимых для различных механизмов доставки, в ABC-модель необходимо добавить новые виды деятельности, тем самым расширяя ее сложность.

По мере того, как расширяется перечень видов деятельности (чтобы отразить виды деятельности более подробно или чтобы расширить сферу охвата бизнес-модели), требования к компьютерным программам, используемым для хранения и обработки данных, возрастают.

Предположим, что компания имеет 150 видов деятельности в своей бизнес-модели ABC и распределяет затраты по этим видам деятельности примерно на 600 000 объектов затрат (продуктов и клиентов) и ежемесячно применяет модель в течение двух лет. Это потребует оценки, расчетов и хранения данных для более чем 2 миллиардов элементов.

Такой рост объемов привел к тому, что системы ABC уже к середине 2000-х годов превысили возможности обычных электронных таблиц, таких как Microsoft Excel, и даже многих специализированных пакетов ABC. Даже с учетом нынешних вычислительных мощностей системе может потребоваться несколько дней для обработки данных за один месяц.

Например, автоматизированной системе стоимостью 12 миллионов долларов, разработанной для американского производителя тентов и защитных конструкций Hendee Enterprises, в свое время потребовалось три дня, чтобы рассчитать расходы для своих 40 отделений, 150 видов деятельности, 10 000 заказов и 45 000 позиций.

Эти проблемы были очевидны для большинства компаний, применявших ABC. Но еще одна тонкая и более серьезная проблема возникает из самого процесса опроса сотрудников.

Когда люди оценивают, сколько времени они тратят на перечень возложенных на них задач, они неизменно сообщают о процентах, которые близки к 100. Немногие люди сообщают, что значительная часть их времени не используется.

Таким образом, ставки драйверов затрат рассчитываются исходя из того, что ресурсы работают на полную мощность. Но, как мы все знаем, операции часто выполняются со значительно меньшей эффективностью, чем это возможно Это означает, что оценочные ставки драйверов затрат обычно слишком высоки.

Модификация модели ABC, ориентированная на время.

Решение проблем с ABC заключается не в том, чтобы отказаться от концепции. ABC в конце концов помогла многим компаниям выявить важные возможности по оптимизации затрат и увеличению прибыли благодаря переоценке нерентабельных отношений с клиентами, улучшению бизнес-процессов, разработке более дешевых продуктов и формированию рационального ассортимента продукции. Потенциал ABC-модели в более широком масштабе предоставляет перспективную возможность для компаний.

Тем не менее, упрощение применения ABC возможно благодаря подходу, который называется ориентированным на время расчетом себестоимости по видам деятельности (TD ABC, от англ. "time-driven activity-based costing") , который успешно помог сотням компаниям, в том числе описанным далее.

Пересмотренный подход предполагает, что менеджеры (непосредственные руководители) оценивают потребности в ресурсах, налагаемые каждой транзакцией, продуктом или клиентом, вместо того, чтобы сначала рассчитать затраты по видам деятельности ресурсов, а затем - распределить их на продукты или клиентов.

Для каждой группы ресурсов требуется оценка только двух параметров:

стоимость единицы времени на обеспечение (поставку) ресурса и
стоимость единицы времени потребления ресурса продуктами, услугами и клиентами.

Этот подход обеспечивает более точные ставки драйверов затрат, позволяя оценивать единицу времени даже для сложных специализированных транзакций.

Пересмотренный подход предполагает, что менеджеры (непосредственные руководители), а не сотрудники, оценивают потребности в ресурсах, налагаемые каждой транзакцией, продуктом или клиентом.

Оценка затрат на единицу времени.

Вместо того, чтобы опрашивать сотрудников о том, как они проводят свое время, менеджеры сначала непосредственно оценивают практическую производительность ресурсов в процентах от теоретического потенциала. Существуют различные способы сделать это.

Как правило, вы можете просто предположить, что практическая полная производственная мощность составляет 80% - 85% от теоретической полной производительности. Поэтому, если работник (или машина) работает 40 часов в неделю, его практическая полная производительность составляет от 32 до 35 часов в неделю.

Как правило, менеджеры определяют более низкую ставку (например, 80%) для людей, что оставляет 20% времени на перерывы, приход и уход, общение и обучение. Для машин менеджеры могут выделять 15%-ный разброс теоретических и практических возможностей, позволяющий сократить время простоя из-за колебаний технического обслуживания, ремонта и планирования.

Более систематический подход, возможно, состоит в том, чтобы проанализировать прошлую деятельность и определить эталонный месяц с наибольшим количеством заказов, обрабатываемых без чрезмерных задержек, с приемлемым качеством, без сверхурочных часов или чрезмерного напряжения сотрудников.

Какой бы подход вы ни выбрали, важно не уделять чрезмерное внимание небольшим ошибкам и отклонениям. Целевое значение должно быть приблизительно правильным, скажем, в пределах от 5% до 10% от фактического значения, а не идеально точным. Если оценка практической производительности грубо ошибочна, то запуск системы ABC, ориентированной на время, рано или поздно приведет к ошибке.

Вернемся к нашему примеру. Давайте предположим, что в отделе обслуживания клиентов работает 28 торговых представителей по 8 часов в день. Поэтому теоретически каждый сотрудник отдела работает около 10 560 минут в месяц или 31 680 минут в квартал. Таким образом, практическая производительность (около 80% от теоретической) составляет около 25 000 минут за квартал на одного сотрудника или всего 700 000 минут. Поскольку мы уже знаем себестоимость обеспечения производственной мощности (560 000 д.е. на накладные расходы), теперь мы можем рассчитать себестоимость 1 минуты обеспечения производственной мощности - 0,80 д.е.

Емкость большинства ресурсов измеряется с точки зрения доступности по времени, но этот подход к ABC также может учитывать ресурсы, производительность которых измеряется в других единицах. Например, емкость склада или транспортного средства будет измеряться предоставленным пространством, в то время как объем памяти компьютера будет измеряться в гигабайтах. В этих ситуациях менеджер будет вычислять себестоимость единицы ресурсов на основе соответствующего показателя емкости, такого как стоимость за кубический метр или стоимость за гигабайт.

Оценка единицы времени деятельности.

Вычислив себестоимость единицы времени, менеджеры определяют время, которое требуется на выполнение каждого вида деятельности. Эти цифры можно получить путем собеседований с сотрудниками или путем непосредственного наблюдения. Нет необходимости проводить опросы, хотя в крупных организациях опросы могут помочь.

Важно подчеркнуть, однако, что вопрос заключается не в процентном соотношении времени, которое сотрудник тратит на выполнение какой-либо работы (скажем, на обработку заказов), но в том, сколько времени требуется на выполнение одной единицы этой работы (т.е. время, необходимое для обработки одного заказа).

Напомним еще раз, точность не критична; достаточно грубой точности. В нашем примере предположим, что менеджеры определяют, что для обработки заказа требуется 8 минут, 44 минуты - для обработки запроса и 50 минут - на проверку кредита.

Расчет ставок драйверов затрат.

Теперь ставки драйверов затрат можно рассчитать путем умножения двух входящих параметров, которые мы только что определили. Для нашего отдела обслуживания клиентов мы получаем ставку драйвера в размере:

6,40 д.е. (8 * 0,80 д.е.) для обработки заказов клиентов,
35,20 д.е. (44 * 0,80 д.е.) для обработки запросов и
40 д.е. (50 * 0,80 д.е.) для выполнения кредитных проверок.

После того, как вы рассчитали эти стандартные ставки, вы можете применять их в режиме реального времени, чтобы распределять расходы на отдельных клиентов по мере совершения транзакций. Эти ставки затрат могут также использоваться при обсуждении с клиентами ценообразования нового бизнеса.

Обратите внимание, что эти ставки ниже, чем те, которые оцениваются с использованием традиционных методов ABC (см. таблицу 1. «Выполнение ABC-калькуляции традиционным способом» ). Причина этого различия становится очевидной, когда мы пересчитываем ежеквартальную стоимость выполнения работ по обслуживанию клиентов.

В таблице 2 анализ TD ABC показывает, что только 83% практической производительности (578 600 из 700 000 минут) ресурсов использовались в течение квартала для продуктивной работы, и, следовательно, только около 83% от общих расходов в размере 560 000 долл. США были распределены на клиентов или продукты в течение этого периода.

Это связано с техническим недостатком традиционной модели ABC, о котором мы упоминали ранее. Он заключается в том, что опрошенные сотрудники реагируют так, как будто их практическая производительность всегда используется почти полностью.

Таблица 2. Влияние практической производительности
на АBC-анализ, ориентированный на время.

Деятельность	Единица времени (минуты)	Количество	Итого, минут	Итого, затраты
Обработка заказов
Обработка запросов
Кредитные проверки
Итого

В случае с нашим отделом обслуживания клиентов традиционный опрос ABC показал распределение на 70%, 10% и 20% времени сотрудников, выполняющих три вида деятельности отдела. Но в то время как это распределение отражало то, как сотрудники проводили свое рабочее время, полностью игнорировался тот факт, что их общее рабочее время было значительно меньше, чем их практическая производительность в 32 часа на одного человека в неделю.

Калькуляция себестоимости ресурсов на единицу времени заставляет компанию учитывать практическую производственную мощность ее ресурсов, позволяя драйверам затрат ABC предоставлять более точные сигналы о стоимости и лежащей в основе эффективности ее процессов.

Затраты на анализ и отчетность системы TD ABC.

Ориентированная на время модель ABC позволяет менеджерам постоянно сообщать о своих расходах таким образом, чтобы выявлять как затраты на основную деятельность бизнеса, так и время, затрачиваемое на них. В нашем примере с отделом обслуживания клиентов отчет TD ABC будет похож на таблицу, представленную ниже.

Таблица 3. Отчет модели TD ABC.

Деятельность		Единица времени	Общее время (в минутах)	Ставка драйвера затрат, д.е.	Итого, распределенные затраты
Обработка заказов
Обработка запросов
Кредитные проверки
Итого, использованная произв. мощность
Итого, обеспеченная произв. мощность
Неиспользованная произв. мощность

Обратите внимание, что в отчете подчеркивается разница между обеспеченной производительностью (как количеством, так и стоимостью) и использованной производительностью. Руководители могут проанализировать стоимость неиспользуемого потенциала и рассмотреть возможности того, как можно снизить затраты на обеспечение неиспользуемых ресурсов в последующие периоды; они могут отслеживать эти виды деятельности с течением времени.

В некоторых случаях эта информация может спасти компании, которые рассматривают возможность сокращения ненужных инвестиций в увеличение производительности. Например, вице-президент компании Lewis-Goetz, производителя шлангов и ремней из Питтсбурга, выяснил благодаря своей модели TD АВС, что один из его заводов работал только на 27% мощности.

Вместо того, чтобы пытаться снизить численность персонала завода, он решил сохранить способность выполнить крупный контракт, который он, как и ожидал, выиграл в этом году. В противном случае ему бы потребовалось создавать под него новые мощности.

Обновление модели TD ABC.

Менеджеры могут легко обновлять свои модели TD ABC, чтобы отражать изменения операционных условий. Чтобы добавить больше видов деятельности в отдел, им не нужно заново опрашивать персонал; они могут просто оценить единицу времени, необходимую для каждого нового вида деятельности.

Менеджеры также могут легко обновлять ставки драйверов затрат. Два фактора могут привести к изменению этих ставок.

Во-первых , изменения цен на ресурсы влияют на стоимость единицы времени обеспечения ресурса. Например, если работники получают 8%-ное увеличение заработной платы, стоимость ресурсов в нашем примере увеличивается с 0,80 д.е. до 0,864 д.е. в минуту. Если выполняется замена оборудования или новое оборудование добавляются в бизнес-процесс, стоимость ресурсов изменяется, чтобы отразить изменение операционных расходов, связанных с внедрением нового оборудования.

Второй фактор , который может привести к изменению ставки драйвера затрат, - это изменение эффективности деятельности. Программы качества, непрерывные усилия по его улучшению, реинжиниринг или внедрение новых технологий могут позволить выполнять одну и ту же деятельность за меньшее время или с меньшим количеством ресурсов.

После того, как было осуществлено постоянное, устойчивое улучшение процесса, аналитик ABC пересчитывает оценки единиц времени (и, следовательно, требования к ресурсам), чтобы отразить улучшения процесса.

Например, если отдел обслуживания клиентов получает новую систему баз данных, сотрудники могут выполнить стандартную проверку кредита за 20 минут, а не на 50 минут. Чтобы учесть это улучшение, просто измените единицу времени на 20 минут, и новая ставка драйвера затрат автоматически станет равной 16 д.е. за проверку кредита (по сравнению с 40 д.е.). Разумеется, вам нужно добавить стоимость затрат на покупку новой системы баз данных, обновив стоимость за единицу времени, поэтому окончательная цифра может быть несколько выше, чем 16 д.е.

Обновляя модель ABC на основе событий, а не календаря (один раз в квартал или ежегодно), вы получаете гораздо более точное отражение текущих условий. В любое время, когда аналитики узнают о значительном изменении затрат на предоставленные ресурсы или практическом потенциале этих ресурсов или об изменении ресурсов, необходимых для выполнения этой деятельности, они должны обновить параметры модели TD ABC.

Уравнения времени для сложных случаев.

До сих пор мы полагались на важное упрощающее предположение о том, что все заказы или транзакции определенного типа одинаковы и требуют того же количества времени для обработки. Но время от времени TD ABC не требует такого упрощения. Модель может учитывать всю сложность реальных операций путем включения в нее уравнений времени ("time equations") .

Эта новая возможность позволяет модели отражать то, как характеристики деятельности влияют время работы. Уравнения времени значительно упрощают процесс оценки и дают гораздо более точную модель затрат, чем это было бы возможно с использованием традиционных методов ABC.

Ключевая идея заключается в том, что, хотя транзакции могут усложняться, менеджеры обычно могут определить, что их усложняет. Переменные, которые влияют на большинство таких действий, часто могут быть точно определены и, как правило, уже записаны в информационных системах компании.

Чтобы привести пример, предположим, что менеджер анализирует процесс упаковки химиката перед отгрузкой. В этой ситуации сложность возникает из-за потенциальной потребности в специальной упаковке и дополнительной потребности в воздушной перевозке.

Предположим, что если химикат уже упакован образом, который соответствует стандартным требованиям, для подготовки его к отправке требуется 0,5 минуты. Однако, менеджер определяет, как из опыта, так и из нескольких наблюдений, что если предмет требует новой упаковки, что для получения новой упаковки потребуются дополнительные 6,5 минут. И если предмет должен быть отправлен воздушным транспортом, сотруднику потребуется около 2 минут, упаковать его в контейнер.

Эта информация позволяет менеджеру оценить время, необходимое для процесса упаковки:

Время упаковки = 0,5 + 6,5 [если требуется специальная упаковка] + 2 [при доставке по воздуху]

Системы ERP многих компаний уже хранят данные о заказе, упаковке, методе распределения и других характеристиках. Эти данные, относящиеся к заказу и транзакции, позволяют быстро определить конкретные временные требования для любого конкретного заказа, используя расчет, подобный приведенному выше.

Благодаря этому расширению, модель TD ABC может учитывать более сложные условия бизнеса, в отличии от традиционной системы ABC, которая, вероятно, должна была рассматривать каждый вариант процесса как отдельную деятельность.

Рассмотрим пример с корпорацией Hunter (это не настоящее название компании), крупного, международного дистрибьютора научных продуктов, 27 отделений которой обрабатывают более миллиона заказов каждый месяц, чтобы доставить до 300 000 различных товарных единиц 25 000 клиентов.

Старая модель ABC требовала, чтобы сотрудники отдела онлайн-продаж (продавцы, обрабатывающие телефонные и интернет-заказы, а не имеющие дело с клиентами лицом к лицу) каждый месяц оценивали процентное соотношение времени, которое они тратят на три вида деятельности: ввод данных о новом клиенте, создание заказа и срочное выполнение заказа.

Благодаря методу TD ABC, команда аналитиков смогла сгруппировать эти три деятельности в единый процесс, названный внутренним заказом клиента. Команда узнала, что для ввода основной информации о заказе требовалось около 5 минут, плюс 3 минуты для каждой позиции и еще 10 минут, если требовалось срочное выполнение заказа. Если клиент был новым, требовалось еще 15 минут для добавления клиента в компьютерной системе компании.

Следуя описанному выше подходу, предыдущая модель из трех подпроцессов была заменена единым временным уравнением:

Время внутреннего заказа клиента =
5 + (3 * количество позиций)
+ 15 [если новый клиент]
+ 10 [если срочный заказ]

Это было просто реализовать, поскольку ERP-система уже отслеживала количество позиций для каждого заказа и включала поля, которые определяли, был ли это срочный заказ и был ли клиент новым. Модель умножила расчетное время процесса продаж на ставку драйвера затрат отдела, чтобы получить стоимость обработки каждого заказа. Теперь компания могла получить более точную и тонкую оценку своих затрат, одновременно уменьшив сложность процесса сбора и анализа данных. После этого компания Hunter внедрила ориентированную на время модель TD ABC во всех своих бизнес-направлениях. Результаты были впечатляющими:

Компания сократила количество отслеживаемых видов деятельности с 1200 до 200 процессов.
У менеджеров появилась возможность усложнять модель , просто добавляя новые элементы в уравнения времени, что снизило нагрузку на систему учета.
Оценки затрат теперь основывались на фактических характеристиках заказа и прямых наблюдениях за временем обработки заказов, а не на субъективных оценках того, где и как люди проводят свое время.
Новую модель оказалось легче проверить. Компания может распределить общее время, то есть общее абсолютное время, потраченное на все виды деятельности, отслеживаемые за определенный период, - на другие показатели ресурсов. Например, если общее время процесса меньше времени, указанного в калькуляции, то менеджеры знают, что некоторые из их расчетных значений времени слишком низки или что люди не работают в полную силу. Эта проверка сложна при использовании традиционной ABC-модели, которая основана на предполагаемых пропорциях затраченного времени и редко включает свободное время или неиспользуемое время.
Для модели сопровождения модели TD ABC, требовалось два человека, которые работали два дня в месяц, чтобы загружать, вычислять, проверять и сообщать результаты. Для старой модели требовалась команда из десяти человек и три недели времени на ту же работу. Сотрудники теперь тратили время, извлекая прибыль из информации, а не просто обновляя и поддерживая модель.

Опыт компании Hunter повторить не трудно. Модели TD ABC можно легко применять и настраивать для других заводов и компаний отрасли, потому что используемые ими процессы схожи.

Способность модели TD ABC определять и сообщать о сложных процессах простым способом также предоставляет мощный инструмент переговоров, когда дело касается клиентов.

За последние годы модель ABC позволила менеджерам понять, что не все доходы являются хорошими доходами, и не все клиенты являются прибыльными клиентами.

К сожалению, трудности внедрения и поддержания традиционных систем ABC некоторое время не позволяли им использовать свои модели в каких-либо значительных масштабах. TD ABC преодолела эти трудности, предложив прозрачную масштабируемую методологию, которую легко реализовать и обновить.

Оценочные модели ассортимента (АВС-гнапю и XΎΖ-анализ продукции)

При оценке ассортимента часто используется ABC -анализ. Его цель – выявить направление ассортиментной политики. ABC -анализ базируется на гипотезе о принципе Парето, сформулированной итальянским экономистом Вильфредо Парето, а именно на том, что:

20% набора ассортимента обеспечивают около 80% эффективного сбыта;
20% ошибок в ассортименте обусловливают 80% потерь эффективности сбыта;
20% клиентов приносят 80% оборота или прибыли.

При анализе товарной политики предприятия в продукции

фирмы выделяются блоки А, В, С, соответствующие определенным ассортиментным позициям, которые позволяют довести долю покрытия фиксированных затрат и доходов производителя соответственно до 80, 90 и 100%. После этого производитель проводит политику сокращения блока С, чтобы уменьшить малопроизводительные затраты и диверсифицировать блок А, уменьшая тем самым опасность оказаться в зависимости от результатов продвижения одного-двух товаров.

Для проведения ABC -анализа построим табл. 5.2.

В графе 2 табл. 5.2 записываются названия продуктов в порядке убывания объемов продаж, приходящихся на каждый из них (графа 5).

В графе 3 записывается доля каждого продукта, вычисляемая в процентах от общего количества (100%). Так, если фирма продает 10 продуктов, то доля каждого из них в общем количестве составит 10%, если 20 продуктов, то 5% и т.д.

В графе 6 вычисляется доля (в процентах), которую составляет объем продаж каждого продукта в общем объеме продаж фирмы. Так, объем продаж Продукта 1 в общем объеме продаж фирмы для примера, приведенного в табл. 5.2, составляет

(400 000/1 000 000) 100 = 40%.

Объем продаж Продукта 10 составляет

(6000/1 000 000) 100 = 0,6%.

Таблица 5.2

ABC -анализ продукции

Названия продуктов	Доля каждого в общем числе, %	Доля нарастающим итогом, %	Объем продаж	Доля от общего объема продаж, %	Доля нарастающим итогом, %	Группа продуктов

Продукт 1
Продукт 2
Продукт 3
Продукт 4
Продукт 5
Продукт 6
Продукт 7
Продукт 8
Продукт 9
Продукт 10

В графах 4 и 7 вычисляются доли в процентах нарастающим итогом на основе данных граф 3 и 6 соответственно. С помощью двух горизонтальных линий, одна из которых проводится после цифры 20, а другая – после цифры 50 в графе 4, общее число продуктов фирмы делится па три группы, обозначаемые соответственно буквами А, В, С.

В соответствии с принятым принципом деления в группу Л попадают 20% продуктов, которые обеспечивают наибольшие объемы продаж, в сумме составляющие около 80% оборота фирмы. Именно на этой группе реализуется правило Парето (соотношение 20:80).

В группы В и С входят продукты, которые совместно обеспечивают около 20% общего оборота.

Для примера, рассмотренного в табл. 5.2, в группу А входят продукты, обеспечивающие 75% от общего объема продаж, в группу В – 20%, в группу С – 5%. Таким образом, к группе А относятся основные продукты, требующие повышенного внимания, так как от них зависит жизнь и развитие компании.

Нужно посмотреть, какие продукты входят в группу В, составляющую 30% в ассортименте фирмы, достаточно ли уделяется внимания их развитию, есть ли среди них наиболее перспективные с точки зрения повышения объема продаж и перевода их в группу А и т.д.

Необходимо разобраться с продуктами, входящими в группу С, составляющую 50% в ассортименте фирмы. Среди них могут быть устаревшие или не соответствующие спросу, которые необходимо снять с производства, совершенно новые продукты, которые следует развивать, а также перспективные продукты, находящиеся на этапе роста, которым не уделяется должного внимания.

В группу С могут также попасть так называемые товары для ассортимента, которые не приносят прибыли, но должны быть в ассортименте.

В процессе анализа строится кривая концентрации Лоренца. По оси абсцисс в порядке убывания их доли в общем объеме продаж располагаются ассортиментные группы, а по оси ординат – размер товарооборота. Ассортиментные группы подразделяются на три блока по выбранным критериям (продажа, прибыль, издержки). Блоки А, В, С соответствуют большому (ассортиментные группы 1–4), среднему (5–7) и небольшому вкладу в общий сбыт (8–20). Выделив подобные ассортиментные блоки, фирма должна проводить политику сокращения или исключения блока С, чтобы сократить малопроизводительные затраты и диверсифицировать блок Л, уменьшая риск оказаться в зависимости от результатов продвижения небольшого числа товаров (рис. 5.11).

Опираясь на пример использования ABC -анализа для оценки важности ассортиментных групп, можно выделить следующее:

1) упорядочение ассортиментных групп но их значимости и важности (в последовательности убывания значимости);
2) оценка атрибутов по ABC -принципу:
- – первые 15% относятся к Л группе (очень важные, обязательно должны быть в наличии, имеют большое значение для эффективности сбыта);
- – следующие 20% относятся к группе В (важные, значительные, желательно включать в сбытовую сферу);
- – остальные 65% относятся к группе С (менее важные, незначительные, необязательные);

Рис. 5.11. ABC -анализ ассортиментных групп товара

3) проверка распределения времени на реализацию ассортиментных групп в соответствии с важностью решения задачи:
- – 65% времени для реализации группы А ассортимента;
- – 20% времени для группы В;
- – 15% времени для группы С;
4) проведение корректирующих мероприятий с целью последовательной ориентации на A -атрибуты.

Слабым местом ABC -анализа является поиск объективных критериев оценки ассортимента исследуемого товара, которые имеют решающее значение для достижения результата. Данная проблема решается относительно просто для количественно измеримых ассортиментных групп. Для качественных ассортиментных групп необходимо использовать другие методы, например, экспертный метод, методы ранжирования, балльной оценки и др.

Одним из путей оптимизации категорийного подхода является проведение АВС -анализа внутри категории. Можно привести пример проблемно-ориентированного АВС -анализа категории лечебной косметики в рамках проекта "Лаборатории красоты" компании ЗАО "Л"Ореаль". Взяв за минимальный исследуемый период три месяца, работающие в ней эксперты распределили бренды лечебной косметики по трем группам (A , В и С) на основе их вклада в общий товарооборот всей категории за данный квартал (табл. 5.3).

Проанализировав данные табл. 5.3, мы можем сделать вывод, что в последнем квартале 2011 г. три марки из 26 (12%) обеспечивают больше 50% товарооборота всей категории, а 16 марок (64%) приносят только 20% выручки. Явная "раздутость" группы С требует глубокого анализа необходимости присутствия всех попавших в нее брендов в общем

Таблица 5.3

АВС

	Оборот, окт. 11, руб.	Оборот, ноя. 11, руб.	Оборот, лек. 11, руб.	Доля в обороте, %	Доля в обороте с накопительным итогом, %



ЛЯ РОШ ПОЗЕ






ФИТОСОЛЬБА

БИОДЕРМА




НОРМЛЛИС



ЭКСФОЛИАК

БОТЭ ОСЕАН
ПЯТЬ МИРОВ
ИНГРИД МИ Л ЛЕТ

ассортименте категории. Однако было бы ошибочно сразу убрать из ассортимента все марки с низкими показателями доли в товарообороте. Специфика отрасли, частое обновление ассортимента, регулярное появление новинок, влияние рекламных акций на уровень продаж не позволяют ABC -анализу быть полностью объективным.

К тому же некоторые марки могут выполнять определенные функции внутри категории (как целые категории внутри общего ассортимента), быть удобными или уникальными, придавать имиджевую ценность торговой точке. Даже проведя АВС -анализ но дополнительному показателю – доле прибыли, которую каждая марка обеспечивает внутри всей категории, сложно получить четкое решение по оптимизации ассортимента.

Дополнительным инструментом в таком случае может являться XYZ -анализ, где за единицу взяты также отдельные марки внутри категории. Он позволит анализировать и прогнозировать стабильность продаж, а также колебания уровня потребительского спроса на товары отдельных брендов. Чем стабильнее спрос на определенную марку, тем легче управлять продукцией, тем ниже потребность в товарных запасах, тем легче планировать движение продуктов. Таким образом, можно получить дополнительный аналитический материал для принятия решения о пребывании этой марки в категории.

При данном виде анализа выделяются также три группы товаров (в примере – товарных марок) на основе коэффициента вариации, т.е. отклонения от среднего значения продаж. Для товаров группы X коэффициент вариации не должен превышать 10%, что означает, что для них характерна стабильностью продаж и, как следствие, большие возможности прогноза продаж. Категория F определяется коэффициентом вариации от 10 до 25%, т.е. товары данной категории имеют средние показатели колебания спроса. Для товаров, относящихся к группе Z, характерно нерегулярное потребление, поэтому коэффициент вариации превышает 25%. Прогноз на такие группы товаров неточен, так как это либо новые товары, недавно поступившие в продажу, либо уникальные, особенные товары, подверженные сезонному спросу.

На примере рассмотрим уровень стабильности спроса па бренды лечебной косметики, представленные в этой категории в проектах "Лаборатории красоты" компания ЗАО "Л"Ореаль". Для этого рассчитаем коэффициент вариации по формуле

где – товарооборот по одной марке за один месяц, – средний товарооборот по этой марке, п – количество месяцев.

За расчетный период возьмем также последний квартал 2007 г. в аптеках Москвы и Московской области (табл. 5.4). Как видно из полученных результатов, шесть марок: Vichy, Licrac, Uriagc, La Roche-Posay, Galenic, Klorane – пользуются постоянным спросом, основная масса брендов имеет средние показатели колебания спроса, что может обусловливаться различными факторами (перебоями в поставках, проведением акций по стимулированию спроса, сезонными колебаниями и др.). Результаты λΎΖ-анализа также не являются единственно достоверными и достаточными для принятия решения о выводе и сохранении в ассортиментной матрице тех или иных товаров, так как на уровень колебания продаж влияет огромное количество факторов. Однако бренды, относящиеся к категории Z, особенно если их вклад в общий товарооборот категории невелик, требуют серьезного анализа. Для того чтобы нарисовать более наглядную картину товорооборота каждой марки и соответствующего ей уровня колебания спроса, можно совместить результаты ЛВС и ΖΎΖ-анализа. Вследствие подобного совмещения выделяются девять групп объектов анализа по двум критериям: степени влияния на товарооборот (ABC -анализ) и стабильности/прогнозируемости результата (XΎΖ -анализ).

С результатами анализа марок лечебной косметики, полученными в результате реализации совместного проекта ЗАО "Л"Ореаль" и ЗАО "Аптеки 36,6", можно ознакомиться в табл. 5.5.

На основе результатов, отраженных в табл. 5.5, можно видеть, что получилось пять групп из девяти возможных, остальные четыре группы марок в ассортименте "Лабораторий красоты" отсутствуют. Далее строят матрицу совмещенного анализа, чтобы наглядно отразить полученные группы ассортимента, их величину по отношению ко всему ассортименту категории, а также чтобы стало видно, каковы в целом тенденции ассортимента "Лабораторий красоты" (рис. 5.12).

Таблица 5.4

XYZ -анализ брендов лечебной косметики в "Лабораториях красоты" Москвы и Московской области (IV квартал 2011 г.)

Наименование	Оборот, окт 11, руб.	Оборот, ноя. 11, руб.	Оборот, лек. 11, руб.	Общий товарооборот за IV квартал, руб.	Среднее значение	Коэффициент вариации, %



ЛЯ ΡΟΙΙΙ ПОЗЕ






ФИТОСОЛЬБА

БИОДЕРМА




НОРМАЛИС



ЭКСФОЛИАК

БОТЭ ОСЕАН
ПЯТЬ МИРОВ

Таблица 5.5

Совмещенный АВС и XFZ-анализ брендов лечебной косметики (IV квартал 2007 г.)

Наименование	Общий товарооборот за IV квартал, руб.	Доля в обороте, %	Коэффициент вариации, %	Совмещение



ЛЯ РОШ ПОЗЕ






ФИТОСОЛЬБА

БИОДЕРМА



НОРМАЛИС




БОТЭ ОСЕАН
ПЯТЬ МИРОВ

ЭКСФОЛИАК
ИНГРИД МИЛЛЕТ

Рис. 5.12.

Опираясь на данную матрицу, можно сделать выводы, что в целом в ассортименте "Лабораторий красоты" бренды равномерно распределяются по уровню стабильности спроса и объему товарооборота с тенденцией к объединению одинаковых уровней по этим двум показателям (маркам, приносящим большую выручку, свойственна большая степень стабильности спроса, средние по вкладу в товарооборот марки характеризуются средним показателем стабильности продаж, а бренды, сильно колеблющиеся по своему показателю спроса, приносят также нестабильный и малый товарооборот). Отсутствие брендов в группе СХ означает, что в ассортименте "Лабораторий красоты" нет таких марок, которые приносили бы пусть небольшой, но зато стабильный доход. Заполнить эту нишу можно не только путем расширения ассортимента категории и добавления новых марок. Одним из других способов может стать снижение наценки на некоторые бренды из группы нестабильно продающихся (например, CY и CZ), что будет способствовать повышению стабильности их продаж. Пробел в группе AZ свидетельствует о том, что в ассортименте нет явно выраженных сезонных брендов, которые продавались бы нерегулярно, но зато приносили бы большую прибыль. В этом случае можно прибегнуть к увеличению числа сезонных промоакций, которые стимулировали бы перевод в эту группу брендов из других категорий. Однако, несмотря на достаточно равномерное распределение брендов по анализируемым показателям, основную массу составляют марки с малым вкладом в общий результат и средним уровнем колебания спроса (группа CY составляет 50% от всей категории). Имеет смысл перевести часть ассортимента из группы CY в группу В Y, т.е. стимулировать оборот по маркам, попавшим в группу CY, чтобы средняя во всех отношениях категория BY составляла основную часть всего ассортимента, была бы его своеобразным остовом. В случае если при всех принятых мерах группа марок CZ останется неизменной (никакие бренды не перейдут в соседние категории), необходимо будет рассмотреть вопрос о выведении из ассортимента этих брендов.

В общем случае товарный ассортимент характеризуется:

широтой (количеством ассортиментных групп);
глубиной (количеством позиций в каждой ассортиментной группе);
сопоставимостью (соотношением между предлагаемыми ассортиментными группами с точки зрения общности потребителей, конечного использования, каналов распределения и цен);
полнотой (способностью набора товаров однородной группы удовлетворять одинаковые потребности и количеством разновидностей и наименований товаров однородной группы и (или) подгруппы);
устойчивостью (способностью набора товаров удовлетворять спрос на одни и те же товары);
новизной (способностью набора товаров удовлетворять изменившиеся потребности за счет новой продукции).

Для оценки ассортимента в целях расчета коэффициентов при формировании ассортимента используют действительные, т.е. фактические свойства и базовые показатели (принятые за основу для сравнения).

1. Коэффициент широты (), который выражается как отношение действительного количества видов и наименований товаров однородных и разнородных групп к базовому:

где действительная широта – количество групп, видов и наименований товаров, имеющихся в наличии (д); – базовое количество видов и наименований товаров однородных и разнородных групп.

2. Коэффициент полноты ()

где и – действительный и базовый показатели полноты однородной группы товаров.

Действительный показатель полноты () характеризуется фактическим количеством видов и наименований товаров однородной группы, базовый () – регламентируемым и планируемым количеством товаров, а коэффициент полноты () – отношением действительного показателя полноты к базовому.

3. Коэффициент устойчивости ()

где – количество устойчивости ассортимента товаров в определенный период; а – число разновидностей товаров, предусмотренных разработанным ассортиментным перечнем; п – количество проверок.

Оптимальное значение коэффициента устойчивости ассортимента товаров в розничном магазине на протяжении квартала должно быть не ниже:

где Н – число новых ассортиментных позиций, – действительный показатель широты ассортимента.

5. Для определения структуры используется относительный показатель структуры (Q ) отдельных товаров (і ):

где – количество отдельного товара в натуральном или денежном выражении; – суммарное количество всех товаров, имеющихся в наличии в натуральном или денежном выражении.

8. Коэффициент глубины () – отношение действительной глубины к базовой.

где действительная глубина () – количество торговых марок и (или) модификаций, или товарных артикулов, имеющихся в наличии; базовая глубина () – количество торговых марок и (или) модификаций, или товарных артикулов, предлагаемых на рынке либо потенциально возможных для выпуска и принятых за основу для сравнения.

На предприятиях постоянно должна проводиться работа по формированию спроса и его адаптации путем активного включения товаров в предлагаемый ассортимент или изъятия из него. При этом методология ассортиментного планирования включает в себя:

разработку стратегии с учетом концепции позиционирования;
разработку структуры ассортимента с ориентацией на предпочтения покупателей и способа принятия решений о покупке (взаимосвязей между категориями);
разработку базового ассортиментного плана на основе сбора данных по каждой товарной позиции и ее детального описания по четко определенным переменным;
адаптацию плана к локальным условиям посредством мониторинга и корректировки ассортимента.

Выводы

1. Создание базового ассортимента предприятия включает в себя создание исходного массива данных; сравнение ассортимента предприятия с рынком, а также сравнение с ним валовой прибыли по каждой товарной позиции; добавление быстро растущих позиций; тестирование полноты ассортимента и добавление товарных позиций с устойчивым спросом и уникальными характеристиками; обеспечение необходимой глубины ассортимента; исключение дублирующих позиций на основе уникальности продукта и лояльности к бренду; сезонную корректировку ассортимента.

Планирование структуры ассортимента тесно связано с его развитием, с ассортиментной структурой спроса и товарного предложения.

2. Категорийный менеджмент предполагает разделение всего ассортимента на товарные категории с учетом психологических аспектов совершения покупок, ответственность одного сотрудника за весь цикл движения категории, рассмотрение каждой товарной категории как мини-предприятия в рамках компании со своим бюджетом, ценообразованием, политикой закупок и т.п.
3. При сравнении традиционной системы закупок розничного магазина с управлением ассортиментом но товарным категориям выясняется, что главной проблемой в традиционной системе является оторванность процесса закупок товаров от их дальнейшей реализации.
4. Продолжительность жизненного цикла и отдельных его фаз зависит как от самого товара, так и от конкретного рынка. Жизненный цикл одного и того же товара на разных рынках различен, он может быть продлен средствами маркетинга.
5. Благодаря ABC -анализу за продолжительный период можно узнать, что представляет собой эволюция объема продаж каждого из продуктов, выпускаемых фирмой, и на основе этого принимать эффективные решения по товарному ассортименту.

Модель ABC (иногда - «A-B-C») возникновения психических расстройств утверждает, что дисфункциональные эмоции, обозначаемые буквой «C» («следствия», англ. consequences), возникают не под влиянием «активирующих событий» (иногда - «активаторы» буква «A», англ.

Activating events), а под влиянием иррациональных верований (иногда - «убеждения», буква «B», англ. beliefs), формулируемых в форме абсолютистских требований или «долженствований» (англ. demands).

Модель проводит строгое разграничение рациональных и иррациональных убеждений и утверждает, что только последние приводят к возникновению психических расстройств. Также проводятся различия между конструктивными и неконструктивными эмоциями: например, гнев неконструктивен, в то время, как недовольство является стимулом к изменению нежелательного положения вещей и не становится.

Ключом к позитивным изменениям в модели считается обнаружение, анализ и активное оспаривание иррациональных верований (соответствует этапу «D» в расширенной модели ABCDE - англ. disputation) с последующим закреплением результатов («E», англ. end result). Для этого клиентов обучают замечать и различать дисфункциональные эмоции и искать их когнитивные причины.

Двумя самыми важными элементами РЭПТ являются иррациональные убеждения и безусловное самопринятие . Рациональные реалистичные убеждения и безусловное самопринятие способствуют здоровой эмоциональной окраске событий жизни, более адаптивному поведению, лучшей самооценке, а также более высокой оценке других. Люди, имеющие иррациональные убеждения, погружаются в нездоровые эмоции, дисфункциональное поведение и имеют низкую самооценку. Если мы обратимся к трехкомпонентной модели эмоционального выгорания К.Маслач , то мы увидим эквивалентный набор симптомов, включающий пресыщение и сниженный эмоциональный фон, негативизм и циничность по отношению к реципиентам, негативизм в оценке своих профессиональных успехов.

Первоначально А. Эллисом было выделено 11 типов иррациональных убеждений, обуславливающих дисфункциональное поведение, однако его же более поздние исследования показали, что целесообразнее рассматривать четыре интегративных типа иррациональных убеждений .

Первичным источником иррациональных когнитивных процессов является долженствование (переживания по поводу неоправданных ожиданий – "я должен…", "они должны…", "никогда нельзя…" и т.п.). Остальные три типа иррациональных убеждений – катастрофизм (преувеличение значимости, стихийности и неотвратимости события), самоуничижение (цикличные размышления над обстоятельствами инцидента и самообвинения в случившемся), а также низкая толерантность к фрустрации – являются вторичными (или производными) иррациональными убеждениями. Если мы обратимся к модели эмоционального выгорания В.В. Бойко, то там присутствует, например, симптом эмоционально-нравственной дезориентации ("Почему я должен за всех волноваться?!), симптом переживания психотравмирующих обстоятельств, симптомы неудовлетворенности собой и неадекватного избирательного эмоционального реагирования. Такие совпадения не могут быть случайными и побуждают к изучению когнитивистской модели эмоционального выгорания, в частности, иррационального мышления как детерминанты выгорания.

В связи с этим необходимо подчеркнуть, что 4-х факторная схема была центральной в РЭПТ на протяжении многих лет, однако эмпирическое изучение иррациональных убеждений породило множество альтернативных схем. В частности, DiGiuseppe, Leaf, Exner and Robin разработали Тест рациональности мышления (General Attitude and Belief Scale – GABS), измеряющую как общий уровень рациональности мышления, так и "сквозные" шкалы, которые диагностируют характерные для иррационального мышления темы и процессы: самоуничижение; потребность в достижении; потребность в одобрении; потребность в комфорте; потребность в справедливости; обесценивание других. Сокращенный вариант этой методики SGABS (Short GABS) в авторской адаптации был использован в эмпирическом исследовании взаимосвязи иррациональных убеждений и эмоционального выгорания у учителей.

Выборку исследования составили 30 учителей общеобразовательной школы г. Армянска. Учителя имеют разный стаж работы и преподают различные дисциплины. В качестве диагностических методов исследования помимо упомянутого Теста рациональности мышления, были использованы Шкала самоуважения Розенберга и методика К.Маслач MBI (Maslach Burnout Inventory) в адаптации Н.Е. Водопьяновой "Диагностика профессионального выгорания" .

Сопоставим результаты диагностики рациональности мышления и выгорания. Согласно им рациональное мышление характерно для 12 педагогов, что составляет 40% выборки исследования, соответственно 60% педагогов выборки в неблагоприятных условиях мыслят иррационально. Среди педагогов с рациональным мышлением симптомы выгорания были обнаружены только у трех, что составляет четверть этой подгруппы, соответственно 75% педагогов с рациональным мышлением не подверглись выгоранию. Что касается педагогов с иррациональным мышлением, то здесь взаимосвязь прослеживается еще резче: почти 80% учителей из этой подгруппы подверглись выгоранию. Наглядно результаты сравнительного анализа представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Распределение результатов диагностики рациональности мышления (ratio/irratio) и выгорания (stab/burnout).

Как мы можем видеть на диаграмме, большинство педагогов с рациональным типом мышления (ratio) характеризуются стабильным (ряд stab на диаграмме) эмоциональным состоянием, а подавляющее большинство педагогов с иррациональным типом мышления (irratio) имеют симптомы выгорания (ряд на burnout на диаграмме), что подтверждается статистическим анализом с использованием критерия Манна-Уитни. А именно, педагоги с высоким уровнем иррациональности мышления превосходят педагогов с рациональным мышление по степени выраженности профессионального выгорания. Что касается вклада отдельных иррациональных тем или процессов в установленную взаимосвязь рациональности мышления и выгорания, то рассматриваемая выборка не достаточно велика для поиска закономерностей, подтверждаемых статистическим анализом, поэтому мы можем говорить лишь о намечаемых тенденциях. Так можно сказать, что вопреки ожиданиям, больший вклад в эмоциональное выгорание вносят не способы мышления (иррациональные мыслительные процессы), а болезненные для учителей вопросы (иррациональные мыслительные темы), в числе которых особенно выделяются "потребность в достижении" и "потребность в справедливости".

Аналогичные результаты были получены при изучении взаимосвязи самоуважения и выгорания. Отметим, что методика "Шкала самоуважения Розенберга" представляет собой перечень рациональных и иррациональных убеждений в области самоуважения. В этом случае рациональность мышления определяется степенью согласия с рациональными убеждения и несогласия с иррациональными. Следует различать конструкты самопринятия и самоуважения: первый предполагает безоценочное и безусловное принятие себя как уникального существа, в то время как второй – самоуважение – представляет собой когнитивную составляющую гордости, то есть установки, позволяющие искать и находить возможности гордиться собой и развиваться . Именно этот конструкт хорошо согласуется с упомянутыми выше иррациональными мыслительными темами (потребностью в достижении и справедливости).

Математический статистический анализ различий в выраженности симптомов выгорания у педагогов, имеющих рациональные и иррациональные убеждения в области самоуважения, подтвердил предполагаемую взаимосвязь самоуважения и выгорания. А именно, учителя, характеризующиеся низким уровнем эмоционального выгорания, превосходят педагогов с высоким уровнем эмоционально выгорания по рациональности убеждений в области самоуважения.

Установленные взаимосвязи не позволяют констатировать порядок влияния: с одной стороны, иррациональные убеждения обуславливают выгорание, с другой стороны, такое эмоциональное состояние сопровождается изменением установок. Определение характера влияния возможно лишь при лонгитюдном исследовании динамики выгорания у субъектов, имеющих различные иррациональные убеждения и общий уровень рациональности мышления, что может составить перспективу настоящего исследования. В такой модели необходимо будет учесть и другие внутренние детерминанты выгорания, например, безусловное самопринятие , а также организационные, ролевые и профессиональные факторы . Кроме того, формирование синдрома выгорания неразрывно связано с профессиональной адаптацией, которая в свою очередь определяется не только установками, но и индивидуальными особенностями обработки информации .

Однако даже на этом исследовательском этапе возможно, опираясь на когнитивистское представление о первичности установок по отношению к эмоциональным состояниям, организовать профилактическую работу с учителями. Психологическая помощь в этом случае должна содержать элементы психологического просвещения в области симптомов выгорания и его последствий, психодиагностику факторов выгорания, в том числе и самодиагностику, а также рекомендации по профилактике в зависимости от индивидуальных особенностей синдрома выгорания (преобладания отдельных фаз и симптомов) и причин его возникновения.

Сама форма индивидуального консультирования и групповой работы в рамках рационально-эмотивного подхода прозрачна и привычна педагогам: психолог предстает в роли учителя, который пытается привить клиенту навыки использования информации, логики или рассуждений с целью коррекции ложных толкований и иррациональных мыслей, считающихся основой эмоциональных расстройств . Когнитивный подход позволяет быстро выявлять самые важные когнитивные, эмотивные и поведенческие аспекты тех нарушений, которые имеются у людей, и показывает им, как активно искоренять и изменять присущие им тенденции самосаботажа. Практика сотрудничества с институтом последипломного образования показывает, что фактор времени наступления первых заметных изменений в эмоциональном состоянии имеет большое значение при оказании адресной помощи педагогическому коллективу, поэтому важным аргументом в пользу применения рационально-эмотивного подхода может быть не только прямая связь между выгоранием и иррациональностью, но и краткосрочный характер такого консультирования.

РЭПТ характеризуется разнообразием техник и методов, но, пожалуй, наиболее известной является А-В-С модель . В модели A-B-C элемент A (activating) соответствует активирующему событию или переживанию; B (beliefs) - системе убеждений индивида; C (consequences) - последствиям. Рассмотрим пример из педагогической практики. Допустим, одна из учениц класса нарушает дисциплину и ведет себя вызывающе. Для ее молодой учительницы это будет активирующее событие – А. Учительница думает: "С компетентным педагогом такое происходить не должно. Все мои ученики будут считать меня некомпетентной. Это будет ужасно. Я никогда не смогу вернуть их уважение". Эти мысли соответствуют части B (система убеждений) модели. Далее, отталкиваясь от этих мыслей, а никак не от активирующего события, возникает раздражение или разочарование, соответствующие части C (последствия) модели. Таким образом, событие не является непосредственной причиной негативных чувств и эмоций, а результатом интерпретации события на основе системы иррациональных убеждений – среднего компонента модели A-B-C. Психологическая помощь в таком случае строится на оспаривании иррациональных убеждений (элемент D – disputing). Например, в обсуждаемом случае можно обратить внимание учительницы на её ложные допущения о безоблачном опыте компетентных педагогов, способах утраты уважения учеников и т.п. В процессе диспута возникают желаемые когнитивные эффекты (элементы cE – cognitive effects) и эмоциональные эффекты (элементы eE – emotional effects). Для достижения поведенческих эффектов (элементы bE – behavioral effects) используются техники, заимствованные из поведенческих подходов, например, проигрывание определенных ролей, домашние задания, произвольное включение в дискомфортные ситуации и т.п.