WO-TIER SEGMENTATION MODEL IN IT COMPANIES: FINISHED AND POTENTIAL PRODUCTS

Full Text

Продукция ИТ компаний сложна и инновационна. Такая сложность и определяет присутствие существенных проблем в продвижении и маркетинге продукции и услуг таких компаний [Kassotaki 2022; Pine et al. 1993]. Во-первых, потенциальным клиентам достаточно трудно сделать выбор среди существующих предложений, или выбрать партнера-разработчика под конкретный проект или задачу. Во- вторых, самой ИТ-компании не всегда удается правильно себя позиционировать на рынке, предлагая с одной стороны уже готовые продукты, с другой, имея возможности и потенциал для разработки решений под определенный запрос клиента.  Именно эти два аспекта в деятельности современных ИТ-компаний существенно трансформируют подходы и инструментарий к сегментации продукции на рынке цифровых продуктов [Хоменко 2022].

Сегментация для ИТ-компаний будет одновременно раздельной и связной. На уровне готовых продуктов компания выделяет группы потребителей, для которых ценность повторяема и проверяема. Здесь могут быть использованы привычные критерии отрасли, масштаба организации, используемых технологий, зрелости производственных процессов, типичных задач и режимов соответствия предъявляемым требованиям со стороны заказчика. Такой подход позволяет четко очертить целевую группу покупателей, даже учитывая разумные границы индивидуализации и персональные настройки под запросы клиента. Дальнейшая работа по продвижению такого продукта понятна и сопоставима с классическими подходами к продажам сложного промышленного оборудования.

По-другому, и совсем в другой логике, будет складываться процесс сегментации для потенциального продукта, продукта, который может быть разработан под требования заказчика. Как сегментировать и продвигать такой «потенциальный», инновационный продукт?

Такой подход можно назвать внутренним или компетентностным, когда задача заключается в том, чтобы обозначить определенный набор проблемных или потенциальных полей, где ИТ-компания обладает необходимым потенциалом для разработки, а само решение потенциалом спроса и масштабируемости. 

Через призму внутреннего контура определяется потенциальный набор «полей», где компания может уверенно входить в индивидуальные задачи. Такое поле можно описать как устойчивое сочетание проблемы и условий: например, персонализация предложений в розничной торговле при ограничениях на передачу персональных данных или построение контура наблюдаемости в финансовых операциях с жёсткими требованиями к хранению данных; или автоматизация документирования в сложном производстве, где документы регулярно проходят внешнюю экспертизу. Для каждого такого поля внутри компании описываются признаки, повышающие вероятность успеха: наличие типовых коннекторов к источникам данных, готовых шаблонов визуализации, отлаженного пути от исследования к опытному образцу и далее – к промышленному контуру; наличие партнёров для внедрения; минимальный состав участников с обеих сторон, которого достаточно для запуска [Трачук и др. 2024]. Параметры сегментации в этом внутренней контуре могут быть вполне предметными, например, глубина имеющихся модулей, уровень повторного использования, скорость первой итерации, устойчивость команды, объём накопленных кейсов, способность выполнять требования по защите данных и проверкам, предсказуемость сроков и расходов.

Формирование внешнего контура предполагает ответ на вопрос: есть ли вокруг поля достаточная «рыночная плотность» или потенциальный спрос, чтобы проект не остался одиночной историей. Здесь целесообразно оценивать, насколько распространена сама проблема, как часто она звучит в запросах потенциальных клиентов, как её подталкивают законы и регуляторы, сколько на рынке уже есть альтернативных решений и какова их цена для клиента. Важна зрелость существующих практик у заказчиков: если организации в данной отрасли уже прошли несколько волн цифровизации, у них обычно есть данные, команды и процедуры, которые позволяют быстро реализовывать инновационные проекты и доводить его до результата. Наоборот, там, где отсутствуют даже минимальные хранилища данных, нет выделенных специалистов и процесс принятия решений растянут, вероятность успешного внедрения и запуска такого проекта сильно ниже, а путь к промышленной эксплуатации длиннее. Особую актуальность приобретают критерии масштабируемости: насколько отрасль однородна по основным процессам; насколько схожи у разных компаний источники данных и прикладные системы; есть ли общие справочники и форматы; насколько дорого обходится внедрение ИТ-продуктов у каждой новой организации; как быстро достигается измеримый эффект и как легко его показать тем, кто принимает решение. Внешние параметры сегментации, таким образом, фиксируют размер и плотность потенциального спроса, уровень зрелости клиентов, наличие бюджетов, форму закупочных процедур, влияние правовых требований, силу сетевых эффектов, барьеры перехода на другое решение и ширину партнёрской сети вокруг тематической области.

Систематизировать параметры сегментации для потенциального ИТ-продукта можно следующим образом, таблица 1.

Таким образом, двухконтурная сегментация позволяет согласовать внутренние компетенции компании с потенциалом внешнего спроса, выделяя проблемные поля, где цифровые решения имеют и технологическую реализуемость, и перспективу масштабирования. В такой ситуации приоритет следует отдавать тем полям, где глубина компетенции, наличие модулей и скорость первой итерации сочетаются с высокой плотностью проблемы на рынке, регуляторными стимулами и зрелостью практик у клиентов. Чтобы переводить штучные проекты в повторяемую ценность, необходимо отслеживать этапность «исследование → опытный образец → промышленная эксплуатация» и скорость прохождения этапов, долю повторного использования компонентов.

Развитие двухконтурной модели сегментации ИТ-компаний предполагает переход от качественного описания критериев к формализации стратегий работы с различными сегментами и инструментов их эмпирической оценки. В рамках предложенного подхода сегмент рассматривается как проблемное поле, положение которого определяется сочетанием параметров внутреннего и внешнего управленческих контуров. Такое сочетание задаёт не только текущий статус сегмента, но и возможную траекторию его продуктового развития.

 

Таблица 1. Параметры сегментации потенциального ИТ-продукта

Внутренний контур		Внешний контур
Параметр	Содержание	Параметр	Содержание
Глубина компетенции	знания предметной области, архитектурные решения, типовые сценарии	Плотность и повторяемость проблемы	Насколько часто и в каких отраслях проблема проявляется в сходной форме
Библиотека модулей и возможность повторного использования	Наличие готовых компонент, шаблоны, коннекторы, которые ускоряют путь к конечному результату	Цена бездействия для заказчика	Что произойдет, если не решать проблему: штрафы, потери, замедление роста
Скорость первой итерации	Насколько быстро показываем рабочий прототип с реальными данными	Стимулы со стороны правил и норм	Есть ли требования, подталкивающие внедрение решений (информационная безопасность, управление данными, отраслевые регламенты)
Качество инженерных практик	Автоматические проверки, документирование, контроль изменений, единые стандарты	Зрелость практик у клиентов	Наличие данных, команд, процессов, позволяющих быстро идти от идеи к эксплуатации
Готовность к проверкам и требованиям	Опыт прохождения аудитов, наличие артефактов по защите данных, разграничению доступа	Однородность экосистемы	Схожесть источников данных и систем у разных компаний, наличие общих форматов и справочников
Стабильность и масштабируемость команды	Доступность ключевых ролей, низкая текучесть, резерв на рост	Стоимость внедрения на нового клиента	Как растут затраты при масштабировании: требуется ли много ручной работы
Наличие партнерской сети в тематике	Есть ли внедренческие и технологические партнеры в данном поле	Скорость демонстрации эффекта	Через сколько недель виден измеримый результат для лица, принимающего решение
Экономика выполнения	Предсказуемость трудозатрат, точность оценки сметы, средняя маржа по схожим задачам	Барьеры перехода и удержание	Трудно ли клиенту уйти к иной альтернативе после внедрения; сохраняется ли долгосрочная ценность
Управляемость рисков	Наличие типовых планов обхода рисков, заранее подготовленных «красных линий» и границ индивидуализации.	Конкурентная насыщенность	Наличие сильных игроков и насколько решения взаимозаменяемы
Потенциал «превращения в продукт»	Насколько легко выделить из проекта повторяемое ядро для будущего стандартизованного предложения	Каналы доступа к клиенту	Есть ли понятные пути выхода: ассоциации, партнеры, отраслевые площадки, закупочные процедуры
Доступ к данным и испытательным стендам	Есть ли безопасные наборы данных/макеты для быстрых проверок	Бюджетная готовность	Доступность статей бюджета у типовых клиентов, длительность согласований
Управленческая готовность	Единая методика этапов «исследование → опытный образец → промышленная эксплуатация», типовые договоры, порядок изменений.	Репутационные кейсы	Возможность быстро собрать показательные истории и разрешение клиентов на их публикацию

 

Внутренний контур отражает уровень продуктовой и инженерной зрелости ИТ-компании и характеризуется глубиной предметных и технологических компетенций, наличием повторно используемых модулей, скоростью первой итерации, зрелостью инженерных практик, готовностью к проверкам и предсказуемостью сроков и затрат. Внешний контур фиксирует степень усиления и формализации рыночного спроса и включает плотность и повторяемость проблемы, цену бездействия для заказчиков, зрелость их цифровых практик, однородность экосистемы, бюджетную готовность, регуляторные стимулы и конкурентную насыщенность.

Соотнесение этих контуров позволяет представить пространство сегментации в виде матрицы, где по вертикальной оси откладывается внутренняя готовность ИТ-компании, а по горизонтальной – рыночная перспективность сегмента, рисунок 1.

 

Рис. 1. Матрица типовых стратегий сегментации ИТ-компаний в рамках двухконтурной модели

 

В рамках данной матрицы выделяются четыре типовые стратегии сегментации:

1. Стратегия продуктовой экспансии реализуется в сегментах, характеризующихся высокой внутренней и высокой внешней готовностью. В таких проблемных полях ИТ-компания располагает устойчивыми компетенциями и модульной базой, а спрос носит массовый и повторяемый характер и поддерживается зрелыми практиками заказчиков. Сегментация ориентирована на выявление максимально однородных групп клиентов, что позволяет стандартизировать решения, снижать издержки адаптации и масштабировать каналы продаж. Управленческий акцент смещается в сторону упаковки продукта и роста доли предсказуемой выручки.
2. Стратегия управляемой продуктовой инкубации характерна для сегментов с высокой внутренней готовностью и недостаточно сформированным внешним контуром. В таких полях технологическая реализуемость подтверждена, однако рынок фрагментирован, а спрос нестабилен или слабо формализован. Сегментация строится преимущественно по типам проблем и сценариям применения, а не по отраслям. Основной задачей компании становится накопление эталонных кейсов, проверка масштабируемости решений и постепенное усиление рыночного контура за счёт демонстрации эффекта и снижения барьеров внедрения.
3. Стратегия селективных проектных входов возникает в сегментах с высокой рыночной перспективностью при недостаточной внутренней зрелости ИТ-компании. Такие потенциальные сегменты характеризуются высокой ценой бездействия для заказчиков, наличием бюджетов и регуляторных стимулов, однако требуют целенаправленного наращивания компетенций и продуктовой базы. Сегментация используется как инструмент жёсткого отбора узких проблемных полей и ограничения глубины индивидуализации. Цель стратегии заключается в накоплении знаний, модулей и артефактов, необходимых для последующего перехода к продуктовой модели продукта ИТ-компании.
4. Стратегия экспериментального зондирования применяется в условиях низкой внутренней и низкой внешней готовности. Такие сегменты представляют собой слабо оформленные или радикально инновационные проблемные поля, где отсутствует подтверждённый спрос и ясные технологические контуры решения. Сегментация носит вероятностный характер и используется для быстрого тестирования идей с минимальными инвестициями. Ключевым управленческим критерием становится скорость получения сигналов о перспективности потенциального рынка и принятия решения о дальнейшем развитии или выходе из сегмента.

Для обеспечения воспроизводимости и практической применимости матрицы стратегий сегментации требуется формализованная процедура расчёта координат сегмента по осям внутреннего и внешнего контуров. С этой целью предлагается использовать агрегированные индексы внутренней продуктовой и инженерной зрелости (IC) и внешней рыночной перспективности (EC), рассчитываемые на основе системы критериев, выделенных в двухконтурной модели см. таблицу 1.

Каждый критерий внутреннего и внешнего контуров переводится в измеримый показатель и оценивается по унифицированной шкале от 0 до 5, где 0 соответствует отсутствию признака, а 5 – его целевому, устойчивому уровню. Для снижения субъективности оценки каждому критерию сопоставляется набор операционных индикаторов (например, доля повторного использования модулей, частота входящих запросов, наличие бюджетных статей у заказчиков).

Расчет индекса внутреннего контура представляет собой взвешенную сумму оценок по ключевым параметрам соответственно внутреннего контура и рассчитывается по следующей формуле:

               

Где  I_i​ - нормированная оценка i-го параметра внутреннего контура (0–5),
w_i ​ — вес параметра, отражающий его вклад в воспроизводимость продуктового решения, ∑w_i=1.

В качестве базовых параметров внутреннего контура могут использоваться: глубина компетенций, доля повторного использования модулей, скорость первой итерации, зрелость инженерных практик, готовность к проверкам и требованиям, предсказуемость сроков и затрат, устойчивость команды. Веса параметров могут корректироваться в зависимости от особенностей деятельности ИТ-компании, однако на практике целесообразно задавать повышенные веса показателям повторного использования и скорости первой итерации как ключевым признакам продуктовой зрелости.

Индекс внешней перспективности EC рассчитывается аналогичным образом:

 

 

Где E_j – оценка j-го параметра внешнего контура (0-5), v_j – вес параметра, ∑ v_j=1.

 

В состав внешнего контура включаются показатели плотности и повторяемости проблемы, цены бездействия для заказчиков, зрелости клиентских практик, однородности экосистемы, бюджетной готовности, регуляторных стимулов, конкурентной насыщенности и доступности каналов выхода на рынок. Повышенный вес целесообразно придавать показателям плотности проблемы и зрелости заказчиков, так как именно они определяют возможность масштабирования решения.

Для отнесения сегментов к различным стратегическим зонам матрицы вводится критическое пороговое значение по каждой оси. В качестве такого значения предлагается использовать уровень 3,0 по пятибалльной шкале, что соответствует переходу от фрагментарных и нестабильных характеристик к устойчиво воспроизводимым.

Таким образом, пространство матрицы стратегий формализуется следующим образом: IC < 3 низкая внутренняя продуктовая и инженерная зрелость;

IC ≥ 3 – высокая внутренняя зрелость; EC < 3 – слабый или неформализованный рыночный спрос; EC ≥ 3 – устойчивый и формализованный спрос.

Принципиально важным является динамический характер предлагаемой методики. Повторный расчёт индексов IC и EC с заданной периодичностью позволяет отслеживать движение сегмента в матрице и оценивать эффективность управленческих решений. Рост IC отражает накопление продуктовой и инженерной зрелости, тогда как рост EC свидетельствует об усилении и формализации рыночного спроса. Таким образом, матрица используется не только для классификации сегментов, но и как инструмент мониторинга эволюции продуктового портфеля ИТ-компании.

Предложенная матрица типовых стратегий сегментации и методика расчёта индексов внутреннего и внешнего контуров создают основу для объективного выбора стратегических приоритетов и мониторинга эволюции сегментов во времени. Использование данной модели позволяет ИТ-компаниям ускорять трансформацию индивидуальных проектов в воспроизводимые продукты, повышая предсказуемость выручки и устойчивость долгосрочного развития.

About the authors

I. A. Mikholap

Ural State University of Economics

Author for correspondence.
Email: iv.mikholap@yandex.ru

Graduate Student

Russian Federation, Russia, Yekaterinburg

L. A. Ramenskaya

Ural State University of Economics

Email: iv.mikholap@yandex.ru

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Yekaterinburg

References

Supplementary files