ИССЛЕДОВАНИЕ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДОВЕРИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОЕКТНЫХ РИСКОВ КОМПАНИЙ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Цель работы заключается в разработке рекомендаций по использованию Байесовских сетей доверия в качестве метода управления рисками проектов в компании пищевой промышленности.
В соответствии с поставленной целью были сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать существующие качественные и количественные методы управления рисками проектов, выявить их сильные и слабые стороны.
2. Исследовать метод управления рисками проектов на основе Байесовских сетей и выявить его преимущества и недостатки.
3. Изучить особенности рынка пищевой промышленности и компаний, оперирующих в этой сфере.
4. Выявить риски, требующие оценки на примере проекта по выводу нового продукта на рынок.
5. Исследовать практику применения метода Байесовских сетей доверия на основе проекта по выводу новой продукции на ры ...

Содержание
Введение 4
Границы исследования 7
Методология 8
ГЛАВА I. МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРОЕКТОВ 9
Теоретические основы управления рисками проектов 9
Понятие проекта 9
Понятие, основные черты, источники и классификация рисков в проектах 11
Понятие управления рисками в проекте 14
Стадии процесса управления рисками в проектах 14
Традиционные методы управления рисками проектов 17
Планирование управления рисками 17
Методы определения рисков 17
Методы оценки риска 20
Сравнительный анализ количественных методов оценки риска 24
Методы реагирования на рисковые ситуации 25
Байесовские сети доверия: суть метода и теоретическая модель построения 28
ГЛАВА II. ПОСТРОЕНИЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДОВЕРИЯ 36
Общая характеристика организации 36
Финансовые показатели 38
Характеристика продукции линейки HoReCa 39
Особенности и тенденции рынка пищевой промышленности 39
Анализ внешней среды 43
PEST-анализ 43
Потребители 46
Конкуренты 46
5 сил Портера 47
Характеристика внутренней среды организации 48
Организационная структура 48
Персонал 49
SWOT - анализ 49
Проект по выводу нового продукта на рынок и его основные риски 50
Иерархическая структура рисков (RBS) 52
Реестр рисков 54
План реагирования на риски 59
Применение Байесовский сетей доверия на практике 61
Выводы и рекомендации 69
Заключение 71
Список использованной литературы 73
Приложение 1. Пример матрицы вероятности и воздействия 78
Приложение 2. Пример продукции WIBERG направления HoReCa. 79
Приложение 3. Иерархическая структура работ проекта (WBS). 80
Приложение 4. Основные стейколдеры проекта. 81
Приложение 5. Фрагмент анкеты для качественной оценки рисков. 82

Введение
Риски являются неотъемлемой частью любой предпринимательской деятельности, что приводит к необходимости разработки конкретных методов и способов их идентификации и управления при принятии и реализации управленческих решений. Предприятия работают в условиях постоянно меняющегося внешнего и конкурентного окружения, имея свою специфическую внутреннюю среду и производственный потенциал. Именно поэтому каждая компания сталкивается с рисками, присущими только данной организации, сфере, в которой она оперирует, и специфике ее деятельности. Исходя из этого, крайне важно своевременно выявить потенциальные риски, оценить вероятность их наступления и возможные последствия, используя методы, которые в определенной ситуации наилучшим образом помогут уменьшить потери, связанные с риском.
Пищева я промышленность - одна из важнейших областей производства, которая направлена на поддержание нормального уровня жизни и обеспечение населения страны необходимыми продуктами. Также уровень эффективности пищевой промышленности имеет стратегическое значение для государства, что обуславливает интерес изучения функционирования и развития компаний данной отрасли [6]. Российская пищевая промышленность в современном мире является одной из наиболее динамичных сфер, которая сталкивается со значительными изменениями: все больше на рынок внедряются западные организации. С каждым годом значительно ужесточается конкуренция между иностранными и отечественными корпорациями за счет вступления в ВТО [4]. Эти обстоятельства выводят на первый план необходимость в оптимизации бизнес-процессов и эффективности управления как отраслью в целом, так и отдельными организациями и их проектами.
В настоящее время в компаниях пищевой промышленности существует ряд проблем, связанных с неразвитостью системы управления рисками проектов из-за отсутствия методических разработок, инструментов и методов осуществления своевременной реакции на возникающие проблемы в управлении рисками; низкой структурированности рисков, а также отсутствии профессиональных управленческих кадров в области управления рисками [5]. В связи с этим, менеджеры не всегда способны определить какой именно метод целесообразнее использовать для достижения наилучшего результата деятельности проекта.
Управление рисками проектов является неотъемлемым процессом по достижению успеха проекта, а эффективность управления ими, в свою очередь, во многом зависит от выбранных методов, которые должны обладать гибкостью к появлению новых факторов риска и к изменяющимся условиям окружающей среды.
Ввиду высокой динамичности экономических процессов и условий хозяйствования, в которых оперирует компания, проекты с каждым годом значительно изменяются как по структуре, так и по содержанию, они все больше подвержены различным рискам, которые усложняются и обладают множеством внутренних взаимозависимостей.
Управление рисками проектов достаточно новое направление в науке, в связи с чем наблюдается недостаток методологических подходов. При этом на практике в проектах постоянно наблюдаются качественные изменения, которые требуют совершенствования и обновления методологической базы управления рисками. Именно поэтому целесообразно исследовать и совершенствовать существующие методы управления рисками проектов [21].
Одним из методов, позволяющих оценить зависимости между рисками проектов, являются Байесовские сети доверия, которые изучались российскими и зарубежными учеными, однако, проведенные исследования не содержат конкретных данных о том, как применять метод на практике и в каких случаях он наиболее эффективен, предоставляя только сложные графические модели и математические расчеты, имитируя применение метода, что значительно усложняет его использование [9]. В отличие от других методов, аппарат Байесовских сетей доверия позволяет объединить экспертную и статистическую информацию; включить в модель взаимосвязи между переменными и вводить в модель данные, получаемые на каждом этапе развития проекта, что делает этот метод интересным для изучения и использования на практике [15]. В управлении рисками проектов метод позволяет построить диаграммы влияний и отразить причинно-следственные связи между событиями [19]. Все это дает ряд преимуществ: модель, представляя собой ориентированный граф, позволяет достаточно точно исследовать составляющие риска и включать в модель максимальное количество факторов, влияющих на возникновение риска; а также Байесовские сети предоставляют возможность совместного учета качественных и количественных данных и динамично их обрабатывать [12]. Таким образом, применение данного метода видится целесообразным, однако, в настоящий момент управление рисками проектов в пищевой отрасли с использованием этого метода изучено недостаточно и носит фрагментарный характер [5], что вызывает потребность в более глубоком изучении обозначенного вектора адаптации метода Байесовских сетей.
Актуальность темы выпускной квалификационной работы состоит в востребованности управления рисками проектов в компаниях пищевой промышленности и низкой изученности вопросов применения Байесовских сетей на практике.
Цель работы заключается в разработке рекомендаций по использованию Байесовских сетей доверия в качестве метода управления рисками проектов в компании пищевой промышленности.
В соответствии с поставленной целью были сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать существующие качественные и количественные методы управления рисками проектов, выявить их сильные и слабые стороны.
2. Исследовать метод управления рисками проектов на основе Байесовских сетей и выявить его преимущества и недостатки.
3. Изучить особенности рынка пищевой промышленности и компаний, оперирующих в этой сфере.
4. Выявить риски, требующие оценки на примере проекта по выводу нового продукта на рынок.
5. Исследовать практику применения метода Байесовских сетей доверия на основе проекта по выводу новой продукции на рынок.
6. Проанализировать полученные результаты и сделать выводы о возможностях применения метода Байесовских сетей доверия в проектах по выводу новой продукции на рынок в пищевой промышленности.
7. Разработать рекомендации по адаптации метода управления рисками проектов на основе Байесовских сетей доверия в пищевой промышленности.
Объект: система управления рисками проектов компании, работающей в сфере пищевой промышленности.
Предмет: механизмы практического применения Байесовских сетей доверия.
Границы исследования
Данная работа имеет ряд ограничений. Во-первых, как уже говорилось, выбранное направление недостаточно широко изучено, следовательно, можно отметить значительный дефицит практических данных о применении метода Байесовских сетей. Во-вторых, ограничения связаны с выбором анализируемой компании, которая относится к малым и средним предприятиям (SME - small and medium-sized enterprises) и оперирует на российском рынке пищевой промышленности. Следующее ограничение определяется выбором проекта для изучения – проект по выводу нового продукта на рынок, а именно продукции линии HoReCa на российский рынок специй пряностей и приправ. И наконец, важно понимать, что каждый рынок имеет свои особенности, поэтому разработанные рекомендации будут релевантными только для компаний, оперирующих в данной области.
Методология
В первой части исследования необходимо ознакомиться с теоретическими аспектами управления рисками проектов и использованием различных методов. В связи с этим, нами будет проанализирован большой объем учебных и исследовательских источников по теме управления рисками, что позволит более подробно разобраться в исследуемой теме и выявить преимущества и недостатки существующих методов управления рисками.
Поскольку реализация метода, выбранного для анализа, включает в себя несколько этапов, таких как проведение качественного анализа рисков проекта и определение вероятностей наступления неблагоприятных событий, что позволит выявить наиболее приоритетные риски для дальнейшего анализа, то во второй части работы будут использованы различные методы идентификации и оценки рисков. Чтобы понять, какие риски присущи проекту по выводу нового продукта на рынок, нам потребуется разобраться в сути деятельности компании и исследовать рынок, на котором она оперирует. Для этого могут быть использованы такие методы как PEST-анализ, Пять сил Портера и SWOT-анализ. Мозговой штурм, в совокупности с данными полученными на предыдущих этапах анализа, позволит составить реестр рисков. Далее на основе экспертных оценок (опрос около 5-7 сотрудников исследуемой компании посредством анкеты, которая будет разработана исходя их списка выявленных рисков) будет произведена оценка вероятности наступления рисков и уровень их влияния на цели проекта.
Затем будет непосредственно построена модель Байесовской сети доверия, как в ручную, так и с использованием компьютерной программы MSBN компании Microsoft.
Также для анализа полученных результатов может быть использована программа MS Excel.

Диаграммы влияния BBN позволяют визуально изобразить причинно-следственные отношения, чем способствуют выявлению источников рисков.BBN могут смоделировать неопределенности и выявить вероятности их возникновения. Кроме того, как только поступает новая информация о состоянии среды или проекта, полученные данные можно сразу внести в модель, и все вероятности будут пересчитаны.Таким образом, Байесовская сеть доверия позволяет вводить в модель новые данные, возникающие на каждом из этапов развития проекта, чем обеспечивает обратную связь (feedback loop), что является важной составляющей процесса управления рисками.BBN, используя алгоритмы, позволяют выявить, спрогнозировать и оценить уровень влияния рисков и вероятность их возникновения. Кроме того, в отличие от методов моделирования, BBN даютне детерминированные результаты, а набор вероятностных результатов.Авторы уже упомянутого выше исследования 2004 года продолжили идею о том, что Байесовская сеть доверия представляет собой ациклический граф с набором взаимосвязанных вероятностных таблиц. Узлы в BBN представляют случайно заданные элементы (могут задавать различные типы рисков), которые представляются в виде дискретных чисел или диапазонов и описываются функцией распределения вероятности [9]. Дуги отображают причинно-следственные связи между ними. Также для обозначения этих связей с каждым из узлов связаны условные вероятностные таблицы (CPT – conditional probability table), которые заполняются на основе предыдущих эмпирических данных и экспертных оценок. При необходимости BBN могут быть расширены до диаграмм влияния путем добавления узлов принятия решений и полезности (utility node). Это позволяет использовать данный метод при моделировании сценариев развития потенциальных ситуаций.Например, на Рисунке 2 показано, что на качество продукта влияют способности менеджера и разработчика, также обучение – узел принятия решения, связано со стоимостью обучения – узел полезности. CPT для узла качества продукта представлена на Рисунке 3.Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 2Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 3Несмотря на очевидные преимущества, BBN часто осуждают из-за их субъективности [19]. В общем, BBN позволяют смоделировать представления экспертов. И уже, основываясь на вере (доверии), предоставляет математические вычисления и прогнозы для поддержки процесса принятия управленческих решений.Предполагается, что Байесовские сети доверия используются для поддержания процесса принятия решений во время управления рисками проекта. BBN анализирует риски и тем самым предоставляет необходимую информацию менеджеру, в то время как менеджер может и должен добавить свои решения и новую информацию в систему BBN для дальнейшей оценки и прогнозирования. Данные для BBN будут обновляться при каждом повторе операции и генерировать так называемую обратную связь (feedback loop), а также получать новые оценки, что позволит модели работать непрерывно.Итак, для применения метода Байесовских сетей, для начала, должна быть составлена схема (BBN template), которая будет отражать общие факторы, влияющие на риски проекта. Эти факторы обычно разделяют на две группы: организационные (процессы управления и менеджмента) и проектно-ориентированные (качество проведение каждого из этапов проекта). Затем при необходимости для каждого из факторов может быть составлена диаграмма, где отражается, какие элементы влияют на выбранный фактор.Теперь рассмотрим основные процедуры управления рисками на основе BBN [15]: Инициализация BBN.Собирается и анализируется необходимая информация для построения модели, формулируются предпосылки, устанавливаются узлы для мониторинга.Поддержание профиля рисков проекта.Во время всего проекта осуществляется постоянный процесс мониторинга. Как только появляются новые данные о проекте или о среде, они сразу вносятся в BBN для переоценки данных. Все эти хронологические входы информации и последующие переоценки вносятся в профиль рисков.Мониторинг и анализ рисков. Состоит из нескольких независимых этапов:Корректировка первоначальных предположений.Создается так называемый модуль следования (tracing module), исходя из которого мы передвигаемся на следующий этап либо возвращаемся к предыдущему.Анализ рисков.В базовой BBN модели есть узлы, относящиеся к рискам, такие как задержки графика, качество продукции и бюджет. Во время процедуры анализируются средние показатели риска предыдущих этапов, чтобы выявить возникнут ли такие риски, как задержка графика, увеличение бюджета проекта, низкое качество. Если проблемы будут выявлены, то снова создается модуль следования, чтобы выявить причины.Регулирование ресурсов.Как известно, существует точка насыщения, после которой дальнейшее увеличение ресурсов приведет уже к снижению производительности. Поэтому вводится модуль насыщенности (saturation module), чтобы проверять достигнута ли точка насыщения.Кроме того, для лучшего использования имеющихся ресурсов иногда вводится модуль рейтинга (ranking module). Предположим, что нам всегда известны затраты на ту или иную деятельность. При этом существует два вида результатов деятельности: в первом случае результат представлен количественно, что позволяет проранжировать эффективность ресурсов. В другом случае, если нет количественных данных, то необходимо использовать BBN данные для оценки эффективности ресурсов.Осуществление управления рисками.Данный этап осуществляется в том случае, если необходимо управлять ресурсами, в противном случае возвращаемся к этапу 2. Здесь расчет BBN используется для прогнозирования эффективности решений по управлению рисками.Мы рассмотрели основные этапы введения BBN в систему управления рисками. Тем не менее в рамках практической части нас будут интересовать только начальные этапы реализации метода ввиду того, что проект находится в разработке, а не на этапе реализации. Следовательно, нет возможности получения новых данных по ходу проекта и внесения их в модели для полноценной и непрерывной реализации метода.Если обратиться к исследованиям 2013 года других авторов [9], они отмечают, что метод BBN может быть использован в различных сферах и для различных рисков. Например, для анализа рисков информационной безопасности, различных видов экономических рисков, экологических и т.д., внедряя в модель как исторические статистические данные, так и экспертное мнение. Кроме того, исследователи говорят о том, что BBN, как вероятностные графические модели, могут быть использованы для оценки операционного риска, где под данным типом риска понимаются риски, связанные с выполнением бизнес-процессов организации.В процессе управления рисками BBN используются в качестве диаграмм, отражающих причинно-следственные связи между рисками или в качестве диаграмм влияния.Таким образом, еще раз перечислим основные преимущества метода Байесовской сети доверия:наглядное предоставление процесса принятия решений в условиях неопределенности;позволяет выявить причинно-следственные связи факторов риска;возможность анализа большого количества факторов риска;позволяет объединить качественные и количественные данные;получение обратной связи на каждом из этапов реализации метода и проекта за счет возможности внесения новых данных в модель по мере их возникновения на каждом из этапов проекта;позволяют моделировать сложные системы.Что касается недостатков, то процесс построения Баейсовской сети является достаточно трудоемким;существует сложность определения вероятностей в узлах сети;субъективность модели ввиду использования экспертных оценок.Так например, для проекта по выпуску нового продукта на рынок, могут возникнуть риски, которые специфичны именно для данного проекта и для конкретной ситуации, что не позволяет оценить вероятность наступления этих рисков благодаря статистическим данным, либо это произойдет ввиду недостатка исторических данных [15]. В связи с этим экспертная оценка ситуации может привести к значительным отклонениям и неточностям, что поставит под сомнение релевантность модели.Если же обратиться к более проектно-ориентированным исследованиям, то авторы отмечают тот факт, что на практике при реализации проектов, в частности проектов по разработке и выводу новых продуктов и услуг на рынок, менеджеры все чаще используют нестандартные методы управления рисками [14]. Предлагается использовать BBN в качестве комплексного метода управления рисками, позволяющего отражать сложные взаимозависимости элементов и включать большое количество информации из различных источников. Тем не менее, преобладающее большинство исследований по применению выбранного метода в подобных проектах сфокусировано на создании структуры Байесовской сети, а не определении вероятностей в ее узлах.ГЛАВА II. ПОСТРОЕНИЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДОВЕРИЯВ данной главе на примере проекта по выводу линейки продукции HoReCa компании WIBERG на российский рынок пищевой промышленности (а именно рынок специй, пряностей и приправ) оценим риски, с которыми при этом столкнется компания, используя метод Байесовских сетей доверия.Для начала представим общую информацию о компании, выбранной для исследования. Рассмотрим спектр ее деятельности, проанализируем внешнюю и внутреннюю среду. При этом основной анализ будет сделан с акцентом на рынок, на который компания хочет выйти при успешной реализации проекта.Общая характеристика организацииКомпания ООО «ВИБЕРГ Рус» - российское представительство австрийской компании «WIBERG».Миссия – «предоставлять наивысшее удовольствие и наслаждение вкусом во время еды» [31], удовлетворяя постоянно меняющиеся потребности клиентов с помощью инновационных решений. Компания также гарантирует успех своим партнерам благодаря знаниям о потребителе, креативности, индивидуальному подходу и высокому качеству продукции.Видение – «стать предпочтительным партнером по вкусовым и функциональным добавкам».Первостепенные задачи – соблюдение высокого качества и экологичности продукции. Ключевым фактором успеха компания считает свою бизнес-концепцию, которая отражается в слогане – «Больше вкуса. Больше наслаждения».Рассмотрим наиболее важные вехи в истории развития компании:Основание компании WIBERG KG в австрийском городе Штульфельден 18 февраля 1947 г. Хеленой и Вильгельмом Бергерами. Названием компании послужили первые буквы имени основателей. Основная идея компании на тот момент заключалась в предоставлении готовых пряных смесей для производства колбасных изделий с постоянным качеством вкуса.В 1954 г. головной офис компании перебирается в Зальцбург, Австрия.Основание первого в ЕС филиала (производственного-логистического центра) в немецком городе Фрайлассинг в 1962 г.1973 г. - старт продаж гастрономических пряностей в Австрии.1977 г. – расширение спектра услуг компании, начало производства оболочки для колбасных изделий.1981 г. – руководство копании переходит к дочери основателя – Хельге Винклер-Бергер, которая за время своего правления значительно развивает компанию и улучшает ее финансовые показатели и мировой статус, выводит продукцию компании на российский рынок.Компания начинает осваивать американский рынок и в 1987 г. открывает представительство в Канаде.В 1994 г. система менеджмента качества компании WIBERG получает сертификат по стандарту ISO 9001.1998 г. – руководство компании переходит в руки Маркуса Винклера, внука основателя.В 2001 г. цель компании фокусируется на развитии до ведущего международного поставщика пряных смесей для производства продуктов питания и предприятий общественного питания. Открываются филиалы в Барселоне и Лос-Анджелесе.2005-2008 гг. – значительное расширение производственных площадей.2014 г. – открытие дочерней компании в России, Москва. Это позволило WIBERG лучше изучить специфику российского рынка и стать ближе к клиентам, предоставляя им полный спектр необходимых услуг.2016 г. - компанию WIBERG покупает израильский производитель ароматических добавок и высококачественных ингредиентов компания Frutarom Industries за 119 млн евро [28]. Тем не менее, являясь успешной организацией, WIBERG не требует вмешательства в бизнес-процессы и сразу приносит прибыль. Это позволяет ей, несмотря на смену владельца, оставаться обособленной компанией, представленной на рынках 79 стран.Уже практически на протяжении 70 лет компания WIBERG предоставляет широкий ассортимент высококачественных пряностей, оболочек и пищевых добавок для производства мясных и колбасных изделий, а также продукцию направления HoReCa. Международные производители мясных и колбасных изделий ценят и доверяют качеству WIBERG также, как и шеф-повара мирового класса и ведущие кейтеринговые компании.Из маленького семейного бизнеса компания превратилась в успешный международных бизнес с представительствами в 7 странах, где занято более 670 сотрудников. На территории России продукция реализуется за счет дочерней компании - «ВИБЕРГ Рус», которая предоставляет специи, пищевые добавки и колбасные оболочки производителям мясных изделий по всей стране благодаря своим многочисленным сертифицированным дилерам.Финансовые показателиТак как компания не предоставляет годовые и финансовые отчеты в открытом доступе, об эффективности деятельности компании можно говорить лишь по незначительным фактам, представленным в СМИ и на сайте организации, а также по данным со слов сотрудников компании.Продажи WIBERG составили около 155 млн. евро ($172 млн.) в 2015 г. Скорректированный доход до уплаты процентов, налогов, износа и амортизации (EBITDA) составил 17 млн. евро ($19 млн.). Стоимость активов WIBERG достигала 107,8 млн евро ($131 млн.) в конце 2014 года. Годовой оборот 2013 года составил 140 млн. евро, а в 2015 году достиг 142 млн. евро [30].Что касается российского представительства «ВИБЕРГ Рус», то по данным сотрудников оборот компании в 2014 году составил более 28 млн. евро, и было продано более 2673 тонн смесей и функциональных добавок.Исходя из доступных данных, можно сделать вывод, что компания финансово успешна и с каждым годом улучшает свои показатели, что позволяет ей развираться и реализовывать новые проекты.Характеристика продукции линейки HoReCaСледует уточнить, что HoReCa – общепринятый термин, который обозначает сферу индустрии гостеприимства (отели, рестораны, кафе).На сегодняшний момент продукция компании WIBERG данного направления реализуется в 12 странах, где компания уже зарекомендовала свою продукцию как высококачественную и состоящую только из натуральных ингредиентов. Соответственно, продукция относится к категории премиум, что говорит о достаточно высоком уровне цен.Ассортимент охватывает такие направления как травы, специи и пряности, специализированные смеси, пряности и соусы для сладких блюд и кондитерских изделий, масла, уксусы и соусы.Продукция компании рассчитана для оптовой продажи, поэтому сбыт осуществляется в упаковках, содержащих по 2 или 3 единицы продукции. Пример упаковки продукции представлен в Приложении 2.Особенности и тенденции рынка пищевой промышленностиВ русском языке слова специи, пряности и приправы имеют практически идентичные значения. Однако, согласно классификации советского историка и специалиста в области кулинарии, Вильяма Похлебкина, специи – это вещества, которые изменяют вкус и консистенцию блюда (например, соль, сахар, уксус и др.); пряности – свежие или высушенные продукты исключительно растительного происхождения, обладающие специфическим ароматом и привкусом (перец, ваниль, корица, лавровый лист и др.); а к приправам относятся смеси пряностей из нескольких ингредиентов [23].Можно отметить, что по данным специалистов 2014 года этой области на потребление специй приходится 60% в общем рыночном объеме, на долю приправ только 35%, а доля пряностей составила лишь 5% [33]. По мнению специалистов, одной и самой востребованной пряностью в мире, в том числе и в России, является перец (наиболее популярным является именно черный). На втором месте находится базилик, который является универсальным и подходит ко многим блюдам, а затем идет корица, широко используемая для кондитерских изделий. Завершают пятерку самых востребованных приправ гвоздика и горчица.Огромную долю на российском рынке занимает импортная продукция, так в 2015 году доля импорта приправ составила более 100 тыс. тонн [23]. К основным импортерам можно отнести такие страны как Китай и Индия, на долю Австрии приходится лишь 5%. (Рис. 4)Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 4 [23]Согласно данным «Яндекс статистики» можно выявить наиболее популярные компании импортеры-производители специй (Рис.5). Так, чаше всего ищут информацию о компаниях Santa Maria и Kotanyi.Рисунок SEQ Рисунок \* ARABIC 5 [23]Аналитики отмечают, что в последние годы рынок растет за счет увеличения потребляемой продукции, однако, начиная с 2014 года, рост рынка замедлился до 10% в год. Объем рынка специй, пряностей и приправ составил 3 млрд.$ в 2015 году [33]. В связи с этим российский рынок можно назвать достаточно насыщенным, но и в то же время незрелым, что обуславливается неразвитой культурой потребления специй и наличием некачественной продукции.К основным тенденциям рынка можно отнести:Особенность российского рынка – зависимость от импортного сырья.Рост интереса российских граждан к специям, что объясняет привлекательность рынка для новых игроков.Несмотря на широкую ассортиментную линейку, компании заинтересованы в предложении новых и необычных решений, но в то же время, отвечающих традициям и вкусовым предпочтениям потребителей.Популяризация здорового образа жизни, что повышает спрос на продукцию из натуральных ингредиентов.Потребители имеют сильную власть на рынке специй пряностей и приправ. Это объясняется тем, что снижение доходов населения приводит к сокращению спроса на дорогую продукцию и услуги кафе и ресторанов и наоборот, с повышением доходов предпочтение отдается высококачественной продукции и желанию разнообразить свой рацион за счет питания вне дома.Рост спроса на продукцию среднеценового и премиум класса. Несмотря на то, что в последнее время наблюдается тенденция снижения доходов населения, в центральных регионах резкого спада уровня жизни населения пока не отмечается [25].Рост популярности функционально универсальных смесей приправ.На данный момент наблюдается тенденция к росту оптовых продаж [34].Важно отметить, что в рамках данной работы нас интересует именно тот сегмент B2B рынка, где специи продаются оптом в магазинах формата cach and carry, где продажа товаров осуществляется для юридических лиц: отелей, ресторанов, магазинов.Российский рынок специй пряностей и приправ неоднороден.Так, в центральной России, особенно в Москве и московской области большим спросом пользуются иностранные производители, в то время как в регионах, наоборот предпочтение отдается более дешевым маркам и отечественным производителям.Сильная власть потребителей: розничные сети диктуют жесткие условия производителям специй и выбирают только тех, кто готов платить за полки и предлагают наилучшие условия.Это приводит к тому, что выбранные поставщики, предоставляя ограниченный набор продукции, выставляют только хиты продаж (черный перец, лавровый лист и т.п.), значительно сокращая предложение «интересных» видов приправ, которые могли бы прийтись по вкусу определённому классу потребителей (в том числе премиум сегмент).Рост числа предприятий общественного питания.По данным Росстата, к 2014 году число кафе и ресторанов в стране выросло в 1,6 раза по сравнению с 2005 годом, количество баров более чем в 4 раза, а количество остальных видов общественного питания в 2,5 раза [37]. Так, если рассматривать Москву и Московскую область, то тут сосредоточено наибольшее количество заведений в стране формата кафе/бар/ресторан - около 12 тысяч.