การวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอก

1. การวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอกการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอก บทที่ 3

2. UBS Bank • ธนาคารสัญชาติสวิสเซอร์แลนด์ ประสบปัญหาเกี่ยวข้องกับปัจจัยทางด้านการเมือง • รัฐบาลสหรัฐอเมริกาต้องการป้องกันการผ่องถ่ายเงินออกนอกประเทศอย่างไม่ถูกกฎหมาย • ในขณะที่ธนาคารสวิสเซอร์แลนด์มักจะเป็นแหล่งที่มีการผ่องถ่ายเงินไปฝากไว้ • รัฐบาลอเมริกากำหนดให้ธนาคารนี้ต้องเปิดเผยรายชื่อผู้ต้องสงสัยจำนวน 52,000 ราย • เริ่มแรกธนาคารปฎิเสธ อ้างกฎหมายของประเทศสวิสเซอร์แลนด์เรื่องการป้องกันความเป็นส่วนตัวของลูกค้า • ในที่สุดธนาคารก็จำเป็นต้องเปิดเผยชื่อผู้ต้องสงสัย 4,450 ราย • ประมาณการว่ามีลูกค้าที่ฝากเงินไว้จำนวน 2 ล้านล้านดอลล่าห์ ที่อาจจะถอนเงินจากระบบของธนาคารสวิสเซอร์แลนด์

3. ปัจจัยที่อาจจะกระทบผลการดำเนินงานปัจจัยที่อาจจะกระทบผลการดำเนินงาน • ภาวะการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี • ลูกค้าเปลี่ยนทัศนคติหรือความพึงพอใจต่อสินค้าหรือบริการ • ภาวะการแข่งขันทางการตลาดทั้งสินค้าและบริการที่เข้มข้นขึ้น • กฎหมาย ระเบียบ ข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง • การขึ้นของอัตราดอกเบี้ย ราคาน้ำมัน • สภาวะทางเศรษฐกิจ การค้า ความร่วมมือระหว่างประเทศ และสภาวะแวดล้อมภายนอกอื่น

4. สภาพแวดล้อมภายนอก • หมายถึง สถานกราณ์ภายนอกองค์กรที่ส่งผลกระทบต่อการดำเนินงาน โดยให้ความสำคัญกับสภาพแวดล้อมในเชิงโอกาส (Opportunities) และภัยคุกคาม(Threats) แบ่งเป็น • สภาพแวดล้อมทางสังคมหรือสภาพแวดล้อมทั่วไป • สภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม

5. Creating Strategic Fit to Leverage Internal Strengths EXHIBIT 4.1 4–5

6. ลักษณะของสภาพแวดล้อมภายนอกลักษณะของสภาพแวดล้อมภายนอก • ปัญหาใหญ่คือ “ความไม่แน่นอน” (Uncertainty) ของสภาพแวดล้อมภายนอก ซึ่งแบ่ง ออกเป็น 3 รูปแบบ (Johnson & Scholes, 1997) • สภาพแวดล้อมจะมีลักษณะง่าย หรือคงที่ สามารถคาดการณ์เหตุการณ์อนาคตได้จากเรื่องราวในอดีต เนื่องจากสภาพแวดล้อมอดีต ปัจจุบัน และอนาคตมีความแตกต่างกันไม่มาก • สภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงลักษณะพลวัติ (Dynamic) เนื่องมากจากความเป็นโลกาภิวัตน์ที่เชื่อมต่อกันด้วยระบบการสื่อสารที่ไร้พรมแดน ได้แก่ การเมือง เศรษฐกิจ สังคม และเทคโนโลยี ดังนั้นการวิเคราะห์ต้องคาดการณ์ทางเลือกของอนาคตไว้หลายทาง (Multiple Scenario) • การเปลี่ยนแปลงในลักษณะซับซ้อน ความซับซ้อนของสภาพแวดล้อม ก็คือสิ่งที่เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวมันเองบนเงื่อนไขที่เป็นพลวัตและซับซ้อนอย่างมาก

7. ความสำคัญของการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอกความสำคัญของการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอก • กระบวนการวิเคราะห์ประกอบด้วย • การค้นหา คือ การค้นหาสภาพแวดล้อมธุรกิจที่กำลังเปลี่ยนแปลง เพื่อพิจารณาในเชิงโอกาสและอุปสรรค • การตรวจสอบ คือ การวิเคราะห์และตรวจสอบสภาพแวดล้อมทั่วไปที่เปลี่ยนแปลงอย่างมีวิจารณญาณ เพื่อนำไปสู่ข่าวสาร (information) ในการพยากรณ์แนวโน้มในอนาคต • การพยากรณ์ คือ การคาดการณ์ผลกระทบและพลวัตการเปลี่ยนแปลงที่จะส่งผลต่อองค์กรในอนาคต ทำให้องค์กรสมารถนำไปสู่การปรับตัวให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงได้ในเวลาที่ถูกต้อง ก่อนที่การเปลี่ยนแปลงนั้นจะมาถึง • การวินิจฉัย คือ การระบุหรือการประเมินค่าสถานการณ์การเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมทั่วไปและแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

8. ประโยชน์ของการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอกประโยชน์ของการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายนอก • กลยุทธ์หลักในปัจจุบันสอดคล้องกับสภาพแวดล้อมหรือไม่ • ทราบถึงความเข้มข้นทางการแข่งขันในอุตสาหกรรม • ทราบทิศทางและแนวโน้มในอนาคต เพื่อประโยชน์ในการวางแผนด้านกลยุทธ์ได้ถูกต้องอย่างมีหลักเกณฑ์ • ปรับกลยุทธ์การดำเนินงานขององค์กร • ทราบโอกาส หรืออุปสรรคที่อาจเป็นภัยคุกคามในปัจจุบันและอนาคต • สามารถใช้สมรรถนะหลักองค์กรเพื่อฉกฉวยโอกาสหรือดักหน้าโอกาสที่จะเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิผล

9. การวิเคราะห์สภาพแวดล้อมทั่วไปโดยใช้ PESTEL • P = Political Factors • E = Economic Factors ได้แก่ growth rats, interest rates, levels of employment, price stability, currency exchange rate • S = Socio cultural Factors • T = Technological Factors • E = Ecological Factors • L = Legal Factors

10. PESTEL Framework • Political • Gov’t pressures • Subsidies & incentives • Differences in countries, states, Countries & regions • Economic • Growth rates • Interest rates • Employment levels • Currency exchange • Sociocultural • Norms, culture, values • Demographics • Lifestyle changes • Technological • Innovation • Diffusion • Research & development • Environmental • Global warming • Sustainability • Pollution • Legal • Court system • Legislation • Hiring laws, ADA, SBOX 3-10

11. การวิเคราะห์สภาพแวดล้อมทั่วไปการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมทั่วไป • PEST = Politic + Economic + Social + Technology • PESTEL = PEST + Environment + Legal • PESTTELI = PESTEL + Industry Analysis (การวิเคราะห์อุตสาหกรรม) • STEEP = PEST + Ethical (ปัจจัยทางศีลธรรม) • LONGPEST = Local + National + Global factors + PEST (สำหรับกรณีธุรกิจใหญ่ระดับประเทศ)

12. วัตถุประสงค์ของการศึกษาพยากรณ์วัตถุประสงค์ของการศึกษาพยากรณ์ • ทราบสภาพแวดล้อมทั่วไป จะเป็นประโยชน์ต่อการกำหนดกลยุทธ์ • การเปลี่ยนสภาพแวดล้อมผันแปรตลอดเวลา จะมีผลต่อความสำเร็จขององค์กร • ก่อให้เกิดประสิทธิภาพและประสิทธิผลต่อองค์กร

13. การพยากรณ์สภาพแวดล้อมทั่วไปการพยากรณ์สภาพแวดล้อมทั่วไป • 1. การพยากรณ์โดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายอนาคต เชื่อว่า อดีตจะซ้ำรอยตัวเองอยู่เสมอ เป็นการมองอนาคตเป็นวงจร (Cycle) เพื่อหารูปแบบ (Pattern) ของวงจรและพยายามระบุให้ได้ว่า ปัจจุบันของวงจรอยู่ตรงไหน เพื่อพยากรณ์อนาคต แล้วทำการวางแผนภายใต้การเปลี่ยนแปลงของวงจรนั้น ๆ • การพยากรณ์โดยวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time Series Analysis) เป็นการพยากรณ์ที่อาศัยข้อมูลในอดีตมาพิจารณาว่า ลักษณะการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลเมื่อเวลาเปลี่ยนไปมีลักษณะเป็นอย่างไร มีการเคลื่อนไหวมากน้อยเพียงใดโดยมีข้อสมมติว่าการเคลื่อนไหวของข้อมูลในอนาคตจะไม่แตกต่างกับในอดีต

14. อนุกรมเวลา (Time series) • อนุกรมเวลา (Time series) หมายถึง ข้อมูลหรือค่าสังเกตที่เปลี่ยนแปลงไปตามลำดับเวลาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลเหล่านี้ถูกเก็บรวบรวม ณ ช่วงเวลาต่างๆ เช่น รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน รายไตรมาส หรือรายปี ส่วนประกอบของข้อมูลอนุกรมเวลา คือ สาเหตุของการแปรผันแบบต่างๆ ในข้อมูลอนุกรมเวลาซึ่งสามารถแยกส่วนประกอบของข้อมูลอนุกรมเวลาออกได้เป็น 4 ส่วนด้วยกันดังนี้คือ • แนวโน้ม (trend component: T) • ฤดูกาล (seasonal component: S) • วัฏจักร (cyclical component: C) • ผิดปกติ (irregular component: I)

15. อนุกรมเวลา (Time series) • แนวโน้ม (trend component: T) หมายถึง การเคลื่อนไหวของอนุกรมเวลาในระยะยาวว่าน่าจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นหรือลดลง และลักษณะแนวโน้มนั้นอาจจะมีแนวโน้มเป็นเส้นตรงหรือเส้นโค้งก็ได้ ระยะเวลาที่จะทำให้เห็นแนวโน้มส่วนใหญ่ไม่ควรต่ำกว่า 10 ช่วงเวลา ลักษณะเด่นของเส้นแนวโน้มคือจะต้องเรียบไม่มีการหักมุม ณ ที่ใดๆ

16. กราฟแสดงค่าแนวโน้มของผลผลิตเคมีภัณฑ์ชนิดหนึ่งกราฟแสดงค่าแนวโน้มของผลผลิตเคมีภัณฑ์ชนิดหนึ่ง

17. อนุกรมเวลา (Time series) • ฤดูกาล (seasonal component: S) หมายถึง การเปลี่ยนแปลงของข้อมูลที่เกิดขึ้นเนื่องจากอิทธิพลของฤดูกาล ซึ่งจะเกิดขึ้นซ้ำๆ กัน ในช่วงเวลาเดียวกันของแต่ละปี โดยทั่วไปช่วงเวลาของฤดูกาลหนึ่งๆ มักจะสั้นกว่า 1 ปี เช่น รายเดือน รายไตรมาส คำว่าฤดูกาลในที่นี้หมายถึง สภาพภูมิอากาศ วัฒนธรรม สภาพสังคม หรือเทศกาลต่างๆ ก็ได้ เช่น รายได้ของบริษัทขนส่ง จำกัด จะเพิ่มขึ้นมากในช่วงเดือนเมษายน และเดือนมกราคม เพราะเป็นช่วงหยุดยาว คนนิยมเดินทางกลับภูมิลำเนา หรือไปเที่ยว

18. รูปกราฟแสดงการแปรผันตามฤดูกาลรูปกราฟแสดงการแปรผันตามฤดูกาล

19. อนุกรมเวลา (Time series) • วัฏจักร (cyclical component: C) หมายถึง การเคลื่อนไหวของข้อมูลที่มีลักษณะซ้ำๆ กัน คล้ายกับความผันแปรตามฤดูกาลต่างกันที่ระยะเวลาของการเคลื่อนไหวของข้อมูลจะมีระยะเวลานานกว่าหนึ่งปี เช่น 10 ปีขึ้นไป โดยทั่วไปความผันแปรตามวัฏจักรมักจะพบในวัฏจักรของธุรกิจ

20. รูปกราฟแสดงการแปรผันตามวัฏจักรรูปกราฟแสดงการแปรผันตามวัฏจักร ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงตามวัฏจักรในทางธุรกิจ เรียกว่า "วัฏจักรธุรกิจ" (BusinessCyclical)โดยทั่วไปประกอบด้วย ระยะเจริญรุ่งเรือง (prosperity)ระยะฝืดเคือง (recession)ระยะตกต่ำ (depression)และระยะขยายตัว (recovery)

21. อนุกรมเวลา (Time series) • ผิดปกติ (irregular component: I) หมายถึง การเคลื่อนไหวของข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบที่แน่นอน ลักษณะของข้อมูลที่เกิดขึ้นส่วนใหญ่จะเป็นลักษณะของเหตุการณ์ที่เราไม่ได้คาดการณ์เอาไว้ล่วงหน้า เช่น เหตุการณ์น้ำท่วม ฝนแล้ง การชุมนุมประท้วง และ การประกาศนัดหยุดงาน เป็นต้น

22. อนุกรมเวลา (Time series) • จากองค์ประกอบของอนุกรมเวลาทั้ง 4 อย่าง คือ T S C และ I ในข้อมูลอนุกรมชุดหนึ่ง ๆ ไม่จำเป็นต้องครบองค์ประกอบข้างต้นก็ได้ ทั้งนี้ ขึ้นอยู่กับชนิดของข้อมูลของเรา ก่อนการแยกส่วนประกอบของข้อมูลอนุกรมเวลา จำเป็นต้องทราบก่อนว่าส่วนประกอบของข้อมูลอยู่ในลักษณะใด ซึ่งมีอยู่ด้วยกันสองลักษณะดังนี้ คือ 1. ตัวแบบการบวก (Additive model)Y = T + S + C + I 2.ตัวแบบการคูณ (Multiplicative model) Y = T * S * C * I

23. อนุกรมเวลา (Time series) • ตัวแบบการบวก (Additive model) เกิดขึ้นจากแนวความคิดที่ว่า ส่วนประกอบทั้ง 4 ของอนุกรมเวลาจะต้องเป็นอิสระต่อกัน กล่าวคือ ส่วนประกอบใดส่วนประกอบหนึ่งมีค่าเปลี่ยนแปลงไปไม่ว่าจะเพิ่มขึ้นหรือลดลง จะไม่มีผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงของส่วนประกอบอื่นๆ ที่เหลือ • ตัวแบบการคูณ (Multiplicative model) เกิดขึ้นจากแนวความคิดที่ว่า ส่วนประกอบทั้ง 4 ของอนุกรมเวลาจะมีความสัมพันธ์กัน หมายความว่า ถ้าส่วนประกอบใดส่วนประกอบหนึ่งมีค่าเปลี่ยนแปลงไปไม่ว่าจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงจะมีผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงของส่วนประกอบอื่นๆ ที่เหลือ ตัวแบบการคูณมักนิยมใช้กับข้อมูลทางเศรษฐศาสตร์ และธุรกิจ เพราะการศึกษาการเปลี่ยนแปลงปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งในทางธุรกิจ จะมีผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ ด้วย

24. แบบแผนของข้อมูลอนุกรมเวลาแบบแผนของข้อมูลอนุกรมเวลา แบบการคูณ ตัวแปร แบบการบวก เวลา

25. อนุกรมเวลา (Time series) • โดยทั่วไปข้อมูลอนุกรมเวลา ในทางธุรกิจจะมีความสัมพันธ์ในรูปแบบจำลองผลคูณ เนื่องจากเป็นการพิจารณาการเปลี่ยนแปลงในรูปอัตราร้อยละ ซึ่งจะทำให้ผลการวิเคราะห์ใกล้เคียงความเป็นจริงมากกว่าการใช้แบบจำลองผลบวก

26. วิธีการวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) • เป็นการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะหรือปัจจัยที่แทนด้วยตัวแปรตั้งแต่สองตัวแปรขึ้นไป เพื่อทำให้ทราบถึงความสัมพันธ์ ทิศทางความสัมพันธ์ และลักษณะความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหรือเป็นการวิเคราะห์โดยอาศัยค่าที่ทราบจากตัวแปรหนึ่ง แล้วนำไปพยากรณ์ ค่าของอีกตัวแปรหนึ่ง ว่ามีความแปรผันในสัดส่วนเท่าใดหรือในระดับใด • ตัวอย่างเช่น การศึกษาความสัมพันธ์เกี่ยวกับ ยอดขายสินค้า… ราคาสินค้า และยอดโฆษณา ,ผลผลิตข้าว… เนื้อที่เพาะปลูก และปริมาณปุ๋ยที่ใช้เฉลี่ยต่อไร่, จำนวนนักท่องเที่ยวที่เดินทางเข้าประเทศ… รายได้ประชาชาติ และยอดโฆษณาด้านการท่องเที่ยว, ความดันโลหิต… อายุ และประเภทของอาหารที่รับประทาน

27. การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) ตัวแปรตาม (Dependent Var.) ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้น (Independent Var.) X1 ตัวแปรตาม (Dependent Var.) เป็นวิธีการทางสถิติ ใช้ในการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ≥ 2 ตัวขึ้นไป X2 Xn ตัวแปรอิสระ มักเรียกว่า ตัวแปรพยากรณ์หรือตัวแปรทำนาย(Predicted Variable) ตัวแปรตามมักเรียกว่า ตัวแปรตอบสนอง(Response variable)

28. วิธีการวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) • การวิเคราะห์การถดถอยทำให้สามารถ นำผลการศึกษาไปประมาณค่าของตัวแปรใดตัวแปรหนึ่ง หรือพยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคต เพื่อประโยชน์ต่อการวางแผนและการตัดสินใจ • ตัวอย่างเช่น บริษัทแห่งหนึ่งทราบว่าในปีที่ผ่านมายอดโฆษณากับยอดขายสินค้ามีความสัมพันธ์กัน ดังนั้นหากกำหนดยอดโฆษณาในปีหน้าก็จะสามารถประมาณยอดขายในปีหน้าได้ด้วย

31. รูปแบบสมการเชิงเส้น (linear model) I. Degree = 1 II. Additive model Y = a + bX Y = b0 + b1X1 Y = b0 + b1X1 + b2X2 Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 Y = b0 + b1X1 + b2X2 + … + bnXn

32. สัมประสิทธิ์การถดถอย (Regression Coefficient) หรือสัมประสิทธิ์การพยากรณ์ เป็นค่าของ bที่เป็นความชันของกราฟเส้นตรง ที่เกิดจากสมการเชิงเส้น ถ้าทราบค่าของ b และค่าของ a แล้ว ก็จะสามารถพยากรณ์ค่าของตัวแปร Y ได้ซึ่งสรุปได้ดังนี้1. ถ้า b > 0 แสดงว่า X และ Y มีความสัมพันธ์กันในทิศทางเดียวกัน กล่าวคือ ถ้า X มีค่าสูงขึ้น ค่าของ Y ก็จะมีค่าสูงขึ้นตามไปด้วย

33. 2. ถ้า b < 0 แสดงว่า X และ Y มีความสัมพันธ์กันในทิศทางตรงกันข้าม กล่าวคือ ถ้า X มีค่าสูงขึ้น ค่าของ Y จะต่ำลง y x

34. 3. ถ้า b มีค่าใกล้ 0 แสดงว่า X และ Y มีความสัมพันธ์กันน้อย 4. ถ้า b = 0 แสดงว่า X และ Y ไม่มีความสัมพันธ์กันเลย เส้นกราฟที่ได้จะเป็นเส้นตรง ค่าของ Y จะมีค่าเท่ากับค่าคงที่ (a)

35. 5. ถ้า b = 1 แสดงว่าความชันของเส้นกราฟมีค่าเท่ากับ 45 องศา ค่า X และ Y จะมีค่าเท่า กัน ในกรณีที่ค่าคงที่ a เท่ากับศูนย์

36. ลักษณะของเส้นกราฟถดถอยอย่างง่าย มีดังนี้ 1. ค่า aเป็นค่าคงที่ จะมีค่าเป็นบวก เมื่อเส้นกราฟตัดกับแกน Y เหนือเส้นแกน X ขึ้นไปหากเส้นกราฟตัดที่จุดกำเนิดหรือจุดกำเนิด (0,0) ค่า a จะมีค่าเป็นศูนย์ ณ จุดนี้ค่า Y จะขึ้นอยู่กับผลของค่า X กับสัมประสิทธิ์การถดถอยเท่านั้น แต่ถ้าเส้นกราฟตัดกับแกน Y ต่ำกว่าเส้นแกน X ค่า a จะมีค่าเป็นลบ y x

37. ถ้าเส้นกราฟมีความชันมาก การเปลี่ยนแปลงของ ตัวแปร X จะทำให้ค่าของ Y เปลี่ยนแปลงไปเป็นจำนวนมาก • - ถ้าความชันมีค่าเท่ากับ 1 การเปลี่ยนแปลงของตัวแปร X จะส่งผลให้ค่าของ Y เปลี่ยนแปลงไปเป็นจำนวนที่เป็นสัดส่วนกับค่า X • - ถ้าความชันมีค่าต่ำๆ (b < 1) จะทำให้ค่าของ Y เปลี่ยนแปลงเป็นจำนวนน้อยกว่าค่าของ X b>1 b<1

38. 3. ในกรณีที่ a มีค่าเป็นศูนย์และ b มีค่าเท่ากับ 1 เส้นกราฟจะผ่านจุดกำเนิดและความชันเป็น 45 องศา ซึ่งทำให้ค่าของ X และ Y มีค่าเท่ากัน b=1

39. วิธีการคาดการณ์ในอนาคต (Multiple scenario) • สร้างภาพจุดสิ้นสุดของเส้นทางในอนาคต โดยจำลองจุดสิ้นสุดเป็นสถานการณ์ A ผู้บริหารจะตัดสินใจที่จะเริ่มต้นอย่างไร และทำไมจึงตัดสินใจเช่นนั้น หรือจุดสิ้นสุดเป็นสถานการณ์ B ผู้บริหารจะตัดสินใจที่จุดเริ่มต้นอย่างไร และทำไมจึงตัดสินใจเช่นนั้น ซึ่งสามารถอธิบายได้คือ • Best case scenario • Worst case scenario • Most possible scenario (ดูตัวอย่างรูป 3.5)

40. Road map • “จินตนาการ” และวาดภาพองค์กรในอนาคตพร้อมออกแบบขั้นตอนที่จะไปถึงให้ได้ ควรต้องมีตัวชี้วัดในแต่ละช่วงเวลา และหน่วยงานไหนต้องทำอะไร และเชื่อมโยงการกระทำของหน่วยงานในแต่ละจุดต่าง ๆ นี่คือการสร้าง “แผนที่เส้นทาง” • การสร้าง Road map เป็นเครื่องบ่งชี้ว่า องค์กรจะต้องทำอะไรบ้างเพื่ออนาคต สมรรถนะใดที่องค์กรต้องมี ลูกค้ากลุ่มใดที่จะได้รับการตอบสนอง (ดูรูป 3.6)