Nokia_Risk_Management_FULL

1.

Nokia: уход с рынка смартфонов
как результат управляемых и
неуправляемых рисков
Курсовой проект по дисциплине
«Риск‑менеджмент»
Тема кейса: неверная
маркетинговая стратегия и
системные риски (2007–2013)

2.

Цель и структура работы
ыполнить комплексный качественный и количественный анализ рисков на примере N
выбор кейса и контекст.
анализ риска (классификация → качественный анализ → количественные методы).
рекомендации по снижению рисков (кратко‑/средне‑/долгосрочные меры).
прогноз развития с учетом принятых мер (3 горизонта).

3.

Краткая характеристика Nokia
Финская телекоммуникационная компания (основана в 1865 г.).
К 2007 г.: лидер рынка мобильных телефонов (массовый сегмент).
Ключевая модель успеха до 2007: сильное «железо», дистрибуция, брен
Поворот отрасли: смартфон как платформа и экосистема приложений/се

4.

Проблема кейса: смена структуры рынка
007–2013: переход от «устройства» к «экосистеме» (iOS/Android).
ритический фактор успеха: платформа, приложения, сервисы и скорость обно
иск: сохранение аппаратно‑ориентированной стратегии при изменении крите

5.

Часть II. Анализ риска
Задача: классифицировать риски,
провести качественную и
количественную оценку,
оценить степень опасности и
вероятность проявления.

6.

Шаг 1. Классификация рисков Nokia
Категория риска
Содержание риска в кейсе Nokia
Рыночный
Смена спроса: от характеристик устрой
усиление конкуренции.
Кредитный
Отсрочки платежей/снижение заказов
кассовых разрывов.
Операционный
Фрагментация платформ, задержки ре
снижение качества UX.
Регуляторный
Различия норм по рынкам, требования
лицензионные ограничения.
Репутационный
Снижение доверия к бренду как к инно
восприятия продукта.
Структурный
Многоуровневое управление, конфлик
продуктовой стратегии.
Инвестиционный
Концентрация инвестиций в Windows P
обесценивание вложений.
Экологический
Рост требований к утилизации/сертифи
поставок; рост затрат.

7.

Шаг 2. Качественное исследование:
критерии и шкалы
Для каждого риска фиксируются:
• причина (внутренняя/внешняя);
• частота и распространенность;
• последствия (финансы/имидж/процессы/клиенты/партнеры);
• предсказуемость (возможность раннего выявления).
Оценивание: вероятность P (1–5) и влияние I (1–5), уровень риска

8.

Рыночный риск
Причины: внешние — переход рынка к экосистемам iOS/Android; внутренние
— сохранение аппаратной модели и слабая экосистема сервисов.
Частота: постоянная (2007–2013), глобальный масштаб.
Последствия: падение доли рынка, выручки и переговорной силы в каналах
продаж; ценовое давление.
Предсказуемость: высокая (сигналы рынка были очевидны с 2007–2009).
Оценка: P=5, I=5 → R=25 (критический).

9.

Кредитный риск
Причины: внешние — консолидация продаж через операторов/ритейл;
внутренние — рост зависимости от крупных контрагентов при падении
спроса.
Частота: высокая, усиливается по мере снижения продаж.
Последствия: кассовые разрывы, рост просрочки дебиторской
задолженности, рост скидок и ухудшение условий контрактов.
Предсказуемость: средняя/высокая (по динамике заказов и платежной
дисциплины).
Оценка: P=4, I=3 → R=12 (высокий).

10.

Операционный риск
Причины: внутр. — фрагментация платформ (Symbian/MeeGo/Windows
Phone), дублирование функций, медленные процессы; внешн. — ускорение
инноваций у конкурентов.
Частота: постоянная (системные задержки релизов и продуктовых решений).
Последствия: задержки вывода продуктов, рост издержек, снижение качества
UX и конкурентоспособности.
Предсказуемость: высокая (по срокам релизов и метрикам качества).
Оценка: P=5, I=4 → R=20 (критический).

11.

Регуляторный риск
Причины: внешн. — различия регулирования рынков, требования к
данным/стандартам; внутр. — лицензионные и контрактные ограничения
партнерства.
Частота: периодическая/постоянная (по рынкам и запускам).
Последствия: рост комплаенс‑издержек, замедление вывода устройств,
снижение стратегической гибкости.
Предсказуемость: средняя (зависит от изменений норм и условий
контрактов).
Оценка: P=3, I=2 → R=6 (средний).

12.

Репутационный риск
Причины: внешн. — сравнение с iPhone/Android‑лидерами; внутр. — слабая
экосистема приложений, неоднозначные продуктовые решения.
Частота: нарастающая (усиливается после неудачных релизов).
Последствия: снижение лояльности, падение продаж, рост затрат на
маркетинг и стимулирование каналов.
Предсказуемость: высокая (по отзывам, обзорам, динамике продаж).
Оценка: P=4, I=4 → R=16 (критический).

13.

Структурный риск
Причины: внутр. — многоуровневая структура, конкуренция команд,
отсутствие единого владельца продукта/стратегии.
Частота: постоянная.
Последствия: замедление решений, несогласованность R&D/маркетинга,
стратегические ошибки и поздняя реакция на рынок.
Предсказуемость: высокая (проявляется в циклах принятия решений).
Оценка: P=5, I=4 → R=20 (критический).

14.

Инвестиционный риск
Причины: внутр. — ставка на Windows Phone вместо Android, концентрация
капитала; внешн. — эффект сети приложений и доминирование iOS/Android.
Частота: эпизодический (решение 2011) с долгим эффектом.
Последствия: обесценивание вложений, падение продаж и стоимости
мобильного бизнеса.
Предсказуемость: средняя (неопределенность принятия платформы рынком).
Оценка: P=4, I=5 → R=20 (критический).

15.

Экологический риск
Причины: внешн. — рост требований к утилизации/сертификации; внутр. —
необходимость комплаенса цепочек поставок и материалов.
Частота: постоянная, но редко приводит к шоковым событиям.
Последствия: рост издержек, риск репутационных потерь при несоблюдении
норм.
Предсказуемость: высокая (требования заранее известны).
Оценка: P=3, I=2 → R=6 (средний).

16.

Итог Шага 2: рейтинг рисков по P×I
Риск
P
I
R=P×I
Уровень
Рыночный
5
5
25
критический
Операционны
й
5
4
20
критический
Структурный
5
4
20
критический
Инвестицион
ный
4
5
20
критический
Репутационн
ый
4
4
16
критический
Кредитный
4
3
12
высокий
Регуляторный
3
2
6
средний
Экологически
й
3
2
6
средний

17.

Шаг 3. Количественный анализ рисков
Методы: сценарии, дерево
решений, Монте‑Карло,
стресс‑тестирование.
Целевая метрика: потери выручки
мобильного бизнеса (оценочная

18.

Метод сценариев: стратегии платформ
Сценарий
Вероятность
Ожидаемые по
Переход на Android
0.40
5–15%
Ставка на Windows Phone
0.30
30–45%
Сохранение Symbian /
частичные изменения
0.30
15–30%
ывод: выбранный путь (Windows Phone) характеризуется максимальным ожидаемым ущербо
Использование сценариев позволяет сравнить стратегические альтернативы по риску и ожидае

19.

Дерево решений: выбор платформы (20
Успех p=0.6 → потер
Решение
платформа
Android
Частичный успех p
EMV: 9%
Успех p=0.3 → п
Windows Phone
Неуспех p=0.7
EMV: 37.5%
Удержание p=0
Symbian
Падение p=0.
EMV: 24%

20.

Монте‑Карло: моделирование распределени
Результаты (модель):
Expected loss: 51.2%
VaR 95%: 66.1%
P(потери > 30%): 99.0%
Интерпретация: высока вероятность тяжелых потер

21.

Stress testing: катастрофический сценарий
падение продаж смартфонов на 25% в год в течение 3 лет + рост скидок каналам на 1
ние операционного денежного потока; снижение возможностей финансировать R&D
ствии мер компания теряет операционную устойчивость и вынуждена выйти из сегме

22.

Сводная таблица анализа (категория–причина–част
Категория риска
Причина
Частота
П
Рыночный
Смена модели рынка
(экосистемы)
Постоянно
30
Инвестиционный
Ставка на
платформу/партнерство
Эпизод
25
Структурный
Неэффективное управление,
конфликт команд
Постоянно
К
Операционный
Задержки релизов, качество,
издержки
Постоянно
15
Репутационный
Падение доверия, слабая
экосистема приложений
Нарастающе
10
Кредитный
Отсрочки/снижение заказов
Часто
5–
Регуляторный
Нормы/лицензии/сертификация
Периодически
Д
Экологический
Утилизация/стандарты
устойчивости
Постоянно
Д

23.

Часть III. Рекомендации по снижению
рисков
Задача: предложить меры,
снижающие вероятность и/или
ущерб по ключевым рискам,
и сформировать план действий по
горизонтам.

24.

Приоритеты управления рисками
Критические риски (по R): рыночный, операционный, структурный, инвестицио
Цель мер:
• снизить скорость потерь доли рынка;
• увеличить скорость вывода продукта и качество UX;
• снять «узкие места» управления;
• уменьшить зависимость от одного партнера/платформы;
• восстановить доверие потребителей и каналов продаж.

25.

Краткосрочные меры (оперативные)
Ежедневный контроль продаж, запасов и денежных потоков; сокращение к
Остановка/сокращение нерентабельных продуктовых линеек и проектов.
Приоритизация релизов: выпуск конкурентоспособных моделей в ближайш
Усиление прозрачности отчетности для инвесторов и ключевых партнеров.

26.

Среднесрочные меры (1–3 года)
Переход к единой платформенной стратегии (ориентация на экосистему, сокращение фра
Реструктуризация R&D и продуктового управления: единый владелец продукта, сокращен
Усиление работы с разработчиками (SDK, программы поддержки, стимулы) для наращива
Пересмотр условий с операторами и ритейлом: баланс скидок, совместный маркетинг, пр

27.

Долгосрочные меры (3+ года)
Диверсификация: развитие направлений сервисов, IoT, телеком‑инфраструкт
Автоматизация ключевых бизнес‑процессов и внедрение современных управ
Регулярные стресс‑тесты и сценарное планирование как элемент системы уп
Привлечение сторонних консультантов/партнеров для комплексной антикри

28.

Соответствие мер ключевым рискам
Риск
Ключевые меры
Рыночный
Переход к экосистемной модели, фок
маркетинг по сегментам.
Операционный
Единая платформа, ускорение релизо
фрагментации.
Структурный
Реформа управления продуктом, сокр
ответственность за конечный результа
Инвестиционный
Диверсификация технологических ста
одного партнера.
Репутационный
Улучшение UX и приложений, стабиль
качеством и коммуникациями.
Кредитный
Жестче управление дебиторкой, конт
прогнозирование спроса.
Регуляторный/экологический
Комплаенс‑процессы, мониторинг изм
цепочками поставок.

29.

Часть IV. Прогнозирование будущего
развития
Задача: рассчитать будущее
состояние компании с учетом мер
снижения рисков
и сформировать поэтапный план
устойчивого развития (3

30.

Исходные предпосылки прогноза
ель, основанная на снижении критических рисков (Части II–III).
ржа, денежный поток, доля рынка (как индикатор конкурентоспособности).
е структурного/операционного риска → рост скорости релизов и качества → восстан

31.

Горизонт 1: до конца текущего периода
Решение срочных задач: устранение кассовых разрывов, выполнение обязательств
Стабилизация прибыли на локальных рынках за счет оптимизации продуктовой ли
План‑минимум: уменьшить темп падения выручки и восстановить управляемость.

32.

Прогноз: финансовый эффект на горизонте 1 года
Показатель
До мер
После мер
Падение выручки
−30%
−10%
Операционная маржа
−5%
+2%
Денежный поток
Отрицательный
Близок к нул
Кредитный профиль
Ухудшается
Стабилизир
Результат: снижение вероятности финансовой несостоятельности и «временной выигрыш»

33.

Горизонт 2: 1–3 года
Активное инвестирование в новую продукцию и технологии (единая платформа, U
Завершение ранее запущенных проектов и концентрация на перспективных напра
Рост производительности и рентабельности активов за счет упрощения структуры

34.

Прогноз 1–3 года: динамика ключевых показателе
Показатель
Год 1
Год 2
Г
Выручка (темп)
+5%
+10%
+
Маржа
4%
7%
1
Доля рынка
6%
8%
1
Инвестиции в R&D
Рост
Рост
С
Результат: переход от режима сокращения к режиму контролируемого роста и восстановл

35.

Горизонт 3: 3+ года
Экспансия на зарубежные рынки и освоение новых географических регионов.
Поддержание лидерства в выбранных сегментах через качество продуктов и сервисо
Постоянный приток инвестиций и улучшение капитализации благодаря устойчивой м

36.

Долгосрочный экономический эффект (5 лет, о
Показатель
Оценка
Рост выручки
+60–80%
Рентабельность
12–15%
Капитализация
рост в 2.0–2.5 раза
Устойчивость
регулярные стресс‑тесты и сце
планирование
Результат: компания становится устойчивой к технологическим и рыночным шокам за счет с

37.

Сравнение будущего: без управления рисками vs с уп
Параметр
Без управления рисками
С управление
Рынок
Уход/продажа сегмента
Стабилизация
Финансы
Убытки, дефицит ликвидности
Восстановлен
Оргструктура
Медленные решения
Единый проду
Репутация
Падение доверия
Восстановлен
Инвестиции
Обесценивание вложений
Диверсифика
вод: системное управление рисками снижает ожидаемый ущерб и повышает устойчивость даж

38.

Итоговые выводы
рирует системную реализацию критических рисков: рыночного, инвестиционного, ст
из показал высокую предсказуемость ключевых угроз, но низкую скорость реакции к
етоды (сценарии, дерево решений, Монте‑Карло, стресс‑тест) подтверждают высокий
ь III) снижает вероятность и масштаб ущерба и формирует траекторию устойчивого р