Влияние логистического сервиса на выручку компании

Оцените материал
(1 Голосовать)

Опубликовано № 5 (58) октябрь 2013 г.

АВТОР: Бурмистрова Н.С.

РУБРИКА Управление логистическим сервисомОптимизация и экономико-математическое моделированиеАналитика в логистике и SCM

Аннотация

В статье рассмотрено, каким образом можно максимизировать прибыль компании на основе анализа влияния логистического сервиса на выручку и затраты компании при изменении уровня сервиса. Данный анализ проводится на основе расчета эластичности выручки от уровня сервиса и эластичности затрат на его поддержание, на основе которого принимаются решения увеличивать или снижать уровень сервиса для достижения максимума прибыли. Показан метод расчета интегрального показателя с учетом ранжирования параметров уровня сервиса по степени важности, относительно которого производится расчет эластичности выручки и затрат. Приведены примеры анализа эластичности на основе экспериментального и статистического сбора данных, адаптированных под индивидуальную организацию.

Ключевые слова логистический сервис выручка эластичность логистические затраты интегральный показатель совершенный заказ Perfect Order принятие решений оптимизация


Достаточно новым направлением в изучении логистики стали исследования о стратегическом влиянии логистического сервиса на доходы компании. Принято считать, что основной логистической стратегией является снижение затрат, а не стимулирование продаж, хотя давно известно, что высокое качество логистического сервиса позитивно влияет на лояльность клиентов, долю рынка и, как следствие, на выручку и прибыль. На текущий момент существует ограниченное количество научных трудов, которые могут описать и предложить методы определения зависимости уровня логистического сервиса и выручки компании, поэтому многие аналитики и менеджеры при разработке логистической стратегии ограничиваются принципом минимизации операционных логистических затрат, не уделяя должного внимания динамике выручки при изменении логистического сервиса, что ограничивает потенциал для роста доходов компании. Этот подход так же исключает расчёт главного показателя эффективности работы компании –прибыли. Со стратегической точки зрения для компании важнее всё-таки заниматься максимизацией прибыли, как одного из главных финансовых показателей эффективности, и на основе этого делать выбор оптимального уровня сервиса. Данные для расчёта максимума прибыли можно получить только после оценки зависимости выручки и затрат от уровня логистического сервиса. Цель исследования – определить, в какой степени логистический сервис и удовлетворённость клиентов сказывается на продажах и генерирует доходы компании, и структурировать существующие методы оценки доходов от различных уровней логистического сервиса (CS – customer service). После определения двух функций «выручка/уровень сервиса» (TR(CS)) и «затраты/уровень сервиса» (TC(CS)) можно построить модель максимизации прибыли компании (1)

(Pr(CS):Pr(CS)=TR(CS)-(TC(CS) →Max.                                                                       (1)

Аналитика влияния уровня сервиса на выручку компании и затрат на его поддержание позволяет найти точку баланса и выбрать оптимальный уровень логистического сервиса. Для исследования необходимо ввести понятие эластичности дохода компании по сервису 

При разработке стратегии оптимизации прибыли главной проблемой является не только определение зависимостей, а именно принятие решений на стратегическом уровне, на уровне владельцев компании и генерального директора, так как в обратном случае возникает конфликт интересов отдела продаж и отделом логистики, которые имеют разнонаправленные цели. У первых цель – увеличение продаж, у вторых – минимизация затрат. Урегулирование данного конфликта с помощью определения приоритетов и правильной фокусировкой KPI должно стать толчком для достижения максимизации прибыли компании.

Интегральный показатель уровня логистического сервиса. При исследовании зависимости выручки от уровня сервиса сложно оценить вклад именно логистических составляющих в продажи компании, так как существует много других факторов, такие как маркетинговая активность, ценообразование, качество самой продукции, поэтому необходимо проводить анализ с учетом изменения только логистических показателей. Для оценки эластичности выручки и уровня сервиса нужно в первую очередь определить, что есть уровень сервиса для различных видов клиентов, так как он может оцениваться совершенно разным способом для тех или иных потребителей услуг, для каждого из которых приоритет того или иного параметра при расчёте уровня сервиса будет различным. Так же нужно проводить анализ сравнения качества сервиса, который предоставляют клиентам конкуренты. Уровень сервиса принято считать интегральным показателем «Процент идеально выполненных заказов» (Perfect order), который принято считать на основе нескольких параметров, таких как полнота заказа, доставка точно в срок, сохранность груза и точность оформления документов, каждый из которых выполнен на 100%. Оценка логистических параметров уровня логистического сервиса является многофакторным анализом, и, стоит ещё раз отметить, что для каждого вида бизнеса и для каждой компании важность того или иного критерия разная, поэтому уровень сервиса для каждой компании может рассчитываться по-разному. Для этого необходимо:

1)    Выделить параметры, по которым компания хочет рассчитывать уровень логистичес

2)      Долю Pi (percent %) каждого параметра оценки для компании индивидуально из расчета, что сумма равна 100%;

3)     Найти отдельно значение каждого показателя за определенный период (CSiв %);

4)     Найти значение интегрального показателя с учетом доли каждого из них (2)

Процедура нахождения весов параметров логистического сервиса -  многофакторный анализ, поэтому в данном случае можно использовать метод аналитической иерархии.

В качестве примера рассчитаем интегральный показатель для крупной розничной сети, которая стремиться всегда поддерживать заданную продуктовую матрицу в магазине. Полнота выполнения заказа является основным показателем качества логистического сервиса, так как наличие товара на полке и продажи в первую очередь зависят от необходимого количества запаса. Вторым показателей в иерархии важности будет доставка точно в срок, так как товар нужно привозить регулярно и вовремя. Далее выберем другие два показателя сохранность груза и правильность оформления документов, которые используются в показатели Perfect order (PO) – Таблица 1.

Таблица 1.

Пример расчета интегрального показателя «Уровень сервиса»

Таким образом, из расчета можно увидеть, что, несмотря на то, что все показатели, за исключением полноты заказа, были выполнены на очень высоком уровне, интегральный показатель остался по значению близким к последнему, так как он занимает наибольшую долю среди всех показателей. Действительно, для розничной сети наибольшую важность имеет пополнение запасов, так как в продажу постоянно должен поступать товар в нужном объеме.

Эластичность выручки от уровня сервиса. Для более детального анализа влияния логистического сервиса на выручку необходимо ввести такой показатель, как эластичность дохода (выручки компании) от логистического сервиса. Методология по расчету данного показателя заимствована из микроэкономической теории об эластичности (спроса по цене, спроса по доходу и т.д.). Действительно, логистический сервис влияет на выручку компании, показатель эластичности дохода при этом оценивает чувствительность изменения спроса на товар или услуги, который формирует выручку компании, от изменения уровня сервиса (3).

Смысл значения показателя эластичности дохода от уровня сервиса заключается я процентном изменении дохода при изменении уровня сервиса на 1 %.Эластичность может рассчитываться как от интегрального показателя уровня сервиса, так и от отдельно взятого показателя, например, полноты выполнения заказа или доставки точно в срок. Стоит так же отметить, что эластичность выручки разная при разных уровнях сервиса, так, например, при изменении уровня сервиса с 50% до 51% предельный доход может вырасти не на 1%, а на 5%, с другой стороны, если увеличивать уровень  сервиса с 97% до 98%, изменение в выручке будет совсем незначительное. Поэтому на интервале от 0% до 100% при изменении уровня сервиса степень реакции выручки будет разная. Нахождение эластичности позволяет анализировать предпосылки и принимать в дальнейшем управленческие решения. Доход можно разделить на несколько групп в зависимости от эластичности от уровня сервиса:

  1.  Эластичный доход. При изменении уровня сервиса на 1% доход изменяется более, чем на 1%. Как правило, такая эластичность дохода прослеживается при изменении уровня логистического сервиса на промежутке до 80%.  Это благоприятная ситуация для увеличения дохода, так как, как правило, на данном этапе издержки на логистический сервис растут медленнее, следовательно, при увеличении уровня сервиса прибыль компании растет.
  2. Единичная эластичность.  При изменении цены на 1% спрос изменяется тоже на 1%. Эту точку на кривой «доход/сервис» можно назвать точку «перегиба», до которой приращение уровня сервиса приносит обычно большее увеличение прибыли, после этой точки затраты, как правило, начинают расти значительно быстрее ;
  3. Неэластичный доход - при изменении уровня сервиса на 1% спрос изменяется менее, чем на 1%. Обычно, это промежуток от 80% до 100%. На данном этапе увеличение уровня сервиса, скорее всего, не принесет увеличения прибыли, так как затраты на поддержание такого высокого уровня сервиса могут даже превышать выручку.

Факторы, влияющие на эластичность дохода от уровня сервиса:

  1. Наличие альтернативных вариантов приобретения на рынке товаров или услуг с аналогичным уровнем  сервиса (чем больше компаний, предлагающих такой же уровень сервиса или близкий к нему при изменении других факторов тем эластичнее доход);
  2. Важность показателя уровня логистического сервиса для компаний-клиентов (чем выше удельный вес данного показателя, тем выше эластичность дохода от уровня сервиса);
  3. Качество товара или услуг (чем выше качество, тем менее эластичный доход от уровня сервиса).
  4. Нелогистические факторы, влияющие на выбор потребителей (чем выгоднее условия, которые предлагает компания, не относящиеся к логистческому сервису, тем менее эластичный доход от уровня сервиса).

Эластичность затрат от уровня логистического сервиса. Итак, до этого мы говорили, как меняется выручка компании при изменении уровня сервиса. Теперь следует определить, каким образом затраты изменяются в соответствии с уровнем сервиса. Для анализа динамики затрат следует ввести показатель эластичности затрат от уровня сервиса (4).

Показатель эластичности затрат от уровня сервиса показывает насколько быстро растут затраты при его увеличении или наоборот в процентном соотношении. Как правило, когда компания увеличивает уровень сервиса, то её затраты сначала растут довольно медленно, то есть эластичность <1, но после достижения определенного уровня увеличение уровня сервиса дается компании все сложнее и сложнее:

  1. Единичная эластичность.  При изменении цены на 1% спрос изменяется тоже на 1%. Ситуация, когда затраты на уровень сервиса – целиком переменные (мощности на аутсорсинге). Это бывает при низком уровне сервиса. При желании увеличить уровень сервиса компании используют собственные мощности, но при этом несут большие постоянные затраты. Так же единичная эластичность достигается при предоставлении высокого уровня сервиса и представляет собой «точку перегиба», когда темп роста затрат превышает темп роста уровня сервиса;
  2.  Затраты неэластичны - при изменении уровнясервисана 1% затраты изменяется менее, чем на 1%. Как правило, такая ситуация возникает, когда компания несет постоянные издержки на обеспечение логистического сервиса, но при этом не использует все мощности. При увеличении использования данных мощностей компания повышает уровень сервиса, но при этом постоянные затраты не меняются.
  3. Эластичный доход. При изменении уровня сервиса на 1% доход изменяется более, чем на 1%. Как правило, такая эластичность затрат прослеживается при изменении уровня логистического сервиса на промежутке от 80-100%, так как компании приходится инвестировать дополнительные средства в улучшение качества сервиса (улучшение информационной системы, дополнительное страхование, резервные мощности и т.д.).

Факторы, влияющие на эластичность затрат от уровня сервиса:

  1. Стоимость услуг посредников, через которые компании оказывают логистический сервис;
  2. Стоимость арендной платы, заработанной платы и других ресурсов, которые компания покупает для обеспечения уровня сервиса;
  3. Высокие требования потребителей к логистическому сервису и установленные рамки;
  4. Высокие риски при оказании логистического сервиса.

Эластичность выручи и затрат от уровня сервиса можно считать по отдельно взятому показателю уровня сервиса, при этом можно выявить те показатели, которые в наибольшей или наименьшей степени влияют на выручку и затраты, далее рассчитать удельный вес каждого из них в формуле интегрального показателя.

Принятие управленческих решений при анализе эластичности.  Анализ эластичности выручки и затрат от уровня сервиса является прикладным для принятия решений об увеличении или снижении уровня сервиса с целью максимизации прибыли. Для максимизации прибыли нужно найти максимальное значение разницы выручки и затрат, которое достигается при равенстве предельного дохода и предельных затрат от уровня сервиса: MR(CS)=MC(CS).Так как эластичность отражает поведение предельной выручки и предельных издержек, можно с практической точки зрения найти оптимальный логистический сервис, который следует предоставлять, чтобы получать максимальную прибыль. Так как компаниям довольно сложно выводить полностью кривые выручки и затрат от дохода, путем расчёта эластичности можно определить, на каком промежутке функции выручки или затрат находится компания. Существует совокупность вариантов значений эластичности, опираясь на которые можно принимать решения об увеличении или снижении уровня сервиса. Выручка и затраты растут с разным темпом, при этом их эластичность неодинакова, за исключением одной точки, когда их предельное увеличение одинаково относительно увеличения уровня сервиса, при этом они имеют разные «точки перегиба», что усложняет найти максимум прибыли в практической среде. При этом «точка перегиба» графика выручки может быть, как справа, так и слева от «точки перегиба» графика затрат.

 Вариант  1.

 

  1. >1 , <1  - увеличение уровня сервиса. На рис.1 промежуток до CS1.
  2. 1 , <1   - увеличение уровня сервиса. Сравнение предельной выручки и предельных затрат. При снижении темпа выручки темп затрат не переходит точку перегиба.
  3. 1 , 1   - снижение уровня сервиса. На рис.1 при обеспечении уровня сервиса более CS2 максимальная прибыль достигнута не будет.

В промежутке между CS1 и CS2 лежит точка CS3, которая соответствует оптимальному уровню сервиса, при которой предельная выручка и предельные издержки равны и прибыль максимальна.

 

 

Рисунок 1 Вариант 1 нахождения оптимального уровня сервиса

Вариант 2

  1. >1 , <1  - увеличение уровня сервиса. На рис.2 промежуток до CS1.
  2. >1 , 1 - увеличение уровня сервиса. При увеличении значительном увеличении темпа затрат эластичность дохода больше единицы. Необходимо провести сравнение предельных затрат и предельной выручки на промежутке от CS1 до CS2.
  3. 1 , 1   - снижение уровня сервиса. На рис.2 при обеспечении уровня сервиса более CS2 максимальная прибыль достигнута не будет.

В промежутке между CS1 и CS2 лежит точка CS3, которая соответствует оптимальному уровню сервиса, при которой предельная выручка и предельные издержки равны и прибыль максимальна.

 

Рисунок 2.  Вариант  2 нахождения оптимального уровня сервиса

На рисунке 3 представлен случай, когда значения уровня сервиса, при которых эластичность выручки и эластичность затрат равны 0, совпадают.

 

Рисунок 3.  Вариант  3 нахождения оптимального уровня сервиса

Данный подход к определению оптимального уровня сервиса эффективен с практической точки зрения и помогает оценить, к какому варианту относится ситуация в компании, в каких пределах лежит оптимальная точка и какова максимальная прибыль.

Методы анализа данных для расчета эластичности и оптимального уровня сервиса. Исследование необходимо проводить с учётом использования различных методов оценки вклада логистического сервиса в доход компании в рамках определенной внешней среды, в которой проводится данное исследование. Методы измерения эластичности выручки по сервису можно классифицировать на прямые и косвенные по способу получения данных. Наиболее предпочтительно, конечно, всегда просто спрогнозировать величину выручки от того или иного уровня сервиса, но такую зависимость определить точно практически невозможно, поэтому существуют более сложные методы, например, экспериментальный и др., которые затратные с точки зрения материальных и временных ресурсов, но более точные с точки зрения получения результата. Что касается условий внешней среды, то исследование может проводиться в рамках существующего рынка, то есть расчёт эластичности спроса от изменения уровня логистического сервиса при прочих равных условиях; и на новом рынке, то есть в условии изменчивости внешней среды, например при получении новых клиентов или выходе компании на новый рынок за счёт изменения качества сервиса.

Методы анализа данных для расчета эластичности и оптимального уровня сервиса можно разделить на два вида:

- Экспериментальный. Метод подходит в случае отсутствия широкой статистической базы, на основе которой возможно произвести достоверный анализ и адекватный расчет изменения, например, эластичности. Так же при данном варианте необходимо производить проверку, что новые данные не являются выбросами первоначальной совокупности и что изменения спровоцировано влиянием именно логистических факторов на изменение выручки или затрат.

 - Статистический. Предполагает анализ выручки и затрат от уровня сервиса на основе имеющихся данных, на основе которых можно делать выводы и прогнозы. Преимуществами данного метода является накопленный опыт и основания делать выводы, с другой стороны его минус заключается в том, что велика погрешность прогнозирования, особенно в случае с высокой эластичностью выручки и затрат от уровня логистического сервиса. Этот метод подходит в том случае, если эластичность невысокая и % ошибки не превышает потери от неправильного принятия решения.  Так же этот метод не очень подходит при смене клиентской базы и изменении мощностей, так как поведение выручки или затрат в этом случае можно предугадать с большой долей вероятности ошибки.

Каждый из этих методов может использоваться по-разному для каждой компании в зависимости от масштабов и целей, в том числе и в совокупности. Один из эффективных способов расчета эластичности является совокупность статистического и экспериментального метода - измерения эластичности дохода от изменения уровня логистического сервиса – это отслеживание изменения выручки при стратегическом изменении качества предоставления логистического сервиса в определённый период времени до и после изменения. Эксперименты могут проводиться на каком-то одном продукте либо на группе продуктов. Новые значения уровня логистического сервиса могут быть либо выше, либо ниже текущего, как и показания продаж. По итогам исследования сравнивают результаты при первоначальном значении уровня сервиса к изменённым. Так как клиентский сервис, от которого зависит доход компании, является комплексным, при исследовании нужно изолировать влияние нелогистических факторов, чтобы получить наиболее точные показания зависимости дохода от качества логистического сервиса.

Недостаток этого метода заключается в том, что он позволяет определить единичные значения дохода при различном уровне логистического сервиса, но не задаёт функцию дохода от уровня сервиса целиком. Для получения более чёткой картины необходимо осуществлять наблюдения в течение продолжительного периода и анализировать данные для различных показателей уровня сервиса, но в этом случае сложно учесть, что предпочтения потребителей по уровню сервиса так же могут меняться. Причиной такого изменения может быть сезонность спроса, поэтому требуемый уровень сервиса для клиента разный на длительном промежутке времени. Для получения корректных данных важно, чтобы, во первых, менялись только логистические показатели сервиса, во-вторых, внешние факторы оставались неизменными, поэтому следует собрать данные в максимально короткие сроки.

Пример[1]. Чтобы проиллюстрировать метод «до и после» для оценки изменения выручки, можно рассмотреть ситуацию с дистрибьютором, который продаёт товар нескольким розничным магазинам. Заказы от магазинов выполняются с распределительного склада, который находится в непосредственной близости от клиентов с целью минимизировать транспортные расходы. Если возникает ситуация отсутствия товара на складе, то заказ остается в режиме ожидания, пока запас не будет пополнен, таким образом уровня логистического сервиса для клиентов держится на уровне 75%. Новый план работы дистрибьютора заключается в том, чтобы исполнить заказ по незаполненным позициям с других распределительных складов в цепи поставок и увеличить уровень обслуживания 95%. Ожидаемый эффект заключается в увеличении уровня сервиса для клиентов без увеличения общего уровня запасов. Увеличение затрат ожидается только на транспортировку, которые увеличат общие затраты при этом примерно на 15%. После увеличения затрат на перевозку необходимо пересмотреть, насколько увеличились при этом продажи после изменения сервисной политики.

Чтобы оценить эффект после изменения сервисной политики, была выбрана группа из 20-ти клиентов, заказы которых собирались в том числе с других складов, если необходимого запаса не было на текущем складе. Эта группа клиентов являетсятестовой группой. Данные по продажам этой группы представляют собой генеральную совокупность F(X).75 клиентов обслуживались по старой схеме только с текущего склада и является контролируемой группой, данные по продажам которых представляют собой совокупность F( ).Информация о продажах собиралась до изменения сервисной политики в течение 12 месяцев, далее информация собиралась в течение следующих 12 месяцев после изменения сервисной политики (Таблица 2). Соответственно, возникают 2 новые генеральные совокупности данных F(Y) и F( ) Средние значения и стандартные отклонения были рассчитаны по обеим группам до и после изменений.

Чтобы оценить, произошло ли значительное изменение в продажах, или все новые значения оказываются в рамках нормального распределения, необходимо провести сравнение двух генеральных совокупностей, распределенных нормально, в период «до» и «после» в рамках гипотезы, что изменение сервисной политики, действительно повлияло на продажи. Гипотезу, утверждающую, что различие между сравниваемыми совокупностями данных отсутствует, а наблюдаемые отклонения объясняются лишь случайными колебаниями в выборках, на основании которых производится сравнение, называют нулевой (основной) гипотезой и обозначают  . Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу . И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная гипотеза. Данный подход в статистике используется для сравнения двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых известны для независимых выборок, и доказательства их различия. Вероятность ошибки, или уровень значимости α принимают в данном случае за 1%, т. е. соответственно допускается риск ошибиться только в одном случае из ста, так как важность принятия правильного решения очень высока.

Контрольная группа была первая протестирована в соответствии с нулевой гипотезой, что подразумевает отсутствие каких-либо изменений во внешних условиях в периодах «до» и «после».  В качестве критерия проверки нулевой гипотезы была принята случайная величина Z (5).

Критерий Z — нормированная нормальная случайная величина. Критическая область строится в зависимости от вида конкурирующей гипотезы. Нулевая гипотеза в данном случае : М(X)=М(Y), а конкурирующая   гипотеза   : М(Y)=М(Х). В этом случае строят правостороннюю критическую область, для того чтобы найти её границу (zкр), достаточно найти значение функции Лапласа, равное (1-2a)/2. Тогда правосторонняя критическая область определяется неравенством Z > zкр, а область принятия нулевой гипотезы – неравенством Z < zкр. В данном случае значение интегральной функции Лапласа при a=1% будет 2,58.

Различие в терминах нормального отклонения (ZC) для нормального распределения вычисляется по формуле (6).

Значение z из таблицы нормального распределения при уровне значимости 1% равно 2,58, а 44,17>2,58, что говорит о значительной разнице в продажах между второй и первой выборкой по продажам.

Таблица 2

Информация о продажах до и после изменения сервисной политики

Рассчитаем значение Z для тестовой группы:

Снова значение Zc равно 16.57>2,58, что тоже говорит о значительной разнице в продажах между второй и первой выборкой по продажам.

Таким образом, после изменений сервисной политики продажи по тестовой группы клиентов  выросли на 70% (((5041-2965)/2,965)*100%=70%). С другой стороны,  продажи контрольной группы, на которой не отражалось изменение сервисной политики, так же увеличились, но только на 40%  (((10374- 7410)/7410)*100%=40%). Увеличение продаж на 40% было следствием изменения факторов, которые не имеют отношения к изменению подхода к управлению качества сервиса, и только 30% (70%-40%) действительно показывает влияние только сервисной политики на продажи. Уровень логистического сервиса при этом вырос примерно на 15% до 90%. Затраты при этом выросли на 10%-15%. Таким образом получается, что эластичность выручки от уровня сервиса больше единицы ( >1) , на данном участке, а эластичность затрат стремится к 1-це ( 1). На основе этого анализа можно сделать вывод, что компании имеет смысл увеличивать уровень сервиса и проводить исследования в данном направлении, и, скорее всего, близка к точке оптимума

Этот способ исследования помогает определить влияние только логистического сервиса на продажи предприятия, так как на продажи в целом всегда влияет много факторов, для выбора тех или иных методов исследования и управления нужно четко понимать предпосылки. При этом анализ эластичности и её свойств помогает определить, в какой степени зависит доход и затраты от изменения уровня сервиса, насколько компания близка к максимуму прибыли и оптимальному уровню сервиса.

Литература:

  1. Вэриан Х. Р. Микроэкономика. Промежуточный уровень. Современный подход. М.: Юнити,1997. 415с.
  2. Сергеев В.И. Процедура оценки качества логистического сервиса // Логистика сегодня №01(37), 2010. С. 10-16
  3. Сергеев В.И. Проблема определения баланса «затраты/уровень обслуживания» для целей стратегического планирования логистики // Логистика и управление цепями поставок № 46, 2011. С. 5-14.
  4. Сергеев В. И., Бурмистрова Н. С. Управление качеством логистического сервиса сетевого ритейлера путем оптимизации баланса «затраты/сервис» // Логистика и управление цепями поставок №45, 2011, С. 14-26.
  5. Ballou, R.H.  Revenue estimation for logistics customer service offerings // The International Journal of Logistics Management, 17(1), 2006, 21–37.
  6. [1]Пример заимствован из статьи : Ballou, R.H. (2006): Revenue estimation for logistics customer service offerings. In: The International Journal of Logistics Management, 17(1), 21-37.
Прочитано 8199 раз

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58

ISSN 2587-6775

Издается с 2004 г.

Включен в перечень ВАК с 2008 г.

ИНДЕКСИРОВАНИЕ ЖУРНАЛА