Чему верить или Ошибки в рыночных исследованиях
Знать о рынке, на котором работают, хотят все руководители фирм. Но нет ни одного человека, который бы не совершил бы в процессе исследования ни одной ошибки. Между тем, ошибки в рыночных исследованиях могут оказаться для фирмы фатальными (к счастью, не всегда). Есть ли возможность их избежать? Или, хотя бы, снизить ущерб? Да, конечно. Если подходить к исследованию комплексно, понимать зачем, кто и когда их выполняет.
Лукавые цифры
Проблема: Получая данные из разных источников, многие менеджеры оказываются не в состоянии их понять. Чаще всего это связано с тем, что источники пользуются различными оценками. А то и вовсе манипулируют цифрами.
Встречаются смешные манипуляции. В одном из торговых центров я увидела рекламную листовку: «Мы продаем 100% всех калькуляторов на этом рынке. Стать лидерами нам помогли вы, дорогие покупатели! Мы ценим ваше доверие и будем стараться работать еще лучше». Я спросила у продавца: «ну как, антимонопольные органы к вам уже приходили?». Продавец улыбнулся: «нет, не их уровень! Ведь наш рынок - это торговый комплекс. Выйдите на улицу, напротив магазин канцтоваров, там тоже продают калькуляторы, но это уже не наш рынок». - «Тогда вами должно заинтересоваться общество защиты прав потребителей, ведь это прямой обман». - «Ну нет, ни в одном законе не прописано, что есть рынок и где его границы».
Такой вот путаницей в терминах пользуются очень многие, правда обычно обман бывает более закамуфлированным.
Решение в каждом отдельном случае нужно искать исходя из логики. Приведу здесь лишь несколько примеров.
1. Несопоставимые данные. Советская статистика разработала превосходные методы, позволяющие предоставлять точные данные, но при этом работать с ними оказывалось почти невозможно. Так, одни данные были представлены в натуральном выражении, другие - в процентах к валовому доходу, третьи - в расчете на душу населения, четвертые - в процентах прироста по сравнению с предыдущим периодом… Таким же манипулированием занимаются сегодня многие компании, предоставляющие объективные данные, но желающие при этом «выглядеть получше» или «казаться серенькими, чтобы никто внимания не обратил».
2. Запутанная терминология. Ищу данные об одной отрасли. В одной газете пропорции между компаниями А, Б и В выглядят как 12%, 13% и 23%, в другой - 17%, 9% и 19%. В интернете нахожу обзор, в котором эти цифры составляют 12%, 17% и 18%. Какому источнику верить? Всем! Потому что во всех трех указаны доли рынка, но при тщательном анализе видно, что это разные доли: в одной газете были опубликованы доли рынка в натуральном выражении (в штуках), в другой - в ЕБИТДА, а из данные интернета показывали доли компаний в денежном выражении (оборот). Однако если смотреть только на графики, не вчитываясь в текст, то на всех трех мы видим, казалось бы, одинаковые данные о доле рынка.
3. Источник полученных данных. Пользуясь данными из открытых источников, мы зачастую находим явные «нестыковки» в цифрах, вызванных намеренной недостоверностью источника. Эксперты-аналитики могут понять, когда и почему были искажены цифры, что позволяет установить для каждого источника свои «коэффициенты доверия». Так, зачастую можно увидеть в рейтинговых отчетах надпись «данные компаний». Зная ситуацию на рынке и стратегии каждой из опрошенных компаний, можно понять, что одним выгоднее занизить, а другим - завысить свои показатели. Безусловно, коэффициенты доверия - это тоже не точная оценка, а лишь мнение эксперта, однако если он достаточно квалифицирован и хорошо знает рынок, то его пропорции в коэффициентах будут довольно близкими к действительности.
4. Неквалифицированная обработка данных. Мне приходилось встречать данные о продаже бытовой техники, источником которых была… отдельная торговая сеть. Журналист поступил просто: зная общие объемы продаж техники в России, взял доли продаваемых в отдельной сети марок и получил… объемы продаж каждой марки в стране! Естественно, доверять таким «данным» нельзя.
5. Ошибочное анкетирование. Зачастую искажение результатов исследования закладывается в ходе подготовки анкетирования - неправильная формулировка вопросов анкет, неверная выборка респондентов, предвзятость интервьюеров и других ошибок. Чтобы избежать их, лучше поручить дело профессионалам или, как минимум, пригласить для составления или оценки уже подготовленной анкеты эксперта.
6. Субъективность мнений. Опрашивая людей (потребителей, поставщиков и т.д.), следует понимать, что они далеко не всегда отвечают правдиво. И дело здесь не в преднамеренном обмане, просто человек сам себе кажется (или хочет казаться) лучше, чем он есть на самом деле. Так, один крупный книжный магазин решил провести опрос посетителей. На выходе из магазина каждый должен был ответить на вопросы простенькой анкеты. Практически все респонденты рассказали о своей любви к Пушкину и Достоевскому, отвергли саму мысль, что они могут взять в руки детектив, в книжный магазин заходят исключительно за учебниками, а из художественной литературы признают только классику. Понятно, что, сравнив данные продаж с данными анкетирования, даже самый большой оптимист навсегда потеряет доверие к каким-либо опросам.
Всех этих (и многих других!) проблем можно избежать, если точно знать, кто, зачем и с какой степенью детализации проводит исследование, кому и в каком объеме будут нужные конкретные данные.
Хочу все знать
Проблема: данных никогда не бывает столько, сколько нужно. Либо их мало, либо… да, слишком много.
Принимать управленческие решения любому менеджеру приходится в условиях неполной информации. Обидно! Ведь каждый знает, что владеющий информацией владеет миром!
Недостаток информации - беда, с которой нужно бороться любыми способами. С любыми ли?
В одной из фармацевтических компаний, менеджеры жаловались на то, что у них не хватает информации, чтобы принимать правильные решения. Результат - постоянные сбои в поставках: одних лекарств нет, другими забиты склады… Было решено предоставлять всем ключевым менеджерам полную информацию о движении товаров. Ежедневно каждый из них получал списки товарных остатков по тысячам наименований. Стало только хуже: на просмотр многостраничных столбцов цифр сотрудники тратили массу времени, не успевая выполнять свои прямые обязанности. Более того, сотрудники не хотели просматривать эти таблицы на экране компьютера и ежедневно их распечатывали - резко возросли затраты на расходные материалы для принтеров (картриджи, бумага). Некоторые, не желая тратить рабочее время, начали забирать эти распечатки домой - усталость и стрессы привели к повышению количества и длительности больничных листов. И от рассылок отказались.
Впрочем, далеко не только российские продавцы лекарств поняли, что излишек информации может оказаться даже хуже, чем ее недостаток. Так, к 1980 г. корпорация IBM организовала тотальный сбор всей возможной информации. Ежедневно ее сотрудники предоставляли тысячи отчетов! Результат? Ведущая компания мира в области разработки ЭВМ проморгала появление персональных компьютеров. Не на день или два - она вышла на рынок со своими ПК на 4 года позже конкурентов!
Как видим, одной из фатальных ошибок может стать избыток информации. Ее просто некогда и некому «переварить». К тому же эйфория от мысли, что «у нас информации о рынке больше, чем у наших конкурентов» может сыграть дурную шутку: важно ведь не количество, а качество информации.
Эта проблема стала сегодня столь актуальной, что она озвучена под №1 в списке «Прорывные идеи 2006 г.», только что опубликованном в журнале Harvard Business Review: «Способность принимать решения о том, на какие данные следует обратить внимание, какие сведения должно игнорировать и как организовать и осуществлять коммуникации по поводу имеющейся информации будет одной из наиболее важных характерных черт руководителей бизнеса нового века» [1].
Решение. Философ Джон Девей как-то заметил, что «правильное определение проблемы - половина решения». Прежде, чем создавать свою информационную систему, подумайте о системе целей. Нам не нужна избыточная информация, нам нужны данные, которые можно использовать при принятии решений.
Какие это решения? На уровне предпринимателя или генерального директора - одни, на уровне топ-менеджмента - другие, у линейных менеджеров свои проблемы… Чтобы разобраться в этом хаосе, предпримем несколько шагов:
1. Попробуйте определить: в каких областях принимает решение каждый из ваших менеджеров.
2. По каждой области определите, без какой информации он не сможет обойтись.
3. Подумайте: где взять эту информацию, кто и когда ее должен предоставить.
4. Объедините в одну общую таблицу потребности в информации всех менеджеров вашей фирмы.
Некоторые из пунктов пересекаются? Значит можно построить цепочку получения одной и той же информации разными специалистами.
Одна и та же информация может быть получена разными способами? Подумайте, какой из методов исследования будет оптимальным, учитывая такие факторы, как затраты, время, материальные и трудовые ресурсы, потребность в глубине и оперативности данных.
Некоторые данные нуждаются в разной степени детализации для менеджеров разных уровней? Подумайте, кто и когда будет обрабатывать информацию?
Если в компании много информации, которую «на глазок» не проанализируешь (например, движение товарных запасов по широкому ассортименту), может быть имеет смысл взять на работу какого-нибудь студента на неполный рабочий день, чтобы он обрабатывал массивы данных и выдавал каждому специалисту только нужные ему цифры (кому-то - тревожные остатки на складах, кому-то объемы продаж, кому-то графики движения запасов в разрезе ассортиментных групп или отдельных товаров внутри группы).
Не стоит забывать, что маркетинговые исследования охватывают все стадии жизненного цикла товара (услуги) от выбора и разработки нового товара до его реализации и анализа мнений о нем покупателей. Естественно, что ни одна фирма не в состоянии провести все желаемые исследования, поэтому из всего многообразия направлений ей на каждый момент необходимо выделить наиболее актуальные.
После того, как были определены основные объемы исследований, следует просчитать ресурсы (трудовые, финансовые, материальные), необходимые для осуществления каждого пункта, затем сложить полученные данные и посмотреть, хватает ли у фирмы ресурсов? Может быть стоит задуматься, какие пункты можно исключить? Насколько полученные данные будут способствовать принятию решений? Или, наоборот, данных станет так много, что у специалистов и менеджеров просто не останется времени на принятие решений?
В таблице 1 представлены вопросы, на которые следует ответить по каждому из возможных направлений исследований. Ответив на них, руководитель может понять, насколько большой объем информации должен обрабатываться ежедневно и ежемесячно, какова должна быть квалификация специалистов, обрабатывающих данные. Это позволит определить, нужно ли привлекать временных или постоянных сотрудников для сбора и обработки поступающей информации.
Таблица 1. Анализ факторов исследования
Факторы времени
1. Частота исследования
1.1. Разовое (единичное)
1.2. Периодическое
1.3. Регулярное
2. Время на исследование
2.1. От 1 часа до 1 дня
2.2. От 2-х дней до 1 недели
2.3. От 1 до 2 недель
…
3. Период исследования
3.1. По часам дня
3.2. По дням недели
3.3. По дням (декадам) месяца
…
4. Стадии исследования
4.1. Предварительное (прогнозное)
4.2. Перспективное (на будущий период)
4.3. Текущее (непрерывный мониторинг)
4.4. Оперативное
…
Рыночные факторы
5. Охват рынков сбыта
5.1. Всех, на которых работает фирма
5.2. Отдельной группы рынков
5.3 Отдельного рынка
5.4. Отдельного сегмента рынка (рынков)
…
6. Охват потребителей
6.1. Всех (сплошной опрос)
6.2. Часть от всех (выборочный опрос)
6.3. Всех из одного сегмента
…
7. Охват посредников
7.1. Всех, с которыми работает фирма
7.2. Всех, работающих в исследуемой отрасли
7.3. Крупных / средних / мелких
…
8. Охват конкурентов
8.1. Общее давление конкуренции
8.2. Всех, работающих в нашей отрасли
8.3. Наиболее значимых в отрасли
8.4. Одного главного
8.5. Мелких
8.6. Из других отраслей
…
9. Охват макросреды
9.1. Законодательные органы власти
9.2. Исполнительные органы власти
9.3. Государственные органы власти
9.4. Региональные органы власти
9.5. Общественные организации
…
Факторы исследования
10. Охват исследованием
10.1. Сплошное
10.2. Выборочное
10.3. Единичное
…
11. Методы исследований
11.1. Экономико-математические
11.2. Экспертных оценок
11.3. Статистические и вероятностные
11.4. Эксперимент
11.5. Моделирование
11.6. Эмпирические
11.7. Интуитивные
…
12. Лица, проводящие исследование
12.1. Только специалисты фирмы
12.2. Специалисты и сотрудники фирмы
12.3. Специалисты фирмы и привлеченные
12.4. Только привлеченные специалисты
…
Иные факторы
…
[1] Gardner H. The Synthesizing Leader / TheHBR List: Breakthrough Ideas for 2006 // Harvard business review, 2006, February. - Р. 52.
( Продолжение следует)
Лукавые цифры
Проблема: Получая данные из разных источников, многие менеджеры оказываются не в состоянии их понять. Чаще всего это связано с тем, что источники пользуются различными оценками. А то и вовсе манипулируют цифрами.
Встречаются смешные манипуляции. В одном из торговых центров я увидела рекламную листовку: «Мы продаем 100% всех калькуляторов на этом рынке. Стать лидерами нам помогли вы, дорогие покупатели! Мы ценим ваше доверие и будем стараться работать еще лучше». Я спросила у продавца: «ну как, антимонопольные органы к вам уже приходили?». Продавец улыбнулся: «нет, не их уровень! Ведь наш рынок - это торговый комплекс. Выйдите на улицу, напротив магазин канцтоваров, там тоже продают калькуляторы, но это уже не наш рынок». - «Тогда вами должно заинтересоваться общество защиты прав потребителей, ведь это прямой обман». - «Ну нет, ни в одном законе не прописано, что есть рынок и где его границы».
Такой вот путаницей в терминах пользуются очень многие, правда обычно обман бывает более закамуфлированным.
Решение в каждом отдельном случае нужно искать исходя из логики. Приведу здесь лишь несколько примеров.
1. Несопоставимые данные. Советская статистика разработала превосходные методы, позволяющие предоставлять точные данные, но при этом работать с ними оказывалось почти невозможно. Так, одни данные были представлены в натуральном выражении, другие - в процентах к валовому доходу, третьи - в расчете на душу населения, четвертые - в процентах прироста по сравнению с предыдущим периодом… Таким же манипулированием занимаются сегодня многие компании, предоставляющие объективные данные, но желающие при этом «выглядеть получше» или «казаться серенькими, чтобы никто внимания не обратил».
2. Запутанная терминология. Ищу данные об одной отрасли. В одной газете пропорции между компаниями А, Б и В выглядят как 12%, 13% и 23%, в другой - 17%, 9% и 19%. В интернете нахожу обзор, в котором эти цифры составляют 12%, 17% и 18%. Какому источнику верить? Всем! Потому что во всех трех указаны доли рынка, но при тщательном анализе видно, что это разные доли: в одной газете были опубликованы доли рынка в натуральном выражении (в штуках), в другой - в ЕБИТДА, а из данные интернета показывали доли компаний в денежном выражении (оборот). Однако если смотреть только на графики, не вчитываясь в текст, то на всех трех мы видим, казалось бы, одинаковые данные о доле рынка.
3. Источник полученных данных. Пользуясь данными из открытых источников, мы зачастую находим явные «нестыковки» в цифрах, вызванных намеренной недостоверностью источника. Эксперты-аналитики могут понять, когда и почему были искажены цифры, что позволяет установить для каждого источника свои «коэффициенты доверия». Так, зачастую можно увидеть в рейтинговых отчетах надпись «данные компаний». Зная ситуацию на рынке и стратегии каждой из опрошенных компаний, можно понять, что одним выгоднее занизить, а другим - завысить свои показатели. Безусловно, коэффициенты доверия - это тоже не точная оценка, а лишь мнение эксперта, однако если он достаточно квалифицирован и хорошо знает рынок, то его пропорции в коэффициентах будут довольно близкими к действительности.
4. Неквалифицированная обработка данных. Мне приходилось встречать данные о продаже бытовой техники, источником которых была… отдельная торговая сеть. Журналист поступил просто: зная общие объемы продаж техники в России, взял доли продаваемых в отдельной сети марок и получил… объемы продаж каждой марки в стране! Естественно, доверять таким «данным» нельзя.
5. Ошибочное анкетирование. Зачастую искажение результатов исследования закладывается в ходе подготовки анкетирования - неправильная формулировка вопросов анкет, неверная выборка респондентов, предвзятость интервьюеров и других ошибок. Чтобы избежать их, лучше поручить дело профессионалам или, как минимум, пригласить для составления или оценки уже подготовленной анкеты эксперта.
6. Субъективность мнений. Опрашивая людей (потребителей, поставщиков и т.д.), следует понимать, что они далеко не всегда отвечают правдиво. И дело здесь не в преднамеренном обмане, просто человек сам себе кажется (или хочет казаться) лучше, чем он есть на самом деле. Так, один крупный книжный магазин решил провести опрос посетителей. На выходе из магазина каждый должен был ответить на вопросы простенькой анкеты. Практически все респонденты рассказали о своей любви к Пушкину и Достоевскому, отвергли саму мысль, что они могут взять в руки детектив, в книжный магазин заходят исключительно за учебниками, а из художественной литературы признают только классику. Понятно, что, сравнив данные продаж с данными анкетирования, даже самый большой оптимист навсегда потеряет доверие к каким-либо опросам.
Всех этих (и многих других!) проблем можно избежать, если точно знать, кто, зачем и с какой степенью детализации проводит исследование, кому и в каком объеме будут нужные конкретные данные.
Хочу все знать
Проблема: данных никогда не бывает столько, сколько нужно. Либо их мало, либо… да, слишком много.
Принимать управленческие решения любому менеджеру приходится в условиях неполной информации. Обидно! Ведь каждый знает, что владеющий информацией владеет миром!
Недостаток информации - беда, с которой нужно бороться любыми способами. С любыми ли?
В одной из фармацевтических компаний, менеджеры жаловались на то, что у них не хватает информации, чтобы принимать правильные решения. Результат - постоянные сбои в поставках: одних лекарств нет, другими забиты склады… Было решено предоставлять всем ключевым менеджерам полную информацию о движении товаров. Ежедневно каждый из них получал списки товарных остатков по тысячам наименований. Стало только хуже: на просмотр многостраничных столбцов цифр сотрудники тратили массу времени, не успевая выполнять свои прямые обязанности. Более того, сотрудники не хотели просматривать эти таблицы на экране компьютера и ежедневно их распечатывали - резко возросли затраты на расходные материалы для принтеров (картриджи, бумага). Некоторые, не желая тратить рабочее время, начали забирать эти распечатки домой - усталость и стрессы привели к повышению количества и длительности больничных листов. И от рассылок отказались.
Впрочем, далеко не только российские продавцы лекарств поняли, что излишек информации может оказаться даже хуже, чем ее недостаток. Так, к 1980 г. корпорация IBM организовала тотальный сбор всей возможной информации. Ежедневно ее сотрудники предоставляли тысячи отчетов! Результат? Ведущая компания мира в области разработки ЭВМ проморгала появление персональных компьютеров. Не на день или два - она вышла на рынок со своими ПК на 4 года позже конкурентов!
Как видим, одной из фатальных ошибок может стать избыток информации. Ее просто некогда и некому «переварить». К тому же эйфория от мысли, что «у нас информации о рынке больше, чем у наших конкурентов» может сыграть дурную шутку: важно ведь не количество, а качество информации.
Эта проблема стала сегодня столь актуальной, что она озвучена под №1 в списке «Прорывные идеи 2006 г.», только что опубликованном в журнале Harvard Business Review: «Способность принимать решения о том, на какие данные следует обратить внимание, какие сведения должно игнорировать и как организовать и осуществлять коммуникации по поводу имеющейся информации будет одной из наиболее важных характерных черт руководителей бизнеса нового века» [1].
Решение. Философ Джон Девей как-то заметил, что «правильное определение проблемы - половина решения». Прежде, чем создавать свою информационную систему, подумайте о системе целей. Нам не нужна избыточная информация, нам нужны данные, которые можно использовать при принятии решений.
Какие это решения? На уровне предпринимателя или генерального директора - одни, на уровне топ-менеджмента - другие, у линейных менеджеров свои проблемы… Чтобы разобраться в этом хаосе, предпримем несколько шагов:
1. Попробуйте определить: в каких областях принимает решение каждый из ваших менеджеров.
2. По каждой области определите, без какой информации он не сможет обойтись.
3. Подумайте: где взять эту информацию, кто и когда ее должен предоставить.
4. Объедините в одну общую таблицу потребности в информации всех менеджеров вашей фирмы.
Некоторые из пунктов пересекаются? Значит можно построить цепочку получения одной и той же информации разными специалистами.
Одна и та же информация может быть получена разными способами? Подумайте, какой из методов исследования будет оптимальным, учитывая такие факторы, как затраты, время, материальные и трудовые ресурсы, потребность в глубине и оперативности данных.
Некоторые данные нуждаются в разной степени детализации для менеджеров разных уровней? Подумайте, кто и когда будет обрабатывать информацию?
Если в компании много информации, которую «на глазок» не проанализируешь (например, движение товарных запасов по широкому ассортименту), может быть имеет смысл взять на работу какого-нибудь студента на неполный рабочий день, чтобы он обрабатывал массивы данных и выдавал каждому специалисту только нужные ему цифры (кому-то - тревожные остатки на складах, кому-то объемы продаж, кому-то графики движения запасов в разрезе ассортиментных групп или отдельных товаров внутри группы).
Не стоит забывать, что маркетинговые исследования охватывают все стадии жизненного цикла товара (услуги) от выбора и разработки нового товара до его реализации и анализа мнений о нем покупателей. Естественно, что ни одна фирма не в состоянии провести все желаемые исследования, поэтому из всего многообразия направлений ей на каждый момент необходимо выделить наиболее актуальные.
После того, как были определены основные объемы исследований, следует просчитать ресурсы (трудовые, финансовые, материальные), необходимые для осуществления каждого пункта, затем сложить полученные данные и посмотреть, хватает ли у фирмы ресурсов? Может быть стоит задуматься, какие пункты можно исключить? Насколько полученные данные будут способствовать принятию решений? Или, наоборот, данных станет так много, что у специалистов и менеджеров просто не останется времени на принятие решений?
В таблице 1 представлены вопросы, на которые следует ответить по каждому из возможных направлений исследований. Ответив на них, руководитель может понять, насколько большой объем информации должен обрабатываться ежедневно и ежемесячно, какова должна быть квалификация специалистов, обрабатывающих данные. Это позволит определить, нужно ли привлекать временных или постоянных сотрудников для сбора и обработки поступающей информации.
Таблица 1. Анализ факторов исследования
Факторы времени
1. Частота исследования
1.1. Разовое (единичное)
1.2. Периодическое
1.3. Регулярное
2. Время на исследование
2.1. От 1 часа до 1 дня
2.2. От 2-х дней до 1 недели
2.3. От 1 до 2 недель
…
3. Период исследования
3.1. По часам дня
3.2. По дням недели
3.3. По дням (декадам) месяца
…
4. Стадии исследования
4.1. Предварительное (прогнозное)
4.2. Перспективное (на будущий период)
4.3. Текущее (непрерывный мониторинг)
4.4. Оперативное
…
Рыночные факторы
5. Охват рынков сбыта
5.1. Всех, на которых работает фирма
5.2. Отдельной группы рынков
5.3 Отдельного рынка
5.4. Отдельного сегмента рынка (рынков)
…
6. Охват потребителей
6.1. Всех (сплошной опрос)
6.2. Часть от всех (выборочный опрос)
6.3. Всех из одного сегмента
…
7. Охват посредников
7.1. Всех, с которыми работает фирма
7.2. Всех, работающих в исследуемой отрасли
7.3. Крупных / средних / мелких
…
8. Охват конкурентов
8.1. Общее давление конкуренции
8.2. Всех, работающих в нашей отрасли
8.3. Наиболее значимых в отрасли
8.4. Одного главного
8.5. Мелких
8.6. Из других отраслей
…
9. Охват макросреды
9.1. Законодательные органы власти
9.2. Исполнительные органы власти
9.3. Государственные органы власти
9.4. Региональные органы власти
9.5. Общественные организации
…
Факторы исследования
10. Охват исследованием
10.1. Сплошное
10.2. Выборочное
10.3. Единичное
…
11. Методы исследований
11.1. Экономико-математические
11.2. Экспертных оценок
11.3. Статистические и вероятностные
11.4. Эксперимент
11.5. Моделирование
11.6. Эмпирические
11.7. Интуитивные
…
12. Лица, проводящие исследование
12.1. Только специалисты фирмы
12.2. Специалисты и сотрудники фирмы
12.3. Специалисты фирмы и привлеченные
12.4. Только привлеченные специалисты
…
Иные факторы
…
[1] Gardner H. The Synthesizing Leader / TheHBR List: Breakthrough Ideas for 2006 // Harvard business review, 2006, February. - Р. 52.
( Продолжение следует)