ჟურნალი ნომერი 3 ∘ ვახტანგ ბერულავა ∘
მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია და მისი კავშირი გაყიდვების ზრდასთან ქართულ B2B სადისტრიბუციო მცირე და საშუალო საწარმოებში[1]

ანოტაცია. წინამდებარე ნაშრომი ეძღვნება თანამედროვე მენეჯმენტისა და მარკეტინგის ერთ-ერთ მნიშვნელოვან საკითხს — მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციას (Marketing–Sales Alignment – MSA) და მის კავშირს გაყიდვების ზრდასთან. ნაშრომში განხილულია მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთქმედების შესახებ არსებული საერთაშორისო თეორიები, მოდელები და ემპირიული კვლევები. კვლევის მიზანს წარმოადგენს იმის შესწავლა, თუ როგორ არის დაკავშირებული მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია გაყიდვების ზრდასთან ქართულ B2B სადისტრიბუციო მცირე და საშუალო კომპანიებში და რომელი ორგანიზაციული ფაქტორები უწყობს ხელს აღნიშნული სინქრონიზაციის ფორმირებას. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა ლიდერობის მხარდაჭერის, კომუნიკაციის ხარისხის, მიზნების ურთიერთდამოკიდებულების, საერთო ტექნოლოგიების გამოყენებისა და თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურის როლს.  დასახული მიზნის მისაღწევად გამოყენებულ იქნა ემპირიული კვლევა, რომლის ფარგლებშიც გამოიკითხა საქართველოს ბაზარზე მოქმედი 55 B2B სადისტრიბუციო მცირე და საშუალო კომპანიის წარმომადგენელი. მიღებული მონაცემების ანალიზისთვის გამოყენებულ იქნა აღწერითი სტატისტიკა, კორელაციური ანალიზი და მრავალჯერადი რეგრესიული მოდელები. კვლევის შედეგებმა აჩვენა, რომ მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია დადებითად და სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად არის დაკავშირებული გაყიდვების ზრდასთან. სინქრონიზაციის ყველაზე მნიშვნელოვანი წინაპირობები აღმოჩნდა მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება და საერთო ტექნოლოგიების გამოყენება.  ნაშრომის ბოლოს ჩამოყალიბებულია თეორიული და პრაქტიკული დასკვნები, აგრეთვე რეკომენდაციები ქართული მცირე და საშუალო საწარმოების მენეჯერებისთვის. 

საკვანძო სიტყვები: მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია (MSA), გაყიდვების ზრდა, B2B ბაზრები, მცირე და საშუალო საწარმოები, საქართველო 

1. შესავალი

თანამედროვე კონკურენტულ ბაზრებზე კომპანიის უნარი, უზრუნველყოს შემოსავლების მდგრადი ზრდა, არსებითად დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენად ეფექტიანად ახერხებს იგი მომხმარებელზე ორიენტირებული კომერციული ფუნქციების კოორდინაციას. მარკეტინგი და გაყიდვები ორგანიზაციების უმეტესობაში შემოსავლის გენერირების ორი ძირითადი ფუნქციაა, ხოლო მათი ეფექტიანი სინქრონიზაცია, რომელიც ფართოდ განიმარტება როგორც საერთო მიზნების, პროცესების, კომუნიკაციის, მონაცემებისა და შედეგებზე პასუხისმგებლობის გაზიარების ხარისხი, მიჩნეულია მნიშვნელოვან ორგანიზაციულ შესაძლებლობად, რომელიც განაპირობებს გაყიდვების ზრდასა და გრძელვადიან კონკურენტულ უპირატესობას (Kotler et al., 2006; Biemans et al., 2022). მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ფუნქცია ერთსა და იმავე კომერციულ მიზანს ემსახურება, ისტორიულად ისინი ხშირად ფუნქციონირებდნენ როგორც სტრუქტურულად და კულტურულად განცალკევებული ერთეულები, რომელთაც განსხვავებული დროითი ჰორიზონტები, შეფასების მეტრიკები და პროფესიული ხედვები ახასიათებთ.

ამგვარი შეუსაბამობის შედეგები ფართოდ არის შესწავლილი აკადემიურ ლიტერატურაში. მაგალითად, Le Meunier-FitzHugh და Piercy (2007) პირველებმა დაადასტურეს მარკეტინგისა და გაყიდვების თანამშრომლობასა და ბიზნესის შედეგიანობას შორის ემპირიული კავშირი, ხოლო შემდგომმა კვლევებმა აჩვენა, რომ არასათანადოდ სინქრონიზებული ორგანიზაციები მნიშვნელოვან დანაკარგებს განიცდიან ლიდების კონვერტაციის ეფექტიანობის, მომხმარებელთა მოზიდვის, შემოსავლების ზრდისა და საბაზრო წილის მიმართულებით (Chernetsky et al., 2022; Peterson et al., 2015; Patterson, 2007). კვლევების მიხედვით, არასინქრონიზებულ ორგანიზაციებში მარკეტინგის მიერ გენერირებული ლიდების დაახლოებით 70%-ს გაყიდვების გუნდები საერთოდ არ ამუშავებენ (Le Meunier-FitzHugh & Piercy, 2007; Malshe & Sohi, 2009). ამგვარი არაეფექტიანობის კომერციული ფასი საკმაოდ მაღალია და მოიცავს მარკეტინგული ინვესტიციების ფუჭად ხარჯვას, შემოსავლების დაკარგულ შესაძლებლობებსა და მომხმარებლებთან ურთიერთობების გაუარესებას. სწორედ ამიტომ, აღნიშნული პრობლემის გადაჭრა ბოლო ორი ათწლეულის განმავლობაში მზარდი აკადემიური ინტერესის საგნად იქცა.

მიუხედავად იმისა, რომ საერთაშორისო ლიტერატურაში უკვე ორი ათწლეულის განმავლობაში გროვდება მტკიცებულებები მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის (Marketing–Sales Alignment – MSA) გავლენის შესახებ ორგანიზაციულ შედეგებზე, აღნიშნული ფენომენი საქართველოში ემპირიულად ჯერ კიდევ შეუსწავლელია. ეს მნიშვნელოვან კვლევით სიცარიელეს ქმნის, რადგან ქვეყნის სწრაფად განვითარებადი კერძო სექტორი, არაერთგვაროვანი ციფრული ინფრასტრუქტურა და კულტურულად განსხვავებული ბიზნესგარემო შესაძლოა წარმოშობდეს სინქრონიზაციის ისეთ მექანიზმებსა და შედეგებს, რომლებიც განსხვავდება დასავლურ B2B (Business-to-Business) — ბიზნესთაშორისი ბაზრებზე დაფიქსირებული ტენდენციებისგან, სადაც არსებული კვლევების უმრავლესობაა განხორციელებული. გარდა ამისა, ქართული მცირე და საშუალო ბიზნესის პირობებში, სადაც ფორმალური მენეჯერული სისტემები ხშირად განვითარების საწყის ეტაპზეა, ხოლო საქმიან ურთიერთობებში არაფორმალური პრაქტიკები მნიშვნელოვან როლს ასრულებს, დღემდე უცნობია, თუ რომელი წინაპირობები ქმნის მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ყველაზე მაღალ ეფექტს.

ამგვარად, მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციაზე მოქმედი ფაქტორებისა და ამ სინქრონიზაციის კომპანიის საქმიანობის შედეგებზე ზემოქმედების შესწავლა საქართველოსთვის განსაკუთრებით აქტუალურია. წინამდებარე კვლევა მიზნად ისახავს აღნიშნული კვლევითი სიცარიელის შევსებას და იმის დადგენას, თუ რა ფაქტორები განსაზღვრავს მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციას და თუ როგორ მოქმედებს ეს პროცესი გაყიდვების ზრდის შედეგებზე ქართულ საწარმოებში. 

2. ლიტერატურის მიმოხილვა

2.1. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ცნება. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია (Marketing–Sales Alignment – MSA) განიმარტება როგორც ორგანიზაციის მარკეტინგისა და გაყიდვების ფუნქციებს შორის სტრატეგიული და ოპერაციული ინტეგრაციის ხარისხი, რომელიც მოიცავს საერთო მიზნებს, პროცესებს, კომუნიკაციას, მონაცემებსა და შედეგებზე პასუხისმგებლობის გაზიარებას (Kotler et al., 2006). მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ფუნქცია საბოლოოდ ერთსა და იმავე მიზანს - შემოსავლების გენერირებასა და მომხმარებელთა მოთხოვნილებების დაკმაყოფილებას - ემსახურება, ისტორიულად ისინი ორგანიზაციებში ფუნქციონირებდნენ როგორც სტრუქტურულად და კულტურულად განცალკევებული ერთეულები, რომლებმაც საკუთარი პრიორიტეტები, შეფასების სისტემები და პროფესიული იდენტობა ჩამოაყალიბეს (Homburg & Jensen, 2007).

სამეცნიერო ლიტერატურაში მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის (alignment) აღსანიშნავად ხშირად ურთიერთჩანაცვლებადად გამოიყენება ისეთი ტერმინებიც, როგორიცაა ინტეგრაცია (integration) და თანამშრომლობა (collaboration) (Chernetsky et al., 2022; Biemans et al., 2022). Biemans და თანაავტორები (2022) გაყიდვებისა და მარკეტინგის ურთიერთქმედების სისტემას (Sales–Marketing Interface – SMI) ოთხ ძირითად კონცეპტუალურ განზომილებად განიხილავენ: სტრუქტურულ კავშირებს, როლობრივ კავშირებს, ურთიერთქმედებებსა და ურთიერთაღქმებს.

Keszey-სა და Biemans-ს (2016) შემოაქვთ „გაყიდვებისა და მარკეტინგის ფუნქციური გადაკვეთის“ (sales-marketing encroachment) კონცეფცია, რომელიც აღწერს სიტუაციას, როდესაც გაყიდვების დეპარტამენტი სულ უფრო მეტად ასრულებს იმ სტრატეგიულ საქმიანობებს, რომლებიც ტრადიციულად მარკეტინგის ფუნქციას მიეკუთვნებოდა. თავის მხრივ, Dewsnap და თანაავტორები (2020) ავითარებენ „მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთქმედების მოქნილობის“ (Marketing–Sales Interface Flexibility – MSIF) კონცეფციას, რომელიც გულისხმობს ორ დეპარტამენტს შორის რესურსების მოქნილ გადანაწილებასა და კოორდინაციას.

მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთობის გააზრების ერთ-ერთ ყველაზე გავლენიან კონცეპტუალურ მოდელს წარმოადგენს Sales–Marketing Interface (SMI) კონტინუუმი, რომელიც თავდაპირველად შემუშავდა Kotler-ისა და თანაავტორების (2006) მიერ, ხოლო მოგვიანებით Biemans-მა და თანაავტორებმა (2022) კვლევების სისტემური ანალიზის საფუძველზე განავითარეს. აღნიშნული მოდელი გამოყოფს ურთიერთობის ოთხ არქეტიპულ მდგომარეობას:

• განუსაზღვრელი (Undefined) — მარკეტინგისა და გაყიდვების ფუნქციები მოქმედებენ მინიმალური კოორდინაციის პირობებში. კომუნიკაცია არის არაფორმალური და შემთხვევითი, ხოლო ხშირია კონფლიქტები პასუხისმგებლობების, რესურსებისა და სტრატეგიული გადაწყვეტილებების გამო. არ არსებობს ლიდების გადაცემისა და საბაზრო ინფორმაციის გაზიარების ფორმალური პროცედურები.
• განსაზღვრული (Defined) — ფუნქციების როლები და პასუხისმგებლობები მკაფიოდ არის განსაზღვრული წერილობითი შეთანხმებებით, სტანდარტიზებული პროცედურებითა და რეგულარული კომუნიკაციის მექანიზმებით. კონფლიქტების დონე მცირდება, თუმცა თანამშრომლობა კვლავ ტრანზაქციული ხასიათისაა და სტრატეგიულ ინტეგრაციას მოკლებულია.
• სინქრონიზებული (Aligned) — ორივე ფუნქცია მოქმედებს საერთო მიზნების საფუძველზე, ერთობლივად მონაწილეობს დაგეგმვის პროცესებში, იყენებს ერთიან განმარტებებს ისეთი მნიშვნელოვანი ცნებებისთვის, როგორიცაა „კვალიფიციური ლიდი“ (qualified lead), და შეფასებულია საერთო მაჩვენებლების მიხედვით. კომუნიკაცია სისტემური და ორმხრივია.
• ინტეგრირებული (Integrated) — მარკეტინგსა და გაყიდვებს შორის საზღვრები პრაქტიკულად ქრება. საერთო ტექნოლოგიური სისტემები, ერთიანი ანგარიშგება და შემოსავლების მიმართ საერთო პასუხისმგებლობა ქმნის ერთიან კომერციულ ფუნქციას, რომელსაც ხშირად ხელმძღვანელობს შემოსავლების დირექტორი (Chief Revenue Officer – CRO).

მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ერთ-ერთ ყველაზე ფართოდ გამოყენებულ პრაქტიკულ მოდელს წარმოადგენს მომხმარებლის გზის (Customer Pipeline) ეტაპობრივი რუკა, რომლის მიხედვითაც პოტენციური მომხმარებელი გადის შემდეგ ეტაპებს:

Inquiry → Marketing Qualified Lead (MQL) → Sales Accepted Lead (SAL) → Sales Qualified Lead (SQL) → Closed Revenue

თითოეული ეტაპიდან მომდევნოზე გადასვლა წარმოადგენს მარკეტინგსა და გაყიდვებს შორის სტრუქტურირებულ გადაცემის პროცესს, რომელიც ეფუძნება წინასწარ სინქრონიზებულ კვალიფიკაციის კრიტერიუმებსა და მომსახურების სტანდარტებს (Biemans et al., 2022; Malshe et al., 2022; Kotler et al., 2006; Almeida et al., 2026). არასათანადოდ სინქრონიზებულ ორგანიზაციებში ორივე ფუნქცია განსხვავებული კრიტერიუმებით აფასებს გაყიდვებისთვის გადასაცემ ლიდებს, რაც განსაკუთრებით პრობლემურია MQL-დან SAL-ზე გადასვლის ეტაპზე. მარკეტინგის დეპარტამენტი შესაძლოა ლიდს კვალიფიციურად მიიჩნევდეს მხოლოდ მინიმალური ჩართულობის საფუძველზე (Marketing Qualified Lead – MQL), მაშინ როდესაც გაყიდვების დეპარტამენტი მოითხოვს შესყიდვის რეალური ინტერესის უფრო ძლიერ სიგნალებს (Sales Qualified Lead – SQL). მსგავსი განსხვავება ხშირად იწვევს მარკეტინგის მიერ გენერირებული ლიდების უარყოფას გაყიდვების გუნდის მხრიდან, რადგან ისინი მზად არ მიიჩნევიან პირდაპირი კომერციული კონტაქტისთვის (Graesch et al., 2024). ქართული მცირე და საშუალო საწარმოებისთვის, სადაც პოტენციური მომხმარებლების რაოდენობა ხშირად შეზღუდულია და თითოეულ ლიდს შედარებით მაღალი კომერციული ღირებულება აქვს, მსგავსი არაეფექტიანობა შეიძლება განსაკუთრებით საზიანო აღმოჩნდეს.

2.2. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციაზე მოქმედი ფაქტორები. აკადემიური ლიტერატურა გამოყოფს რამდენიმე ძირითად ფაქტორს, რომლებიც ხელს უწყობს მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ფორმირებასა და გაძლიერებას. 1) უმაღლესიმენეჯმენტისმხარდაჭერა. ლიდერობა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთობების ფორმირებაში და ხელს უწყობს თანამშრომლობის განვითარებას (Chernetsky et al., 2022). უმაღლესი მენეჯმენტი ასევე პასუხისმგებელია თანამშრომლობის კულტურის ჩამოყალიბებაზე, საერთო მიზნების განსაზღვრასა და კონფლიქტების მოგვარებაზე (Le Meunier-FitzHugh & Piercy, 2007; Madhani, 2016; Kotler et al., 2006). 2) ტექნოლოგიური ინტეგრაცია. CRM სისტემებისა და მარკეტინგის ავტომატიზაციის პლატფორმების გამოყენება ქმნის მომხმარებლის მონაცემების ერთიან ბაზას, ამარტივებს სამუშაო პროცესებს და უზრუნველყოფს შედეგების სრულ მონიტორინგს (Graesch et al., 2024). მიუხედავად იმისა, რომ ციფრულმა ტრანსფორმაციამ შეიძლება გარკვეული დაძაბულობაც წარმოშვას, ფუნქციათაშორისი ინტეგრაცია და თანამშრომლების მიერ ტექნოლოგიების სარგებლიანობის აღქმა მნიშვნელოვნად ამცირებს მსგავს რისკებს (Zhang et al., 2026). 3) კომუნიკაცია. ხშირი, ორმხრივი და მაღალი ხარისხის კომუნიკაცია ნდობის ჩამოყალიბების, კონფლიქტების შემცირებისა და ცოდნის გაზიარების ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი წინაპირობაა (Chernetsky et al., 2022). 4) საერთო მიზნები და ამოცანები. მიზნების, შეფასების კრიტერიუმებისა და ძირითადი ტერმინების სინქრონიზაცია მარკეტინგისა და გაყიდვების ინტეგრაციის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი მექანიზმია (Malshe et al., 2017). ამ პროცესს ხელს უწყობს Service Level Agreement (SLA)-ების დანერგვა, რომლებიც ორივე მხარის პასუხისმგებლობებსა და ვალდებულებებს განსაზღვრავს (Madhani, 2016; Patterson, 2007). ასევე მნიშვნელოვანია საერთო შემოსავლების მიზნებისა და მოტივაციის სისტემების ჩამოყალიბება (Kotler et al., 2006). 5) ორგანიზაციული კულტურა და სწავლება. თანამშრომლობაზე, ცოდნის გაზიარებასა და უწყვეტ განვითარებაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურა მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ერთ-ერთი მთავარი საფუძველია (Le Meunier-FitzHugh & Piercy, 2007; Madhani, 2016). მომხმარებელზე ორიენტირებული კულტურა მნიშვნელოვნად ზრდის მარკეტინგისა და გაყიდვების თანამშრომლობის ხარისხს (Chernetsky et al., 2022).

2.3. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის გავლენა გაყიდვების ზრდაზე. სამეცნიერო ლიტერატურა ერთხმად უსვამს ხაზს მარკეტინგისა და გაყიდვების ეფექტიანი ურთიერთქმედების (Sales–Marketing Interface – SMI) მნიშვნელობას ორგანიზაციული წარმატებისთვის (Chernetsky et al., 2022; Guenzi & Troilo, 2007; Hughes et al., 2012; Itani et al., 2026). Le Meunier-FitzHugh-ისა და Piercy-ის (2007) კვლევამ პირველად დაადასტურა, რომ მარკეტინგისა და გაყიდვების თანამშრომლობა დადებითად უკავშირდება ბიზნესის შედეგიანობას. მათი დასკვნების მიხედვით, ფუნქციების სინქრონიზაცია კომპანიებს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებისთვის უფრო მაღალი ღირებულება შექმნან, რაც საბოლოოდ აისახება გაყიდვების ზრდასა და მომგებიანობაზე.

ემპირიული მტკიცებულებები ადასტურებს აღნიშნულ მოსაზრებას. Peterson-ისა და თანაავტორების (2015) კვლევამ აჩვენა, რომ კომპანიები, რომლებიც მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის მაღალი დონით გამოირჩევიან, მნიშვნელოვნად უკეთეს შედეგებს აღწევენ კვალიფიციური ლიდების რაოდენობის ზრდის, ლიდების კონვერტაციის მაჩვენებლებისა და ახალი კლიენტების მოზიდვის მიმართულებით. გარდა ამისა, ასეთ კომპანიებში ფიქსირდება მომხმარებელზე საშუალო შემოსავლის უფრო მაღალი მაჩვენებელი და შემოსავლების უფრო სწრაფი ზრდა, ვიდრე დაბალი სინქრონიზაციის მქონე ორგანიზაციებში (Peterson et al., 2015). ეფექტიანად ორგანიზებული მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთქმედება პირდაპირ დადებით გავლენას ახდენს ბიზნესის ძირითად მაჩვენებლებზე, მათ შორის შემოსავალზე, ბაზრის წილზე, მოგებაზე, მომხმარებელთა კმაყოფილებასა და მათ შენარჩუნებაზე (Chernetsky et al., 2022; Homburg & Jensen, 2007). ამასთან, სინქრონიზაცია ხელს უწყობს ისეთი მნიშვნელოვანი ბიზნესპროცესების განვითარებას, როგორებიცაა ღირებულების შექმნა, ინოვაციები, სტრატეგიის ფორმირება და მისი ეფექტიანი განხორციელება (Chernetsky et al., 2022; Hughes et al., 2012; Keszey & Biemans, 2016).

ანალოგიურად, მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთქმედების მოქნილობა (Marketing–Sales Interface Flexibility – MSIF) დადებით გავლენას ახდენს როგორც ორგანიზაციულ შედეგებზე, ისე თანამშრომლობის ხარისხზე, განსაკუთრებით არასტაბილურ და სწრაფად ცვალებად გარემოში (Dewsnap et al., 2020).

შეჯამების სახით შეიძლება ითქვას, რომ მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია მხოლოდ სასურველი ორგანიზაციული მახასიათებელი არ არის; იგი წარმოადგენს გაყიდვების ზრდისა და საერთო ბიზნესწარმატების ერთ-ერთ უმნიშვნელოვანეს მამოძრავებელ ძალას. მიუხედავად იმისა, რომ ფუნქციებს შორის განსხვავებები და კონფლიქტების პოტენციალი ბუნებრივად არსებობს, მომხმარებელზე ორიენტირებული მიდგომა, ეფექტიანი კომუნიკაცია, საერთო მიზნები, ძლიერი ლიდერობა და რესურსების მოქნილი მართვა მნიშვნელოვნად უწყობს ხელს სინქრონიზაციის მიღწევასა და ორგანიზაციული შედეგების გაუმჯობესებას. ლიტერატურის მიმოხილვის საფუძველზე ფორმულირებულია შემდეგი კვლევითი ჰიპოთეზები:

H1: უმაღლესი მენეჯმენტის მხარდაჭერა (Leadership Support) დადებითად არის დაკავშირებული მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასთან.

H2: კომუნიკაციის ხარისხი (Communication Quality) დადებითად არის დაკავშირებული მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასთან.

H3: მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება (Goal Interdependence) დადებითად არის დაკავშირებული მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასთან.

H4: საერთო ტექნოლოგიური სისტემების გამოყენება (Shared Technology) დადებითად არის დაკავშირებული მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასთან.

H5: თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურა (Cultural Orientation Toward Collaboration) დადებითად არის დაკავშირებული მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასთან.

H6: მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია დადებითად არის დაკავშირებული გაყიდვების ზრდასთან. 

3. კვლევის მეთოდოლოგია

ემპირიული კვლევა ეფუძნება კროს-სექციურ (Cross-Sectional) კვლევით დიზაინს და გულისხმობს მონაცემების შეგროვებას ქართული მცირე და საშუალო საწარმოებიდან დროის ერთ კონკრეტულ მონაკვეთში. კითხვარის მეთოდი მიზანშეწონილია, რადგან იგი უზრუნველყოფს თეორიული კონსტრუქტების გაზომვას ისეთ მასშტაბზე, რომელიც მრავალფაქტორული სტატისტიკური ანალიზის განხორციელების შესაძლებლობას იძლევა (Hair et al., 2019).

3.1. კვლევის დიზაინი. კვლევა ამოწმებს მე-2 თავში ჩამოყალიბებულ ექვს ჰიპოთეზას ორი მრავალჯერადი რეგრესიის მოდელის გამოყენებით. მოდელი 1 იკვლევს მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის წინაპირობებს. მოდელი 2 აფასებს მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასა და გაყიდვების ზრდას შორის კავშირს. პირველი მოდელი წარმოდგენილია შემდეგი სახით:

  

სადაც: MSA – მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია; LS – ლიდერობის მხარდაჭერა; ST – საერთო ტექნოლოგიები; CQ – კომუნიკაციის ხარისხი; GI – მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება; CO – თანამშრომლობაზე ორიენტირებული კულტურა; Controls – საკონტროლო ცვლადები (კომპანიის ზომა და ასაკი); ε – შემთხვევითი შეცდომა.

მოდელი 1 ერთდროულად ამოწმებს H1–H5 ჰიპოთეზებს. მეორე მოდელი წარმოდგენილია შემდეგი სახით:

 

სადაც: SG – გაყიდვების ზრდა; MSA – მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია; Controls – ციფრული სიმწიფე, კომპანიის ზომა და ასაკი; ε – შემთხვევითი შეცდომა. ციფრული სიმწიფე შეტანილია როგორც საკონტროლო ცვლადი, რადგან წინა კვლევები ადასტურებს ტექნოლოგიების დამოუკიდებელ გავლენას კომერციულ შედეგებზე (ISET Policy Institute, 2025; Zhang et al., 2026). მოდელი 2 ამოწმებს H6 ჰიპოთეზას. ორივე მოდელი შეფასდება უმცირესი კვადრატების მეთოდით (Ordinary Least Squares – OLS) რეგრესიის გამოყენებით IBM SPSS Statistics პროგრამაში.

ჰიპოთეზების შემოწმებამდე განხორციელდება: კონსტრუქტების ვალიდურობის შეფასება ექსპლორაციული ფაქტორული ანალიზის (Exploratory Factor Analysis – EFA) საშუალებით; სანდოობის შეფასება Cronbach\\\\\\'s Alpha-ს გამოყენებით; მულტიკოლინეარობის შემოწმება Variance Inflation Factor (VIF) და Tolerance სტატისტიკებით. გამოყენებული იქნება შემდეგი ზღვრული მნიშვნელობები: VIF < 10 და Tolerance > 0.10 (Hair et al., 2019).

3.2. საზომი ინსტრუმენტი და კონსტრუქტების ოპერაციონალიზაცია. ყველა კონსტრუქტი იზომება ხუთქულიანი ლიკერტის სკალით: 1 = სრულიად არ ვეთანხმები; 5 = სრულიად ვეთანხმები. სრული კითხვარი მოიცავს: 28 ლიკერტის ტიპის კითხვას შვიდ კონსტრუქტზე; ორ კითხვას კომპანიის პროფილის შესახებ (ზომა და ასაკი); ერთ კითხვას ციფრული სიმწიფის შესაფასებლად.

ინსტრუმენტი შემუშავდა საერთაშორისო ლიტერატურაში გამოყენებული და ვალიდირებული სკალების ადაპტირების გზით ქართულ B2B მცირე და საშუალო საწარმოთა კონტექსტისთვის. ადაპტაციის პროცესი განხორციელდა Saunders-ისა და თანაავტორების (2019) რეკომენდაციების შესაბამისად და მოიცავდა: ქართულ ენაზე პირდაპირ თარგმნას; ინგლისურ ენაზე უკუთარგმნას დამოუკიდებელი მთარგმნელის მიერ; ორიგინალისა და უკუთარგმნილი ვერსიის შედარებას; აღმოჩენილი განსხვავებების განხილვასა და კორექტირებას. კითხვარის საბოლოო ვერსია წინასწარ გამოიცადა ქართული კომპანიების მენეჯერების მცირე ჯგუფზე. თითოეული კონსტრუქტის ოპერაციონალიზაცია, კითხვების რაოდენობა და გამოყენებული წყაროები წარმოდგენილია ცხრილ 1-ში.

ცხრილი 1. კონსტრუქტების ოპერაციონალიზაცია.

N	კონსტრუქტები	ინდიკატორები	წყარო
1	უმაღლესი მენეჯმენტის მხარდაჭერა (LS)	LS1. ჩვენი კომპანიის უმაღლესი მენეჯმენტი აქტიურად უწყობს ხელს მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის თანამშრომლობას. LS2. ჩვენს კომპანიაში ხელმძღვანელობა აყალიბებს ინტეგრირებული კომერციული საქმიანობის ხედვას. LS3. ჩვენს კომპანიაში ხელმძღვანელობა კონსტრუქციულად ერევა იმ შემთხვევებში, როდესაც მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის კონფლიქტი წარმოიშობა.	Le Meunier-FitzHugh & Piercy (2007)
2	კომუნიკაციის ხარისხი (CQ)	CQ1. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის კომუნიკაცია რეგულარულად და კონსტრუქციულად მიმდინარეობს. CQ2. ჩვენი კომპანიის მარკეტინგისა და გაყიდვების გუნდები ერთმანეთს რეგულარულად უზიარებენ საბაზრო ინფორმაციასა და მომხმარებლებისგან მიღებულ უკუკავშირს. CQ3. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის წარმოშობილი უთანხმოებები სწრაფად და პროფესიონალურად წყდება.	Homburg & Jensen (2007)
3	მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება (GI)	GI1. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტების საქმიანობა ფასდება ერთსა და იმავე შემოსავლების მიზნებთან მიმართებით. GI2. ჩვენი კომპანიის მარკეტინგისა და გაყიდვების გუნდები ერთობლივად არიან პასუხისმგებელნი კომპანიის საერთო გაყიდვების შედეგებზე. GI3. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგის წარმატება და გაყიდვების წარმატება ურთიერთშეთავსებადი და თანხვედრი კრიტერიუმებით განისაზღვრება.	Kotler et al. (2006); Homburg et al. (2008)
4	საერთო ტექნოლოგიების გამოყენება (ST)	ST1. ჩვენი კომპანიის მარკეტინგისა და გაყიდვების გუნდები მომხმარებელთა მონაცემების სამართავად ერთსა და იმავე ციფრულ პლატფორმას (ან პლატფორმებს) იყენებენ. ST2. მარკეტინგის მიერ გენერირებული ინფორმაცია (მაგალითად, ლიდები ან მარკეტინგული კამპანიების მონაცემები) ჩვენი გაყიდვების გუნდისთვის რეალურ დროში ხელმისაწვდომია. ST3. ჩვენი კომპანია იყენებს CRM სისტემას ან მსგავს ტექნოლოგიურ ინსტრუმენტს, რომელსაც მარკეტინგისა და გაყიდვების გუნდები აქტიურად ეყრდნობიან ყოველდღიურ საქმიანობაში.	Davis (1989); Homburg et al. (2008)
5	თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურა (CO)	CO1. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტები გულწრფელად აფასებენ ერთმანეთის წვლილს საერთო შედეგების მიღწევაში. CO2. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის ფუნქციათაშორისი თანამშრომლობის ძლიერი კულტურა არსებობს. CO3. ჩვენი კომპანიის ორგანიზაციული კულტურა უფრო მეტად ანიჭებს უპირატესობას საერთო კომერციულ შედეგებს, ვიდრე ცალკეული დეპარტამენტების ინდივიდუალურ შედეგებს.	Morgan & Hunt (1994); Le Meunier-FitzHugh & Piercy (2007)
6	მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ინდექსი (MSA)	MSA1. ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების ფუნქციები იყენებენ კვალიფიციური ლიდის (Qualified Lead) ერთიან და ურთიერთშეთანხმებულ განმარტებას. MSA2. ჩვენი კომპანიის მარკეტინგული და გაყიდვითი აქტივობები სისტემურად კოორდინირდება, რათა მომხმარებლებს თანმიმდევრული დ აერთიანი კომუნიკაცია მიეწოდოთ. MSA5. მარკეტინგიდან გაყიდვების დეპარტამენტისთვის ლიდის გადაცემის პროცესი ჩვენს კომპანიაში მკაფიოდ არის განსაზღვრული. MSA6. გაყიდვების დეპარტამენტი მარკეტინგის გუნდს რეგულარულად აწვდის უკუკავშირს ლიდების ხარისხის შესახებ. MSA7. ჩვენს კომპანიაში მკაფიოდ არის განსაზღვრული, თუ რა ინფორმაცია უნდა გადაეცეს გაყიდვების დეპარტამენტს ლიდთან ერთად. MSA8. მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტები ერთობლივად აანალიზებენ ლიდის მიღების შემდეგ განვითარებულ პროცესებსა და შედეგებს.	Kotler et al. (2006); Biemans et al. (2022)
7	გაყიდვების ზრდა (SG)	SG1. ჩვენი კომპანიის გაყიდვების მოცულობა ბოლო სამი წლის განმავლობაში მნიშვნელოვნად გაიზარდა. SG2. ჩვენი კომპანიის მიერ ახალი მომხმარებლების მოზიდვის მაჩვენებელი ბოლო სამი წლის განმავლობაში გაიზარდა. SG3. ჩვენი კომპანიის ლიდების მომხმარებლებად გარდაქმნის (კონვერტაციის) მაჩვენებელი ბოლო სამი წლის განმავლობაში გაუმჯობესდა. RP1. ჩვენი კომპანიის შემოსავლები ბოლო სამი წლის განმავლობაში იზრდებოდა იმ ტემპით, რომელიც შეესაბამებოდა ან აღემატებოდა დასახულ მიზნებს. RP2. ჩვენი კომპანიის შემოსავლების ზრდა ბოლო სამი წლის განმავლობაში უკეთესი ან სულ მცირე არანაკლები იყო, ვიდრე ჩვენი ძირითადი კონკურენტების.	Le Meunier-FitzHugh & Piercy (2007); Peterson et al. (2015); Homburg & Jensen (2007)

 3.3. შერჩევის სტრატეგია. რაოდენობრივი კვლევის სამიზნე ერთობლიობად განისაზღვრა B2B ბაზარზე მოქმედი აქტიური სადისტრიბუციო კომპანიები, რომელთა თანამშრომელთა რაოდენობა მერყეობს 1-დან 249-მდე. აღნიშნული დიაპაზონი შეესაბამება მცირე და საშუალო საწარმოების ევროკავშირთან ჰარმონიზებულ კლასიფიკაციას, რომელიც გამოყენებულია საქართველოს ოფიციალურ სტატისტიკაშიც (OECD, 2022). სადისტრიბუციო კომპანიების არჩევანი განპირობებულია თეორიული მოსაზრებებით. მსგავსი ორგანიზაციები, როგორც წესი, ფლობენ დამოუკიდებელ გაყიდვების ფუნქციას და სულ უფრო მეტად ფორმალიზებულ მარკეტინგულ საქმიანობას, რაც მათ განსაკუთრებით შესაფერის გარემოდ აქცევს მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის, როგორც ოპერაციული ფენომენის, შესასწავლად. შერჩევის ჩარჩო მიღებულ იქნა სს „ბია“ (BIA)[2] მონაცემთა ბაზიდან. მონაცემთა შეგროვების პერიოდში BIA-ის ბაზაში დაფიქსირებული იყო 1,823 აქტიური სადისტრიბუციო მცირე და საშუალო საწარმო, რომლებიც აკმაყოფილებდნენ კვლევის კრიტერიუმებს. მათგან: 1,737 კომპანია (95.3%) მიეკუთვნებოდა მცირე საწარმოების კატეგორიას (1–49 თანამშრომელი); 86 კომპანია (4.7%) მიეკუთვნებოდა საშუალო საწარმოების კატეგორიას (50–249 თანამშრომელი).

გენერალურ ერთობლიობაში არსებული მკვეთრი დისბალანსის გამო გამოყენებულ იქნა სტრატიფიცირებული შემთხვევითი შერჩევის მეთოდი (Stratified Random Sampling), რომელიც უზრუნველყოფს ორივე ზომითი ჯგუფის ადეკვატურ წარმომადგენლობას.

შესაბამისად, თითოეული სტრატიდან შემთხვევითი წესით შეირჩა დაახლოებით 50 რესპონდენტი, რაც ჯამში 100 გამოსადეგი პასუხის მიღების მიზანს ემსახურებოდა. მოსალოდნელი უარყოფითი პასუხებისა და არამოპასუხეების გასათვალისწინებლად გაიგზავნა 120 კითხვარი. კითხვარები მიეწოდათ კომპანიების მფლობელებს, დირექტორებსა და უფროს მენეჯერებს, რომლებიც უშუალოდ არიან პასუხისმგებელნი მარკეტინგისა და/ან გაყიდვების ფუნქციებზე. მიმდინარე კვლევა შემოიფარგლებოდა თბილისში მდებარე კომპანიებით.

გაგზავნილი 120 კითხვარიდან მიღებულ იქნა 55 გამოსადეგი პასუხი, რაც 45.8%-იან გამოხმაურების მაჩვენებელს შეადგენს. აღნიშნული მაჩვენებელი სრულიად მისაღებია B2B ორგანიზაციული კვლევებისთვის და შეესაბამება ორგანიზაციულ კვლევებში მიღებულ 30–50%-იან სტანდარტს (Cycyota & Harrison, 2006; Baruch & Holtom, 2008; Saunders et al., 2019). მიღებული შერჩევის სტრუქტურა შემდეგნაირია: მცირე საწარმოები – 24 კომპანია (43.6%); საშუალო საწარმოები – 31 კომპანია (56.4%). კომპანიების ასაკის მიხედვით: ახალგაზრდა კომპანიები (7 წელზე ნაკლები) – 29.1%; საშუალო ასაკის კომპანიები (7–15 წელი) – 43.6%; მოწიფული კომპანიები (15 წელზე მეტი) – 27.3%. მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ საშუალო საწარმოების მიზანმიმართული ჭარბი წარმომადგენლობა შერჩევაში (4.7%-იანი წილის ნაცვლად 56.4%) ნიშნავს, რომ შერჩევა სრულად პროპორციულად წარმომადგენლობითი არ არის მთელი გენერალური ერთობლიობისთვის. აღნიშნული გადაწყვეტილება მიღებულ იქნა ზომითი ჯგუფების შედარების შესაძლებლობის უზრუნველსაყოფად და არა მთელ გენერალურ ერთობლიობაზე ზუსტი გენერალიზაციის მიზნით.

კითხვარის ადმინისტრირება. კვლევის ინსტრუმენტი ქართულ ენაზე Google Forms-ის პლატფორმის საშუალებით გავრცელდა თვითშევსების ონლაინ ფორმატის გამოყენებით. მონაწილეობის მოსაწვევი წერილები და კითხვარის ბმული რესპონდენტებს ელექტრონული ფოსტით გაეგზავნათ, ხოლო ათი დღის შემდეგ დაიგზავნა შემახსენებელი წერილები გამოხმაურების მაჩვენებლის გასაზრდელად. 

4. კვლევის შედეგები

წინამდებარე თავში განხილულია ემპირიული კვლევის შედეგები. კვლევა ეფუძნება 55 ქართული სადისტრიბუციო კომპანიის გამოკითხვის მონაცემებს; აღნიშნული კომპანიები თბილისში მდებარეობს და B2B (Business-to-Business) ბაზარზე ოპერირებს. მიღებული მონაცემების საფუძველზე შემოწმდა მეორე თავში ფორმულირებული ჰიპოთეზები, რომლებიც ეხება მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის (Marketing–Sales Alignment – MSA) წინაპირობებსა და შედეგებს.

4.1. თეორიული კონსტრუქტების სანდოობისა და ვალიდურობის შეფასება. ჰიპოთეზების ტესტირებამდე განხორციელდა ყველა მრავალინდიკატორიანი კონსტრუქტის სანდოობისა და ვალიდურობის შეფასება. აღნიშნული პროცესი მოიცავდა ექსპლორაციულ ფაქტორულ ანალიზს (Exploratory Factor Analysis – EFA) და შიდა თანმიმდევრულობის შეფასებას Cronbachs Alpha (α) კოეფიციენტის გამოყენებით. კონსტრუქტების სანდოობისა და ვალიდურობის ანალიზის შედეგები, რომლებიც წარმოდგენილია ცხრილ 2-ში, აჩვენებს, რომ კვლევაში გამოყენებული თეორიული კონსტრუქტების უმრავლესობა ხასიათდება დამაკმაყოფილებელი ფსიქომეტრიული თვისებებით.

ცხრილი 2. კონსტრუქტების ფაქტორული სტრუქტურისა და სანდოობის ანალიზი

თეორიული კონსტრუქტი	ცვლადი	ფაქტორული დატვირთვები (Factor Loadings)	ახსნილი დისპერსიის საშუალო წილი (Average Variance Extracted -AVE)	კრონბახის ალფა (Cronbachs alpha (α))
მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია  (MSA)	MSA1	0.707	50.071	0.795
	MSA2	0.792
	MSA5	0.604
	MSA6	0.698
	MSA7	0.741
	MSA8	0.690
გაყიდვების ზრდა (SG)	SG1	0.900	69.704	0.887
	SG2	0.890
	SG3	0.761
	RP1	0.790
	RP2	0.826
უმაღლესი მენეჯმენტის მხარდაჭერა (LS)	LS1	0.914	83.579	0.796
	LS3	0.914
კომუნიკაციის ხარისხი (CQ)	CQ1	0.738	49.267	0.471
	CQ2	0.636
	CQ3	0.727
მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება  (GI)	GI1	0.803	62.660	0.702
	GI2	0.789
	GI3	0.783
საერთო ტექნოლოგიების გამოყენება (ST)	ST1	0.820	75.245	0.835
	ST2	0.888
	ST3	0.892
თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურა (CO)	CO1	0.888	76.177	0.841
	CO2	0.891
	CO3	0.838

შენიშვნა: ინდიკატორების შინაარსი წარმოდგენილია ცხრილ 1-ში.

როგორც ცხრილი 2 აჩვენებს, კვლევაში გამოყენებული კონსტრუქტების უმრავლესობა აკმაყოფილებს სანდოობისა და ვალიდურობის მინიმალურ მოთხოვნებს. მიღებული შედეგები მიუთითებს, რომ გამოყენებული საზომი ინსტრუმენტები, საერთო ჯამში, უზრუნველყოფს კვლევითი კონსტრუქტების დამაკმაყოფილებელ გაზომვას.

MSA კონსტრუქტი. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ინდექსმა (MSA) ფაქტორული ანალიზის შემდეგ შეინარჩუნა საწყისი რვა ინდიკატორიდან ექვსი (MSA1, MSA2, MSA5, MSA6, MSA7 და MSA8). ფაქტორული დატვირთვები მერყეობდა 0.604-დან 0.792-მდე და ყველა მათგანი აღემატებოდა Hair-ისა და თანაავტორების (2019) მიერ რეკომენდებულ მინიმალურ ზღვარს (0.50). საშუალო ამოღებული ვარიაციის (AVE) მაჩვენებელმა შეადგინა 50.07%, რაც მინიმალურად აკმაყოფილებს კონვერგენტული ვალიდურობის კრიტერიუმს (AVE ≥ 50%) (Fornell & Larcker, 1981). Cronbach\\\\\\'s Alpha-ს მნიშვნელობა (α = 0.795) მიუთითებს შიდა თანმიმდევრულობის მისაღებ დონეზე.

SG კონსტრუქტი. გაყიდვების ზრდის (Sales Growth – SG) კონსტრუქტმა კვლევაში ყველაზე ძლიერი ფსიქომეტრიული მახასიათებლები აჩვენა. ფაქტორული დატვირთვები მერყეობდა 0.761-დან 0.900-მდე. AVE-ის მაჩვენებელმა შეადგინა 69.70%, რაც მნიშვნელოვნად აღემატება 50%-იან ზღვარს, ხოლო Cronbach\\\\\\'s Alpha (α = 0.887) მიუთითებს შიდა თანმიმდევრულობის მაღალ დონეზე.

LS კონსტრუქტი. ლიდერობის მხარდაჭერის (Leadership Support – LS) კონსტრუქტმა ფაქტორული ანალიზის შემდეგ შეინარჩუნა ორი ინდიკატორი (LS1 და LS3), ხოლო LS2 გამოირიცხა არასაკმარისი დისკრიმინაციული წვლილის გამო. შედეგად მიღებულმა AVE-ის მაჩვენებელმა შეადგინა 83.58%, ხოლო Cronbach\\\\\\'s Alpha-მ (α = 0.796) დაადასტურა კონსტრუქტის მისაღები სანდოობა, თუმცა ორინდიკატორიანი სტრუქტურა გარკვეულ მეთოდოლოგიურ სიფრთხილეს მოითხოვს.

CQ კონსტრუქტი. კომუნიკაციის ხარისხი (Communication Quality – CQ) აღმოჩნდა ერთადერთი კონსტრუქტი, რომელმაც ვერ დააკმაყოფილა სანდოობის მინიმალური მოთხოვნა. Cronbach\\\\\\'s Alpha-ს მაჩვენებელმა შეადგინა მხოლოდ 0.471, რაც მნიშვნელოვნად ჩამორჩება რეკომენდებულ ზღვარს (0.70). მიუხედავად იმისა, რომ თითოეული ინდიკატორის ფაქტორული დატვირთვა ინდივიდუალურად მისაღები იყო (CQ1 = 0.738; CQ2 = 0.636; CQ3 = 0.727), მათ შორის კორელაციები არასაკმარისი აღმოჩნდა სანდო კომპოზიტური ინდექსის შესაქმნელად. AVE-ის მნიშვნელობამ (49.27%) ასევე მცირედით ვერ მიაღწია კონვერგენტული ვალიდურობის რეკომენდებულ ზღვარს. შესაბამისად, CQ კონსტრუქტი არ გაერთიანდა კომპოზიტურ ინდექსად. შემდგომ ანალიზებში გამოყენებულ იქნა მხოლოდ CQ1 ინდიკატორი  „ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის კომუნიკაცია რეგულარულად და კონსტრუქციულად მიმდინარეობს“, რომელსაც ყველაზე მაღალი ფაქტორული დატვირთვა (0.738) ჰქონდა.

ST კონსტრუქტი. საერთო ტექნოლოგიების (Shared Technology – ST) კონსტრუქტმა ძლიერი ფსიქომეტრიული მახასიათებლები აჩვენა. ფაქტორული დატვირთვები მერყეობდა 0.820-დან 0.892-მდე, AVE-ის მაჩვენებელმა შეადგინა 75.25%, ხოლო Cronbachs Alpha-მ (α = 0.835) დაადასტურა შიდა თანმიმდევრულობის მაღალი დონე.

CO კონსტრუქტი. AVE-ის მნიშვნელობამ შეადგინა 76.18%, ხოლო Cronbachs Alpha-მ (α = 0.841) მნიშვნელოვნად გადააჭარბა შესაბამის ზღვრულ მნიშვნელობებს. აღნიშნული შედეგი თანხვედრაშია Morgan-ისა და Hunt-ის (1994) ვალდებულებისა და ნდობის თეორიასთან, რომლის მიხედვითაც საერთო ღირებულებები ურთიერთობის ერთიან თვისებას წარმოადგენს და არა ერთმანეთისგან დამოუკიდებელი დამოკიდებულებების ერთობლიობას.

დისკრიმინანტული ვალიდურობა. დისკრიმინანტული ვალიდურობა ასახავს, რამდენად განსხვავდება თითოეული კონსტრუქტი ემპირიულად მოდელში წარმოდგენილი სხვა კონსტრუქტებისგან. კვლევაში დისკრიმინანტული ვალიდურობა შეფასდა ორი ურთიერთშემავსებელი კრიტერიუმის გამოყენებით.

პირველი კრიტერიუმის მიხედვით, რომელიც ფართოდ გამოიყენება ორგანიზაციულ კვლევებში, არცერთი ბივარიაციული კორელაცია თეორიულად განსხვავებულ კონსტრუქტებს შორის არ უნდა აღემატებოდეს 0.85-ს (Kline, 2011; Clark & Watson, 1995). კონსტრუქტებს შორის კორელაციური მატრიცის (ცხრილი 4) ანალიზმა აჩვენა, რომ აღნიშნული მოთხოვნა სრულად დაკმაყოფილდა. ყველაზე მაღალი კორელაცია დაფიქსირდა MSA ინდექსსა და მიზნების ურთიერთდამოკიდებულებას (GI) შორის (r = 0.715), რაც მნიშვნელოვნად ჩამორჩება 0.85-იან ზღვარს. დანარჩენი კორელაციები მერყეობდა 0.404-დან 0.652-მდე.

მეორე შეფასების მეთოდად გამოყენებულ იქნა უფრო მკაცრი Fornell–Larcker-ის კრიტერიუმი (Fornell & Larcker, 1981), რომლის მიხედვითაც თითოეული კონსტრუქტის AVE-ის კვადრატული ფესვი (√AVE) უნდა აღემატებოდეს მის კორელაციას ნებისმიერ სხვა კონსტრუქტთან. ექვსი კონსტრუქტიდან ხუთისთვის აღნიშნული პირობა სრულად დაკმაყოფილდა. √AVE-ის მნიშვნელობები მერყეობდა 0.792-დან (GI) 0.914-მდე (LS) და ყველა შემთხვევაში აღემატებოდა შესაბამის კორელაციებს. ერთადერთი გამონაკლისი დაფიქსირდა MSA ინდექსსა და GI კონსტრუქტს შორის. MSA-ს √AVE-ის მნიშვნელობა (0.708) მცირედით ჩამოუვარდებოდა GI-სთან კორელაციას (r = 0.715), რაც ტექნიკურად წარმოადგენს Fornell–Larcker-ის კრიტერიუმის ზღვრულ დარღვევას. თუმცა აღნიშნული განსხვავება უკიდურესად მცირეა (0.007). უფრო მნიშვნელოვანია ის, რომ ორივე კონსტრუქტი თეორიულად განსხვავებულ ფენომენებს ზომავს: მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება წარმოადგენს სინქრონიზაციის წინაპირობას, ხოლო MSA ინდექსი — სინქრონიზაციის შედეგად ჩამოყალიბებულ ოპერაციულ მდგომარეობას.

4.2. აღწერითი სტატისტიკა და კორელაციური ანალიზი. ყველა კონსტრუქტისა და საკონტროლო ცვლადის აღწერითი სტატისტიკა წარმოდგენილია ცხრილ 3-ში, ხოლო კონსტრუქტებს შორის Pearson-ის ბივარიაციული კორელაციები — ცხრილ 4-ში. 

ცხრილი 3. აღწერითი სტატისტიკა

ცვლადები	საშუალო	სტანდარტული გადახრა	დაკვირვებების რაოდენობა
MSA_Index - მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ინდექსი	3.636	0.581	55
SG_Index - გაყიდვების ზრდის ინდექსი	3.872	0.876	55
LS_Index - უმაღლესი მენეჯმენტის მხარდაჭერის  ინდექსი	3.845	0.706	55
GI_Index - მიზნების ურთიერთდამოკიდებულების  ინდექსი	4.012	0.584	55
ST_Index - საერთო ტექნოლოგიების გამოყენების ინდექსი	3.842	0.800	55
CO_Index - თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურის ინდექსი	4.078	0.696	55
CQ1 - ჩვენს კომპანიაში მარკეტინგისა და გაყიდვების დეპარტამენტებს შორის კომუნიკაცია რეგულარულად და კონსტრუქციულად მიმდინარეობს	3.927	0.813	55
CV1 - ჩვენი კომპანია ყოველდღიურ საქმიანობაში ფართოდ იყენებს ციფრულ ტექნოლოგიებს	3.454	1.068	55
ფირმის ზომა -  მცირე (SMALL)	0.436	0.501	55
ფირმის ზომა -  საშუალო (MEDIUM)	0.564	0.501	55
AGE1 – 7 წელზე ნაკლები	0.291	0.458	55
AGE2 – 7–15 წელი	0.436	0.501	55
AGE3 – 15 წელზე მეტი	0.273	0.449	55

 ცხრილი 4. კორელაციის მატრიცა.

	SG_Index	MSA_Index	LS_Index	GI_Index	ST_Index	CO_Index	CQ1
SG_Index	1	-	-	-	-	-	-
MSA_Index	0.555***	1	-	-	-	-	-
LS_Index	0.641***	0.597***	1	-	-	-	-
GI_Index	0.497***	0.715***	0.521***	1	-	-	-
ST_Index	0.519***	0.606***	0.404***	0.457***	1	-	-
CO_Index	0.634***	0.640***	0.652***	0.543***	0.517***	1	-
CQ1	0.082	0.054	0.045	0.093	0.058	0.010	1
Notes: ***  significant at p < 0.01 level; **  significant at p < 0.05 level; *  significant at p < 0.1 level.

 როგორც ცხრილი 3 აჩვენებს, მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ყველა წინაპირობის კონსტრუქტისა და MSA ინდექსის საშუალო მნიშვნელობები ხუთქულიანი ლიკერტის სკალის ზედა ნახევარშია მოქცეული. აღნიშნული შედეგი მიუთითებს, რომ კვლევაში მონაწილე ქართული კომპანიები, ზოგადად, მარკეტინგისა და გაყიდვების ურთიერთქმედებას ზომიერიდან მაღალ დონემდე სინქრონიზებულად აფასებენ და მიიჩნევენ, რომ ორგანიზაციებში შესაბამისი მხარდამჭერი პირობები არსებობს.

ყველაზე მაღალი საშუალო მნიშვნელობა დაფიქსირდა თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურის (Cultural Orientation Toward Collaboration – CO) კონსტრუქტისთვის (M = 4.08; SD = 0.696), რომელსაც მცირედით ჩამორჩებოდა მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება (Goal Interdependence – GI) (M = 4.01; SD = 0.584). MSA ინდექსის საშუალო მნიშვნელობამ შეადგინა 3.64 (SD = 0.581), რაც შერჩევის საერთო დონეზე მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის შედარებით მაღალ ხარისხზე მიუთითებს. გაყიდვების ზრდის ინდექსმა (Sales Growth – SG) კვლევაში გამოყენებულ ყველა დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ კონსტრუქტს შორის ყველაზე მაღალი საშუალო მნიშვნელობა აჩვენა (M = 3.87; SD = 0.876). ციფრული სიმწიფის საკონტროლო ცვლადმა (CV1 „ჩვენი კომპანია ყოველდღიურ საქმიანობაში ფართოდ იყენებს ციფრულ ტექნოლოგიებს“) საშუალო მნიშვნელობად აჩვენა M = 3.45 (SD = 1.068). აღნიშნული მაჩვენებელი სკალის შუა წერტილთან ახლოს მდებარეობს და ხასიათდება მაღალი დისპერსიით.

კორელაციური მატრიცის (ცხრილი 4) ანალიზმა რამდენიმე მნიშვნელოვანი ტენდენცია გამოავლინა. პირველ რიგში, MSA ინდექსი სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად და დადებითად კორელირებს ყველა ძირითად წინაპირობის კონსტრუქტთან: მიზნების ურთიერთდამოკიდებულებასთან (r = 0.715, p < 0.01), თანამშრომლობაზე ორიენტირებულ კულტურასთან (r = 0.640, p < 0.01), საერთო ტექნოლოგიებთან (r = 0.606, p < 0.01) და ლიდერობის მხარდაჭერასთან (r = 0.597, p < 0.01). აღნიშნული შედეგები მრავალცვლადიანი ანალიზის ჩატარებამდე უკვე ქმნის წინასწარ ემპირიულ საფუძველს H1, H3, H4 და H5 ჰიპოთეზების დასადასტურებლად. მეორე მხრივ, MSA ინდექსი მნიშვნელოვნად კორელირებს გაყიდვების ზრდასთან (r = 0.555, p < 0.01), რაც H6 ჰიპოთეზის სასარგებლოდ პირველადი ბივარიაციული მტკიცებულებაა. ასევე აღსანიშნავია, რომ გაყიდვების ზრდასთან ყველაზე ძლიერი პირდაპირი კორელაცია დაფიქსირდა ლიდერობის მხარდაჭერის (r = 0.641) და თანამშრომლობაზე ორიენტირებული კულტურის (r = 0.634) კონსტრუქტებისთვის. აღნიშნული შედეგი მიუთითებს, რომ ეს ფაქტორები შესაძლოა ნაწილობრივ დამოუკიდებლადაც უკავშირდებოდნენ  გაყიდვების შედეგებს და მათი ეფექტი სრულად არ შემოიფარგლებოდეს მხოლოდ მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის მექანიზმით. კომუნიკაციის ხარისხის ინდიკატორმა (CQ1) არ აჩვენა მნიშვნელოვანი კორელაცია არცერთ სხვა კონსტრუქტთან (ყველა r < 0.10), რაც სრულად შეესაბამება წინა ქვეთავში გამოვლენილ სანდოობის პრობლემებს და დამატებით ამართლებს მის გამორიცხვას კომპოზიტური ინდექსის სახით გამოყენებისგან. წინაპირობების კონსტრუქტებს შორის კორელაციები მერყეობდა 0.404-დან 0.652-მდე, რაც მიუთითებს ზომიერ მულტიკოლინეარობაზე. 

4.3. ჰიპოთეზების ტესტირება: მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის წინაპირობები (მოდელი 1). H1–H5 ჰიპოთეზების შესამოწმებლად განხორციელდა მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზი, სადაც დამოკიდებულ ცვლადს წარმოადგენდა მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ინდექსი (MSA Index), ხოლო დამოუკიდებელ ცვლადებს — ლიდერობის მხარდაჭერა (Leadership Support), მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება (Goal Interdependence), საერთო ტექნოლოგიები (Shared Technology) და თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურა (Cultural Orientation Toward Collaboration).

საკონტროლო ცვლადებად მოდელში შეტანილ იქნა კომპანიის ზომა (SMALL dummy) და კომპანიის ასაკი (AGE1 dummy). კომუნიკაციის ხარისხი (Communication Quality) არ იქნა გამოყენებული კომპოზიტურ დამოუკიდებელ ცვლადად, რადგან მისი სანდოობის მაჩვენებელმა (α = 0.471) ვერ დააკმაყოფილა მინიმალური მოთხოვნები. ანალიზის შედეგები წარმოდგენილია ცხრილ 5-ში.

მოდელის საერთო შესაბამისობა. მოდელი 1 ხასიათდება მაღალი განმარტებითი შესაძლებლობით. მოდელი მთლიანობაში სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად აღმოჩნდა (F(6,48) = 15.796, p < 0.001), ხოლო კორექტირებული დეტერმინაციის კოეფიციენტი (Adjusted R² = 0.622) მიუთითებს, რომ ოთხი წინაპირობის კონსტრუქტი და საკონტროლო ცვლადები ერთობლივად ხსნიან მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის (MSA) მაჩვენებლის ვარიაციის დაახლოებით 62%-ს გამოკითხულ ქართულ კომპანიებში.

ცხრილი 5. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის წინაპირობები: მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზი

დამოკიდებული ცვლადი: MSA_Index
დამოუკიდებელი ცვლადები	არასტანდარტიზებული კოეფიციენტები		სტანდარტიზებული კოეფიციენტები Beta	t	p-value	კოლინეარობის სტატისტიკა
	B	Std. Error				Tolerance	VIF
LS_Index	0.133	0.097	0.161	1.378	0.175	0.510	1.960
GI_Index	0.417	0.113	0.419	3.708	0.001	0.548	1.823
ST_Index	0.191	0.077	0.263	2.489	0.016	0.627	1.594
CO_Index	0.141	0.110	0.169	1.278	0.207	0.401	2.494
SMALL	-0.015	0.149	-0.013	-0.098	0.922	0.424	2.361
AGE1	0.016	0.151	0.012	0.104	0.917	0.492	2.031
მოდელის შეჯამება
R	R2	Adjusted R2		Std. Error of the estimate		F-statistic	p-value
0.815	0.664	0.622		0.358		15.796	0.000
დაკვირვებების რაოდენობა				55

 მულტიკოლინეარობის დიაგნოსტიკა. ყველა დამოუკიდებელი ცვლადისთვის Variance Inflation Factor-ის (VIF) მნიშვნელობები დასაშვებ ფარგლებში აღმოჩნდა (1.594–2.494), რაც მნიშვნელოვნად ჩამორჩება ლიტერატურაში მიღებულ 10-იან ზღვარს. ამასთან, ყველა Tolerance-ის მნიშვნელობა აღემატებოდა 0.40-ს.

H1: ლიდერობის მხარდაჭერა (ჰიპოთეზა არ დადასტურდა). მიუხედავად იმისა, რომ ლიდერობის მხარდაჭერის კოეფიციენტის მიმართულება დადებითი იყო (β = 0.161; B = 0.133), მრავალცვლადიან მოდელში მან სტატისტიკურ მნიშვნელობას ვერ მიაღწია (t = 1.378; p = 0.175). შესაბამისად, H1 არ დადასტურდა. აღნიშნული შედეგი გარკვეულწილად მოულოდნელია, რადგან ბივარიაციულ ანალიზში ლიდერობის მხარდაჭერასა და MSA-ს შორის ძლიერი დადებითი კორელაცია დაფიქსირდა (r = 0.597; p < 0.01), ხოლო თეორიული ლიტერატურა მუდმივად უსვამს ხაზს უმაღლესი მენეჯმენტის მნიშვნელობას ფუნქციათაშორისი სინქრონიზაციის მიღწევაში (Le Meunier-FitzHugh & Piercy, 2007; Kotler et al., 2006). თუმცა მრავალცვლადიან ანალიზში სტატისტიკური მნიშვნელობის დაკარგვა, სავარაუდოდ, აიხსნება ლიდერობის მხარდაჭერასა და თანამშრომლობაზე ორიენტირებულ კულტურას შორის მაღალი კორელაციით (r = 0.652). ეს მიუთითებს, რომ ქართულ ბიზნესკონტექსტში ლიდერობის გავლენა შესაძლოა ძირითადად თანამშრომლობის კულტურის ფორმირების გზით ხორციელდებოდეს და არა პირდაპირი გავლენით ოპერაციულ სინქრონიზაციაზე.

H2: კომუნიკაციის ხარისხი (ფორმალურად ვერ შემოწმდა). როგორც ქვეთავში 4.1 აღინიშნა, კომუნიკაციის ხარისხის (CQ) სკალის სანდოობის დაბალმა მაჩვენებელმა (α = 0.471) შეუძლებელი გახადა მისი კომპოზიტურ კონსტრუქტად გამოყენება. ცალკეული ინდიკატორი CQ1 შენარჩუნდა მხოლოდ კორელაციურ ანალიზში, თუმცა მან არ აჩვენა მნიშვნელოვანი კავშირი არც MSA-სთან (r = 0.054; p > 0.10) და არც რომელიმე სხვა კონსტრუქტთან. შესაბამისად, იგი რეგრესიული ანალიზიდან გამოირიცხა და H2-ის ფორმალური ტესტირება შეუძლებელი გახდა. სავარაუდოდ, აღნიშნული შედეგი უფრო მეტად უკავშირდება გაზომვის პრობლემას, ვიდრე კომუნიკაციასა და სინქრონიზაციას შორის რეალური კავშირის არარსებობას. არსებული თეორიული და ემპირიული ლიტერატურა მარკეტინგსა და გაყიდვებს შორის კომუნიკაციას სინქრონიზაციის ერთ-ერთ მთავარ განმაპირობებელ ფაქტორად მიიჩნევს (Homburg & Jensen, 2007; Chernetsky et al., 2022).

H3: მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება (ჰიპოთეზა დადასტურდა). მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება (Goal Interdependence – GI) აღმოჩნდა მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ყველაზე ძლიერი და სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი პროგნოზირებადი ფაქტორი (β = 0.419; B = 0.417; t = 3.708; p = 0.001). შესაბამისად, H3 დადასტურდა. მიღებული შედეგი გვიჩვენებს, რომ საერთო შემოსავლების მიზნები, ურთიერთგაზიარებული პასუხისმგებლობა და წარმატების თანხვედრი კრიტერიუმები წარმოადგენს სინქრონიზაციის ყველაზე მნიშვნელოვან ორგანიზაციულ საფუძველს ქართულ კომპანიებში. აღნიშნული დასკვნა სრულად შეესაბამება Kotler-ისა და თანაავტორების (2006) მოსაზრებას, რომლის მიხედვითაც შედეგების გაზომვის ერთიანი სისტემა ფუნქციათაშორისი კოორდინაციის ყველაზე პირდაპირი მექანიზმია. განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, რომ საქართველოში, სადაც ეფექტიანობის შეფასების სისტემები ხშირად ჯერ კიდევ განვითარების ეტაპზეა, საერთო პასუხისმგებლობის დანერგვა უკავშირდება მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ხარისხის გაუმჯობესებას.

H4: საერთო ტექნოლოგიები (ჰიპოთეზა დადასტურდა). საერთო ტექნოლოგიები (Shared Technology – ST) აღმოჩნდა MSA-ს მეორე ყველაზე მნიშვნელოვანი პროგნოზირებადი ფაქტორი (β = 0.263; B = 0.191; t = 2.489; p = 0.016), რის საფუძველზეც H4 დადასტურდა. შედეგები მიუთითებს, რომ კომპანიები, რომლებიც მარკეტინგისა და გაყიდვების საქმიანობაში ერთიან ციფრულ პლატფორმებს — ძირითადად CRM სისტემებსა და მარკეტინგის ავტომატიზაციის ინსტრუმენტებს — იყენებენ, მნიშვნელოვნად უფრო მაღალი სინქრონიზაციის დონით გამოირჩევიან. აღნიშნული შედეგი სრულად შეესაბამება მეორე თავში განხილულ თეორიულ არგუმენტებს (Davis, 1989; Homburg et al., 2008), რომელთა მიხედვითაც საერთო ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურა ქმნის მომხმარებელთა მონაცემების ერთიან წყაროს („Single Source of Truth“) და ამცირებს ინფორმაციულ ასიმეტრიებსა და ინტერპრეტაციულ განსხვავებებს, რომლებიც ხშირად აფერხებს სინქრონიზაციას.

H5: თანამშრომლობაზე ორიენტირებული ორგანიზაციული კულტურა (ჰიპოთეზა არ დადასტურდა). თანამშრომლობაზე ორიენტირებულმა ორგანიზაციულმა კულტურამ (CO) მრავალცვლადიან მოდელში სტატისტიკურ მნიშვნელობას ვერ მიაღწია (β = 0.169; B = 0.141; t = 1.278; p = 0.207). შესაბამისად, H5 არ დადასტურდა. როგორც უკვე აღინიშნა, CO-ს მაღალი კორელაციები ჰქონდა როგორც ლიდერობის მხარდაჭერასთან (r = 0.652), ისე მიზნების ურთიერთდამოკიდებულებასთან (r = 0.543), რაც ზრდის მულტიკოლინეარობის ეფექტს და ამცირებს კოეფიციენტის შეფასების სიზუსტეს (VIF = 2.494 — ყველაზე მაღალი მაჩვენებელი მოდელში). შინაარსობრივად შეიძლება ვივარაუდოთ, რომ თანამშრომლობაზე ორიენტირებული კულტურა უფრო ფუნდამენტურ, მხარდამჭერ პირობად გვევლინება, რომლის როლიც პრაქტიკაში ვლინდება საერთო მიზნებისა და ტექნოლოგიური მექანიზმების მეშვეობით. სხვა სიტყვებით, კულტურა შეიძლება აუცილებელი, მაგრამ არასაკმარისი პირობა იყოს სინქრონიზაციის მისაღწევად.

საკონტროლო ცვლადები. არც კომპანიის ზომამ (SMALL: β = -0.013; p = 0.922) და არც კომპანიის ასაკმა (AGE1: β = 0.012; p = 0.917) არ აჩვენა სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი კავშირი მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასთან. აღნიშნული შედეგი საინტერესოა პრაქტიკული თვალსაზრისით, რადგან მიუთითებს, რომ კვლევაში მონაწილე მცირე და საშუალო საწარმოების ფარგლებში სინქრონიზაციის დონე სისტემატურად არ განსხვავდება კომპანიის ზომისა და ასაკის მიხედვით.

4.4. ჰიპოთეზების ტესტირება: მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის გავლენა გაყიდვების ზრდაზე (მოდელი 2). მოდელი 2 ამოწმებს კვლევის კონცეპტუალური ჩარჩოს შედეგობრივ ნაწილს. ამ მიზნით გაყიდვების ზრდის ინდექსი (Sales Growth Index) რეგრესირებულ იქნა მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის ინდექსზე (MSA Index), საკონტროლო ცვლადებთან ერთად: ციფრული სიმწიფე (CV1), კომპანიის ზომა (SMALL) და კომპანიის ასაკი (AGE1). რეგრესიული ანალიზის შედეგები წარმოდგენილია ცხრილ 6-ში.

მოდელის საერთო შესაბამისობა. მოდელი 2 სტატისტიკურად მნიშვნელოვანია (F(4,50) = 9.378, p < 0.001). კორექტირებული დეტერმინაციის კოეფიციენტი (Adjusted R² = 0.383) მიუთითებს, რომ მოდელი ხსნის გაყიდვების ზრდის ვარიაციის დაახლოებით 38%-ს. Variance Inflation Factor-ის (VIF) მნიშვნელობები მერყეობდა 1.124-დან 1.835-მდე, რაც სრულად თავსდება დასაშვებ ფარგლებში და მიუთითებს, რომ მოდელში პრობლემური მულტიკოლინეარობა არ ფიქსირდება.

ცხრილი 6. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის გავლენა გაყიდვების ზრდაზე: მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზი.

დამოკიდებული ცვლადი: SG_Index
დამოუკიდებელი ცვლადები	არასტანდარტიზებული კოეფიციენტები		სტანდარტიზებული კოეფიციენტები Beta	t	p-value	კოლინეარობის სტატისტიკა
	B	Std. Error				Tolerance	VIF
MSA_Index	0.585	0.186	0.388	3.150	0.003	0.751	1.331
CV1	0.242	0.093	0.295	2.607	0.012	0.890	1.124
SMALL	-0.265	0.253	-0.151	-1.044	0.301	0.545	1.835
AGE1	-0.079	0.275	-0.041	-0.286	0.776	0.550	1.818
მოდელის შეჯამება
R	R2	Adjusted R2		Std. Error of the estimate		F-statistic	p-value
0.655	0.429	0.383		0.688		9.378	0.000
დაკვირვებების რაოდენობა				55

 H6: მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია და გაყიდვების ზრდა (ჰიპოთეზა დადასტურდა). კვლევის ცენტრალური ჰიპოთეზა, რომლის მიხედვითაც მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია (Marketing–Sales Alignment – MSA) დადებითად არის დაკავშირებული გაყიდვების ზრდასთან, დადასტურდა (β = 0.388, B = 0.585, t = 3.150, p = 0.003). მიღებული შედეგების მიხედვით, MSA ინდექსის ერთპუნქტიანი ზრდა (ხუთქულიან სკალაზე) დაკავშირებულია გაყიდვების ზრდის ინდექსის საშუალოდ 0.585 პუნქტით ზრდასთან, სხვა ფაქტორების უცვლელად შენარჩუნების პირობებში. სტანდარტიზებული კოეფიციენტი (β = 0.388) მიუთითებს, რომ MSA წარმოადგენს გაყიდვების ზრდის ყველაზე ძლიერ ინდივიდუალურ პროგნოზირებად ფაქტორს მოცემულ მოდელში და მნიშვნელობით ციფრულ სიმწიფესაც კი აღემატება. აღნიშნული შედეგი მხარს უჭერს წინამდებარე ნაშრომის ძირითად თეორიულ არგუმენტს და სრულად შეესაბამება საერთაშორისო ლიტერატურაში არსებულ მტკიცებულებებს მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციისა და ბიზნესის შედეგიანობის კავშირის შესახებ (Le Meunier-FitzHugh & Piercy, 2007; Peterson et al., 2015; Homburg & Jensen, 2007; Chernetsky et al., 2022). MSA-ს გარდა, ციფრული სიმწიფის საკონტროლო ცვლადმაც (CV1) აჩვენა სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი და დადებითი კავშირი გაყიდვების ზრდასთან (β = 0.295, B = 0.242, t = 2.607, p = 0.012). ეს შედეგი მიუთითებს, რომ ქართულ კომპანიებში ციფრული ტექნოლოგიების დანერგვა დამოუკიდებლადაც უწყობს ხელს გაყიდვების ზრდას, რაც სრულად შეესაბამება ციფრული ტრანსფორმაციის საერთაშორისო ლიტერატურას. განსაკუთრებით აღსანიშნავია, რომ MSA ინარჩუნებს სტატისტიკურ მნიშვნელობას ციფრული სიმწიფის კონტროლის შემდეგაც, რაც მიუთითებს, რომ სინქრონიზაცია კომპანიებს დამატებით სარგებელს აძლევს იმ შედეგების მიღმა, რომელთა მიღწევაც მხოლოდ ციფრული ტექნოლოგიების გამოყენებით არის შესაძლებელი. დანარჩენი საკონტროლო ცვლადები სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად დაკავშირებული არ აღმოჩნდა გაყიდვების ზრდასთან.

 5. დასკვნები

ემპირიული კვლევა, რომელიც ეფუძნება 55 ქართული კომპანიის გამოკითხვის მონაცემებს, რამდენიმე მნიშვნელოვან დასკვნას იძლევა. პირველ რიგში, შვიდი კონსტრუქტიდან ექვსმა დააკმაყოფილა სანდოობისა და ვალიდურობის მოთხოვნები. ერთადერთი გამონაკლისი იყო კომუნიკაციის ხარისხის (Communication Quality) კონსტრუქტი, რომლისთვისაც მომავალ კვლევებში აუცილებელია საზომი ინსტრუმენტის დახვეწა. მეორე, კვლევაში მონაწილე ქართული მცირე და საშუალო საწარმოები მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციის შედარებით მაღალ დონეს ავლენენ (M = 3.64). მესამე, მიზნების ურთიერთდამოკიდებულება აღმოჩნდა MSA-ს ყველაზე ძლიერი სტრუქტურული წინაპირობა (β = 0.419, p = 0.001). მეოთხე, საერთო ტექნოლოგიები MSA-ს მეორე ყველაზე მნიშვნელოვანი წინაპირობა აღმოჩნდა (β = 0.263, p = 0.016), რაც კიდევ ერთხელ უსვამს ხაზს ინტეგრირებული ციფრული ინფრასტრუქტურის მნიშვნელობას ფუნქციათაშორისი კოორდინაციისთვის. მეხუთე, ლიდერობის მხარდაჭერამ და თანამშრომლობაზე ორიენტირებულმა კულტურამ მრავალცვლადიან მოდელში პირდაპირი სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი კავშირი ვერ აჩვენეს, რაც მიუთითებს, რომ ისინი უფრო მეტად ფუნდამენტური, მხარდამჭერი პირობებია და არა უშუალო ოპერაციული მექანიზმები. მეექვსე, მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია აღმოჩნდა გაყიდვების ზრდის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი და პრაქტიკულად მნიშვნელოვანი პროგნოზირებადი ფაქტორი (β = 0.388, p = 0.003). მეშვიდე, ციფრულმა სიმწიფემ გაყიდვების ზრდასთან სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი დადებითი კავშირი აჩვენა (β = 0.295, p = 0.012), რაც მიუთითებს, რომ ციფრული ტრანსფორმაცია დაკავშირებულია უკეთეს კომერციულ შედეგებთან როგორც სინქრონიზაციის მეშვეობით, ისე უშუალოდ. ბოლოს, არც კომპანიის ზომა და არც ასაკი სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად დაკავშირებული არ აღმოჩნდა არც სინქრონიზაციასთან და არც გაყიდვების ზრდასთან.

კვლევის თეორიული მნიშვნელობა. წინამდებარე კვლევის ყველაზე მნიშვნელოვანი თეორიული წვლილი არის იმის ჩვენება, რომ მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაციასა და გაყიდვების ზრდას შორის კავშირი, რომელიც ფართოდ არის დოკუმენტირებული დასავლურ B2B ლიტერატურაში, ქართული მცირე და საშუალო საწარმოების კონტექსტშიც იკვეთება.

საქართველო წარმოადგენს სპეციფიკურ ინსტიტუციურ გარემოს, რომელიც ხასიათდება განვითარებადი რეგულაციური ჩარჩოთი, ჯერ კიდევ ჩამოყალიბების პროცესში მყოფი ციფრული ინფრასტრუქტურით, ნდობაზე დაფუძნებული ბიზნესურთიერთობებითა და მცირე და საშუალო საწარმოების დომინირებით. ასეთ გარემოში MSA-სა და შედეგიანობას შორის კავშირის გამოვლენა ხელს უწყობს არსებული თეორიული მიგნებების კულტურული და ინსტიტუციური განზოგადებადობის შეფასებას და აფართოებს არსებული ცოდნის ფარგლებს განვითარებული ეკონომიკების მიღმა.

კვლევის პრაქტიკული შედეგები. კვლევის შედეგები მნიშვნელოვან პრაქტიკულ გზავნილს შეიცავს ქართული მცირე და საშუალო საწარმოების მენეჯერებისთვის. მარკეტინგისა და გაყიდვების სინქრონიზაცია არ წარმოადგენს მხოლოდ მსხვილი და რესურსებით მდიდარი ორგანიზაციების პრივილეგიას. მისი მიღწევა შესაძლებელია ორი შედარებით ხელმისაწვდომი და მიზნობრივი ორგანიზაციული ინიციატივის განხორციელებით: მარკეტინგისა და გაყიდვების ფუნქციებს შორის საერთო შემოსავლების მიზნებისა და გაზიარებული პასუხისმგებლობის სისტემის ფორმალიზებით; საერთო CRM პლატფორმისა და ერთიანი ციფრული ინფრასტრუქტურის დანერგვით. კვლევის შედეგები მიუთითებს, რომ ორივე მიმართულება ორგანიზაციებისთვის დაკავშირებულია გაზომვად და სტატისტიკურად მნიშვნელოვან კომერციულ სარგებელთან.

კვლევის შეზღუდვები. მიუხედავად კვლევის მეთოდოლოგიური სიზუსტისა, აუცილებელია მისი გარკვეული შეზღუდვების აღიარება. პირველი, მიღებული შერჩევა (n = 55) ჩამოუვარდებოდა თავდაპირველად დაგეგმილ 100 რესპონდენტს, რამაც შესაძლოა შეამცირა სტატისტიკური ძალა. მეორე, კვლევა ეფუძნება კროს-სექციურ დიზაინს, რომელიც საშუალებას იძლევა გამოვლინდეს კავშირები, მაგრამ არა მიზეზ-შედეგობრივი დამოკიდებულებები. არ არის გამორიცხული, რომ წარმატებული კომპანიები უფრო მეტ ინვესტიციას ახორციელებდნენ სინქრონიზაციის მექანიზმებში და არა პირიქით. მესამე, კომუნიკაციის ხარისხის კონსტრუქტმა ვერ დააკმაყოფილა სანდოობის მოთხოვნები (α = 0.471), რის გამოც H2 ჰიპოთეზის ტესტირება შეუძლებელი გახდა. მეოთხე, კვლევა შემოიფარგლა მხოლოდ თბილისში მოქმედი B2B სადისტრიბუციო მცირე და საშუალო საწარმოებით. შესაბამისად, შედეგების განზოგადება სხვა სექტორებზე ან რეგიონებზე სიფრთხილით უნდა მოხდეს. ასევე, გაყიდვების ზრდა შეფასდა რესპონდენტების თვითშეფასების საფუძველზე და არა აუდიტირებული ფინანსური მონაცემებით. მეხუთე, თითოეული კომპანიიდან მონაცემები მიღებული იყო მხოლოდ ერთი უფროსი მენეჯერისგან, რაც ზრდის ერთი რესპონდენტის აღქმით განპირობებული მიკერძოების რისკს.

მომავალი კვლევების მიმართულებები. კვლევის შედეგები რამდენიმე მნიშვნელოვან მიმართულებას აყალიბებს მომავალი კვლევებისთვის: გრძელვადიანი (Longitudinal) კვლევების ჩატარება, რომლებიც დაადგენს მიზეზ-შედეგობრივ კავშირებს სინქრონიზაციასა და გაყიდვების ზრდას შორის; კომუნიკაციის ხარისხის ახალი, ქართულ კონტექსტზე მორგებული საზომი ინსტრუმენტის შექმნა; ლიდერობის, კულტურის, საერთო მიზნებისა და ტექნოლოგიების შუამავლური ეფექტების შემოწმება სტრუქტურული განტოლებების მოდელირების (SEM) გამოყენებით; სხვადასხვა სექტორს შორის შედარებითი კვლევების ჩატარება; საქართველოს, სომხეთისა და აზერბაიჯანის კომპანიების შედარებითი ანალიზი; ციფრული სიმწიფის, როგორც მოდერატორი ცვლადის, როლის შესწავლა MSA-სა და გაყიდვების ზრდის ურთიერთობაში.

 მადლობა

განსაკუთრებულ მადლობას ვუხდი სამეცნიერო ხელმძღვანელს, ასოცირებულ პროფესორ დავით ჩქოტუას, კვლევის ყველა ეტაპზე გაწეული მხარდაჭერისა და ღირებული რეკომენდაციებისთვის. მადლობას ვუხდი აგრეთვე გამოკითხვაში მონაწილე კომპანიების მენეჯერებს, რომელთა ჩართულობამ ემპირიული მასალის შეგროვება შესაძლებელი გახადა. 

დათქმა

სტატიაში გამოთქმული მოსაზრებები და დასკვნები ეკუთვნის ავტორს და შესაძლოა არ ასახავდეს ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტის პოზიციას. ნაშრომში დაშვებულ შესაძლო უზუსტობებზე პასუხისმგებლობა მთლიანად ავტორს ეკისრება. ავტორი აცხადებს, რომ ინტერესთა კონფლიქტი არ არსებობს. 

გამოყენებული ლიტერატურის სია

Almeida, Marcos Inácio Severo de, Valter Afonso Vieira, Juliano Domingues da Silva, Xialu Liu, and Valter da Silva Faia. 2026. “Sales Funnel Structures in B2B Digital Platforms: Dynamic Effects of Online Sentiment and Sales Strategies on Marketing Performance.” Industrial Marketing Management 132: 135–149. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2025.12.005.

Baruch, Yehuda, and Brooks C. Holtom. 2008. “Survey Response Rate Levels and Trends in Organizational Research.” Human Relations 61 (8): 1139–1160. https://doi.org/10.1177/0018726708094863.

Biemans, Wim, Avinash Malshe, and Jordan S. Johnson. 2022. “The Sales–Marketing Interface: A Systematic Literature Review and Directions for Future Research.” Industrial Marketing Management 102: 324–337. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.02.001.

Chernetsky, Victor V., Douglas E. Hughes, and Wyatt A. Schrock. 2022. “A Synthesis of Research on the Marketing–Sales Interface (1984–2020).” Industrial Marketing Management 105: 159–181. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.05.014

Clark, Lee Anna, and David Watson. 1995. “Constructing Validity: Basic Issues in Objective Scale Development.” Psychological Assessment 7 (3): 309–319. https://doi.org/10.1037/1040-3590.7.3.309.

Cycyota, Cynthia S., and David A. Harrison. 2006. “What (Not) to Expect When Surveying Executives: A Meta-Analysis of Top Manager Response Rates and Techniques over Time.” Organizational Research Methods 9 (2): 133–160. https://doi.org/10.1177/1094428105280770.

Davis, Fred D. 1989. “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology.” MIS Quarterly 13 (3): 319–340. https://doi.org/10.2307/249008.

Dewsnap, Belinda, Milena Micevski, John W. Cadogan, and Selma Kadic-Maglajlic. 2020. “Flexibility in Marketing and Sales Interfacing Processes.” Industrial Marketing Management 91: 285–300. \\\\\\`DOI: 10.1016/j.indmarman.2020.09.005

Fornell, Claes, and David F. Larcker. 1981. “Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error.” Journal of Marketing Research 18 (1): 39–50.

Graesch, Jan Philip, Susanne Hensel-Börner, and Jörg Henseler. 2024. “Customer Success Management through Alignment of Marketing, Sales and IT.” Industrial Marketing Management 116: 1–13.

Guenzi, Paolo, and Gabriele Troilo. 2007. “The Joint Contribution of Marketing and Sales to the Creation of Superior Customer Value.” Journal of Business Research 60 (2): 98–107.

Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin, and Rolph E. Anderson. 2019. Multivariate Data Analysis. 8th ed. Cengage.

Homburg, Christian, and Ove Jensen. 2007. “The Thought Worlds of Marketing and Sales: Which Differences Make a Difference?” Journal of Marketing 71 (3): 124–142.

Homburg, Christian, Ove Jensen, and Harley Krohmer. 2008. “Configurations of Marketing and Sales: A Taxonomy.” Journal of Marketing 72 (2): 133–154. https://doi.org/10.1509/jmkg.72.2.133.

Hughes, Douglas E., Joel Le Bon, and Avinash Malshe. 2012. “The Marketing–Sales Interface at the Interface: Creating Market-Based Capabilities through Organizational Synergy.” Journal of Personal Selling and Sales Management 32 (1): 57–72.

ISET Policy Institute. 2025. SME Digitalization in Georgia: 2024 Snapshot. ISET Research Note #2025/10. https://iset-pi.ge/storage/media/other/2025-09-15/d14138b0-9234-11f0-9205-a3ee28231f11.pdf.

Itani, Omar S., Nawar N. Chaker, Mohd Atif Aman, Khashayar Kash Afshar Bakeshloo, and Samer El Hajjar. 2026. “The Paradox of Ambidexterity: Marketing and Service-Sales in the Spotlight.” Journal of Business Research. Volume 208, 116069, 10.1016/j.jbusres.2026.116069

Keszey, Tamara, and Wim Biemans. 2016. “Sales–Marketing Encroachment Effects on Innovation.” Journal of Business Research 69 (9): 3698–3705.

Kline, Rex B. 2011. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. 3rd ed. Guilford Press.

Kotler, Philip, Neil Rackham, and Suj Krishnaswamy. 2006. “Ending the War between Sales and Marketing.” Harvard Business Review 84 (7): 68–78.

Le Meunier-FitzHugh, Kenneth, and Nigel F. Piercy. 2007. “Does Collaboration between Sales and Marketing Affect Business Performance?” Journal of Personal Selling and Sales Management 27 (3): 207–220.

Madhani, Pankaj M. 2016. “Competitiveness and Sustaining Performance: Integrating Sales and Marketing.” SCMS Journal of Indian Management 13 (1): 19–36.

Malshe, Avinash, Douglas E. Hughes, Valerie Good, and Scott B. Friend. 2022. “Marketing Strategy Implementation Impediments and Remedies: A Multi-Level Theoretical Framework within the Sales–Marketing Interface.” International Journal of Research in Marketing 39 (3): 824–846. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2021.10.002.

Malshe, Avinash, Scott B. Friend, Jamal Al-Khatib, Mohammed I. Al-Habib, and Hamed M. Al-Torkistani. 2017. “Strategic and Operational Alignment of Sales–Marketing Interfaces: Dual Paths within an SME Configuration.” Industrial Marketing Management 66: 145–158. DOI: 10.1016/j.indmarman.2017.08.004.

Malshe, Avinash, and Rajesh S. Sohi. 2009. “What Makes Strategy Making across the Sales–Marketing Interface More Successful?” Journal of the Academy of Marketing Science 37 (4): 400–421. https://doi.org/10.1007/s11747-009-0132-6.

Morgan, Robert M., and Shelby D. Hunt. 1994. “The Commitment–Trust Theory of Relationship Marketing.” Journal of Marketing 58 (3): 20–38.

OECD. 2022. SME Policy Index: Eastern Partner Countries 2022. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/sme-policy-index_24136883.html.

Patterson, Laura. 2007. “Marketing and Sales Alignment for Improved Effectiveness.” Journal of Digital Asset Management 3 (4): 185–189.

Peterson, Robert M., Geoffrey L. Gordon, and Vijaykumar Krishnan Palghat. 2015. “When Sales and Marketing Align: Impact on Performance.” Journal of Selling 15 (1): 29–43.

Saunders, Mark, Philip Lewis, and Adrian Thornhill. 2019. Research Methods for Business Students. 8th ed. Pearson Education.

Zhang, Jing, Ei Ei Nyein, and Monica Ren. 2026. “How to Cope with Conflicts at the Sales–Marketing Interface in the Context of B2B Firm Digitalization: A Tension-Based View.” Industrial Marketing Management 134: 118–133. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2026.02.017.

---