УМНО, или Управление маркетингом нетривиальным образом
Шрифт:
В предыдущей главе мы уже затрагивали тему классификации потребителей на регулярных, нейтральных и разовых. Теперь рассмотрим такое распределение потребителей в приложении к прогнозированию продаж. Определяющим в любых продажах продуктов или услуг являются вторичные продажи. Но именно пробная покупка определяет дальнейшее поведение потребителя и, соответственно, будущее вторичных продаж. Конечно, если это не первая и последняя покупка в соответствующей товарной категории.
Очевидно, у потребителя после пробной покупки есть три возможных варианта действия (рис. 20):
1) отказаться
2) стать регулярным (лояльным) покупателем и в дальнейшем покупать по возможности исключительно этот продукт в рамках данной товарной категории;
3) принять решение покупать этот продукт время от времени наравне с другими конкурирующими в товарной категории продуктами или услугами.
Поэтому перспектива повторных покупок при наличии доступности товара или услуги для потребителя зависит исключительно от того, в какой пропорции после пробной покупки будет деление потребителей на регулярных, нейтральных и отказавшихся.
Убедимся в этом на простом примере. Допустим, мы продаем батарейки, да, самые что ни на есть обычные батарейки. Наш киоск с одним-единственным продавцом находится на территории торгового центра. Цены у нас на уровне рынка. Мы продаем только свежие батарейки, они работают долго, и покупателю это нравится. Кроме того, наш продавец всегда вежлив и чисто выбрит, что так же нравится покупателям.
Поэтому, когда у них садятся батарейки, они снова идут к этому продавцу за новыми. В итоге текущее распределение поведение потребителей после пробной покупки выглядит следующим образом:
• доля появившихся после пробной покупки регулярных покупателей – 60 %;
• доля появившихся после пробной покупки нейтральных покупателей – 20 %;
• доля появившихся после пробной покупки отказавшихся покупателей – 20 %.
Предположим, наши потребители покупают батарейки один раз в месяц на сумму 45 рублей. Допустим, в торговый центр, где расположен наш киоск, ходит около 500 человек, и все они, когда-то проходя мимо нашей торговой точки, сделали пробную покупку. Регулярный или можно его еще назвать лояльный покупатель будет за год делать покупки на сумму:
500 чел. x 0,6 x 45 руб. x 12 покупок (за 12 месяцев) = 162 000 руб.
Так как у нас было 20 % отказавшихся от вторичных покупок посетителей торгового центра, их вклад в годовые продажи в первый год после открытия киоска составит:
500 чел. x 0,2 x 45 руб. x 1 пробная покупка = 4500 руб.
Также у нас есть 20 % нейтральных потребителей. Как часто они будут покупать батарейки в нашей торговой точке, если как в самом торговом центре, так и рядом с ним есть еще два магазина и один супермаркет, в которых можно купить такие же батарейки? Поскольку мы не знаем, как на рынке распределяется реальное потребление нейтральных потребителей между торговыми марками или местами их продаж, мы можем или провести исследование, или принять на веру следующий постулат как аксиому:
Количество покупок нейтральных потребителей любой из представленных на рынке торговых марок среди всех покупок марок в этой категории обратно пропорционально количеству доступных потребителю марок в категории представленных на рынке.
где
Иначе говоря, если на рынке шесть марок и частота потребления потребителя этой категории равна одному разу в месяц, соответственно, в год нейтральный потребитель совершит 12 покупок. При этом он купит товар каждой марки (в соответствии с нашей аксиомой) в равном количестве за год – по два раза (12/6).
Частным случаем этого правила является вариант, когда потребитель выбирает не марки (например, в нашем случае, если везде продаются батарейки одной марки), а места покупки, при условии, что они для него равнодоступны. Если вы не доверяете вышеуказанной аксиоме, проведите исследование. Но вы должны понимать, что будете исследовать ситуацию потребления на рынке только в момент исследования, а когда получите отчет, ситуация может измениться. Так что как рассчитывать покупки нейтральных потребителей, решайте сами. Я все время пользовался своей аксиомой, и она меня не подводила. С одной стороны, она является упрощением картины мира, но с другой это упрощение не настолько критично, чтобы вносить заметные искажения в прогноз объемов продаж, как мы увидим это в дальнейшем.
Таким образом, в нашем примере про батарейки 20 % нейтральных потребителей совершат в нашей торговой точке за год три покупки (12/4). Тогда выручка от продаж нейтральным потребителям составит:
500 чел. x 0,2 x 45 руб. x 3 покупки = 13 500 руб.
Итак, суммарные продажи нашей торговой точки после открытия в первый год составят:
Обращаю внимание, что это лишь иллюстрация расчета. В ней заложены допущения, которые мы позже включим в качестве поправок к расчету.
А теперь посмотрим, как драматично изменятся продажи, если соотношение постоянных, нейтральных и отказавшихся покупателей поменяется.
Допустим, мы открыли точку продаж и стали продавать ради быстрой наживы батарейки с истекающим сроком годности, купленные оптом со скидкой. Также, чтобы сэкономить, наняли за небольшие деньги давно опустившегося, но твердо стоящего на ногах работника – постоянно небритого, с ореолом легкого перегара. В итоге новое текущее распределение поведение потребителей после пробной покупки будет выглядеть следующим образом:
• доля появившихся после пробной покупки постоянных покупателей – 10 %;
• доля появившихся после пробной покупки нейтральных покупателей – 40 %;
• доля появившихся после пробной покупки отказавшихся покупателей – 50 %.
Теперь суммарные продажи нашей торговой точки после открытия в первый год составят:
Как видите, падение доли регулярных покупателей после пробной покупки в шесть раз повлияло гораздо больше, чем рост нейтральных потребителей в два раза. Отсюда следует, что ошибка в оценке доли регулярных покупателей после пробной покупки оказывает существенно большее влияние на точность прогноза продаж, чем ошибки в долях нейтральных и разовых потребителей. И эти доли вам придется исследовать самостоятельно или обращаясь к подрядчикам. Чем более релевантными будут данные исследования, тем точнее будет прогноз. В нашем учебном случае расчета продаж воды мы возьмем все доли в равной пропорции – по 1/3.