Стимулирование продаж - Анастасий Климин

При опросах потенциальных покупателей в магазине респондентам предъявляется список предполагаемых подарков, в котором они упорядочивают в порядке убывания значимости типы подарков или выбирают один или несколько наиболее предпочтительных [66]. Первоначальный список предполагаемых подарков можно сформировать на основе потенциального спроса на те или иные товары (табл. 4.10).

Прогнозировать эффективность бонусов можно на основе динамики роста продаж различных товаров, планируемых к вручению в качестве бонусов.

Многие товары требуют комплектации другими, дополняющими их в процессе потребления, и это можно учесть при выборе бонусов. Например, к компьютеру в качестве подарка используется принтер и т. д.

Таблица 4.10

Планы покупок различной бытовой электроники потенциальных покупателей холодильников

Критериями успешной жизни по данным фонда «Общественное мнение» [111] для большинства россиян до сих пор остаются наличие квартиры, автомобиля, загородного дома, гарантированного пожизненного дохода. Именно они исполняют роль призов в большинстве лотерей, конкурсов и игр.

Все большее место в системе жизненных ценностей занимают такие товары и услуги, как образование, возможность организовать свое дело, помощь в различных критических ситуациях (страхование недвижимости, автомобилей, жизни), ноутбуки, принтеры.

Примеры придания стимулируемому бренду определенного имиджа на основе вручения определенного типа бонусов рассмотрены в разделе 1.2.

Бонусы можно связать с событиями в жизни людей.

Пример 4.12

Гипермаркет «О'КЕЙ» в Санкт-Петербурге предоставляет скидку 10 % на вино, торты и другие товары «праздничного» ассортимента в период празднования дня рождения покупателя. Скидка действует 5 дней – два дня перед праздником, в день праздника и два дня после него. При замене скидки на неценовое стимулирование, можно, например, на каждые 1000 руб. покупки дарить бутылку шампанского.

В результате опросов среди покупателей, не совершивших покупку, или постановки экспериментов с различными типами бонусов возможно построить функцию отклика, позволяющую прогнозировать увеличение объемов продаж при предоставлении различных бонусов. На рисунке 4.14 представлен график функции отклика общего вида.

Рис. 4.14. Функция отклика на различные бонусы

Данная модель позволяет связать вместе не только предоставление неценовых бонусов, но и скидки. Рассмотрим и модифицируем пример 4.10 из раздела 4.2.

Пример 4.13

В течение месяца в обычной ситуации, когда не проводилось никаких мероприятий по стимулированию, среди посетителей, интересовавшихся, но не купивших стиральную машину Ariston, проводился опрос. За этот месяц был зафиксирован уровень продаж 49 стиральных машин. В это же время интересовавшихся стиральными машинами Ariston (150 чел.) спрашивали о причинах, по которым они отказались от приобретения этой модели или от приобретения стиральной машины в этом магазине. Всего было опрошено 50 респондентов. Посетителям предлагались четыре вида бонуса с целью узнать, изменили бы они свое мнение при условии получения бонуса. Опрашиваемый мог выбрать несколько вариантов ответов, причем ему сообщали, сколько ориентировочно стоят те или иные бонусы в разных магазинах (структура постановки вопросов может быть иной, например, с ранжированием бонусов). В таблице 4.11 приведено распределение ответов респондентов и прогноз продаж при использовании различных бонусов.

Таблица 4.11

Распределение ответов респондентов и прогноз продаж при использовании различных типов бонусов

Прогнозировать объем продаж при применении различных бонусов и BTL-рекламе (опросе на месте продажи) можно по следующей формуле:

где Q1(BTL) – объем продаж при предоставлении бонуса при наличии рекламы на месте продажи, шт.; Q0 – объем продаж без бонусов, шт.; g– доля респондентов, выбравших бонус в качестве стимула к совершению покупки, проценты; Q~ – объем неудовлетворенного спроса, шт.

При неизвестном объеме неудовлетворенного спроса его величина может быть рассчитана по формуле, учитывающей среднюю долю покупателей среди посетителей в точке продажи:

где q0 – доля покупателей любых товаров среди всех посетителей торговой точки, проценты.

В итоге можно определить объем продаж при стимулировании определенным типом бонуса, рекламе на месте продажи и массовой рекламе в СМИ, эффект охвата которого заранее определен, по следующей формуле:

где G – количество семей, планирующих покупку товара, шт.; X – охват целевого рынка СМИ, проценты; b0 – доля продаж рассматриваемого товара во всем ассортименте товарной категории, проценты; q0 – доля покупателей среди всех посетителей, проценты; M – коэффициент роста, зависящий от типа бонуса, ед.

4.4. Прогнозирование объемов продаж и эффекта стимулирования на основе опыта ранее проведенных кампаний

Для прогнозирования объемов продаж при стимулировании могут быть применены следующие методы и модели.

• Модель прогнозирования на основе эффективного охвата и коэффициента роста по эластичности (см. раздел 4.2).

• Модель прогнозирования на основе эффективного охвата и коэффициента роста при использовании различных бонусов (см. раздел 4.3).

• Прогнозирование на основе эффективного охвата и среднего коэффициента роста, определенного на основе уже проведенных однотипных кампаний.

• Прогнозирование по ближайшим сезонным пикам.

В основе первых четырех методов лежит вычисление коэффициента M роста объема продаж Q0 без стимулирования до прогнозного значения Q1 при проведении стимулирования:

Q1=M x Q0

где Q0 – объем продаж без проведения стимулирования, руб. или шт.; M – коэффициент роста продаж, единицы; Q1 – прогноз объема продаж при проведении мероприятия по стимулированию, руб. или шт.

Значение коэффициента показывает, во сколько раз увеличивается объем продаж при стимулировании. В зависимости от подхода к его вычислению, в нем по-разному учитывается влияние рекламы на месте продажи, массовая реклама, эластичность спроса по цене, предпочтения покупателей в выборе неценовых бонусов. Максимальное значение коэффициента, которое автор наблюдал при проведении мероприятий, составило 4,3.