Меня с давних пор мучил вопрос: как наиболее эффективно спланировать BTL-акцию? Какие показатели позволяют судить – прошла промо-акция успешно или нет? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте сравним эффективность ATL и BTL.
Медиа. Здесь все просто: основными показателями эффективности
является охват ЦА, частота контакта. Кроме того существует ряд т.н. «буферных
показателей» (Affinity, СPT, TRP, CPP, GRP и другие медиаметрические
показатели). Суть от этого не меняется. Все сводится к тому, что «увидел ли
представитель ЦА рекламное сообщение или нет». Однако, пойдет ли после этого
КАЖДЫЙ (тот, кто увидел рекламу) потребитель в магазин и купит ли этот продукт,
- это вопрос. Здесь уже влияет масса объективных маркетинговых факторов (креатив
сообщения, продукт, рынок, ЦА и т.д.).
Другими словами, ATL - песчинка в пустыне мотивационных факторов, влияющих на
покупку того или иного продукта и будет ли он лоялен. А если конкретно, то
многие эксперты считают, что около 5% медийная часть ATL-рекламы способствует
продажам. Опять же: все очень относительно.
Другое дело – BTL. Здесь
очень часто ставятся конкретные задачи, например, увеличить объем продаж. В
среде профессионалов BTL довольно часто муссируется темы «окупаемость акции»,
«долгоиграющий эффект». Однако конкретной системы расчета эффективности
BTL-кампании я до сих пор не встречал. Маркетологи российских
компаний-производителей начали придумывать свои know how. У кого-то это
получалось успешно, а у кого-то нет. На мой взгляд, самая эффективная система
BTL-планирования – это та система, которая позволяет с минимальной долей
относительности спрогнозировать продажи. Естественно 100-процентно выверенно
сделать это нельзя. Я думаю, понятно почему. Кроме того бытует мнение (по-моему,
не совсем профессиональное), что акция прошла успешно, если прибыль от продаж в
период проведения акции окупила затраты на промо. Это ошибка. Такая логика не
всегда срабатывает, если продукт недорогой и только что вышел на рынок. Здесь
главное не обращать внимание на продажи, а на то, сколько человек ознакомилось с
новым продуктом. И критерий оценки должен быть количество контактов с ЦА и
стоимость контакта (здесь BTL в некоторой степени выполняет медийную функцию с
той лишь разницей, что качество контакта выше). Но как спрогнозировать так
называемый «долгоиграющий эффект» акции на длительный период? Как рассчитать
динамику продаж, предположим, в течение года?
Я расскажу о системе,
которая применяется одной крупной зарубежной компанией FMCG (top 20 по
совокупному объему продаж). Система называется так: «Расчет incremental volume»
(incremental volume – это и есть тот самый «долгоиграющий эффект». Она позволяет
спрогнозировать динамику объема продаж по результатам проведенной промо-акции).
Система, на мой взгляд, имеет ряд преимуществ и недостатков. К
недостаткам я бы отнес ее «неуниверсальность». Она эффективно работает в том
случае, если продукт довольно давно представлен на рынке. Следовательно, есть
определенная статистика и исследования, исходя из предыдущего опыта. От того,
насколько достоверны цифры (они должны предоставляться маркетологами
компании-производителя), зависит точность прогноза. Преимущества в том, что
она, по моей информации, единственная в своем роде.
Когда я узнал о
системе, то решил обкатать ее на одном из своих проектов (недавно провел акцию
для своего клиента – одного из лидеров рынка мясной продукции). Поэтому все
исходные цифры реальные. В качестве «плацдарма» расчетов возьмем 1 торговую
точку, где проходила промо-акция.
Incremental
volume
Шаг 1. Для начала проанализируем
ситуацию с продажами до проведения промо-акции. Эти данные можно узнать у
маркетолога или Бренд-менеджера клиента:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем продаж в обычные дни (1
день) |
20 |
шт. |
Vsale(day) |
|
Предоставляется клиентом на
основании мониторинга розницы |
Методом нехитрых математических
вычислений узнаем месячный/годовой объем продаж продукта:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем продаж в обычные дни (1
месяц) |
600 |
шт. |
Vsale(month) |
Vsale(day) х 30 |
|
Объем продаж в обычные дни (1
год) |
7200 |
шт. |
Vsale(year) |
Vsale(month) х 12 |
|
Шаг 2. Теперь нам необходимо
узнать прибыль с одной единицы продукта. Этой информацией владеет клиент. Однако
могут возникнуть определенные трудности , т.к. не всегда компания-производитель
предаставляет подобного рода информацию, считая ее коммерческой тайной. Однако
это необходимая constanta, к которой мы будем не раз обращаться по ходу
расчетов. В целях общего интереса клиент предоставил информацию о прибыли с
одной единицы продукции:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Прибыль с одной
пачки |
0,1 |
$ |
Inc |
|
Предоставляется клиентом
|
Шаг 3. На основании расчетов
объема продаж и прибыли с одной пачки нетрудно узнать прибыль по данному
продукту в день/месяц/год:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Прибыль в 1 день |
2,00 |
$ |
Inc(day) |
inc x Vsale(day) |
|
Прибыль в 1 месяц |
60,00 |
$ |
Inc(month) |
inc x Vsale(month) |
|
Прибыль в 1 год |
720,00 |
$ |
Inc(year) |
inc x Vsale(year) |
|
Итак, мы выяснили основные
исходные данные (Объем продаж в 1 год и Прибыль с одной точки в 1 год),
необходимые нам для сравнения. Следующий этап (самый сложный). Нам необходимо
рассчитать объем продаж и прибыль в т.н. промо-год (я имею ввиду год, когда
проходила промо-акция). Общий объем продаж – это сумма объема продаж в период
промо-акции, объема продаж в обычные дни и объема продаж от т.н.
«конвертированных» покупателей. Соответственно и прибыль узнается тем же
путем.
Шаг 4. На основании статистики
проведенной промо-акции мы имеем следующие данные о продажах продукта в
промо-день (информация предоставляется в отчете супервайзером):
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем продаж в 1 день
промо |
50 |
шт. |
Vsale(PromoDay) |
|
Предоставляется агентством по
результатам промо-акции |
Акция проходила в течении 5
дней. Соответственно:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем продаж в 1 день
промо |
250 |
шт. |
Vsale(Promo) |
Vsale(PromoDay) x 5 |
|
Шаг 5. По аналогии с предыдущим
расчетом прибыли в обычные дни узнаем прибыль, полученную в период проведения
промо-акции:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Прибыль в 1 день
промо |
5,00 |
$. |
Inc(PromoDay) |
Vsale(PromoDay) x
Inc |
|
Прибыль в 5 день
промо |
25,00 |
$. |
Inc(Promo) |
Vsale(PromoDay) x 5 |
|
Шаг 6. Итак, рассчитаем реальный
объем продаж в год с учетом 5 дней продаж в промо-дни (здесь маленький нюанс: к
годовому объему продаж прибавляется не объем продаж в промо-дни, а разницу
объема продаж в 5 промо-дней и объем продаж в те же 5 дней, если бы акция не
проводилась)…
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем продаж в обычные
дни+промо (1 год) |
7350 |
шт. |
Vsale(PromoYear) |
Vsale(Promo) + Vsale(year) -
Vsale(day) x 5 |
|
… и прибыль:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Прибыль в 1 год (с учетом
продаж в промо) |
735 |
$ |
Inc(PromoYear) |
Vsale(PromoYear) x
Inc |
|
Соответственно, дополнительная
прибыль (по сравнению с обычным годом) у нас составила:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Дополнительная прибыль,
полученная в результате промо в год |
15,00 |
$ |
AdInc(PromoYear) |
Inc(PromoYear) -
Inc(year) |
|
Подведем промежуточный итог. Мы
имеем данные по объему продаж/прибыли в обычный год
(Vsale(year) и Inc(year)) в те же данные в
год, когда проводилась промо-акция (Vsale(PromoYear) и
Inc(PromoYear)).
Шаг 7. Переходим к самому
главному, а именно к расчету т.н. «долгоиграющего эффекта» в результате
проведенной акции. Здесь нам опять понадобятся исходные данные от клиента на
основании его исследований, а именно среднее количество покупок продукта одним
человеком в месяц (как правило эти показатели предоставляются клиентом при
помощи качественных исследований, а можно и самому просчитать исходя из данных
розницы и жизненного цикла продукта. Но лучше узнать в отделе маркетинга клиента
– там есть точные цифры).
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Средняя покупка 1 человеком в
месяц |
5 |
шт. |
VsalePers(month) |
|
Предоставляется маркетологами
клиента на основании исследования (влияет жизненный цикл
продукта) |
Средняя покупка 1 человеком в
год |
60 |
шт. |
VsalePers(year) |
PersVsale(month) x
12 |
|
По знакомой уже системе
рассчитываем прибыль в год с одного человека:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Прибыль от одного человека в
год |
6,00 |
$ |
IncPers(month) |
PersVsale(year) x
inc |
При условии, что цены не
изменились |
Шаг 8. Теперь переходим к
статистике промо-акции. За основу берем показатель количества контактов с ЦА в
течении 1-го промо дня (можно даже рассчитать: акция проходит 4 часа в день. На
один контакт затрачивается 4,4 мин. В час 60/4,4 мин = 13,6 контакта. В день
13,6x4=54,4 контакта. Округлим до 54).
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Количество людей,
ознакомившихся с продуктом в результате 1 дня промо-акции |
54 |
чел |
Qpers(PromoDay) |
|
Статистика промо-акции. Можно
просчитать. Акция проходит 4 часа в день. На один контакт затрачивается 4,4 мин.
В час 60/4,4 мин = 13,6 контакта. В день 13,6x4=54,4 контакта. Округлим до
54. |
Количество людей,
ознакомившихся с продуктом в результате 5 дней промо-акции |
270 |
чел |
Qpers(Promo) |
Qpers(PromoDay) x 3 |
|
Шаг 9. Здесь самая суть системы.
Нам необходимо найти количество «конвертированных» покупателей. Другими словами,
какое количество людей, попробовавших продукт, в дальнейшем будут покупать его.
На это влияют несколько факторов: сам продукт (качество), цена, конкуренция в
товарной и ценовой нише. При анализе потенциального потребителя будем исходить
«от обратного» - определим основные причины, в результате которых потребитель
ознакомившись с продуктом в ходе промо-акции, может отказаться от дальнейших
покупок (здесь уже пошел чистой воды маркетинг и бренд-менеджмент):
-
Низкое качество
-
Завышена цена (в большей
степени для товаров нижнего и среднего ценового сегмента).
-
Плохая репутация
компании-производителя (если ранее за компанией-производителем были «косяки» -
некачественный товар, например).
-
Большой выбор в данной товарной
группе (риск того, что конкурент сделает лучшее предложение для потребителя).
-
Несоответствие продукта
социальному статусу потребителя (особенно, если товар премиального сегмента).
-
Отсутствие информации о
продукте (применительно к компании-производителю – неэффективная рекламная
поддержка).
-
Отсутствие понимания
потребителем тех преимуществ, которые дает продукт при его покупке («размытый»
имидж бренда).
Следовательно, наиболее
эффективно эта система действует если:
-
Компания-производитель имеет
опыт продвижения бренда в аналогичной или параллельной товарной категории
(например «пиво» и «слабоалкогольные коктейли».
-
Компания зарекомендовала себя,
как производитель качественной продукции.
-
Продукт открывает новую
товарную категорию (как в свое время Red Bull в категории «безалкогольные
энергетические напитки»). Здесь минимальный риск того, что потребитель
переключится на продукт конкурента по причине отсутствия оного.
-
Перед запуском торговой марки
проведены многоступенчатые исследования (на предмет ценовых ожиданий
потенциальных потребителей).
-
Знание ЦА на
соц.-демографическом и психографическом уровне.
-
Если товарная ниша занята, то
бренд должен иметь четкую отстройку от конкурентов (рациональные и эмоциональные
преимущества).
-
При запуске продукта были
учтены все вышеперечисленные факторы.
Как правило, такой подход
свойственен западным компаниям-производителям, владеющим большим портфелем
брендов (для примера: Procter & Gamble, Unilever, Coca-Cola и другие монстры
FMCG-рынка). Следовательно, им под силу с большей точностью спрогнозировать %
«конвертируемых» потребителей.
Агентство также может внести
свою лепту в прогноз «конвертированных» потребителей путем замера динамики
продаж в начале акции и в конце, а также жизненного цикла товара.
На основании показателя
VsalePers(month) (средняя покупка 1 человеком в месяц) потребитель совершает
покупку продукта данной товарной категории в неделю чаще 1 раза. То есть в
магазин он ходит 2 раза в неделю. В первый визит он узнал о продукте и решил
совершить пробную покупку. Если продукт ему понравился, то он совершит повторную
покупку, (при этом большая вероятность того, что он совершит и 3-ю и 4-ю
покупку, став «конвертированным потребителем»). Причем за 2-й покупкой он придет
в конце недели (когда закончится «жизненный цикл продукта», например,
потребитель все съест и ему нужно будет купить еще). Акция проходит в течении 5
дней. Разделим всех потребителей, совершивших пробную покупку на 5
групп:
Те, кто совершил пробную
покупку в 1-й день акции |
1-я группа |
Те, кто совершил пробную
покупку в 2-й день акции |
2-я группа |
Те, кто совершил пробную
покупку в 3-й день акции |
3-я группа |
Те, кто совершил пробную
покупку в 4-й день акции |
4-я группа |
Те, кто совершил пробную
покупку в 5-й день акции |
5-я
группа |
Как это отразиться на динамике
продаж:
День акции |
Контактов |
Человек, совершивших
покупку |
Что это
значит? |
1-й день акции |
54 |
30 |
1-я группа потребителей.
Пробная покупка. |
21-й день акции |
54 |
30 |
2-я группа потребителей.
Пробная покупка. |
3-й день акции |
54 |
30 |
3-я группа потребителей.
Пробная покупка. |
4-й день акции |
54 |
30 |
4-я группа потребителей.
Пробная покупка. |
5-й день акции |
54 |
38 |
5-я группа потребителей.
Пробная покупка. + 1-я группа потребителей, пришедшая за 2-й
покупкой. |
На основании замера продаж в
первые 4 дня мы понимаем, что пробную покупку в 5-й день акции совершили 30
человек. А оставшиеся 8 это и есть те «конвертированные покупатели», которых мы
ищем. Это составляет 25 %.
Итак, возвратимся к нашей
системе:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Количество конвертированных
потребителей (в течении оставшихся 11 месяцев будут покупать этот продукт
Loyality % |
67,5 |
25% |
ConvPers(PromoYear) |
Qpers(Promo) x 25% |
Данные предоставляются клиентом
на основании исследований и опыту продвижения аналогичной продукции. Здесь
слабое место системы. |
Рассчитаем, какая «польза» будет
от «конвертированных» потребителей в месяц и оставшиеся 11 месяцев:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем продаж за счет
конвертированных потребителей в 1 мес |
337,5 |
шт. |
VsaleConvPers(month) |
ConvPers(PromoYear) x
VsalePers(month) |
|
Объем продаж за счет
конвертированных потребителей в 11 мес |
3712,5 |
шт. |
VsaleConvPers(year) |
VsaleConvPers(year) x
11 |
|
Прибыль от конвертированных
потребителей в оставшиеся 11 месяцев |
371,25 |
$ |
IncConvPers(year) |
VsaleConvPers(year) x
Inc |
|
Теперь у нас есть все данные для
сравнения объема продаж в год без промо-акции
(Vsale(PromoYear)), объема продаж с учетом промо-акции
(Vsale(PromoYear)) с объемом продаж с учетом «конвертированных»
потребителей (VsaleConvPers(year)).
Таким образом:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Объем общих продаж с учетом
продаж в дни промо и продаж от конвертируемых потребителей |
11062,5 |
шт. |
WholeVsale(year) |
VsaleConvPers(year) +
Vsale(PromoYear) |
|
Прибыль общая с учетом продаж в
дни промо и продаж от конвертируемых потребителей |
1106,25 |
$ |
WholeInc(year) |
WholeVsale(year) x
Inc |
|
Рассчитаем чистую прибыль за
вычетом затрат на промо-акцию в данной точке:
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Стоимость промо-акции в данной
точке |
307,00 |
$ |
PromoExpence |
|
Данные
агентства |
Чистая прибыль |
799,25 |
$ |
NetProf |
WholeInc(year) -
NetProf |
|
А теперь сравним ее с годовой
прибылью в обычный год (Inc(Year)):
Показатель |
Кол-во |
Ед. изм. |
Обозначение |
Формула
рассчета |
Комментарии |
Дополнительная
прибыль |
79,25 |
$ |
AdWholeInc |
NetProf - Inc(year) |
|
… что составляет 11,01%.
Это и есть Incremental Volume,
обозначающий, что годовой прирост продаж/прибыли в результате проведенной промо
акции составит 11,01%! Кстати, Incremental Volume больше 8%
– это уже хороший показатель, свидетельствующий о том, что акция была
эффективной.
Сучков Артем, "Face2Face"
|