Чтение онлайн

Для полноты картины надо было бы ввести поправку на планируемую взвешенную дистрибуцию, но это опять же специфичный вопрос расчета для данного рынка, и, так как я уже показал пример ситуационного подхода, чтобы окончательно не запутать читателя, опущу этот специфичный в основном для FMCG-рынков вопрос.

Теперь у нас есть все данные, чтобы произвести расчет прогноза продаж новой марки питьевой воды на рынке при прочих равных. Как уже было отмечено в начале главы, это важное обстоятельство – «при прочих равных».

Понятно, что активная рекламная кампания, или наличие уникальных свойств продукта, или что-либо подобное могут заметно влиять на ситуацию продаж.

Также введем допущение, что уровень продаж от нуля до максимального значения в рамках первого года растет линейно из-за линейного характера роста дистрибуции. Конечно, на практике это не так, но указанное допущение заметно не влияет на конечный результат. Тогда, при условии дистрибуции 100 %, продажи в первом месяце будут равны 1/12 от продаж 12-го месяца, второго – 2/12, третьего – 3/12 и т. д.

Ежемесячный объем продаж каждой группы покупателей будет определяться уровнем дистрибуции:

Oбъем продаж при дистрибуции 100 % x N% запланированной нумирической дистрибуции.

Таким образом, продажи для постоянных покупателей в 12-м месяце будут равны: 18 млн л (могли бы купить за один месяц) x 6 % (дистрибуция) = 1,08 млн л, и по этому принципу будут рассчитываться для каждой ячейки нижеприведенной таблицы.

Рассчитаем объем продаж с учетом планов построения дистрибуции (данные сведем в таблицу):

Итак, за первый год наших продаж нам удастся предположительно реализовать 6 млн л продукции. Если литр нашей продукции планируется продавать по отпускной цене 8 рублей, получается, что наша валовая выручка за год может составить 48 млн рублей. Учитывая, что в России общее количество розничных торговых точек с продуктами питания составляет около 120000, мы бы покрыли за счет дистрибуции около 7200 точек.

Важное допущение, которое мы делали: количество постоянных, нейтральных и отказавших покупателей равнозначно. Если вы помните иллюстрацию примера про батарейки, уменьшение доли постоянных покупателей при широком репертуаре потребления драматично сказывается на падении продаж. Поэтому приложите все усилия, чтобы доля постоянных покупателей после пробной покупки была как можно выше, если вы работаете на рынке FMCG.

Очевидно, что вышеприведенный пример расчета касался продаж товаров повседневного спроса, когда частота покупки обуславливает формирование регулярного поведения потребителя относительно каждой торговой марки. Конечно, планирование продаж товаров длительного спроса (холодильники, автомобили и пр.) необходимо рассчитывать по другим правилам.

На рынке товаров повседневного спроса при прочих равных мы можем менять или, лучше сказать, управлять потребительским поведением относительно повторных покупок. Например, казалось бы, на консервативном рынке сигарет, как рассказывал мне один знакомый из British American Tobacco, можно изменить предпочтения курильщика, если заставить его выкурить не менее девяти пачек сигарет другой марки. Поэтому они часто проводили акции, в которых выдавали потребителям конкурирующих марок блок сигарет из марочного портфеля BAT в качестве приза.

С товарами долгосрочного пользования такие фокусы не пройдут. Практически, покупая стиральную машину или напольные весы, потребитель делает покупку на несколько лет вперед, если не на десятилетия. Вторичная покупка из-за большого промежутка времени, прошедшего с момента первичной покупки не является вторичной, а становится опять первичной. Даже если купленный товар нас не вполне устроил. Мы не берем, конечно, критичные случаи, когда холодильник сломался через три месяца работы и оказался не подлежащим ремонту или замене по гарантии. В конце концов, у среднестатистического человека память стремится скрасить все плохое, в том числе и наши ошибки в выборе торговой марки.

Даже когда мы не в большом восторге от товара длительного спроса, однако в момент решения замены его на новый та же марка дает нам достаточно физической и эмоциональной ценности, возможно, что мы снова ее купим. Почему? Потому что нам часто в этой ситуации не с чем сравнивать. Ибо личного опыта потребления товара альтернативных марок у нас к моменту покупки нового, скорее всего, не будет, а мнение знакомых не всегда для нас значимо, если мы вообще будем просить их совета, например, при выборе марки электродрели или пылесоса. Поэтому говорить о лояльности потребителей к маркам товаров длительного пользования надо с осмотрительностью. Бесполезно, в конце концов, спрашивать потребителей – какие марки наборов кухонной мебели вы предпочитаете чаще всего покупать, как мы это делаем на рынках товаров повседневного спроса. В этой ситуации прогнозировать наши продажи на товары длительного пользования надо при условии, что различий в поведении потребителей после первичной покупки нет, т. е. не делить покупателей на регулярных, нейтральных и отказавшихся.

Тогда потенциал наших продаж при прочих равных будет определяться тремя факторами:

1) нашей дистрибуцией;

2) количеством нелояльных потребителей к существующим маркам товаров длительного спроса на интересующем нас рынке;

3) количеством потребителей, планирующих приобрести товар нашей категории в годовой перспективе.

Есть еще какое-то количество тех, у кого замена или покупка товара длительного пользования происходит внепланово, но их потребность невозможно планировать, а значит, и учесть.

Разберем пример планирования продаж прикроватных будильников в селе Заветное, в котором проживает 884 семьи. Как вы понимаете, будильник покупается надолго, если не на всю жизнь, особенно в селах. Итак, на нашем локальном географическом рынке, ограниченном границами села, представлены три марки будильников, включая нашу, которые имеют следующие характеристики потребительского спроса, выясненные в результате опроса домохозяйств:

Обратите внимание, что в нашем примере приведенная лояльность совпадает с опросной. Как было сказано выше, лояльность надо пересчитывать на приведенную, если сумма ответов по потреблению (покупке) товара или услуге больше 100 %. В нашем случае это не так: большинство при опросе затруднилось вспомнить марку будильника. Значит, теоретически 85 % (100 % – 23 % + 8 %) потребителей могли бы купить марку «Часовой», если бы у них прямо сейчас возникла потребность в будильнике. Опрос также показал, что 15 % опрошенных хотели бы поменять свой старый будильник на новый в ближайший год. Допустим, что еще у 1 % будильник в ближайший год неожиданно выйдет из строя, под замену получим 16 % потенциальных покупателей Заветного. В селе всего четыре торговые точки, где можно приобрести будильники, и во всех наша марка представлена, так что у нас дистрибуция 100 %.

В итоге при прочих равных получаем потенциал продаж нашей марки на ближайший год:

884 домохозяйств x 100 %-ную дистрибуцию x 85 % «свободных» и лояльных потребителей x 16 % потребности = 120 домохозяйств.

Но потенциал продаж – это не прогноз продаж! Минимум при прочих равных мы продадим будильники в 11 (120 домохозяйств x 8 % лояльных покупателей) домохозяйств. Во всяком случае мы будем понимать, что в селе Заветное наши продажи в ближайший год составят от 11 до 120 будильников и лучше нам податься в город и торговать там.

Таким образом, при прогнозировании продаж товаров длительного пользования мы можем установить возможный коридор продаж.

Дальнейшее уточнение прогноза возможно только в соответствии с планируемой маркетинговой активностью вашей компании и ожидаемой активностью конкурентов. Хочу заметить, что под маркетинговой активностью я подразумеваю комплекс маркетинговых мероприятий, а не рекламную активность (торговый маркетинг, систему скидок, конкурсы, программы лояльности, PR-активность, ко-брендинг и пр.).