Расчет эффективности BTL-акции
Сайт день рождения ребенка киев информация здесь http://www.bubbleshow.com.ua.
Сучков Артем 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:
Методом нехитрых математических вычислений узнаем месячный/годовой объем продаж продукта:
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 предоставляет 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:
Шаг 3. На основании расчетов объема продаж и прибыли с одной пачки нетрудно узнать прибыль по данному продукту в день/месяц/год:
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):
Акция проходила в течении 5 дней. Соответственно:
Шаг 5. По аналогии с предыдущим расчетом прибыли в обычные дни узнаем прибыль, полученную в период проведения промо-акции:
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)…
… и прибыль:
Соответственно, дополнительная прибыль (по сравнению с обычным годом) у нас составила:
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).
По знакомой уже системе рассчитываем прибыль в год с одного человека:
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 13,6×4=54,4 контакта. Округлим до 54).
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):
Следовательно, наиболее эффективно эта система действует если:
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:
Как это отразиться на динамике продаж:
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:
Рассчитаем, какая «польза» будет от «конвертированных» потребителей в месяц и оставшиеся 11 месяцев:
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:
Рассчитаем чистую прибыль за вычетом затрат на промо-акцию в данной точке:
А теперь сравним ее с годовой прибылью в обычный год (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.
Сохранить в:
No comments yet. Leave a comment |
НайтиПартнеры
Самые популярные
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||