Маркетинг - Реклама - Пиар

новости, стратегии, методы, книги, теория и практика

Применение обратного рейтинга


Как принять решение о вводе нового продукта и выводе старого

Решения ввода-вывода — неотъемлемая часть маркетинга. Все течет, все изменяется, в том числе потребительские запросы, вкусы, убеждения. Даже состоявшиеся успешные бренды должны предлагать новинки, чтобы удержать свое лидерство на рынке. Нынешние популярные продукты когда-то сами были новинками, и если не предложить новую «звезду полки» сейчас, завтра можно остаться без бестселлеров.

Принятие решений о вводе часто связано с решениями о выводе: бесконечное наращивание ассортимента влечет за собой множество проблем, начиная от ограниченного полочного пространства и заканчивая экономической обоснованностью существования позиции в ассортименте. Как ввести позицию, чтобы добиться наилучшего результата? Какую позицию надо вывести, чтобы минимизировать связанные с этим потери?

Принятие решений о выводе

Рассмотрим задачу вывода на примере четырех марок чая, по которым нам известны покупательские предпочтения:

    Ahmad Tea — 39%

    Lipton — 28%

    Greenfield — 17%

    Akbar — 16%

Задача формулируется следующим образом: какую из марок убрать, чтобы оставшиеся давали максимальный суммарный результат продаж, и насколько он будет меньше, чем в случае наличия четырех марок? А какие две марки следует оставить с минимальной потерей в продажах? Какая марка, будучи оставлена одна, дает наилучший результат продаж, и каков он?

Казалось бы, ответ прост — жертвуем «малым» в пользу «большого»:

    Ahmad Tea + Lipton + Greenfield = 84%.

    Ahmad Tea + Lipton = 67%.

    Ahmad Tea = 39%.

Но этот расчет на основе «прямого рейтинга» — ошибочный. Ошибка в том, что, убрав марку чая «с полки», мы теряем не всех ее лояльных покупателей, а только их часть. Другая же часть переключается на оставшиеся марки (см. таблицу 1).

Таблица 1.
Покупают чаще всего / Купят на замену в случае отсутствия Ahmad Tea
(покупают чаще)
Lipton
(покупают чаще)
Greenfield
(покупают чаще)
Akbar
(покупают чаще)
Ahmad tea (купят на замену) 4% 6% 5%
Lipton (купят на замену) 12% 7% 1%
Greenfield (купят на замену) 13% 7% 2%
Akbar (купят на замену) 7% 0% 2%

Теперь несложно прибавить к покупательским предпочтениям переключения в случае исчезновения с полки одной из марок и получить результирующие продажи (см. таблицу 2).

Таблица 2.
Покупают чаще всего
Купят на замену Прямой рейтинг Ahmad Tea Lipton Greenfield Akbar
Ahmad Tea 39% 43% 45% 44%
Lipton 28% 41% 35% 30%
Greenfield 17% 30% 24% 20%
Akbar 16% 23% 16% 18%
Результирующие продажи 94% 83% 98% 93%

Как видим, максимальный результат продаж от трех марок мы получаем в случае вывода марки Greenfield, а вовсе не Akbar. Пойдем дальше — посмотрим, кто будет второй «жертвой» (см. таблицу 3).

Таблица 3.


Покупают чаще всего
Купят на замену Прямой рейтинг Ahmad Tea Lipton Greenfield Akbar
Ahmad Tea 39% 49% 50%
Lipton 28% 48% 36%
Greenfield 17%
Akbar 16% 25%
Результирующие продажи 73% 67% 87%

Отказ от Akbar и Greenfield минимизирует потери в продажах и сводит их всего к 13%. Ну и, наконец, посмотрим, кто из марок в гордом одиночестве дает максимальный объем продаж (см. таблицу 4).

Таблица 4.
Покупают чаще всего
Купят на замену Прямой рейтинг Ahmad Tea Lipton Greenfield Akbar
Ahmad Tea 39% 55%
Lipton 28% 49%
Greenfield 17%
Akbar 16%
Результирующие продажи 49% 55%

Как видим, продажи Ahmad Tea с учетом переключений с отсутствующих в продаже марок дают 55% от продаж в случае наличия всех четырех на полке, и это больше, чем 49% — аналогичный показатель у марки Lipton.

Итак, правильный ответ на вопрос задачи выглядит так:

    Ahmad Tea + Lipton + Akbar = 98%.

    Ahmad Tea + Lipton = 87%.

    Ahmad Tea = 55%.

Аналогичным образом можно рассчитывать и задачи вывода отдельных позиций ассортимента, исходя из знания матрицы покупательских переключений.

Приведенный пример расчета обратного рейтинга показывает, что из-за существования взаимных замещений, результаты прямого и обратного рейтинга в общем случае не совпадают и по значению результата, и по последовательности выводимых позиций. Причем применение обратного рейтинга дает, как правило, лучший результат.

Принятие решений о вводе

Обратный рейтинг применим и к задачам ввода позиций в ассортимент. Для этого надо представить себе максимальную матрицу, полностью удовлетворяющую потребительский спрос, и принять ее за 100% продаж. Дальнейшие действия напоминают старинную китайскую забаву ма-джонг, когда из нагромождения пестрых костяшек последовательно убираются пары, соответствующие правилам игры. В нашем случае с каждым шагом убирается именно та позиция максимальной матрицы ассортимента, которая меньше других ухудшает продажи. Как видим из описанного выше примера, это не обязательно самая малопродаваемая позиция. Гораздо опаснее для кандидата на вывод взаимозаменяемость другими позициями: если оставшиеся позиции могут практически полностью его заместить в предпочтениях покупателей, то прямой рейтинг его уже не спасет. И, напротив, если у позиции небольшой процент замещения, то у нее больше шансов остаться в финальной матрице, даже при относительно невысоком прямом рейтинге. Действуя в соответствии с этим алгоритмом, мы постепенно приходим к ассортименту, который «умещается» в нашем портфеле, на полке магазина, и можем быть уверены, что финальный результат будет наиболее оптимальным из возможных. Сравнивая существующую ограниченную матрицу и рассчитанную с помощью обратного рейтинга, легко понять, какие позиции следует ввести, чтобы получить максимальный результат.

Применение метода обратного рейтинга в формировании ассортимента, конечно же, непростая задача. Когда речь идет о сотнях позиций ассортимента, вручную рассчитать его просто невозможно — нужны математические программы для расчета. Это первая проблема.

Вторая — данные о переключениях. Если переключения с марки на марку измерять с помощью опросов, то полученные таким способом данные будут статистически недостоверными. С другой стороны, статистика розничных продаж дает точные данные по позициям, но как из них выявить доли, возникшие в результате предпочтений и переключений? Ставить эксперименты с временным отсутствием товара на полке — не очень мудрая да к тому же еще и убыточная затея. Более гуманным способом является анализ реакции покупателей на промоакции: в момент их проведения спрос перераспределяется по ассортименту, и благодаря статистике продаж с полок можно увидеть, за счет продаж каких позиций состоялся стимулирующий эффект во время акции. Полученные коэффициенты помогают оценить значения матрицы взаимных замещений.

В реальной практике работы с ассортиментом можно частично избежать сложных расчетов. Как я упоминал выше, основной эффект обратного рейтинга возникает в ситуации взаимозаменяемости позиций с точки зрения покупателя. Чем выше взаимозаменяемость, тем больше эффективность его применения. И наоборот, если взаимозаменяемость маленькая, то прямой и обратный рейтинги будут близки друг к другу. При формировании ассортимента чайной полки мы применяем следующий алгоритм:

Шаг 1.

Выделяем подкатегории упаковки по функциональному признаку: листовой чай в картоне, чай в пакетиках, чай в подарочной упаковке. Замещение одного типа упаковки на другой с точки зрения покупателя маловероятно, поскольку речь идет о существенной разнице в удобстве заваривания или презентабельности вида.

Шаг 2.

Выделяем подкатегории вкусов (блендов), имеющие с точки зрения покупателей маленькие возможности взаимного замещения: черный чай, черный чай с бергамотом, зеленый чай, чай с фруктовыми/травяными добавками или фруктово-травяной чай. При определении вкусовых групп нам важно, что чай одной из групп редко покупается потребителями на замену чаю из другой группы.

Шаг 3.

Определяем квоты групп упаковки/блендов, исходя из статистики продаж и покупательских предпочтений на основе прямого рейтинга. По своей сути, получившиеся группы с минимальной взаимозамещаемостью отражают основные сегменты рынка чая по параметрам вкуса и функциональности упаковки. Квоты выражены в пропорциях количества SKU, которыми должна быть на полке представлена каждая из групп. Данный шаг позволяет иметь предложение во всех потребительских сегментах даже в небольших, очень ограниченных матрицах ассортимента.

Шаг 4.

Внутри групп взаимозаменяемость позиций выше, и здесь мы применяем обратный рейтинг. Даже если у нас не очень много данных о матрице замещений по этим позициям, внутри групп гораздо легче выделить позиции с максимальным и минимальным замещением. Например, позиции, различающиеся только по весу или количеству пакетиков в пачке, являются с высокой степенью взаимозамещаемыми, а позиции похожих вкусовых сочетаний замещают друг друга в средней мере. Поэтому обратный рейтинг в группе обычно формируется, прежде всего, по вкусам, а затем уже по весу и количеству пакетиков. В результате в каждой группе мы получаем ранг позиции — какой по очередности она будет входить в матрицу — и соответствующую ей оценку продаж с учетом переключений в процентах от максимальных продаж в группе.

Шаг 5.

На заданное количество SKU в матрице рассчитываем количество SKU в группах в соответствии с квотами. Наполняем квоту в каждой группе позициями в соответствии с рангом. Оцениваем в каждой группе будущие продажи, исходя из обратного рейтинга. Суммируем продажи с весами сегментов и получаем оценку продаж по матрице по отношению к максимальной матрице.

Принятие решений о вводе новинок

Поскольку на момент принятия решений мы, как правило, не имеем фактической информации о прямом рейтинге продаж новинки и ее взаимозамещаемости другими позициями, расчеты матрицы базируются на прогнозах в среднесрочной перспективе. На чайном рынке характерный период, за который новинка становится бестселлером, равен трем годам. Следовательно, рассматривая значения продаж по матрице, мы должны использовать суммарные прогнозные продажи по ассортименту в перспективе трех лет и сопоставлять между собой именно эти, будущие продажи.

Оценка прямого рейтинга новинки строится на расчете потребительских трендов, роста сегмента, силе зонтичного бренда, ценовой эластичности и других параметрах. Это дает четкое представление о том, в какую группу ассортимента, в какой сегмент попадает наше новое предложение и на какую долю продаж в нем претендует. Финальным результатом этих расчетов является оценка доли продаж новинки в сегменте в трехлетней перспективе без учета переключений. Собственно, это и есть перспективный прямой рейтинг позиции.

Далее следует измерить похожесть и непохожесть потребительских качеств новинки на родственные позиции, представленные на рынке. Эти данные обычно получаются в ходе продуктовых тестов, проведенных количественными методами. На основе этих данных, особенно если тесты сравнительные, можно построить прогнозную матрицу переключений.

Зная прогнозные тренды прямых рейтингов и переключений, мы можем рассчитать прогнозный тренд новинки для периода в целом и на отдельном этапе. Этой информации обычно бывает достаточно, чтобы принять взвешенное решение по вводу новой позиции в матрицу ассортимента.

Заключительные выводы

Применение обратного рейтинга при принятии решений о вводе и выводе позиций в ассортимент, как правило, дает лучшие результаты, чем использование прямого рейтинга статистики продаж. Это связано с тем, что отдельные позиции и даже бренды являются частично взаимозаменяемыми с точки зрений покупателей. Область применения прямого рейтинга ограничена группами, сегментами, которые маловероятно заменяются друг на друга конечным покупателем. Там, где взаимозаменяемость средняя или высокая, обратный рейтинг работает гораздо эффективнее прямого.

При расчете продаж с учетом обратного рейтинга наилучшие перспективы имеют позиции, которые минимально замещаются другими позициями или вообще не имеют аналогов. Напротив, если позиция легко заменяется оставшимися в матрице, то она — вероятный кандидат на вывод, даже при относительно значительном рейтинге продаж. В связи с этим, когда принимается решение о новинке, следует учитывать не только ее перспективность с точки зрения трендов, потенциала ниш и привлекательности потребительских выгод, но и ее параметров в матрице взаимной замещаемости. В этом смысле будущая успешная позиция должна обладать следующими свойствами:

  • быть хорошим заместителем для существующих позиций, в первую очередь брендов-конкурентов;
  • быть плохо замещаемой другими позициями, в первую очередь брендов-конкурентов.

В таком случае новинка способна выстоять в условиях ограниченного полочного пространства и привести к экстенсивному росту продаж марки и избежать вывода существующей позиции того же бренда при вводе новинки.


В основе цифр лежат данные реального всероссийского опроса покупателей чая, проведенных «Левада-центром» в декабре 2007 года — «Покупаю эту марку чая чаще всего». Для наглядности мною взяты параметры лояльности и взаимозаменяемости четырех марок чая с близким ценовым позиционированием, причем анализировались ответы только тех покупателей, которые рассматривают не более одной альтернативы из этих четырех марок. Ответы остальных покупателей в расчет не брались.

SKU (Stock Keeping Unit) — идентификатор товарной позиции, единица учета запасов, складской номер, используемый в торговле для отслеживания статистики по реализованным товарам/услугам.

Среда, Апрель 7th, 2010 Маркетинг