Итак, мне требовалась собственная схема

При планировании трейд-маркетинговой акции в первую очередь необходимо рассчитать возможный ее результат. Именно результат, выраженный в некой денежной сумме, позволит определить максимальный бюджет, расходуемый на премирование, исходя из стандартов компанииⁱⁱⁱ. А бюджет предоставит возможность определить предложение, достаточно интересное для ЛПР в каждой торговой точке. Сложность рассматриваемой ситуации состояла в том, что компания «Икс» была не готова тратить деньги на перспективу, увязывая любую акцию с результатами, выраженными в эффективности продаж и затратамиⁱⁱⁱⁱ. Простота, в том, что магазинов-специалистов в городе имелось не более 50, что позволяло работать с каждым их них индивидуально. Итак, несмотря на то, что передо мной стояла задача построения дистрибьюции, требовался прогноз продаж.

Самый простой способ сделать это – проанализировать дистрибьюцию в каждой отдельной торговой точке, определить отсутствующие позиции и рассчитать прогнозируемую сумму продаж.

Например, так:

При этом необходимо иметь достаточно объективную картину стартовой дистрибьюции (к счастью таковая была). Казалось бы, дальше будет проще, но возникла новая проблема, а именно невозможность охватить все торговые точки канала. Из 50 магазинов-специалистов планировалось к участию в акции не более 30 по следующим причинам:

1. Ограниченность бюджета акции;

2. Человеческий и временной ресурс;

3. Реалистичный прогноз;

4. Рост дистрибьюции в 30 точках полностью отвечал текущим задачам компании;

5.Достигался оптимальный уровень продаж наиболее дорогих позиций со склада компании.

Однако невозможно точно спрогнозировать, какие из 50 магазинов сработают и окажутся в списке 30. Можно конечно, анализируя дистрибьюцию, вывести портрет некой средней точки и рассчитать продажи, умножив результат на 30. Но тогда при реализации акции может случиться как недорасход бюджета, так и его нехватка (что очень неприятно, так как приведет к потере лояльности из-за невыполнения обязательств компании).

Поэтому для уточнения прогноза продаж на основе анализа дистрибьюции все торговые точки канала были разделены на 4 группы. Итак, для построения полных линеек продукта:

1. 20% т.т. должны сделать закупку на сумму не менее чем на 300000 рублей;

2. 40% т.т. не менее 200000 рублей (до 299999);

3. 30 % т.т. не менее 100000 рублей (до 199999);

4. 10 % т.т. не менее 50000 рублей (до 99999)ⁱⁱⁱⁱⁱ.

Следующая проблема. Совершенно ясно, что компания наиболее заинтересована в участии в акции магазинов первой и второй групп, так как именно в них существуют наибольшие проблемы с дистрибьюцией или есть возможность продать наиболее дорогие позиции. И при планировании бюджета, прежде всего, следовало учитывать расходы на них.

20% + 40% = 60% - это и есть планируемые 30 т.т от 50 существующих. Ожидаемая закупка: 300 000 * 10 т.т. + 200 000 * 20 = 7 000 000 рублей. Следовательно, бюджет акции = 700 000 рублей.

Однако при реализации проекта может возникнуть ситуация, когда часть клиентов первого и второго типа откажутся от участия в силу:

- нелояльности к компании-поставщику,

- специализации,

- проблем с отгрузками, лицензией,

- отсутствия денег для необходимой закупки и пр.

Кроме того, любой грамотный менеджер понимает, что, планируя максимальный эффект, он заранее уменьшает шансы на приличные показатели в конце. Ведь натолкнувшись на отказы при реализации акции, для повышения ее результатов (достижения планируемого количества участников и величины продаж), менеджер непременно обратит свое внимание на клиентов третьей и четвертой группы (проблем с дистрибьюцией в которых никто не отменял!). Но в этом случае, хотя количество сработавших клиентов возрастет, все равно понизится финансовый результат.

Следовательно, при планировании корректнее закладывать прогноз на сработку клиентов всех типов. То есть, закладывать соотношение 20-40-30-10. Тогда прогноз продаж и бюджет будут такими:

Но проблемы следуют одна за другой. При реализации акции, обязательно возникнет конфликт между стремлением добиться максимального результата и финансовыми ограничениями, заложенными при планировании. Ведь в рассмотренном случае 12 из 30 т.т. относятся к группам низкой закупки и только 18 к верхним. Но представим, что при реализации акции неожиданно в последний момент появилось еще 5-6 магазинов из верхних групп, готовых произвести требуемую закупкуⁱⁱⁱⁱⁱⁱ. Например, ЛПР долго принимал решение. И что делать? Неразумно отказывать им, но и оставить нельзя, ведь они способны перекрыть бюджет на точки меньшего диапазона, с которыми уже достигнуты договоренности и, в которых уже построены линейки.

Поясним:

Следовательно, чтобы избежать данной проблемы, нужно исправить пропорцию 20-40-30-10, повысив прогноз участия магазинов первой и второй групп закупки.

Например, так:

Конечно, подобное планирование заранее снижает эффективность акции, но если менеджер исходит из соображений практики и достижения максимального действительного эффекта, а не карьерных и прочих, то 75% эффективности будут великолепным результатом, который возможно получить без приписок. В «потерянные» 25 % войдут ошибки и многочисленные неизвестные величины при планировании, а также некоторое завышение прогноза продаж для получения большего бюджета премирования. Ведь неистраченный бюджет при реализации трейд-маркетинговых акций меньшее зло (за него ты сможешь отчитаться, если ты грамотен), чем нехватка бюджета (это означает падение лояльности партнеров).

Теперь, когда величина бюджета, наконец-то определилась, пора было подумать о мотивации участников акции. Это не так просто как может показаться по ряду обстоятельств;

Первая причина – специфичность канала. Ежедневное общение с эксклюзивным товаром и, хотелось бы верить эксклюзивными покупателями, приводит к серьезной трансформации торгового поведения ЛПР в бутиках. Они, как правило убеждены в отличном знании продукта, верят в оптимальность своего ассортимента. Специфика продаж через клубную систему еще более укрепляет их убежденность. «Свой клиент всегда берет только то, что обычно берет, так зачем же нужны новинки?» - неоднократно спрашивали меня в бутиках. К тому же такую аргументацию подкрепляет вторая причина: большие затраты на закупку, при низкой оборачиваемости продукции. Дешевые позиции той или иной марки обычно уже имеются на полках, средние и дорогие гораздо реже и если присутствуют, то в зависимости от философии магазина. И здесь главная трудность, как обычно в разности подходов компании и торговой точки к оценке потребительских свойств товара. Если компания выпускает два SKU одного бренда приблизительно по одной цене, то она убеждена, что это все-таки два разных продукта, каждый с уникальными свойствами, и настаивает на их одновременном присутствии в торговой точке. Для ЛПР же эта разница практически незаметна. Однако мы оперируем не новым десятирублевым батончиком, теперь в синей обертке. Трудно убедить ЛПР закупить еще одну позицию стоимостью 30000 рублей, если уже имеется другая, которая месяцами стоит на полке в ожидании покупателя.

Очевидно, что бонус должен быть адекватным ожиданиям ЛПР и достаточным для принятия решения о дорогостоящей закупке. Адекватность здесь главная его составляющая. Ведь довольно часто призы, подарки и прочие радости, которые буйная фантазия трейд-маркетологов предлагает торговым точкам в качестве бонуса, не являются таковыми. То, что может казаться чрезвычайно выгодным с точки зрения производителя, может иметь низкую ценность в глазах владельца. И торговые представители в этом случае «продают» не акцию и выгоды от нее, а пытаются убедить ЛПР, что их бонус обладает хоть какой-то ценностью.

Однако в положительном отношении к настоящей прибыли дорогие магазины не сильно отличаются от обычных торговых точек. Поэтому было очевидно, что премирование за формирование ассортимента должно выражаться в определенной сумме: скидках, денежном поощрении или быстрореализуемом свободном продукте. Мной был выбран последний вариант, дающий возможность более высокой мотивации ЛПР. Ведь свободный продукт позволяет получить дополнительный доход за счет последующей его продажи.

Теперь меня интересовало, как определить размеры бонуса для отдельных магазинов и за что вообще их премировать?

Исходя из логики исчисления бюджета, премирование должно соответствовать размеру закупки, а не количеству введенных в ассортимент позиций. Хотя, напомню, именно дистрибьюция являлась основной целью акции!

Рассмотрим пример.

Если отталкиваться от логики построения дистрибьюции, магазин «Вкус жизни» должен получить наименьший бонус, а магазин «Высший свет» – наибольший. Однако если судить по закупке, то они меняются местами.

Впрочем, противоречие между закупкой и дистрибьюцией оказалось легко преодолимым, если в условиях акции для магазинов, указать что «бонус выдается только за покупку отсутствующих позиций, требующихся для выстраивания полных линеек той или иной марки».

Теперь, зная бюджет, определив размеры бонуса для торговой точки (около 10% от суммы закупки), я уже готов был броситься в бой за результаты, когда неожиданно услышал пожелание трейд-маркетинг менеджера: «Нужно определить, сколько точно ты потратишь».

«Все просто!» - подумал я и набросал такую табличку:

И в этот момент я увидел серьезную ошибку, ранее вкравшуюся в мои рассуждения.

Представим себе 2 магазина 3 группы. Первый закупил на 108 000 рублей, второй на 192 тысячи. Согласитесь, что разница огромная, но так как бонус для них одинаковый, в первом случае он составит 9%, во втором только 5%. То есть те, кто принял более существенное участие, получают меньшее поощрение!

Следовательно, при планировании я должен был исходить не из прогноза минимальных продаж, а из прогноза средних продаж, предполагая, что в каждой группе может оказаться равное количество точек, стремящихся как к минимальному, так и к максимальному порогу закупки.

В результате на 145000 рублей увеличился бюджет, хотя повысились и требования к уровню конечных продаж. Теперь осталось только поделить бюджет на предполагаемое количество участников и получить стандартный бонус на торговую точку каждой группы.

И вот я, наконец, отправился в «поля». Процедура подключения магазинов к акции потребовала умения быстро считать, ориентироваться на месте, красиво презентовать, договариваться, ну и без творчества также не обошлось. Стандартный бонус позволил подходить к премированию более гибко, более лояльным магазинам предлагая 8-9%, а менее уступчивым приплачивать до 13-14%. Об успехах и результатах я упомянул в начале статьи. И еще одно наблюдение: приятно воплощать то, что самим же и задумано!

P.S. Не бейте меня сильно, возможно я изобрел велосипед.

_________________________________________________________________________________

ⁱ Смена двух мест работы за два года и полгода стажа в последней компании с точки зрения HR – наихудшие из характеристик кандидата.
ⁱⁱ В принципе, и здесь можно применить схему многоуровнего бонуса. Однако при этом планирование, реализация и отчетность усложняются в разы. Поэтому данная схема используется очень редко.
ⁱⁱⁱ Здесь 10 % от суммы продаж.
ⁱⁱⁱⁱ Важное замечание, цена отдельных позиций в линейке эксклюзивного бренда может значительно различаться (от 2000 до 90000 рублей). Поэтому для построения эффективной дистрибьюции достаточно продажи в торговую точку всего лишь одной единицы продукта.
ⁱⁱⁱⁱⁱ Точки с закупкой менее 50000 отсекались, так как было очевидно, что проблемы с дистрибьюцией в них следовало решать без привлечения дополнительных инструментов. В моем случае таковых практически не было.
ⁱⁱⁱⁱⁱⁱ Ведь менеджер для получения 30 участников почти наверняка посетит все 50 т.т., зная, что часть из них откажется.

Михаил Горностаев

• Расчет эффективности BTL-акции

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):

1. Низкое качество

2. Завышена цена (в большей степени для товаров нижнего и среднего ценового сегмента).

3. Плохая репутация компании-производителя (если ранее за компанией-производителем были "косяки" - некачественный товар, например).

4. Большой выбор в данной товарной группе (риск того, что конкурент сделает лучшее предложение для потребителя).

5. Несоответствие продукта социальному статусу потребителя (особенно, если товар премиального сегмента).

6. Отсутствие информации о продукте (применительно к компании-производителю – неэффективная рекламная поддержка).

7. Отсутствие понимания потребителем тех преимуществ, которые дает продукт при его покупке ("размытый" имидж бренда).

Следовательно, наиболее эффективно эта система действует если:

1. Компания-производитель имеет опыт продвижения бренда в аналогичной или параллельной товарной категории (например "пиво" и "слабоалкогольные коктейли".

2. Компания зарекомендовала себя, как производитель качественной продукции.

3. 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.

4. Перед запуском торговой марки проведены многоступенчатые исследования (на предмет ценовых ожиданий потенциальных потребителей).

5. Знание ЦА на соц.-демографическом и психографическом уровне.

6. Если товарная ниша занята, то бренд должен иметь четкую отстройку от конкурентов (рациональные и эмоциональные преимущества).

7. 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.

 

Источник: Сучков Артем