Александр Соколоверов - УМНО, или Управление маркетингом нетривиальным образом

Из того же исследования[13] известно, что средняя частота покупки каждым потребителем питьевой воды составляла в 2009 году один раз в месяц, т. е. 12 раз в год, а средний объем покупки составлял 2 литра воды. Так же было известно, что средний репертуар потребления потребителем воды составлял шесть марок. Давайте рассчитаем, сколько нашей воды могли бы купить, исходя из этих данных, потребители в первый год продаж (пока предполагая, что у нас дистрибуция 100 %). Напомню, что мы допускаем, что после первичной покупки наш продукт начнут покупать постоянно 33 % потребителей, откажутся также 33 % и столько же решит покупать его наравне с другими марками. В этом случае количество будущих регулярных покупателей, нейтральных и отказавшихся от нашего продукта в первый год будет одинаково и равно 9 млн человек (27,1 × 33 %). А теперь оценим максимальный объем. Напомню, что потребление нейтральных потребителей будет в 6 раз меньше, чем постоянных, из-за наличия у них альтернативных 6 марок в репертуаре потребления. Расчет приведен в таблице:

Все это было бы правдой при дистрибуции 100 % товара с первого дня продаж. В реальной жизни дистрибуцию нового товара мы начинаем строить с нуля. Далее для расчета прогноза продаж вам будет необходимо в тесном контакте со службой продаж оценить и подготовить план развития дистрибуции. От качества этой работы и реалистичности оценок будет зависеть качество прогноза.

Если потенциал продаж на рынке вы можете оценить силами службы маркетинга, то планы по развитию дистрибуции – только в тесном сотрудничестве с менеджерами по продажам. Допустим, в нашем примере мы провели совместную работу со специалистами по продажам и наметили следующий план развития федеральной дистрибуции:

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 % × 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) × 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.