Заказать звонок
Заказать демо
Чат

Таблица эластичности: практический анализ спроса

Рубрика:Презентация
Дата публикации: 28 Марта 2016
Автор:Игорь Гусаков


Эффективность ценовой промо-акции зависит от многих факторов. Как понять, насколько выросли отгрузки в магазин во время акции? Алгоритм подсчета демонстрирует Игорь Гусаков — кандидат физико-математических наук, эксперт-практик в области планирования продаж и автор книги «Анализ и планирование продаж в компаниях рынка FMCG».

Когда компания впервые проводит оценку эффективности промо, единственным источником информации становится корпоративная информационная система (КИС), которая фиксирует все операции, связанные с продажами. Но, с одной стороны, содержащейся в ней информации недостаточно, так как данные о поддержке промоактивностей, как правило, отсутствуют. С другой стороны, за неимением иного даже стандартные данные КИС помогут сделать первый шаг.

Пример. Компания ISOtope поставляет консервированные яблоки в супермаркет «Лето», регулярно проводит ценовые промо-акции, снижая цену на яблоки для увеличения объема продаж. Процент снижения цены в нашем примере будет варьироваться от 10 до 50%. Это позволит нам построить кривую эластичности на достаточно широком интервале. Так как данные о датах проведения промо и их поддержке в явном виде в КИС отсутствуют, любое снижение цены, превышающее 5%, мы будем считать промо-акцией. Пусть продажи (отгрузки компании ISOtope в супермаркет «Лето») за месяц выглядели так:

1.png
Таблица 1. Цена и объем продаж консервированных яблок в течение первого месяца
 

2.png
Рис. 1. Цена и объем продаж консервированных яблок в течение первого месяца

В следующем месяце скидки были другие, и продажи выглядели так:

3.png
Таблица 2. Цена и объем продаж консервированных яблок в течение второго месяца
4.png
Рис. 2. Цена и объем продаж консервированных яблок в течение второго месяца

На основании имеющихся данных можно построить зависимость:

5.png
Таблица 3. Зависимость процента прироста продаж от процента скидки
6.png
Рис. 3. График зависимости процента прироста продаж от процента скидки

Полученная Таблица 3 и называется таблицей эластичности. Она применима для конкретного продукта (консервированных яблок ISOtope) в конкретном магазине (супермаркете «Лето»).

Понятно, что этот пример идеализирован и реальные данные выглядят далеко не так красиво. Обсудим их особенности.

Покупатели акционного товара

Не стоит забывать о том, что компания-производитель поставляет продукцию в магазин, а не конечным покупателям. Мы предполагаем, что магазин заказывает столько продукции, сколько сам продает. Но это не всегда верно, а точнее, верно только на длительных временных интервалах. Например, товар, на который производитель снижает цену, длительного срока хранения. Поскольку магазин знает о проведении промо-акции заранее, он распродает остатки продукта, а новую партию не заказывает, ожидая снижения цены. Затем, когда акция началась (цена снижена), он закупает большое количество товара:

  • чтобы пополнить страховой запас,
  • чтобы обеспечить повышенный (в связи с акцией) спрос,
  • чтобы обеспечить запас купленного по низкой цене товара на период после акции, когда цена для покупателя вернется на обычный уровень.

В результате фактические отгрузки в магазин могут выглядеть так:

7.png
Рис. 4. Отгрузки продукции в магазин до, во время и после промо-акции

Как понять, насколько выросли отгрузки в магазин во время акции? По сравнению с обычным уровнем отгрузок (10 упаковок) они выросли в три раза (30 упаковок). Соотносить с уровнем отгрузок непосредственно перед акцией нельзя, так как их не было. А если сравнивать со средними отгрузками за 10 дней перед акцией (50 упаковок за 10 дней), то рост будет вообще в 6 раз. Поэтому потерянные до и после акции объемы нужно вычитать из прироста. Тогда мы получим прирост по сравнению с обычным уровнем отгрузок всего в два раза.

Часто сотрудники коммерческой службы, ответственные за работу с магазином, договариваются о приобретении конкретных объемов продукта при проведении акции. Например, возвращаясь к Рис. 4, сотрудник компании ISOtope мог договориться о том, что с 11-го по 20-е число супермаркет «Лето» приобретет 300 упаковок продукции. В этом случае убедить его в том, что прирост составляет не 300%, а всего 200%, будет довольно затруднительно. Единственная возможность — наглядно показать падение отгрузок до и после акции.

Факторы продаж

Как мы уже говорили, нам пока ничего не известно про поддержку промо-акций. Это означает, что при одном и том же снижении цены эффект, в зависимости от поддержки, будет разный. Более того, эффект может быть разным и при одинаковой поддержке. Не будем забывать про такие факторы, как активность конкурентов, сезон (для продуктов с выраженной сезонностью это важный фактор), наконец, даже про погоду. Вполне вероятно, что реальные приросты продаж будут выглядеть так, как будто они вообще не зависят от процента снижения цены. Чтобы хотя бы приблизительно понять, какой прирост должен попасть в этом случае в таблицу эластичности, полученные данные нужно усреднять. График продаж при одинаковой скидке может выглядеть так:

8.png
Рис. 5. Различные приросты продаж при одинаковой скидке

Усреднение по дням дает нам прирост примерно в 60%.

Итак, если данных о различных промо-акциях достаточно много, реальная зависимость прироста продаж от скидки будет выглядеть примерно следующим образом:

9.png
Рис. 6. Зависимость прироста продаж от скидки

Усредняя полученные данные, а также выбрасывая явно нехарактерные точки, мы вновь получим примерно такую же зависимость, как и на Рис. 3.

В подтверждение сложности вычисления приростов добавим, что некоторые IT-компании, которые разрабатывают программное обеспечение для поддержки промо-акций, открыто заявляют: «Количество факторов, влияющих на прирост продаж, настолько велико, что любые расчеты будут неудовлетворительными». Поэтому ввод приростов они оставляют «экспертам» — пользователям своего программного обеспечения.

И хотя точный расчет невозможен, об «интервалах точности» говорить все же нужно. Согласитесь, при реальном приросте 50% лучше спрогнозировать прирост 40%, чем 140% или чем вообще ничего не прогнозировать.


Вам также могут быть интересны статьи: