Расчет эффективности BTL-кампаний.

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-продвижения 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.

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 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:

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):

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 13,6x4=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):

• Низкое качество
• Завышена цена (в большей степени для товаров нижнего и среднего ценового сегмента).
• Плохая репутация компании-производителя (если ранее за компанией-производителем были "косяки" - некачественный товар, например).
• Большой выбор в данной товарной группе (риск того, что конкурент сделает лучшее предложение для потребителя).
• Несоответствие продукта социальному статусу потребителя (особенно, если товар премиального сегмента).
• Отсутствие информации о продукте (применительно к компании-производителю - неэффективная рекламная поддержка).
• Отсутствие понимания потребителем тех преимуществ, которые дает продукт при его покупке ("размытый" имидж бренда).

Следовательно, наиболее эффективно эта система действует если:

• Компания-производитель имеет опыт продвижения бренда в аналогичной или параллельной товарной категории (например "пиво" и "слабоалкогольные коктейли".
• Компания зарекомендовала себя, как производитель качественной продукции.
• 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.
• Перед запуском торговой марки проведены многоступенчатые исследования (на предмет ценовых ожиданий потенциальных потребителей).
• Знание ЦА на соц.-демографическом и психографическом уровне.
• Если товарная ниша занята, то бренд должен иметь четкую отстройку от конкурентов (рациональные и эмоциональные преимущества).
• 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:

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.

Источник информации: BTL.ru
Автор: Сучков Артем, "Face2Face".