Библиотека маркетолога

Анализ эффектов связи между продуктами

Акулич Маргарита доцент Белорусского Национального технического университета, к.э.н.

Анализ эффектов связи между продуктами критически важен для формирования маркетинговой товарной политики любой компании.

Синергическая связь между товарами проявляется в том, что покупатели часто более охотно приобретают несколько продуктов или услуг организации, чем если один из продуктов имеется в наличии, а другой приходится искать в другом месте. В этом случае сбыт ряда изделий или услуг более интенсивный, чем реализация одного продукта или услуги. Как промышленные, так и торговые фирмы, индивидуальные покупатели часто приобретают разные товары одновременно. В данном случае может иметь место связь между продуктами «по потребности». Так, желание покупателей приобрести мягкую мебель иногда ведет к необходимости покупки, скажем, покрывала, подушек и занавесок. Связь продуктов по потребности еще не означает, что все они будут куплены в одном месте. Если существует такое намерение, говорят о связке спроса.

В случае, если по каким-то причинам многие продукты или услуги покупаются за один раз, то это означает наличие между ними покупательской связки. Часто между этими продуктами нет ничего общего, кроме того, что они продаются в одном магазине. Поэтому наличие (или отсутствие) связи следует изучать, используя большое количество наблюдений, что соответствует закону проявления статистических закономерностей.

Существует ряд причин, по которым определение и использование эффектов связи между продуктами имеет значение.

  1. Связь по потребностям может выглядеть в виде приобретения наборов (например, мебельных гарнитуров), особенно если несколько продуктов, из которых состоит набор, стоят дешевле, чем те же продукты, купленные отдельно. Это касается подарочных наборов, покупка которых экономит покупателю время на подбор и оформление подарка по конкретному случаю.
  2. Ощутимая выгода для компаний, умело использующих эффекты связи между продуктами, - это улучшение экономических показателей не по каждому отдельному продукту, а по ряду взаимосвязанных изделий. С помощью применения эффектов синергической продуктовой связи организация может сэкономить в расходах на рекламу и акции по поддержке продаж, т. к. выделенные на эти мероприятия средства могут быть израсходованы не на один товар, а на несколько продуктов. Преимущества возникают также при планировании расположения различных товаров в магазинах и на складах оптовых и розничных предприятий торговли. В этом случае планирование занимает меньше времени и экономит силы персонала на его реализацию.
  3. Знание эффектов связи между продуктами позволяет более обоснованно решать судьбу продукта. Если он приносит плохие результаты, и не связан с другими, то его можно исключить из ассортимента компании и наоборот, стоит сохранять те продукты и услуги, которые хотя и не приносят прибыли, но вызывают совместные покупки.
  4. Эффекты связи между продуктами способствуют их позиционированию на рынке как изделиям, позволяющим потребителям выполнять несколько дел одновременно, а также экономить свое время (например, супермаркеты, предлагающие уже спланированный ассортимент продуктов, чтобы покупателю не нужно было записывать на листке предстоящие покупки; подставки для книг и газет, которые крепятся на велотренажеры, и т.д.).

Торговые розничные компании нередко реализуют продукцию, которая не пользуется спросом, является малоприбыльной или даже убыточной. Для того, чтобы продать такую продукцию, нужно снизить ее продажную цену. А чтобы компенсировать убытки вследствие такой продажи, используется калькуляционное выравнивание в розничной торговле. В табл. 1 приведен пример калькуляционного выравнивания в розничной торговле [1, с.96].

Таблица 1 Пример калькуляционного выравнивания в розничной торговле

Цены для продуктов А и С (11,57 и 10,22 ден.ед.) не были приняты рынком. Вполне реализуемыми, напротив, кажутся ломаные цены, которые несколько ниже 10 ден.ед. Это ведет к уменьшению выручки. Чтобы добиться желаемой прибыли, популярный у потребителей продукт В должен быть продан не по первоначально рассчитанной цене, а по цене, покрывающей потери от продук¬тов A и C. Цена 8,71 ден.ед. является приемлемой для рынка и способна компенсировать недопокрытие затрат, связанное со снижением цен на продукты А и С. Таким образом, сохранение изделий А и С в ассортименте торговой компании возможно при условии продажи товара B по цене, покрывающей убытки от продажи изделий А и С. Такая сбалансированная продажа обеспечивает синергический эффект, который заключается в покрытии затрат по совокупности товаров.

Часто малоприбыльные, не пользующиеся спросом товары продаются в наборах, в которые включаются популярные у потребителей изделия. Например, не пользующиеся спросом стаканы продаются с салфетками, на которые имеется устойчивый спрос. Цена наборов обеспечивает прибыль компании. Продажа комплектов позволяет реализовать часть стаканов, которые, если бы продавались отдельно от салфеток, не были бы проданы. В этом случае калькуляционное выравнивание может использоваться при определении цены набора. В нашем примере, если продукты A, B и C продаются в наборе, то цена такого набора составит 28.53 ден.ед (9.88 + 8.71 + 9.99). При этом может быть сформировано 170 тыс. наборов (максимальное количество возможного сбыта трех продуктов).

Наборы, которые содержат популярные и непопулярные у потребителей изделия, должны формироваться на базе анализа тесноты связи между продуктами соответствующего назначения.

Если рассматривать большое количество покупок, то выяснится, что имеются сочетания товаров, которые часто покупаются вместе, в то время как другие – почти никогда. Рассмотрение большого количества покупок необходимо по той причине, что проявление статистических закономерностей возможно только при достаточно большом числе наблюдений. Поэтому используемая в исследованиях информация должна быть репрезентативной. Малое количество наблюдений в рассматриваемых ниже примерах обусловлено необходимостью упрощения для облегчения иллюстрации методики.

Измерить и использовать интенсивность связи между продуктами – важнейшая задача работы с ассортиментом торговой компании.

Простейший метод определения интенсивности связи заключается в подсчете частоты совместной покупки определенной пары товаров. Допустим, что ассортимент состоит из шести товаров и было сделано семь покупок, которые отражены в табл. 2.

Таблица 2 Показатели ассортимента товаров в покупках

На основе данных табл. 2 можно построить “Матрицу 1” частоты совместных покупок (см. табл. 3), причем каждая совместная покупка двух товаров получает значение 1.

Таблица 3 “Матрица 1” частоты совместных покупок

Согласно данным табл. 3, самую высокую интенсивность связи имеют продукты С и D. Суммы по строкам и по столбцам уже показывают, насколько продукт связан с другими составляющими программы. Однако основываться на этих значениях не рекомендуется, поскольку в данном случае учитывается связь только между двумя товарами. Но в действительности одновременно приобретается и большее их количество. При этом весьма важными с точки зрения принятия решений по ряду изделий являются те из них, которые, возможно, приобретались не часто, но в крупных покупках (с большим количеством разных продуктов). Так, продукт А приобретался четыре раза, но в совершенно разном окружении.

Этот недостаток может быть устранено с помощью взвешивания каждой покупки по фактору d=l/(n-l), причем п представляет количество продуктов в соответствующей покупке [1, с.96]. Построенная по этому принципу матрица частоты совместных покупок приведена в табл. 4.

Таблица 4 Модифицированная матрица частоты совместных покупок*

Суммы по строкам и столбцам выражают число приобретенных товаров. Значения матрицы передают интенсивность связи между товарами. Наиболее сильная связь существует между изделиями Е и F, которые два раза приобретались совместно. Недостатком рассмотренного метода является то, что в нем не учитываются суммы комбинаций продуктов и удельные веса конкретных комбинаций в их сумме, что определяет относительную значимость данных комбинаций. Кроме того, этот метод является одномерным. Связь просматривается в каждом конкретном случае лишь между двумя товарами.

Предлагается избавиться от недостатков приведенных методов при помощи следующего способа, в котором применяются относительные метрики [1. c.97]. Для этого нужно используя данные табл. 4, рассчитать интегральные коэффициенты близости между показателями по формуле:

где i и j – индексы товаров, коэффициент близости между которыми рассчитывается.

Рассчитаем, например интегральный коэффициент близости для товаров A и C:

Составим таблицу коэффициентов близости между двумя товарами (табл. 5).

Таблица 5 Коэффициенты близости между двумя товарами*

Из таблицы 9.6 следует, что наиболее близкая связь между продуктами Е и F, имеющими наиболее высокий коэффициент близости (0,408). Предлагаемый метод не ограничивается возможностью определения тесноты связи между двумя товарами. Так, для того, чтобы рассчитать связь между тремя продуктами, построим Матрицу 2 частоты совместных 1 покупок (табл. 6), используя данные табл. 3.

Таблица 6 “Матрица 2” частоты совместных покупок

Рассчитаем интегральный коэффициент близости между тремя продуктами: A, B и С:

Составим таблицу коэффициентов близости между тремя товарами (табл. 7).

Таблица 7 Коэффициенты близости между тремя товарами

Согласно данным табл. 7, наиболее близкая связь между продуктами С, D и Е (0,655), имеющими наиболее высокий коэффициент близости. Аналогично можно рассчитать коэффициенты связи между четырьмя, пятью продуктами и т. д.

Вывод. Предложенный метод анализа эффектов связи между продуктами является логичным и имеющим расширенные возможности, его применение может обогатить маркетинг.

Литература

1. Акулич, М. В. Товарная политика организации: направления и методы маркетинговых исследований /М. В. Акулич. — Минск: БИП — С — ПЛЮС, 2007. — 187 с.