Расчет эффективности BTL-акции
Сучков Артем UNIKCOM PR&Event Marketing Agency
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) × 30 | |
Объем продаж в обычные дни (1 год) | 7200 | шт. | Vsale(year) | Vsale(month) × 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 предоставляет 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 × Vsale(day) | |
Прибыль в 1 месяц | 60,00 | $ | Inc(month) | inc × Vsale(month) | |
Прибыль в 1 год | 720,00 | $ | Inc(year) | inc × 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) × 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) × Inc | |
Прибыль в 5 день промо | 25,00 | $. | Inc(Promo) | Vsale(PromoDay) × 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) × 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) × 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) × 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) × 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 13,6×4=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 13,6×4=54,4 контакта. Округлим до 54. | |
Количество людей, ознакомившихся с продуктом в результате 5 дней промо-акции | 270 | чел. | Qpers(Promo) | Qpers(PromoDay) × 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):
- 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:
День акции | Контактов | Человек, совершивших покупку | Что это значит? |
1-й день акции | 54 | 30 | 1-я группа потребителей. Пробная покупка. |
2-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) × 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) × VsalePers(month) | |
Объем продаж за счет конвертированных потребителей в 11 мес | 3712,5 | шт. | VsaleConvPers(year) | VsaleConvPers(year) × 11 | |
Прибыль от конвертированных потребителей в оставшиеся 11 месяцев | 371,25 | $ | IncConvPers(year) | VsaleConvPers(year) × 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) × 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.