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-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) х 30
Объем продаж в обычные дни (1 год)	7200	шт.	Vsale(year)	Vsale(month) х 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 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:

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 x Vsale(day)
Прибыль в 1 месяц	60,00	$	Inc(month)	inc x Vsale(month)
Прибыль в 1 год	720,00	$	Inc(year)	inc x 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) x 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) x Inc
Прибыль в 5 день промо	25,00	$.	Inc(Promo)	Vsale(PromoDay) x 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) x 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) x 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) x 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) x 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 13,6x4=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 13,6x4=54,4 контакта. Округлим до 54.
Количество людей, ознакомившихся с продуктом в результате 5 дней промо-акции	270	чел	Qpers(Promo)	Qpers(PromoDay) x 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):

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

Следовательно, наиболее эффективно эта система действует если:

1. Компания-производитель имеет опыт продвижения бренда в аналогичной или параллельной товарной категории (например «пиво» и «слабоалкогольные коктейли».
2. Компания зарекомендовала себя, как производитель качественной продукции.
3. 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.
4. Перед запуском торговой марки проведены многоступенчатые исследования (на предмет ценовых ожиданий потенциальных потребителей).
5. Знание ЦА на соц.-демографическом и психографическом уровне.
6. Если товарная ниша занята, то бренд должен иметь четкую отстройку от конкурентов (рациональные и эмоциональные преимущества).
7. 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.
21-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) x 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) x VsalePers(month)
Объем продаж за счет конвертированных потребителей в 11 мес	3712,5	шт.	VsaleConvPers(year)	VsaleConvPers(year) x 11
Прибыль от конвертированных потребителей в оставшиеся 11 месяцев	371,25	$	IncConvPers(year)	VsaleConvPers(year) x 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) x 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.


Сучков Артем, "Face2Face"

Обсудить статью на форуме