Анастасий Климин - Стимулирование продаж Страница 32
- Категория: Бизнес / Маркетинг, PR, реклама
- Автор: Анастасий Климин
- Год выпуска: 2007
- ISBN: 5-9626-0315-X, 978-5-9626-0315-5
- Издательство: Вершина
- Страниц: 57
- Добавлено: 2018-07-26 05:59:51
Анастасий Климин - Стимулирование продаж краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Анастасий Климин - Стимулирование продаж» бесплатно полную версию:«Хочешь увеличить объемы продаж – стимулируй!» – девиз современных маркетологов. Промоушн-акции, презентации, конкурсы, лотереи и бесконечное разнообразие скидок вытесняют имиджевую и товарную рекламу.
Так что эффективнее – стимулирующая, товарная или имиджевая реклама? И как сделать так, чтобы и объем продаж вырос, и имидж в сознании покупателя закрепился? Автор на большом количестве примеров отвечает на эти вопросы.
В книге рассмотрен комплекс маркетинговых коммуникаций в его современной трактовке, описаны 39 классов методов стимулирования. Автор показывает взаимодействие между имиджевой, товарной, ценовой рекламой, рекламой фирменного стиля (брендовой рекламой), мероприятиями по связям с общественностью и акциями по стимулированию.
Книга представляет практический интерес для директоров производственных и торговых предприятий, руководителей отделов продаж, специалистов по маркетингу, рекламе и PR.
Анастасий Климин - Стимулирование продаж читать онлайн бесплатно
Недостатком всех вышеперечисленных методов является оценка эффекта мероприятия post factum. До тех пор пока не пройдет время, отведенное на проведение мероприятия, мы не сможем оценить эффект увеличения объема продаж даже при наличии планового прогноза продаж при проведении стимулирования. Этого недостатка лишены рассмотренные ниже методы.
Прогноз в соответствии с прогнозом темпа роста продаж нашего товара или в отрасли в целом по сравнению с прошлым годом.
Достоинства метода:
• используются данные прошлых периодов, что позволяет заранее прогнозировать результаты текущих акций;
• используются данные о продажах собственного товара.
Прогнозирование по данным за прошлый год с учетом изменения показателей дистрибуции, продаж с квадратного метра торговой площади, отношения «посещение/покупка», доли продаж нашего товара в совокупном объеме продаж товарной категории. В качестве коэффициента К можно использовать различные интегральные коэффициенты, построенные по данным за некоторый период до даты начала акции и за аналогичный период год назад.
Периодом может быть неделя, месяц, несколько месяцев и т. д. в зависимости от наличия данных и решения о том, насколько важен исторический аспект данных для того, чтобы ситуации их рассмотрения были сопоставимы. Можно рассматривать периоды с разницей меньше, чем год. В этом случае показатели разных сезонов взвешиваются коэффициентом сезонности:
где 1 – период перед началом акции, 0 – аналогичный период год назад, i=1,0; D – количество точек дистрибуции, в которых продается товар, шт.; Si – средняя выручка в месяц с квадратного метра торговой площади по всем точкам дистрибуции, руб.; Ji – средняя доля продаж товарной категории в совокупных продажах в рублях по всем точкам дистрибуции, проценты; H1 – средняя доля продаж товара в продажах товарной категории в рублях по всем точкам дистрибуции, проценты:
где 1 – период перед началом акции, 0 – аналогичный период год назад, i=1,0; D– количество точек дистрибуции, в которых продается товар, шт.; Ii – количество покупателей в одной точке дистрибуции, чел.; Pi – средняя доля покупателей среди посетителей всех точек дистрибуции, проценты; Gi – доля среди всех покупателей тех, кто является покупателями нашей товарной категории, проценты; H1 – доля покупок нашего товара в натуральном измерении в покупках по товарной категории, проценты.
Недостатки данного метода:
• большое количество статистических данных;
• неопределенность выбора периодов для сравнения по исторической ошибке и отсутствию мероприятий по стимулированию;
• неопределенность длительности периодов сравнения.
Наиболее правильным, на взгляд автора, является применение этого метода с последовательными периодами, не менее чем за 6 месяцев (например, сопоставляются январь-июнь 2004 г. и июль-декабрь 2004 г.) и корректировкой данных по коэффициенту сезонности для показателей Si, Ji, Ii, Pi, Gi.
Прогнозирование на основе анализа временных рядов. Существует целый ряд статистических и эконометрических моделей прогнозирования объемов продаж на основе анализа временных рядов темпов роста продаж собственной компании.
Применяя эти модели, можно получить значение объемов продаж без стимулирования. К ним относятся модель ARIMA (АРСС), методы Бокса-Дженкинса, Хольта, Брауна, скользящего среднего [5, 6, 106]. Все они реализованы в различных статистических пакетах прикладных программ.
3.7. Примеры расчета эффективности мероприятий по стимулированию
В данном разделе мы рассмотрим объемные примеры расчетов эффекта и эффективности мероприятий по стимулированию. Эти примеры – условные, достаточно сложные и подробные с точки зрения расчетов.
Два товара длительного пользования, два подарка
Для иллюстрации предложенных методов расчета эффективности рассмотрим комплексный пример мероприятия по стимулированию на основе работы условных магазинов аудио-, видео-, бытовой техники. Сеть магазинов с 1 по 30 июня текущего года проводила акцию по стимулированию продаж холодильников торговой марки А двух моделей: А1 и А2.
Целеполагание. Целью акции была продажа остатков холодильников до 31 июля в связи с выведением в августе на рынок новой, более совершенной модели с рекомендованной производителем розничной ценой от 10 000 руб. до 10 500 руб. В случае, если холодильники не будут проданы до 31 июля, в августе модель А2 придется продавать по цене не выше 9800 руб., а модель А1 – по цене не выше 9400 руб. Технико-экономические данные по холодильникам за I квартал текущего года указаны в табл. 3.13.
Таблица 3.13
Технико-экономические данные по холодильникам за I квартал текущего года
Планирование эффекта и эффективности. Данные возможных темпов роста продаж холодильников без стимулирования на основе сопоставления усредненных данных за январь-апрель текущего и прошлого года с учетом сезонности приведены в табл. 3.14. В таблице 3.15 показан прогноз продаж на май-июль текущего года с учетом возможных темпов роста и сохранения тенденции продаж. Расчеты проведены с использованием формул перемножения темпов роста различных параметров, предложенных в конце раздела 3.6. В соответствии с итоговым темпом роста продаж модели А1, полученного как произведение темпов роста 1,2 на 1,4, на 1,1 и на 0,59 и равной 1,09, мы прогнозируем в табл. 3.15 по данным за прошлый год данные на текущий год. Аналогично прогнозируем темп роста продаж модели А2, но только с учетом последнего коэффициента в произведении 0,49, дающим нам итоговый темп роста 0,9. Данный прогноз – прогноз продаж без стимулирования.
Таблица 3.14
Расчет темпов роста продаж холодильников без стимулирования
* Количество магазинов на май-июль текущего года останется без изменений.
Таблица 3.15
Прогноз продаж холодильников в соответствии с темпами роста без стимулирования
Технико-экономические показатели деятельности магазинов, которые необходимы для планирования и оценки эффективности проведения мероприятия, приведены в табл. 3.16.
Таблица 3.16
Технико-экономические показатели деятельности магазинов
Период акции – конец первого годового сезонного всплеска спроса на холодильники, который начинается с 1 мая и заканчивается 31 июня. Тип кривой спроса с применением стимулирования классифицируется в данной ситуации как сглаживание сезонной активности с ускорением выведения с рынка устаревшего товара. Периодом проведения акции выбран июнь, так как май требуется для подготовки мероприятия, а в июле не будет активных покупателей. Были сформулированы следующие ограничения и цели по ценам, объему продаж, рентабельности затрат и прибыли.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.