Другие аналитические методы
Любые маркетинговые модели — это упрощенное представление более сложного среза действительности. Чтобы сделать моделирование полезным для решений о распределении ресурсов, следует осведомиться о результатах (выпуске готовой продукции), которые следуют из изменения ресурсов (причин), в модели, основанной на принципе: «Что, если...?». Это является одной из форм эксперимента по анализу чувствительности. Модель показывает степень чувствительности выпуска готовой продукции (т. е. предмета изменения) к изменениям используемых ресурсов и степень изменения ресурсов с наименьшим воздействием на результат. Чувствительность модели должна соотноситься с пониманием реальной ситуации, и в известном смысле существует связь между чувствительностью модели и ее обоснованностью.
В поисках установления причинно-следственных отношений необходимо иметь и «экспериментальные», и «контрольные» группы, представляющие, скажем, вдвое больше примеров, вдвое больше пробных рынков и т. д. На начальной стадии выбранные стимулы (в форме контролируемых, т. е. регулируемых, ресурсов) будут идентичны и для экспериментальной, и для контрольной группы. Каждый стимул будет последовательно изменяться, в то время как другие будут оставаться неизменными. Полагая, что не поддающиеся управлению внешние факторы (факторы окружающей среды) меняются одинаково в экспериментальной и конт
рольной группах, различия в рассматриваемых результатах могут быть полностью отнесены на счет изменений, которые происходят в регулируемых переменных. Рассмотрим взаимосвязь между продажами и рекламированием товара. Мы можем провести эксперимент для определения природы этой взаимосвязи, выбрав два рынка, первый из них будет контрольным, а второй экспериментальным. В начале на рынках не будет рекламы, позднее она появится только на экспериментальном. Прежде чем вносить изменения в рекламу, при неизменности всех других контролируемых переменных, надо выяснить уровни объема продаж, согласованные с существующими ресурсами, так чтобы представление нового ресурса было главным фактором в любом последующем изменении соотношения продаж между рынками. Таким образом, становится возможным постепенно накапливать осведомленность о способе действия, когда одни переменные (такие как уровень продаж или уровень прибыли) зависят от других переменных (таких как рекламные действия). Переменные первого типа называются зависимыми переменными, а второго типа — независимыми: значения независимых переменных могут либо устанавливаться менеджерами, либо заимствоваться из опыта взаимодействия переменных.
Схематически мы можем зафиксировать модель эксперимента (рис. 6).
Экспериментальные пробы делаются для определения всех факторов, которые затрагивают отдельную независимую переменную, и эти факторы систематически изменяют (насколько позволяет мощность фирмы), чтобы определить и измерить их влияние на значение зависимой переменной.
Невозможно планировать и контролировать все условия, в которых ведется эксперимент; например, расписание, местоположение и продолжительность эксперимента могут быть заранее установленными, но необходимо определить такие условия, как погода, и устранить их влияние на результат.
Независимые переменные, которые являются предметами маркетингового эксперимента, могут включать спрос на различные товары компании или один из внешних факторов, а зависимая переменная может быть одной из целей компании. Прибыль является зависимой переменной как от маркетинговой стратегии, так и внешних условий в период выполнения стратегии.
Так как эксперименты связаны с хорошо продуманным манипулированием контролируемыми переменными (такими как цены или усилия по рекламе), то заключения о результатах подобной манипуляции заслуживают гораздо боль-
Объекты |
Экспериментальные (контролируемые) вводимые ресурсы
Выпуск готовой продукции
Внешние (неконтролируемые) вводимые факторы
Независимые переменные Зависимые переменные
Рис. 6. Эксперимент
шего доверия, чем если бы они основывались только на исторических ассоциациях.
Идеи для эксперимента могут возникать после изучения затрат на маркетинг. В результате экспериментирования можно получить ответы на следующие вопросы:
1. Во сколько раз увеличится (если вообще увеличится) чистая прибыль от наиболее выгодной продукции при увеличении отдельных маркетинговых расходов и как подобные изменения будут влиять на стратегию конкурентов, скажем, в отношении доли рынка?
2. На сколько уменьшатся (если уменьшатся) чистые убытки, если сократить производство нерентабельной продукции при некотором снижении соответствующих маркетинговых расходов?
3. Насколько сильным будет воздействие (если вообще будет) на прибыль доходной продукции при изменении некоторых маркетинговых усилий по отношению к нерентабельной продукции, и наоборот, и какое будет влияние на общую маркетинговую систему?
4. На сколько будет повышаться (если вообще будет) совокупная прибыль, если некоторые маркетинговые усилия будут перенаправлены на более доходные территории или потребительские группы вместо убыточных?
5. На сколько вырастет (если будет) чистая прибыль при изменении метода распределения мелких нерентабельных заказчиков или при устранении этих заказчиков?
Только на основе правильно разработанных экспериментов менеджеры могут предсказать с достаточной степенью точности влияние изменений в маркетинговых усилиях на уровень объема сбыта и прибыли с каждого товара, территории или сегмента потребителей в компании с широким ассортиментом.
Эксперименты должны проводиться в условиях, сходных с реальными рыночными, насколько это возможно. Бесполезно, например, проводить эксперимент, чтобы доказать, что продажа товара X стоимостью в один фунт стерлингов в Саутгемптоне средним розничным торговцем приносит больше прибыли, чем продажа товара Y в Лидсе при той же стоимости, если рынок товара X насыщен и никакие перераспределения не смогут изменить эту ситуацию. Это указывает на опасность путаницы в представлениях о происходящем сейчас и, возможно, в будущем. Устанавливая, что товар X более рентабельный, чем товар Y, мы можем дать правильный ответ на неправильный вопрос.
Вопрос должен звучать так: «Что произойдет со значениями зависимых переменных, если манипулировать величинами соответствующих независимых переменных?». Если это касается распределения усилий по сбыту, цель эксперимента может заключаться в отражении того, как изменения в совокупных расходах каждой торговой команды могут соотноситься с изменениями в уровне создаваемого торгового оборота. В таком относительно простом случае, где продуман только один тип маркетинговой деятельности, эти усилия должны быть перераспределены на те сегменты, где добавочная единица усилий дает наиболее высокий вклад в прибыль.
Эксперимент может показать, какие сегменты наиболее ценны, если к каждому применить следующие расчеты:
(дополнительные продажи — дополнительные переменные издержки)/ дополнительные расходы.
Если дополнительные бюджетные ассигнования в £100 ООО на Лондонское торговое подразделение дают в результате дополнительные продажи на £500 ООО с дополнительными переменными издержками в сумме £200 000, то индекс производительности составляет:
(500 000 - 200 000)/100 000 = 3.
Может случиться, что такой же индекс, вычисленный для торговых подразделений центральных графств Англии, имеет значение 4, вследствие чего продажи должны быть перераспределены на центральные графства, если правильно проанализирован и определен ожидаемый спрос.
Поскольку затраты высоки, эксперименты надо проводить с небольшими выборками по наиболее важным элементам. Это будет достоверно, если выборка репрезентативна и правильно составлена. Тем не менее многие считают, что эксперимент не может быть реальным средством, дающим основу для наиболее важных маркетинговых решений.
Существует, конечно, множество трудностей в планировании и в выполнении экспериментов, требующих преодоления, — это дело достаточно дорогое и трудоемкое. Всегда есть риск, что результаты эксперимента не будут иметь большой ценности, потому что они не будут статистически значимы. Больший риск — это то, что даже временные и ограниченные действия эксперимента в маркетинге - микс могут повредить взаимоотношениям с покупателями как во время эксперимента, так и после.
Другие вопросы, касающиеся маркетинговых экспериментов, таковы:
Измерение краткосрочной реакции, когда долгосрочная реакция имеет большую значимость.
Сложно достичь точных измерений, несмотря на высокие затраты.
Почти невозможно предотвратить пересечение контрольных групп с экспериментальными, так как сложно в маркетинге-микс направить переменные исключительно на индивидуальные сегменты.
Проведение достаточно реалистичных экспериментов для последующего использования может быть затруднено, если национальные средства информации менее гибки, чем хотелось бы, и конкуренты будут реагировать на местные экспериментальные действия не так, как на изменения в политике на национальном уровне.
Эти проблемы и трудности, хоть и выглядят пугающе, не могут совершенно обесценить экспериментирование как ценное средство получения информации для увеличения эффективности и производительности маркетинговых действий. В самом деле, похоже, что экспериментальные методы распространяются все шире, как было в случае с пробным маркетингом — наиболее известной формой эксперимента в маркетинге.
Программирование — это форма аналитического моделирования, которое полезно при задаче распределения ресурсов. Наиболее широко распространенная технология — это линейное программирование, цели которого заключаются в определении оптимального распределения усилий при участии многих взаимодействующих переменных. Другими словами, оно дает решение, которое максимизирует или минимизирует результат в соответствии с данными ограничениями (например, как распределить усилия по регионам для максимизации продаж, если в определенный период в распоряжении имеется 10 ООО единиц товара, или какой товар-микс надо предложить (предмет спроса) для достижения максимального дохода).
В любом случае маркетолог будет заинтересован в наилучшем использовании своих ограниченных ресурсов, а существующие ограничивающие факторы установят верхний предел возможных показателей.
Компания не может тратить больше на рекламирование товара, чем предназначено, поэтому:
at(W) + а2(Х) + a3(Y) + a4(Z) = < А,
где: = < означает «меньше или равно»;
А — общая сумма, выделенная на рекламу; ai(W) — сумма, затраченная на рекламу товара W; а2(Х) — сумма, затраченная на рекламу товара X; a^Y) — сумма, затраченная на рекламу товара Y; a4(Z) — сумма, затраченная на рекламу товара Z.
Аналогичные ограничения существуют в отношении каждого фиксированного бюджета или ограниченных ресурсов, таких как время торгового подразделения и место на складе:
b, (W) + Ьа(Х) + b3(Y) + b4(Z) = < В,
где: В — это совокупное возможное время торговых подразделений; bj(W) — время, затраченное на продажу товара W, и т. д.
c, (W) + с2(Х) + c3(Y) + c4(Z) = < С,
где: С соответствует возможному месту на складе; c,(W) — место, занятое товаром W, и т. д.
Основанием для распределения ресурсов служит предельная отдача. Если расходы на рекламу в £100 ООО дают объем продаж в сумме £500 000, то средняя отдача 5/1; а если увеличение рекламных расходов на £10 000 дает дополнительный объем продаж на £100 000, то предельная отдача равна 10/1. Предельная отдача может рассматриваться как оценка ценности предоставленных возможностей.
Если рекламный бюджет компании на определенный период равен £100 000, то оптимальное распределение ассигнований между товарами компании (А, В и С) достигается на основе значений предельной отдачи. Требуется найти наилучшее решение уравнения:
at(A)+ а2(В) + а3(С) = 100 000,
где: а,(А) — рекламный бюджет товара А, а2(В) — для товара В и а3(С) — для товара С. Это получается, когда:
dYA/dXA = dYB/dXB = dYC/dXC.
где dYA/dXA — предельная отдача для товара А, измеренная как изменение объема продаж/затрат на рекламу, и т. д. для товаров В и С.
Линейное программирование применяется при отсутствии неопределенности, т. е. неопределенность должна быть устранена до того как переменные включаются в линейное программирование. Более того, все отношения, попадающие в формат линейного программирования, считаются линейными, а такой вариант не может применяться ко всем возможным условиям. Например, рост затрат редко пропорционален увеличению объемов продаж. Но даже при этом линейное программирование может определить лучшее распределение ресурсов по сегментам. Этот метод может быть использован для нахождения оптимального распределения решений в следующих обстоятельствах:
1. Где есть ясно установленная цель.
2. Где возможны реально выполнимые альтернативные направления действий.
3. Где некоторые ресурсы ограничены (т. е. где существуют ограничения).
4. Где пункты 1 и 2 могут быть выражены серией линейных уравнений и неравенств.
Richard М. S. Wilson The Business School, Loughborough University