Библиотека Интернет Индустрии I2R.ru

В этом году торговые компании в США планируют потратить на рекламу около 10 млрд. долл., а аналогичный межотраслевой показатель, как ожидается, достигнет 240 млрд. долл. При этом, все (за исключением, пожалуй, только рекламных агентств) пытаются понять, оправданы ли их затраты на телевизионные ролики, прямые почтовые рассылки и продвижение товаров средствами Internet. И все же большинство организаций полагаются больше на интуицию, а не на фактически обоснованную информацию, которая приносит более предсказуемый результат в виде повышения эффективности рекламных расходов.

Джон Ванамейкер (John Wanamaker) - создатель первого универмага - однажды признался, что половина всей рекламы, которую он давал, оказалось неэффективной, причем он даже не знал, какая именно половина! Сегодня продавцам нет необходимости решать подобные проблемы. Используя кассовые терминалы (point-of-sale, POS), контроль за изменением ассортимента в режиме реального времени, а также информацию о ежедневных объемах продаж и прибылях по каждому наименованию, любой продавец может получить ясное представление об эффективности индивидуальных или групповых кампаний по продвижению. При этом используются сложные аналитические программные средства. Реклама играет важную роль при создании и поддержании бренда, но этим не исчерпываются ее возможности. Эффективное управление сбытом может существенно повысить прибыль.

За последние несколько лет такие компании, как NCR, Retek и JDA, разработали приложения по управлению торговлей, с помощью которых можно оптимизировать ассортимент, ассигнование и даже расположение товаров на полках. Благодаря этому можно более точно рассчитывать цены и скидки, лучше управлять товарно-материальными запасами. Аналогичным образом построены системы по оптимизации цепей поставок (supply chain). И все же немногие компании предлагают решения, позволяющие проанализировать чувствительность отдельных продуктов (или их видов) к рыночным показателям, скидкам или рекламным кампаниям. Определение дохода на единицу маркетинговых расходов может оказаться еще более сложной задачей; одна из причин - отсутствие единой технологий, поддерживающей принятие маркетинговых решений для всех функциональных областей.

Недавние исследования показали, что около 70 % рекламы оказывают ощутимое воздействие на объем продаж и что достаточно один раз запустить рекламный ролик или дать объявление, чтобы ощутить мгновенную реакцию рынка. Сейчас же под успешной маркетинговой стратегией понимается не только увеличение объемов продаж. Эффективное управление сбытом состоит в определении цели для каждой конкретной маркетинговой кампании - будь то объявление в газете, web-баннер, телереклама или прямая рассылка - и последующем ее достижении. При этом используется аналитическая информация о чувствительности рынка к прошлым рекламным акциям. Затем эти данные учитываются для разработки конкретной кампании, а также для оценки планируемого дохода по сравнению с четко определенными целевыми показателями, чтобы при необходимости внести соответствующие изменения.

Ведущие компании, такие, как Best Buy и Sears, уже опираются на информацию о клиентах, рекламе и объемах продаж, пытаясь улучшить системы принятия решений в области маркетинга. Следующее поколение "первопроходцев" будет использовать и другие инструменты, не только устанавливая конкретные цели при продвижении каждого продукта, но и оценивая соотношения между издержками и доходом по каждому наименованию, включая цены и скидки, выбор средств распространения рекламы, частоту объявлений и т.п. Они также будут применять инструменты BI для выявления изменений в структуре поведения покупателей и определения моментов, когда необходимо скорректировать рекламную стратегию. Аналогично, в случае превышения предложения над планируемым уровнем спроса, более активная реклама приведет к снижению количества товарных запасов до оптимального уровня.

Основная проблема состоит не в недостатке информации - существует достаточно большое количество источников ее получения. Наоборот, главной трудностью является большой объем и сложность этих данных, что затрудняет их эффективное использование в Управлении ассортиментом, разработке программ по продвижению товаров и т.п. Именно поэтому может оказаться полезным применение технологии Хранилищ данных. Всю информацию, которая обычно используется в сфере торговли, можно подразделить на четыре основные категории:

• "традиционная" информация, включая данные с торговых терминалов (POS), показатели валовой прибыли и оборота;
• информация о рынке, включая ценовую политику конкурентов;
• маркетинговая информация, включая специальные предложения;
• информация о клиентах, включая демографию и различные показатели доверия покупателей.

Первая категория обычно используется в работе различных приложений по Управлению ассортиментом (Category Management). Второй тип информации также чрезвычайно важен, однако в последнее время компании все больше стремятся ориентироваться на клиентов, анализируя третью и четвертую категории.

Хранилища данных являются технологией, предоставляющей различные возможности поддержки принятия решений. Перечислим некоторые из них:

1. Возможность получения таких основных показателей, как:
   • рентабельность товара;
   • количество проданных единиц;
   • валовой доход; и
   • доверие клиентов.
2. Проведение комплексного анализа с целью определения:
   • длительности, времени проведения и степени успешности кампаний по продвижению;
   • структуры приобретения товаров, то есть анализ "потребительской корзины";
   • оптимального ассортимента товаров по категориям;
   • ценовой и маркетинговой политики по категориям.
3. Построение статистических моделей, позволяющих спрогнозировать потребности клиентов.

   Например, создание модели, при помощи которой можно сделать вывод о том, насколько клиент склонен:

   • купить новый товар;
   • вступить в контакт с компанией через различные каналы (например, прямая рассылка, еmail и т.п.);
   • продолжать доверять данным товарам, несмотря на их цену, доступность и т.п.

Использование средств поддержки принятия решений

Рассмотрим, как можно применить перечисленные выше возможности для достижения целей организации.

Допустим, рассматривается вопрос о включении в ассортимент гастрономического магазина нового продукта. При этом важно знать, сможет ли товар увеличить объемы продаж всей категории, или просто приведет к изменению структуры спроса. Для этого необходимо сравнить показатели по данной группе товаров в магазине, где внедряется новый товар ("тестируемом" магазине), и где осуществляется торговля старым ассортиментом. Это можно сделать, используя OLAP-инструмент. Оценив процентное изменение за определенный период, проводится и более глубокий анализ. Предположим, мы ввели новый товар со значительной скидкой. При этом результаты исследования показали, что совокупный объем продаж в "тестируемом" магазине не изменился относительно другого (где данный продукт не был введен): например, оба супермаркета показали увеличение объемов реализации на 5%.

Более детальный анализ, вероятно, покажет, что новый продукт "переманил" часть покупателей старых, а не увеличил спрос на весь товарный ассортимент. Учитывая также то, что новый товар был выпущен на рынок со значительной скидкой, показатель чистой прибыли по данной категории снизился. Таким образом, можно сделать вывод, что продажа данного товара в других супермаркетах не имеет смысла, или же необходимо установить другую цену.

Используя технологию Хранилищ данных, можно достаточно точно оценить эффективность того или иного шага и его влияние на конечный результат.

Заключение

В последнее время конкуренция между торговыми фирмами становится все острее, поэтому как никогда важно научиться правильно реагировать на рыночные сигналы и разрабатывать новые продукты и услуги, более полно удовлетворяющие потребности клиентов. Несмотря на то, что объемы анализируемой информации постоянно растут, повышенное внимание следует уделить тому, как используются эти данные. Необходимо понять особенности поведения клиентов и их предпочтения. Технология Хранилищ данных представляет собой очень мощное средство организации и анализа комплексной информации, собранной по всему предприятию; только при таком подходе построение эффективной бизнес-модели станет возможным.