Система дистрибуции. Инструменты создания конкурентного преимущества

Алгоритм WFM-анализа[21]

1. Классификация по параметру Width:

• для каждого клиента определить наиболее часто закупаемый ассортимент;

• соотнести полученные данные с минимально допустимым и максимально возможным ассортиментом;

• таким образом, нам известно минимальное и максимальное количество позиций в заказах клиентов. Предположим, что это 22 и 97. Теперь необходимо определить интервалы значений этого показателя, которым будут соответствовать баллы от 1 до 5:

(22 + 97) / 5 = 23,8 ≈ 24.

5 баллов получат клиенты с количеством позиций от 97 до 73; 4 – от 73 до 49 и т. д.

2. Классификация по параметру Frequency:

• для каждого клиента определить количество покупок за определенный период;

• итак, мы имеем минимальное и максимальное количество «чеков». Предположим, это 2 и 27. Определяем интервалы, которым будут соответствовать определенные баллы (по аналогии с тем, как это делалось для параметра Width):

(2 + 27) / 5 = 5,8 ≈ 6.

5 баллов получают клиенты с количеством чеков от 21 до 27; 4 – от 15 до 20 и т. д.

3. Классификация по параметру Monetary:

• для каждого клиента определить сумму потраченных денег;

• теперь нам известны минимальная и максимальная суммы потраченные клиентами. Предположим, это 1,2 млн руб. и 5,3 млн руб. Определяем интервалы для присвоения баллов так же, как и в случае с параметрами Width и Frequency:

(1,2 + 5,3) / 5 = 1,3.

5 баллов получают клиенты с суммами заказов от 4 до 5,3 млн руб., 4 – от 2,7 млн руб., но менее 4 млн руб. и т. д.

Следует сказать, что методика присвоения баллов по всем параметрам WFM-анализа не является строгой, ее можно изменить (на основе экспертной оценки), исходя из особенностей конкретной ситуации.

4. Совмещение полученных результатов. Сумма баллов каждого клиента по всем параметрам WFM-анализа дает итоговый бал, показывающий «потенциал» клиента. Разделение полученных итоговых «потенциалов» на определенные диапазоны позволяет распределить клиентов на несколько групп, к которым необходимо применить различные подходы и программы развития продаж.

Описанный подход является адаптацией к российскому потребительскому рынку методики, разработанной зарубежными специалистами [6, 7, 8].

Приведу пример WFM-анализа для клиентов (розничных компаний) компании-производителя продуктов питания. Помимо граф «количество SKU в заказах за квартал» (W), «среднее количество заказов в месяц» (F) и «продажи за квартал» (M) в таблице 8 представлены данные по доле продукции производителя в категории у клиента. Мы уже говорили, что достижение доли в 20–30 % и более считается критически важным для поставщика, так как вместе с увеличением этого показателя увеличивается вес поставщика в глазах клиента. В описываемом примере важен этот показатель, так как нам необходимо определить реальные планы продаж. Очевидно, что если мы имеем влияние на клиента, то сможем быстро добиться большего увеличения продаж.