Trademark

Предположим, компания N закупила 100 вагонов дорогого заграничного навоза. Однако мало кто из клиентов заинтересовался столь ценным и необычным предложением. Пришлось распродавать по себестоимости, да еще добавить бесплатную доставку и подарок из золота каждому покупателю. За столь выдающуюся деятельность специалистов по навозу попросили на выход. На смену им пришли новые – такие же, а главное, тоже считающие аналитику собственных продаж самодостаточным источником информации для принятия решения. Обнаружив неплохой объем продаж в прошлом сезоне, новые закажут сей бестселлер снова, но уже с поправкой на «общий рост рынка». То есть еще больше… Я, конечно, нарочно утрирую. Но в своей сути подобная ситуация встречается в торговле гораздо чаще, чем это можно было бы предположить.

Пример правильного использования данных аналитики. Клиент вашей компании заявил увеличение плана продаж по вашей торговой марке втрое против аналогичного периода прошлого года. Конечно, радостная для вас картина. Но для начала столь выдающийся факт нужно обнаружить. Если не сравнивать с результатами данного клиента за прошлый год, столь подозрительно внушительный прирост вообще можно не заметить. А заметив, не стоит принимать на веру. У всего должно быть реалистичное объяснение. За счет чего партнер собирается добиться такого впечатляющего успеха? Увеличит втрое количество розничных точек? Выведет из ассортимента главных конкурентов? Подписал контракт на обслуживание крупного корпоративного клиента? Если ничего такого не наблюдается, то и трехкратный прирост продаж у клиента тоже вряд ли будет наблюдаться.

Важно и то, каким образом ведется учет заказов клиентов в вашей программе. Регистрируются только проведенные сделки? А если клиент заказывал товар, но его не было в наличии, этот факт где-нибудь отражен? Иными словами, ведется ли в вашей компании учет неудовлетворенного спроса? При получении заявок от партнеров в канале продаж специалисты отдела продаж должны их полностью вносить в программу. Только так вы сможете увидеть реальную картину спроса. В противном случае умилительные данные о 100 % удовлетворения ваших партнеров будут вводить вашу компанию в заблуждение.

В общем случае при отсутствии внеплановых изменений в окружающей рыночной среде разумно оценивать потенциал продаж партнера в канале по следующей формуле:

Ппрогноз = (Ппр. года + НСпр. года / Кповтор) × Крынка × Квнутр. изменений,

где Ппрогноз – прогноз продаж; Ппр. года – продажи за аналогичный период прошлого года; НСпр. года – неудовлетворенный спрос за аналогичный период прошлого года; Кповтор – коэффициент повторного заказа; Крынка – коэффициент прироста рынка; Квнутр. изменений – коэффициент, отражающий внутренние изменения у партнера.

Некоторые пояснения. Коэффициент повторного заказа отражает дублирование заказа в повторных заявках. Предположим, ваша компания торгует дорогими и эксклюзивными предметами интерьера. И вот ваш дилер заказывает некий артикул в количестве двух штук. А у вас его, как назло, не оказывается на складе. Через три дня дилер присылает новый заказ. В нем среди прочего опять данный артикул в количестве двух штук. Означает, что дилеру были нужны четыре единицы данного артикула? Скорее всего, нет. Речь наверняка идет об одном и том же заказе на две штуки, который дилер будет дублировать с каждым заказом, пока либо его не получит у вашей компании, либо не отпадет потребность в нем. Коэффициент повторного заказа во многом зависит от типа товара и частоты, с которой партнер присылает заявки. В случае с изысканными эксклюзивными предметами интерьера при частоте заказа два раза в неделю сумму неудовлетворенного спроса за месяц нужно поделить, возможно, и на 8, если такие товары конечные покупатели обычно могут ждать целый месяц и больше. А вот в случае сметаны при той же частоте заказа на гораздо меньший коэффициент. Его значение будет зависеть от альтернативного предложения данному партнеру других поставщиков, наличия магазинов конкурентов, срока хранения сметаны и других факторов. Но в любом случае коэффициент повторного заказа для сметаны явно меньше 2.

Коэффициент рынка отражает «среднюю температуру по больнице». В норме он имеет положительное значение и показывает, какого прироста продаж можно ожидать, если не прикладывать никаких усилий. Для сравнительно непродолжительных периодов устойчивого роста отечественной экономики в первое десятилетие XXI в. на многих рынках эта цифра составляла до 20 %. Соответственно, коэффициент – до 1,2. На зрелых рынках Европы такой прирост, конечно, представляется невероятно высоким. С наступлением рецессии в экономике и в связи с другими неблагоприятными макроэкономическими и политическими изменениями прирост сменяется спадом. Следовательно, коэффициент для периода спада будет меньше 1. В России высокий прирост в годы активного развития компенсируется значительными спадами в годы рецессий.