Игорь Липсиц - Управление ценами в ритейле

Еще более контролируемый вариант обследований состоит в организации закупок в лабораторном магазине, когда управляемым параметром становится еще и круг покупателей. В этом случае можно либо сформировать репрезентативную группу покупателей, адекватную генеральной совокупности с точки зрения возрастной, половой структуры и структуры доходов, либо исследовать покупки для целевой группы покупателей (например, изучить приобретение определенной группы молочных продуктов матерями с детьми дошкольного возраста).

Как нетрудно догадаться, такие лабораторные эксперименты при их правильной постановке позволяют получить наиболее точные результаты. Вместе с тем они требуют весьма крупных затрат и обычно довольно длительны, что ограничивает возможности их широкого использования.

Если обратиться к классификации исследовательских методов с точки зрения их объекта, то, как мы видим (см. табл. 9.1), можно разграничить методы, предполагающие изучение данных о реально совершенных покупках, т. е. о фактическом поведении покупателей, и методы, предполагающие изучение предпочтений и намерений покупателей, т. е. их возможного поведения в некоторой гипотетической ситуации покупки товаров. Поскольку для любой фирмы особую ценность представляет информация именно о том, как покупатели будут реагировать на цены ее товаров в реальной действительности, то, сравнивая эти методы, можно априорно отдать предпочтение методам, основанным на изучении фактических продаж. Но, к сожалению, эти методы также дорогостоящи, требуют более длительных исследований и потому оказываются для многих фирм просто неприемлемыми.

Чтобы осознанно сделать выбор в пользу наиболее подходящего способа исследований, следует хорошо представлять сущность и возможные результаты использования каждого из методов. Этот обзор мы начнем с методов, опирающихся на данные о фактических (не контролируемых исследователями) покупках.

Делать выводы относительно чувствительности покупателей к уровням цен проще всего на основе данных о продажах в прошлом. К сожалению, ценность таких выводов умаляется их историческим характером, сильно снижающим пригодность подобной информации при принятии решений о поведении в будущем, а именно решения относительно уровня цены на новый товар или изменения цены на товар, уже продаваемый.

Но очевидно, что полной сопоставимости данных здесь быть не может. И максимально, на что способны исследователи, — это предположить, что покупатели будут реагировать так же, как они в прошлом реагировали на изменения цен товаров, которые в их глазах являются аналогами. На том же принципе аналогии строятся и ценовые прогнозы, когда оценка возможных результатов крупномасштабного изменения цен основывается на данных о реакции покупателей на небольшие колебания цен. Конечно, если нет иной альтернативы для оценки чувствительности покупателей к ценам, то можно воспользоваться и такими методами, но надо понимать, что достоверность опирающихся на них выводов будет невысока.

Разработка прогнозов экономических последствий изменений цен на базе данных о продажах в прошлом позволяет получить надежные выводы лишь в том случае, если намечаемые изменения цен сходны с теми, что практиковались в прошлом и явились основой формирования такого рода исторических данных. Это вполне реальная ситуация, когда мы рассматриваем, например, всякого рода сезонные или оказиональные (т. е. приуроченные к определенному типу событий, оказии) изменения цен. Скажем, если ежегодно в разгар лета фирма, торгующая овощами и фруктами, вводит скидки на свои товары, то данные о приросте продаж после введения таких скидок в прошлые годы могут обеспечить более или менее достоверные прогнозы и при оценке выгоды от их введения в текущем году.

К сожалению, как было верно подмечено еще в древности, в одну реку нельзя войти дважды, и потому даже в рассмотренных выше ситуациях абсолютно достоверных прогнозов быть не может. Это порождается изменениями, происходящими год от года (сезон от сезона) в таких условиях реализации коммерческой, и в частности ценовой, политики фирмы, как:

1) текущее количество конкурирующих фирм и торговых марок;

2) масштабы и дата самого недавнего изменения цен конкурентами;

3) масштабы и эффективность рекламной кампании каждой из конкурирующих марок (фирм);

4) макроэкономическая ситуация в стране.

Существование таких изменений приводит к тому, что текущий рынок в текущем сентябре оказывается не совсем тем же, что рынок, скажем, в сентябре прошлого года.

Например, российский маркетолог, который попытался бы осенью 1996 г. сделать некоторые оценки возможного влияния изменения цены на сбыт определенной марки мониторов для персональных компьютеров, опираясь на данные о продажах в аналогичный период 1995 г., неизбежно столкнулся бы со значительными трудностями. Даже если бы он мог собрать информацию об объемах продаж мониторов различных марок и сопоставить объемы продаж аналогичных по техническим свойствам мониторов с уровнями их цен, то сделать достоверные выводы на будущее он бы все равно не смог.

Дело в том, что (даже если абстрагироваться от разницы в макроэкономической ситуации осени 1995 и 1996 гг.) ситуация на рынке принципиально изменилась вследствие перехода покупателей к новой модели формирования парка своего компьютерного оборудования. Если в 1995 г. и начале 1996 г. преобладали продажи полностью укомплектованных компьютеров, то к осени 1996 г. все более частыми стали обособленные покупки системных блоков и мониторов, т. е. произошла дифференциация рынка. А потому статистика продаж мониторов в 1995 г. оказывается совершенно непригодной для формирования оценок относительно возможного изменения продаж мониторов в 1996 г. при той или иной корректировке их цен.

Даже если фирма предлагает на рынок тот же товар, что в прошлом году, и намечает аналогичные прошлогодним изменения его цен, итогом может оказаться существенно иной масштаб изменения продаж. К тому же на все это накладываются происходящие год от года изменения в характере и масштабах рекламной кампании самой фирмы, уровне развития ее сбытовой сети, методах организации деятельности. И все это приводит к тому, что из общей динамики продаж становится крайне трудно вычленить влияние именно изменений цен.

Помня это, проанализируем теперь три типа аналитических процедур, которыми могут пользоваться маркетологи при оценке чувствительности покупателей к уровням цен определенных товаров (см. табл. 9.1).