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.

9.2 Методы, основанные на анализе фактических данных о 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.

Мини-кейс 9.1