В Главе II для моделирования рекламного процесса была сформулирована бинарная модель рынка. Там же сказано, что хотя реальность и сложнее любой модели, конструктивной альтернативы математическому моделированию сложных процессов не существует. Однако эта модель может быть использована не только для планирования рекламы, но и для анализа более широких маркетинговых задач, встающих при выборе стратегии рекламы. В этом параграфе мы рассмотрим некоторые вопросы маркетинга, оставаясь в рамках бинарной модели.
Введем некоторые предварительные понятия.
· ПЛАНИРОВАНИЕ РЕКЛАМНОЙ КАМПАНИИ, методика которой описана выше,
- ограничено по времени и осуществляется в пределах одного РЕКЛАМНОГО ЦИКЛА.
· В этой главе мы будем рассматривать вопросы, связанные с анализом поведения спроса на достаточно больших промежутках времени, включающих много рекламных циклов. Поэтому для измерения времени удобно ввести число рекламных циклов, которое обозначим m.
ЗАДАЧА:
Вначале рассмотрим следующую задачу:
НАЙТИ: суммарный спрос D(m),
ДАНО:
Известна динамика продаж за один цикл (m=1), обусловленная новыми покупателями.
РЕШЕНИЕ этой задачи позволит нам сделать весьма важные выводы о целях маркетинговых мероприятий на конкретном временном интервале развития рынка.
· Введем параметр характеризующий процент ухода покупателей с рынка за один цикл.
Под уходом мы понимаем
- переход потребителей на другой (конкурирующий) брэнд
- или вовсе отказ от потребления товара (услуги) данной категории.
Смысл параметра и необходимость его введения вполне очевидны. Действительно, трудно себе представить, что потребитель пользуется товаром (услугой) бесконечно долго; даже в том случае, когда потребитель пользуется товаром постоянно, вступает в силу физическое ограничение - человек не может жить вечно!
|
· Введем зависимость числа потребителей брэнда от числа рекламных циклов (от времени) — d(m) и вычислим суммарное число потребителей, накопившихся ко времени m-ого цикла.
Оно, очевидно, дается суммой
Действительно, в m-ый цикл мы (по определению) имеем:
- d(m) вновь пришедших потребителей,
- от m-1 цикла осталось (1- ) d(m-1) потребителей (т.к. d(m-l) - ушло),
- от m-2 цикла имеем, соответственно (1- )`2 d(m-2) потребителей и т.д.
В итоге получаем формулу (1).
· Теперь используем бинарную структуру рынка и разделим всех потребителей
§ на БРЭНДОВЫХ (индекс В)
§ и СВОБОДНЫХ (индекс L).
Для этого введем долю брэндовых потребителей Х(m) (процент позиционирования рынка первых покупок). С учетом сказанного запишем:
Весь дальнейший анализ рынка будет связан с анализом следствий формул (2) и (3), который может быть проведен, если заданы функции d(m) и Х(m). Здесь мы ограничимся следующим модельным их представлением, позволяющим получить достаточно простые выражения, которые могут быть детально проанализированы:
Отметим, что спрос задан в относительных единицах (в единицах максимального числа новых потребителей за один цикл), а параметры X1 и d1 задают скорость насыщения доли позиционированных потребителей и спроса.
Учитывая (4), формулы (1)-(2) можно просуммировать, используя выражение для суммы геометрической прогрессии:
|
где (m) = 1- (1- 1)`m.
Зная D(m) и DL(m), легко найти брэндовую часть спроса, поскольку DB(m) = D(m) - DL(m).
Наконец, из DL(m) и DB(m) выделим части спроса, сформированные за счет новых покупателей (для их обозначения будем использовать индекс 0):
С. 121
Подчеркнем еще раз, что DL0 и D B0 содержатся в DL и DB.
Принимая во внимание, что у части наших читателей громоздкость полученных выражений может вызвать определенную «слабость», скажем, что нам еще повезло, что удалось просуммировать выражения (2) и (3) и получить такой простой вид формул! При m—>оо полученные выражения еще более упрощаются:
Выражения (8) записаны в единицах новых потребителей (максимальное число новых потребителей за цикл принята за 100%). Если умножить (8) на 1, то перейдем к единицам, в которых за 100% принята величина максимального рынка.
Параметр имеет фундаментальное значение в понимании анализа тонкой структуры спроса.
Как видно из выражения (8), именно он определяет величину максимально возможных продаж. Далее будет показано, что параметр вместе с еще одним параметром i (ставка дисконтирования) определяет такую важную величину, как стоимость брэнда.
ПРИМЕРЫ:
Теперь рассмотрим несколько примеров, иллюстрирующих практическую ценность параметра .
Задача 1.
Рассчитать предельное число абонентов интернет-компании, если максимальный месячный уровень подключений, определяемый инфраструктурой продаж компании, составляет 30 новых абонентов. Средний срок пользования услугой равен приблизительно 5-ти годам.
Решение.
Сначала находим процент ухода абонентов в месяц:
|
=1/(5*12) = 1,6%.
Затем, используя (8), находим максимальное число абонентов
Dmax = 30/ , = 30/0,016 =1875 аб.
Ответ: Dmax =1875 аб.
Примечание: более точное значение для = 1,65% при расчете по схеме 1. п. 1.3.2.
Задача 2:
Рассчитать предельное число абонентов оператора сотовой связи МТС, если максимальный месячный уровень подключений, на который может выйти компания в Москве, составляет 50 тыс. новых абонентов. Месячный процент ухода 2,25% (данные об уходе публикуются на сайте МТС).
Решение:
(мес)=2,25%;
Dmax= 50(т.мес)/ =2,2 млн. аб.
Ответ: D =2,2 млн. аб.
Задача 3:
Рассчитать месячное число продаж шампуня «Рыжая голова», осуществляемых только новыми (совершающими покупку первый раз) покупателями по России, если известно, что дистрибьюторская сеть реализует 100 тыс. шт. в месяц, а средний срок пользования одним шампунем составляет 6 месяцев.
Решение:
(мес)=1/6=16,7%;
Do= Dmax =100 тыс. шт.* 0,167=16,7 тыс.шт.
Ответ: Do =16,7 тыс.шт.
Примечание: более точное значение для =15,4% при расчете по схеме 1. п. 1.3.2.
С. 122
ВЫВОД:
Таким образом,
· Зная процент ухода потребителей
- можно оценить максимальные продажи, если известно число новых покупателей
- или, наоборот, можно оценить число новых покупателей, зная максимальные продажи.
· В действительности параметр не является постоянной величиной, а изменяется во времени (достаточно сложным образом). Эту зависимость можно учесть, подставив в выражения (1)-(3) соответствующие функции (m), что приведет к существенному усложнению вычислений.
· Однако для практических расчетов вполне достаточно считать постоянной величиной, равной среднему значению (m).
СТОИМОСТЬ БРЭНДА
Ограничимся анализом экономического содержания понятия бренд.
С помощью введенного выше параметра , можно определить такую важную характеристику, как стоимость бренда. Практическая ценность простого и понятного определения цены создаваемого (или имеющегося) бренда бесспорна, поскольку вносит системность, осознанность в принятии решений по проведению маркетинговых мероприятий.
Методику расчета стоимости бренда мы схематически изобразили на рис. 42.
Рис. 42. Зависимость брэндовых продаж от времени (числа рекламных циклов) и схема вычисления стоимости брэнда.
Предположим, что инвестиции на создание брэнда позволили фирме
- за время mх
- занять долю рынка величиной dF.
Конечно, мы не можем (как и никто другой) a priori предсказать динамику роста брэнда до величины dF Схематический вид возможных кривых изображен на рисунке. Для того чтобы знать действительный ход кривой,
- нужно проводить замеры брэндовых продаж в промежуточных точках (см. рис. 42).
- Это нужно также для коррекции проводимых инвестиций и для оценки времени выхода на стадию насыщения на брэндовом сегменте рынка.
Если после достижения доли dF каких-либо мероприятий по поддержанию достигнутого брэнда не проводится, то брэндовые продажи начнут уменьшаться (брэнд релаксирует, стареет). Будем считать, что в ПЕРИОД МОЛЧАНИЯ за каждый рекламный цикл уходит потребителей брэнда. Тогда уменьшение брэндовых продаж при m>mx происходит по закону (см. рис. 42):
Чтобы вычислить современную (на момент времени mх ) стоимость dF будущих денежных потоков (продажи - брэндовые!), нужно осуществить процедуру дисконтирования с учетом изменения величины денежных потоков (процедура дисконтирования схематически изображена на рис. 42). Для этого нужно просуммировать выражение
где
i - ставка дисконтирования за время, равное времени рекламного цикла;
к = (1- )/( +i) - коэффициент дисконтирования DF (суммарных брэндовых продаж в денежном выражении — дохода, прибыли, выручки и т.д.).
С. 124
Оценка стоимости брэнда, производимая согласно выражению (10), вовсе не рассматривается нами как альтернатива уже существующим методикам. Ее сила в простоте сравнительного анализа разных брэндов: для этого нужно знать только два параметра — и i.
Используя выражение (10) можно записать следующий критерий оценки эффективности инвестиций в брэнд:
где
Vo - затраты за цикл.
Согласно (11) затраты на создание брэнда должны быть меньше его стоимости.
ЗАДАЧИ:
Теперь проиллюстрируем практическую полезность оценки стоимости брэнда (10) в рамках рассмотренных выше задач.
Задача 4. Рассчитать стоимость (в единицах прибыли) брэнда интернет-компании, если средняя прибыль от одного абонента составляет $1 в месяц, =1,6% в месяц, стоимость денежных ресурсов на этом рынке оценивается в 20% годовых (1,6% мес.)
Решение: dBF =1875a6.*$l*(100%-l,6%)/(l,6%+l,6%) = $1875 * 30,75 = $57656.
Ответ: dBF = $57,7 тыс.
Задача 5:
1. Рассчитать удельную стоимость брэндов (в единицах выручки в расчете на одного абонента) операторов сотовой связи МТС и Билайн в Москве, если средняя выручка от продажи услуг на одного абонента составляют:
- МТС - dMTC - 26,7$,
- Билайн - dБИ = 19,4$ (данные за 1кв. 2002г.);
2. Вычислить полную стоимость брэндов, если
- число абонентов NMTC = 2,35 млн.; NБИ - 2,86 млн (данные за 1кв. 2002г.),
- МТС = БИ = 2,25% (в мес);
- стоимость денежных ресурсов на этом рынке оценивается в 12% годовых (1% в мес.)
Решение:
По пункту 1:
dMTC = $26,7*(100%-2,25%)/(2,25%+1%) = $26,7*30 = $801 (удельный брэнд или средний доход с одного абонента).
d мтс = Nмтс dмтс = 2,35млн.* $801= $1,9млрд. (суммарный брэнд).
dБИ = $19,4*(100% - 2,25%)/(2,25%+1%) = $19,4*30 = $582 (удельный брэнд).
d БИ = NБИ dБИ = 2,86млн.* $582 = $1,7млрд. (суммарный брэнд).
Примечание: Компания МТС в 2002 г. купила башкирского оператора «БМ-Телеком» за $70 млн. К моменту покупки компания обслуживала 100 000 абонентов. Можно считать, что МТС оценила одного абонента в $700. Интересно, но наш расчет по формуле (10) дает аналогичный результат, если принять, что доход от одного абонента составляет $23.
Задача 6:
Рассчитать стоимость брэнда (в единицах чистой прибыли) шампуня «Рыжая голова», если известно, что
- дистрибьюторская сеть реализует 100 тыс. шт. в мес,
- =16,6% в месяц,
- чистая прибыль равна $0,2 с одного флакона.
- Ставка дисконтирования i = 16% в год (1,3% в мес).
Решение:
D0 = $0,2*100000(100%-16,6%)/(16,6%+1,3%) = $20 000*4.63 = $92600.
Ответ: dР.Г. = $92,6 тыс.
N.B!
Сделаем одно важное для выполнения оценок замечание:
- при расчете необходимо использовать величины и i в одних единицах (год, мес, нед.).
Рассмотрим еще один случай, когда процент ухода потребителей очень мал ( —> 0,) при этом время жизни товара (услуги) очень велико.
Тогда предельная стоимость брэнда определяется только стоимостью денежных ресурсов. Подставив в (10) = 0, получим
dпред. = dF / i
(13)
Таким образом, для товаров (услуг) длительного пользования максимальной оценкой стоимости брэнда может служить выражение (13).
ПРИМЕР:
Пусть ВАЗ производит 600 тыс. автомобилей в год.
- Валовая прибыль (прибыль без налогов, фондов, амортизации) составляет $1000 на один автомобиль.
- Ставка дисконтирования 6% годовых.
Оценим стоимость брэнда ВАЗ.
Решение:
По формуле (13) (dпред = $600тыс/ i = $10 млрд. (максимальная оценка).
По формуле (10) d= $600тыс* (1- )/( + i) = $3.4 млрд.
В последнем случае принималось, что время жизни автомобиля 10 лет —> = 1/10=10%.
Предложенная здесь методика оценки стоимости брэнда основана на простом предположении:
если маркетинговые усилия по продвижению товара (услуги) положить равными нулю, то достигнутый объем продаж начинает падать со скоростью ( 1- )`m, обеспечивая некоторое время соответствующие денежные потоки (прибыль).
На наш взгляд, это наиболее удобный и простой показатель для целей планирования. Конечно, не стоит его абсолютизировать как некий новый инструмент.
C. 126
В заключение в ознакомительных целях приведем таблицу стоимости «мировых брэндов».
Компания | Страна | Стоимость брэнда, млрд. долларов (2000) | Стоимость брэнда, млрд. долларов (1999) |
1.Coca-Cola | США | 72,5 | 83,8 |
2. Microsoft | США | 70,2 | 56,7 |
3. IBM | США | 53,2 | 43,8 |
4. Intel | США | 39,0 | 30,0 |
5. Nokia | Финляндия | 38,5 | 20,7 |
6. General Electric | США | 38,1 | 33,6 |
7. Ford | США | 36,4 | 33,2 |
8. Disnev | США | 33,6 | 32,8 |
9. McDonald's | США | 27,9 | 26,2 |
10. AT&T | США | 25,5 | 24,2 |