После столкновения с определенными трудностями, которые поставили под сомнение саму возможность сформулировать какую-либо теорию относительно эластичности выкладки, исследователи переключились на более масштабные эксперименты. Распространению последних способствовал тот факт, что магазины начали собирать сканерные данные, а это существенно облегчало задачу для ученых, которые хотели измерить влияние различных факторов на продажи. В этой части книги будут рассмотрены два эксперимента, сосредоточенных конкретно на оценке эффективности размещения товаров. Один из них был проведен уже известным нам Рональдом Керханом в 1974 году и немного опередил свое время. Другой, с которого я начну, можно назвать роллс-ройсом среди всех ритейл-исследований. Он был проведен К. Дрезом, С. Хохом и М. Пурк в 1994 году и относится к того рода работам, на которые ссылается (или должен ссылаться) каждый исследователь в области ритейл-маркетинга.
Тем из вас, кто находит тему эластичности выкладки интересной, пользуясь моментом, хочу сказать, что далее в этой книге вашему вниманию будет представлен целый ряд исследований в данной области. Там эластичность выкладки будет сопоставлена, например, с эффектом от снижения цен или промоакций (например, см. Д. Уилкинсон и др., 1981, в главе 11).
Эксперимент № 1: исследование, которое хотел провести каждый?
После нескольких десятилетий исследований в области эластичности выкладки большинство ученых сошлись во мнении, что средний коэффициент эластичности равен 0,2, при этом разные типы товаров и разные торговые марки внутри одной продуктовой линейки имеют разную эластичность. Тем не менее эта тема оставалась недостаточно изученной, и на практике маркетологи продолжали опираться больше на эмпирические правила (которые к тому же варьировались от ритейлера к ритейлеру), чем на проверенные ноу-хау. Основными существовавшими на тот момент проблемами были: во-первых, отсутствие надлежащей модели классификации ассортимента, которая говорила бы продавцу, какие товары более чувствительны к площади выкладки и, следовательно, требуют больше полочного пространства, чем другие (на практике это обычно решается с помощью планограмм); во-вторых, недостаток знаний о том, как должны быть расположены продуктовые линейки друг относительно друга, – т. е. о принципах организации торгового пространства; в-третьих, очень мало было известно о том, каких финансовых последствий следует ожидать от использования различных инструментов ритейл-маркетинга; в-четвертых, не существовало однозначного ответа на вопрос, должны ли планограммы быть уникальными для каждого магазина или же можно разработать универсальные решения.
Чтобы попытаться решить эти проблемы, трое ученых из Чикагского университета Ксавье Дрез, Стивен Хох и Мэри Пурк объединили силы с сетью супермаркетов Dominick’s Finer Foods. Результаты экспериментов были опубликованы в Journal of Retailing в 1994 году.
Исследователи обозначили несколько ключевых направлений для изучения: 1) следует ли магазинам, обслуживающим разные покупательские сегменты, использовать разные планограммы; 2) какого эффекта может ожидать ритейлер от изменения расположения продуктовых линеек в торговом зале, если реорганизация: (а) основана на принципе двухтоварных выкладок, (б) нацелена на облегчение процесса выбора для покупателей; 3) какого результата может ожидать ритейлер от изменения количества фейсингов; и 4) какое вертикальное и горизонтальное расположение на полке является оптимальным с точки зрения продаж.
Планограммы, ориентированные на разные покупательские сегменты
Опираясь на геодемографические данные (размер домохозяйства, количество работающих членов семьи, возраст младших детей и т. д.), исследователи разделили потребителей на четыре группы: жители центральной части города; синие воротнички (рабочие), работающие в городе; жители пригородов старшего возраста со стабильной работой и семьями; более молодые жители пригородов. Затем они собрали данные по объемам продаж каждого вида товара в различных магазинах. Значимые различия в потребительском поведении были обнаружены только между жителями центра города и жителями пригородов, в результате четыре сегмента были объединены в две группы. Так, одним из товаров, на которых удалось проследить разные модели потребления, оказалось средство для мытья посуды. В пригороде его предпочитали приобретать в виде порошка, а в городе в виде жидкости.
На следующем этапе магазины, также разделенные на две группы, (обслуживающие в основном жителей города или пригородов), были реорганизованы в соответствии с планограммами, разработанными при помощи программ Spaceman или Apollo (в зависимости от того, какая из них использовалась магазином раньше) с учетом специфики продаж. Реорганизации подверглось не все торговое пространство, а только некоторые отделы. В результате были изменены количество фейсингов, высота полок и в некоторых случаях – размещение торговых марок, а также убраны плохо продающиеся товары. При этом общая площадь выкладки для всех продуктовых линеек осталась прежней. Исследователи подсчитали, что разница между городскими и пригородными магазинами составила 25 %. Эта цифра означала процентную разницу между такими показателями, как количество фейсингов в расчете на артикул, деленное на общее количество фейсингов в данной категории.
Результаты внедренных изменений оценивались в течение 16 недель. А первые замеры ученые провели спустя месяц после реорганизации, чтобы исключить влияние эффекта новизны.
По окончании периода измерений результаты по 30 реорганизованным магазинам были сопоставлены со статистикой по такому же числу торговых точек со сходными характеристиками из контрольной группы. Всего изучению подверглось восемь отделов, и, как видно из таблицы 3.5, среднее изменение объема продаж составило +3,9 %. Чтобы получить представление о результатах адаптации планограмм под различные группы покупателей, нужно сопоставить вторую и третью колонку в таблице 3.5. Несмотря на то что цифры не являются абсолютно точными, между этими колонками должна существовать определенная взаимосвязь, иначе будет трудно утверждать, что учет интересов конкретных сегментов потребителей окупает себя.
Таблица 3.5. Изменение объемов продаж в результате реализации планограмм, адаптированных под два геодемографических покупательских сегмента. Чем меньше значение статистической значимости в колонке, тем выше вероятность того, что разница реально существует. В таком типе исследований ученые обычно хотят получить статистическую значимость на уровне одного процента
Однако в целом мы не видим положительного влияния проведенных изменений на динамику продаж. Напротив, становится ясно, что достаточно серьезные различия в организации полочного пространства не привели к сколь-нибудь значительному росту покупательской активности. Таким образом данное сравнение показывает, что адаптация планограмм под различные геодемографические сегменты потребителей не приносит адекватной отдачи. В то же время нужно отметить, что ряд исследований, проведенных испанскими (О. Гонсалес-Бенито, 2002), бельгийскими (К. Кампо и др., 2000, и А. Верхетсел, 2005) и американскими (Д. Гревал и др., 1999) учеными, показал наличие положительного эффекта при геодемографической адаптации ассортимента. Кроме того, вышеописанное исследование Р. Фрэнка и У. Масси (1970) также подтвердило, что решения для конкретных магазинов должны учитывать их уникальную специфику. Таким образом, результаты экспериментов, касающихся адаптации под конкретные группы покупателей, следует интерпретировать с осторожностью и не распространять их на другие виды сегментации помимо геодемографической.
