Показатели микроэкономической модели VPM - что означают

Микроэкономическая модель VPM рассматривает четыре группы показателей, связывающих маркетинговые действия и результаты продаж и прибыли.

Группа V (VOLUME)

Vi, руб. - потенциал активной клиентской базы, проще говоря все деньги, которые можно получить с рынка через конкретных пул клиентов i, их полный оборот по категории продукта, объем рынка, охваченного дистрибуцией.

Vm, % - потенциал матрицы предлагаемого ассортимента, модельного ряда, сумма потенциалов сегментов, для которых у нас есть предложение.

Группа P (PROBABILITY)

P0, % - текущая вероятность не стимулируемого извне покупательского выбора в результате лояльности к бренду, относительная доля продаж с полки в условиях отсутствия стимулирующих мероприятий, определяемая старыми лояльными покупателями, потребителями.

P1, % - прирост относительной доли в продажах в результате активных стимулирующих действий и воздействия полки (упаковки).

P2(b), % - прирост доли новых лояльных покупателей в результате активных действий по продвижению бренда.

P2(s), % - в прямых продажах прирост вероятности успешной сделки вследствие лояльности покупателя к продавцу (а не к бренду).

Группа M (MARGIN)

M - маржинальность сделок, обычно понимаемая как гросс-маржинальность, без учета затрат на продвижение.

Группа E (EXPENSES)

E(Vi),E(Vm), E(P1) ,E(P2), E(M) - полные затраты на конкретные действия по продвижению, имеющие целью рост параметров VPM. Показатели микроэкономической модели VPM позволяют однозначно связать затраты на маркетинговые действия и их результаты в виде роста продаж и прибыли, сделать экономическое обоснование маркетинговых бюджетов и программ, рассчитать параметры возврата инвестиций и другие экономические показатели, необходимые для принятия разумных и оперативных бизнес-решений. Показатели VPM с успехом используются для оценки деятельности подразделений маркетинга и отдельных сотрудников, а также их вклада в общий результат продаж и прибыли компании.

Облако тэгов

• help • all • управление брендами • развитие продуктов и упаковки • торговый маркетинг • управление маркетингом • менеджер по маркетингу • показатели VPM • продвижение брендов • результаты маркетинга

Задайте ваш вопрос по маркетингу:

<<< Поменять страницы местами

Из комментов Линкдин: Методы математического анализа в маркетинге

Смотреть картинку в полный размер

==Если вам чего-то нужно==

У меня богатый опыт и глубокие знания, хотя я и не преподаю. Если кому нужно что-то по численным показателям медийки, упаковки, трейд-маркетинга, брендинга, я с удовольствием выложу в справочник http://www.structuravody.ru/exasory/sv-marketing-book.php. Информации у меня в голове накоплено очень много, только задайте тему, и она приоритетно выскочит там (по мере моего свободного времени на это, конечно - заранее сори за бесплатный сервис, на то он и бесплатный).

*Как понимать эту фразу? "содержательная часть варьирует показатели чаще в худшую сторону":*

Показатели 7+ 12+ верны для хорошей, запоминающейся рекламы, не выдающейся, но грамотно сделанной по BMP-технологии. Неаттрактивная, неяркая, неясная реклама потребует большего количества контактов, стало быть большего бюджета размещения, чтобы достичь тех же коммуникативных целей. Другая крайность - излишне аттрактивная реклама. Сюжет, герои могут запомниться быстро, за 2-3 контакта, но для связи с брендом и упаковкой потребуются еще и еще повторы, пока до зрителей не "дойдет", что это реклама вот этого продукта от вот этого бренда. Пример: прозрачная женщина, рекламирующая что-то для костей. Мало того, что у нее есть скелет, но нет мозга и черепа (на это дочка обратила внимание), так и название продукта в памяти не осталось, хотя контактов было очень много.

================================

Да, важно, речь идет о телевизионной рекламе. С печатной рекламой сложнее - многое зависит от длительности контакта и мотивированности этим контактом. При хорошей мотивации и возможности вернуться в начало прочтения бывает достаточно и 1 контакта. Но для надежности обычно ставят 3+. А ведь есть еще показатели спонсорской рекламы - сам считал их для бортовой рекламы на Чемпионате по фигурному катанию.

==Математикам:==

Если вы прогноз продаж делаете по массиву детализированных отгрузок ассортимента (обычно его делают для закупок, чтобы балансировать склад и товар в пути), из всех методов по факту самый действенный - Фурье, доказано практикой в СДС (Ахмад Ти).

Да, еще один полезный совет, пока не ушел в рутину...

==Размер сегментов и потенциал матрицы Vm==

Сегментами следует считать такие группы товарного ассортимента, внутри которых потребитель легко переключается, т.е. легко заменяет один товар другим (черный чай и черный чай). Напротив, замена товаров из различных сегментов потребителем маловероятна (зеленый чай и черный чай). В результате сегментирования получается несколько групп товаров, в которых вы имеете 0, 1 или больше единиц предложения. Каждой группе-сегменту соответствует доля в категории Vm%(группа). Формируя ассортиментное предложение, вы сначала накапливаете максимальную представленность в группах, сегментах, чтобы обеспечить максимальную сумму Vm%, что есть в терминах VPM потенциал матрицы - черный чай, зеленый чай, черный чай в пакетиках, зеленый чай в пакетиках... Ранжирование по рейтингу продаж происходит только внутри одного сегмента, одной группы - черный цейлонский чай, черный индийский чай... Сравнение продаж позиций между сегментами не производится. Последняя настройка матрицы - учет конкурентного предложения на полке и приоритет растущих новинок над стареющими согласно логике матрицы БКГ. Затем, если есть время и желание, сделать вариативные планы по ротации и промо и выбрать лучший исключительно по прогнозируемому конечному результату продаж или прибыли (это у кого как принято считать результат продаж)...

Это была логика. По опыту она понятна не всем - люди любят шаблоны, к сожалению... Но кто умный им неленивый - тот догадается, как ее применить.

==Еще один распространенный баг==

Подход оптимизации матрицы ассортимента выше должен делаться только один раз - лучше при решении о вводе-выводе в розничную сеть. Если заужать матрицу при закупках или по каналам сбыта, вы получаете что-то вроде Vm*Vm*Vm<

* Кроме того, реальные процессы всегда "плывут" по параметрам, в том числе - меняется частота, амплитуда. *

"Плывут" они относительно идеализированной модели (системы координат). Но и это "плавание" тоже не всегда случайно. Ту же модуляцию можно вытащить, если конечно это обосновано целями - вопрос денег, которые при этом экономятся или освобождаются из склада. Процесс продаж в FMCG содержит внутри себя много циклических процессов с обратными связями, которые сами внутри себя зависимы и зависимы между собой. Это объясняет, почему именно Фурье.

Больше головняка доставляет клипирование - всяческие жесткие лимитеры (то на складе нет продукта, то дистр задебиторит и ему стоп-отгрузку выкатывают и т.д.). Если на уровне потребителя выручает массовость N, то влияние внутри торговой цепочки вносит искажения в весь поток. Отсюда мораль - чем ближе к потребителю, тем точнее данные.

===

К слову сказать, с 2008-го я ушел в упрощенку, линеаристику, RISC. Микромодели не терпят высоких затрат на анализ, да и цена решения там поменьше на пару порядков. Как-то вот определил для себя цель "маркетинг, доступный для средмалбизнеса", и тащу ее.

Совершенных и универсальных моделей не существует, эффективность зависит от области применения. Для Фурье я указал четко: прогнозирование состояния склада по детализированным отгрузкам для принятия решений о закупках. Больше ни для чего.

==По сбытовой части маркетинга==

Статистика вчера-сегодня (если так же понимаю, как и вы - что не факт, учитывая, что мы обмениваемся лишь словами) не отвечает на очень много злободневных вопросов продвижения. Вот к примеру, такой ключевой вопрос: необходимо определить уровень продаж/выручки G0 (T2) сегодня на основе исторических данных вчера G(T0), которая прогнозируется при нулевых инвестициях в маркетинг Em=0. Проще говоря, если ничего не предпринимать, какие будут продажи в новом периоде по сравнению с предыдущим? Чаще всего постулируют G0(T2)=G(T0) и ошибаются. С другой стороны, не спрогнозировав нулевой уровень, корректно оценить вклад активных действий в прирост выручки тяжело - нет точки отсчета, разделяющий вклад предыдущих и текущих действий, нет уровня, от которого корректно считается прирост.

==Критика корреляционных подходов к идентификации факторов==

Корреляционные методы обнаружения предполагают в основе своей вычисление степени похожести объекта на эталон. Известный нам Яндекс (и Гугль тоже) выдают вам то, что наиболее похоже на ваш запрос, а не то, что есть по существу в индексе. Другими словами, при корреляционном обнаружении вы видите то, что хотите видеть, и не видите то, что не можете предположить - ввиду отсутствия образца. Это сужает область его применения в маркетинге до пассивных оценок, ABC, XYZ анализов и идейно противоречит целям развития и матрице БКГ как таковой.

Публикации по теме

Облако тем

• marketing_toolkit • internet_innovations • business • thinking in style • humor • management • product_development • brand_manager • trade_marketing • mathematical_proves • fmcgnews • ege • comments • archive

Оглавление

Интерактивный справочник ВСЕ-ПО-МАРКЕТИНГУ