Книга: Ритейл-маркетинг: Практики и исследования

Кросс-категорийные эффекты в ритейл-маркетинге

Кросс-категорийные эффекты в ритейл-маркетинге

Субир Бандиопадиай (2009) из Северо-западного отделения Университета Индианы разработал так называемую модель перекрестной конкуренции. Он утверждал, что главное ее отличие от большинства традиционных моделей распределения полочного пространства состоит в том, что в ней учитывается фактор спроса. Таким образом, модель С. Бандиопадиайа также рассчитывала прогнозы для категорий, выступающих в качестве дополняющих или заменяющих для целевой.

В исследовании были использованы такие категории товаров, как мороженое (целевая категория), топпинги для него (дополняющая) и замороженные йогурты (заменяющая). Источником данных стала американская сеть продовольственных магазинов Kroger. Очевидным недостатком разработки С. Бандиопадиайа было то, что она не давала возможности интерпретировать используемые в ней переменные. Таким образом, о результатах анализа можно было сказать только то, что предсказания модели хорошо соответствовали данным. В то же время трудно было судить о влиянии отдельных параметров, например, таких как цена.

Полученные С. Бандиопадиайей результаты, как и вышеупомянутые исследования Р. Уолтерса (1991), а также Р. Безавады и его коллег (2009), показали наличие кросс-категорийных эффектов в ритейл-продвижении. Как уже говорилось, в модели были смешаны различные инструменты трейд-маркетинга, и измерено их влияние в зависимости от интенсивности (по шкале от 0 до 100 %) на продажи в разных категориях товаров. Наиболее сильные эффекты были обнаружены (1) в случае взаимодополняющих категорий и (2) при более интенсивном продвижении целевой торговой марки. Кроме того, исследование показало ассиметричность кросс-категорийных эффектов. Так, некоторые торговые марки мороженого (например, Texas Gold) сильнее стимулировали спрос на дополняющие товары (например, на топпинги Nestle), чем другие. Также модель предсказала, что мерчандайзинговая поддержка мороженого Breyer увеличит продажи топпингов Nestle на 10,5 %, а топпингов Hershey’s – на 8,7 %.

Альтернативный подход к анализу перекрестной эластичности на уровне магазина основан на использовании панельных данных по домохозяйствам. Это позволяет объяснить часть «шума», обнаруживаемого в первом случае. Например, если одна семья на завтрак ест йогурт, а другая – кашу, обе они могут приобретать хлеб как дополняющий товар. Такой тип дополнительной покупки может быть выявлен при анализе данных на уровне домохозяйств, но не на уровне магазина. Недостатком анализа на уровне домохозяйств может быть то, что его результаты не так легко применимы на практике. Трудно создать магазин, который удовлетворял бы всему разнообразию требований покупателей. Следовательно, в большинстве случаев необходимо выделять большие кластеры потребителей со сходными пожеланиями.

Тем не менее исследователи Пунит Манчанда, Асим Асари и Сунил Гупта (1999) предприняли попытку объяснить некоторые проявления перекрестной эластичности на основе панельных данных по домохозяйствам. Они предположили, что совместная покупка товаров во время одного посещения магазина может объясняться одной из трех причин. Во-первых, это взаимодополняемость (например, смесь и глазурь для кекса). Во-вторых, «совпадение». Под «совпадением» ученые в данном случае подразумевают тот факт, что люди просто привыкли приобретать некоторые товары одновременно. Например, семья может брать объемные товары (такие как туалетная бумага и стиральный порошок) во время крупных воскресных закупок. В-третьих, к высокой доле перекрестных покупок между категориями также может приводить неоднородность покупателей. Исследователи утверждают, что примерное представление о ней можно составить на основе демографических данных.

Для проверки своих предположений ученые использовали данные за двухлетний период по одной крупной городской агломерации в США, предоставленные компанией AC Nielsen. Ими были проанализированы четыре категории товаров: стиральный порошок, кондиционер для белья, смеси и глазурь для кексов. В общей выборке, насчитывающей более чем 17 000 покупательских корзин, 3414 корзины включали, по крайней мере, одну из целевых категорий.

Анализ показал, что перекрестная ценовая эластичность действовала в правильном направлении и была значительной для всех четырех взаимодополняющих комбинаций (например, снижение цен на смеси для кексов вело к увеличению продаж глазури, и наоборот; те же зависимости существовали в комбинации стиральный порошок / кондиционер для белья). Также было установлено, что коэффициенты перекрестной ценовой эластичности были намного меньше, чем собственной ценовой эластичности. Кроме того, исследователи обнаружили, что для более крупных домохозяйств была характерна более высокая перекрестная ценовая эластичность. Это подтверждалось, например, тем, что наиболее высокую перекрестную эластичность показали такие категории товаров, как смеси и глазурь для кексов. П. Манчанда и его коллеги (1999) также обнаружили, что размер домохозяйств сглаживал зависимость таким образом, что б?льшие по размеру семьи были более чувствительны к перекрестной эластичности.

Еще одно исследование на основе панельных данных по домохозяйствам было осуществлено Гари Расселом и Энн Петерсен (2000). Они изучили покупку бумажных изделий, таких как полотенца, туалетная бумага, косметические и обычные салфетки, 170 домохозяйствами в городской агломерации Торонто. Анализ охватывал двухлетний период.

Результаты показали, что коэффициенты ценовой эластичности внутри категорий были довольно высокими (например, для туалетной бумаги –0,308). А вот между взаимодополняющими категориями они хоть и являлись статистически значимыми и действовали стандартно, но оказались гораздо ниже: часто более чем в десять раз. Однако, поскольку все обнаруженные данным исследованием эффекты указывали в правильном направлении, можно утверждать, что данные по домохозяйствам являются лучшей отправной точкой при проведении исследований кросс-категорийной эластичности. Для проверки того, сохраняются ли эти закономерности при влиянии на результат большего количества переменных, можно использовать данные на уровне магазинов.

Наконец, Кэрри Хейлман и Дуглас Боумен (2002) сегментировали панели домохозяйств на основе их истории приобретений в трех категориях детских товаров. Они обнаружили, что сегментация потребителей по покупкам сразу в нескольких категориях позволила разработать более точные модели. Последние не только показали более высокую точность, но и помогли выявить несколько полезных закономерностей. Например, было установлено, что мамы более старшего возраста отдавали предпочтение ведущим брендам независимо от возраста своих детей.

Настало время подвести итог нашему обзору исследований кросс-категорийной эластичности. Итак, несмотря на то что, безусловно, можно найти доказательства в пользу существования перекрестной эластичности, они не являются ни строгими, ни последовательными.

Оглавление книги