Чтобы обеспечить достоверность сравнений, ученые были вынуждены использовать в анализе большие объемы информации. Они собрали сведения по 106 крупным сетевым магазинам, работающим на 50 крупнейших рынках США. Эти данные охватывали 19 категорий.

Ниже представлен перечень переменных, которые были подвергнуты изучению с точки зрения их влияния на тенденции в категории:

• цена (обычная и временное снижение цен);

• ритейл-продвижение (реклама и специальные выкладки);

• количество фейсингов;

• глубина и широта ассортимента;

• продвижение магазинных торговых марок.

Санджай Дхар и его коллеги хотели определить, какие комбинации маркетинговых тактик являются наиболее эффективными для различных категорий. Результаты, приведенные в таблице 6.5, представляют собой коэффициенты бета, выведенные на основе регрессионного анализа. Они показывают степень влияния конкретного способа продвижения на наблюдаемую в категории тенденцию. В частности, более высокое значение обычно говорит о том, что данный способ влияет сильнее. Поскольку значения, которые использовались в регрессионном анализе, отражают только относительное увеличение доли продаж в результате определенной промоактивности, приведенные в таблице цифры также являются относительными. В случае обычной цены отрицательный коэффициент бета означает, что более низкая стоимость ведет к увеличению продаж. Для других переменных повышение продаж означают положительные коэффициенты.

Что касается обычной цены, тут следует отметить два примечательных момента. Во-первых, низкая обычная цена на «основные товары» не приводит к росту продаж в долларовом выражении. По мнению ученых, причина в том, что ценовой уровень в данной категории и без того невысок. Однако временное введение скидок приводит к основному эффекту в виде повышения спроса (у данной промометодики коэффициент бета равен 0,4025, стало быть, она положительно влияет на сбыт), а значит, данная категория, несмотря ни на что, является чувствительной к цене. Во-вторых, скидки на такие группы, как «создатели разнообразия» и «нишевые товары», увеличивают количество купленных единиц, однако это не всегда влияет на объем продаж. В случае временного снижения цены только «основные товары» дали положительный эффект, т. е. рост продаж в единицах и долларах. А доля «нишевых товаров» в общем объеме продаж категории, наоборот, уменьшилась.

Что касается трех других переменных, мы видим, что увеличение количества фейсингов оказывает лишь небольшой положительный эффект на спрос во всех группах. Реклама ведет к значительному росту продаж только «основных» и «нишевых» товаров, т. е. товаров с высокой частотой покупок. Специальные выкладки дали весомые результаты для «основных» и «дополнительных» товаров. Хотя это и не указано в таблице, следует отметить, что товары из группы «создатели разнообразия» также показали рост продаж со специальных выкладок, но только по количеству единиц. Поскольку специальные выкладки часто комбинируются со снижением цены, их влияние на продажи в долларовом выражении несущественно (и с неправильным знаком).

Если посмотреть, как обстоят дела с отдельными группами, мы увидим, что «основные товары» демонстрируют наибольший рост, когда ритейлер работает с рекламой, специальными выкладками и снижением цены; «создатели разнообразия» лучше всего реагируют на низкие обычные цены (по крайней мере, с точки зрения количества проданных единиц); «нишевые товары» требуют рекламы, а «дополнительные» – специальных выкладок.

Ученые также использовали свою модель категорийного менеджмента, чтобы исследовать влияние на продажи широты и состава ассортимента. В таблице 6.6 приведены коэффициенты бета еще для трех переменных. Эти результаты следует интерпретировать таким же образом, как и в предыдущей таблице. Большая положительная величина означает, что данная переменная является важным фактором для успешного развития данной товарной категории.

Таблица показывает, что магазины, которые пробовали работать с более глубоким ассортиментом (большим числом разновидностей продукта внутри одной категории) в группе «основных товаров», не нашли это прибыльным – влияние на продажи было незначительным и с отрицательным знаком. С другой стороны, увеличение количества торговых марок окупило себя во всех категориях, особенно в группе «нишевых товаров» и «создателей разнообразия». Кроме того, наилучшие результаты дала тактика сосредоточения на собственных торговых марках в категориях с высоким уровнем пенетрации.

В целом модель, классифицирующая ассортимент на основе уровня пенетрации и частоты покупок, кажется, дает некоторую значимую информацию. Включение в нее такой переменной, как уровень пенетрации, в первую очередь, помогает нам понять, как следует управлять категориями, не относящимися к «основным товарам». Если сравнить таблицу 6.4, отражающую общепринятые методы работы ритейлеров, с таблицей 6.5, где показано, какие из них дают наилучший эффект, мы увидим, что результаты не совсем совпадают. Например, владельцы торговых точек традиционно тратят много денег на рекламу товаров из группы «создатели разнообразия» (cм. таблицу 6.4), что не оказывает заметного положительного влияния на продажи (таблица 6.5). Таким образом, существуют определенные возможности для повышения эффективности работы ритейлеров в соответствии с предложенными моделями.

Мне кажется, мало кто из ритейлеров удовлетворится знанием о том, что ему нужно увеличить или уменьшить свой нынешний ассортимент. Я полагаю, что большинство из них захочет понять, какие именно наименования товаров следует добавить или исключить. Ответ на этот вопрос во многом зависит от типа конкретной продуктовой линейки. Оптимизация ассортимента модной обуви, безусловно, будет существенно отличаться от оптимизации ассортимента газированных напитков. Тем не менее я хочу представить вам несколько исследований, которые попытались установить некоторые ключевые принципы, действующие глобально.

Статистики Эрик Брэдлоу и Витала Рао (2000) пошли еще дальше и изучили, как магазины могут оптимизировать свой ассортимент. Они поставили перед собой три вопроса:

1. Какие покупатели рассматривают определенный ассортимент как оптимальный выбор?