Точная настройка цен – важнейший фактор повышения рентабельности продаж

Точная настройка цен (так называемый транзакционный уровень ценообразования) сегодня как никогда важен для менеджеров. Главная задача транзакционного ценообразования - определить точную цену для каждой операции.

Прежде чем подступиться к вопросам собственно ценообразования необходимо классифицировать (сегментировать) покупателей.

Кстати, совсем необязательно привлекать данные об операциях на всем рынке, где функционирует аудируемое предприятие. Можно использовать только данные самого предприятия. Определив аналитическую зависимость спроса, цен и иных параметров можно будет оценить то, насколько на них влияют внутренние факторы предприятия, а потому и оценить надежность выводов, сформулированных на анализе баз данных только аудируемого предприятия. Если внутренние факторы предприятия в достаточной степени объясняют поведение рыночных индикаторов (остатков товарных запасов, динамику цен и пр.), то можно сэкономить на полномасштабном исследовании рынка.

Перейдем к примерам. Они взяты из нашей реальной аудиторской практики. Чтобы не нарушать условия конфиденциальности мы не будем упоминать конкретных покупателей и виды продукции. Все названия фирм покупателей изменены.

Вначале определимся с тем, как мы видим систему ценообразования.

Поскольку предприятие, на данных которого мы проводим исследование, реализует небольшой ассортимент продукции, можно формировать цены на основании базовых с предоставлением скидок по конкретным видам продукции в зависимости от объемов поставок.

Чтобы определить количество и размер скидок, необходимо произвести классификацию покупателей.

Общее число покупателей, с которыми в 2002 г . осуществлялись расчеты за продукцию, составляло 286 . Они весьма неоднородны по объему продаж. Это можно оценить визуально по представленной ниже гистограмме.

Гистограмма построена на девяти интервалах. Для определения оптимального размера интервала, т.е. такого, при котором построенный интервальный ряд не был бы слишком громоздким и в то же время позволял выявить характерные черты рассматриваемого явления, мы использовали формулу Стерджеса .

Неоднородность покупателей подтверждают также статистические расчеты.

Анализ показал, что среднее значение выручки по покупателям за 2002 г . составило 2173909 руб. Стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение) – 9968051 . Простейший тест на наличие признаков нормального распределения вероятностей выручки у исследуемой совокупности покупателей дает 459% ([9968051/2173909]*100%). Граничное значение составляет 33% .

Следующий этап нашего исследования - группировка покупателей в зависимости от объема товарооборота (выручки).

Проведенный нами кластерный анализ позволил выделить пять групп покупателей. Для классификации был применен метод k -средних [ k - means clastering ].

Результаты кластеризации приведены в следующей таблице.

Как видно, рынок, на котором оперировало аудируемое предприятие, можно охарактеризовать как существенно неоднородный.

Список возглавляют два "лидера продаж" , причем абсолютным лидером является ООО "ТК "ПАРТНЕР".

Следующий за лидером продаж ОАО "ЗАВОД № 2" существенно ему уступает (объем продаж меньше в два раза), однако данное предприятие по товарообороту в четыре раза опережает средний показатель товарооборота по кластеру № 3, в который входит 12 предприятий.

Кластер № 3 можно определить как достаточно надежную "точку опоры" для аудируемого предприятия, т.к. объем продаж по всем предприятиям кластера составляет треть от общего объема продаж. При этом число предприятий, входящих в кластер, может быть определено, как достаточно представительное, а стандартное отклонение товарооборота от среднего находится на уровне 33% (это критический уровень критерия нормального распределения вероятности товарооборота).

Кластер № 4 является достаточно неустойчивым (об этом свидетельствует стандартное отклонение, которое к среднему значению товарооборота составляет почти 50%). Однако именно поэтому он требует значительного внимания маркетинговой службы предприятия, т.к. дает пятую часть товарооборота.

Последний пятый кластер представляет собой случайную и преобладающую по числу покупателей (85%) группу, которая не вносит существенного вклада в общий товарооборот (12%) и характеризуется крайней нестабильностью (стандартное отклонение существенно больше значения среднего товарооборота). Очевидно, что по данным покупателям не имеет смысла осуществлять какие-либо специальные маркетинговые воздействия.

Проведенная группировка покупателей показала, что маркетинговые воздействия на рынок должны быть адресными. Широкомасштабные рекламные кампании, скорее всего, не дадут значимого эффекта, во всяком случае, по соотношению «затраты-результат».

Проведенный анализ позволяет нам также определить основную ( стратегическую ) концепцию ценообразования на доле рынка, занимаемого аудируемым предприятием.

Мы полагаем, что стратегия ценообразования должна быть ориентирована на четко определенные сегменты рынка, что соответствует стратегии конкурентной борьбы на рынке, где оперирует аудируемое предприятие.

В тактическом плане необходимо, по нашему мнению, исследовать эластичность спроса по целевым сегментам и видам продукции. Затем необходимо сформировать модели спроса и на их базе выдвигать предложения руководству предприятия о ежемесячной (или с иной периодичностью) точной настройке цен в зависимости от текущей складывающейся ситуации на рынке.

Результаты кластерного анализа позволяют нам заключить, что следует применять три уровня цен, а именно: базовый (ориентирован на пятый кластер), цены со скидками первого уровня (ориентированы на четвертый кластер), цены со скидками второго уровня (ориентированы на третий кластер). Цены для лидеров продаж следует устанавливать индивидуально протоколами о договорной цене, являющимися неотъемлемой частью договоров поставки.

При окончательном установлении размера скидок первого уровня следует принимать во внимание неустойчивость четвертого кластера. Возможно, скидки следует сделать несколько более значимыми, чем даст расчет.

Для более точного заключения о шкале скидок и порядке их предоставления необходимо, по нашему мнению, провести анализ покупателей в разрезе видов продукции.

Продолжим пример.

Пусть выбран вид продукции лидер продаж в кластере № 5.

Данные за 2002 г . представлены в следующей таблице.

Координаты точек ( продажа, цена ) нанесены на следующий график. На него же помещена функция спроса.

При построении подобных моделей необходимо учитывать влияние иных кроме цены факторов (возможно, их следует добавить в модель, но следует учитывать явление мультиколлинеарности), правильно подобрать функцию регрессии (оценить ее значимость и значимость каждого факторного признака), объяснить влияние неучтенных моделью факторов, проверить модель на адекватность.

Если модель построена грамотно, то появляются мощные средства настройки цен на текущую конъюнктурную ситуацию. Заметим, что чем чаще строится модель и "мельче" периоды фиксации данных для ее построения (вплоть до дня), тем более точным будет ценообразование.

Итак, сформулируем выводы, которые можно сделать на основании построенной модели.

Главный вывод заключается в том, что несмотря на отрицательный коэффициент эластичности в точке, соответствующей декабрьским ценам, увеличение цены на 1% приводит при общем падении товарооборота на 1,2% к росту валовой прибыли. Конечно, возникает искушение увеличить цену не на 1%, а значительно больше. Но предостерегаем от чрезмерного увеличения цен, т.к. коэффициент эластичности имеет значение -1,2 в конкретной точке.

Мы затронули в настоящей статье только небольшой объем вопросов, которые могут быть включены в программы маркетингового аудита. При этом мы уже смогли сделать выводы о структуре рынка, наметить стратегию маркетинговых мероприятий, определиться с концепцией ценообразования и получить модель рынка по конкретному товару для точной настройки цен.

Директор ЗАО "Служба бухгалтерской
экспертизы и аудита"
Д.М.Андреев

Газета "Территория учета"