Покупатели не всегда такие, какими кажутся
Логику таргетинга на активных покупателей еще сильнее подрывает вот что: потенциал будущих продаж индивидууму отличен от предполагаемого, основывающегося на нынешнем покупательском поведении этого индивидуума. И это верно, даже если вы располагаете надежнейшими данными о продажах по конкретным клиентам и даже если в их поведении нет никаких реальных подвижек. Непокупатели и неактивные покупатели на самом деле куда более активны, чем вам представляется, тогда как активные клиенты менее активны в своих приобретениях.
Это четко показал анализ продаж в США ведущей марки кетчупа за два года на основе панельных данных, предоставленных компаниями рыночных исследований IRI (Information Resources Inc.) и AC Nielsen. Бренд сохранял свои позиции (объемы продаж не росли и не снижались), но 14 % продаж – заслуга домохозяйств, которые в предыдущем году вообще не покупали эту марку кетчупа. Иными словами, эти приобретения сделали люди, которых маркетинговая команда бренда отнесла бы к разряду непокупателей. Тем временем немногочисленная группа (9 %) активно покупающих бренд домохозяйств обеспечила 34 % объема продаж, и это меньше, чем в предшествующем году (43 %). Обратите внимание на табл. 4.4, из которой видно, что со временем более активные потребители становятся менее активными, тогда как неактивные клиенты и непокупатели соответственно начинают проявлять активность и становятся покупателями.
Таблица 4.4. Объемы продаж по разным группам покупателей, годом позже
Когда самые неактивные клиенты повышают потребительскую активность, а самые активные снижают ее, проявляется феномен, называемый регрессией к среднему значению. Этот закон (мы дали ему название «закон сглаживания потребительского поведения»)
[39] справедлив в отношении всех брендов, и его действие можно спрогнозировать, если известно распределение частоты совершения покупок.
По большому счету, лишь немногие из этих покупателей действительно меняются, что может показаться очень загадочным и быть превратно истолкованным. Большинство не имеют понятия о законе сглаживания потребительского поведения. Этот закон подрывает основы стратегий, разрабатываемых маркетологами, которые, как правило, делают ставку на активных клиентов, а неактивных вообще не берут в расчет (вкупе с огромным потенциалом продаж, которым обладает эта категория потребителей).
Закон сглаживания потребительского поведения существует потому, что у каждого человека вырабатывается индивидуальный ритм совершения покупок и эти ритмы очень различаются. В какие-то годы люди лишь один раз приобретают бренд, в какие-то – дважды, и это не реальные перемены, а вполне предсказуемая степень колебаний, наблюдаемая даже при стабильной частоте покупок этого бренда. Такое колебание означает, что некоторые домохозяйства, отнесенные к разряду «непокупателей бренда», на самом деле просто не приобрели продукт этой марки в конкретный год и потому были ошибочно классифицированы. Точно так же другие покупатели были неверно расценены как неактивные, хотя на самом деле они оказались более активными в приобретении бренда. А других клиентов несправедливо обозначили активными, поскольку в год, принятый исследователем за базовый для составления классификации, они покупали этот бренд несколько чаще, чем им свойственно. (Может, у них гостили родственники, и потому им пришлось закупаться в больших количествах, чем они привыкли.) Указанный феномен намного сильнее искажает картину за краткосрочные периоды (месяц или квартал), чем при наблюдении за год. Но все равно это сказывается и на данных за год, и даже на данных по крупным брендам, о чем свидетельствует табл. 4.4.
Итак, у нас есть три ключевых факта относительно закона Парето для маркетинга.
1. Он похож на законосообразную зависимость, которая распространяется на все бренды и все категории.
2. Это не жестко заданное соотношение 80/20.
3. Продолжительность исследуемого периода влияет на распределение Парето и таргетинг, если за основу берется ценность потребителя. Проще говоря, в последующий период самые активные 20 % ваших клиентов точно не будут такими же активными, а неактивные умножат свои покупки. Да еще в ряды потребителей подтянется кое-кто из категории не покупающих ваш бренд. Так проявляется действие закона сглаживания потребительского поведения.
Впрочем, есть еще одна законосообразная зависимость, которая, выражаясь словами Эндрю Эренберга, «способна похоронить несбыточную мечту маркетинга – призывать в ряды клиентов только тех, кто покупает много и часто». Давайте посмотрим, что происходит с распределением частоты покупок бренда, когда он наращивает свою долю рынка.
Перемены происходят в сегментах и активных покупателей, и неактивных
Взгляните еще раз на
рис. 4.1 и
рис. 4.2, где показана частота покупок, совершаемых покупателями Coca-Cola и Pepsi. Форма графиков распределения в обоих случаях очень схожа, разве что при переходе от Coca-Cola к Pepsi значения частоты покупок несколько смещаются влево (то есть каждый клиент совершает покупки чуть реже). В сущности, по математическим свойствам характер распределения в обоих случаях одинаков. Распределение такого типа называется отрицательным биномиальным распределением. Судя по всему, отрицательное биномиальное распределение описывает частоту покупок всех брендов, и эта закономерность действует десятилетиями (Эндрю Эренберг обнаружил ее еще в 1959 году). Отрицательное биномиальное распределение – это, как правило, очень несимметричное распределение с «длинным хвостом» (оно указывает, что есть довольно много покупателей, еще менее активных, чем средние). Соответственно, и объем продаж распределяется на количество потребителей по принципу Парето: в соотношении 60/20.
Эта огромная доля очень неактивных клиентов обнаруживается в метриках эффективности брендов (как мы увидели в главе 2 и главе 3). Вспомните, у брендов с более высокой долей рынка показатели проникновения на рынок обычно значительно выше, чем у брендов меньшего размера (закон двойной ответственности). В отличие от проникновения на рынок, показатели частоты покупок у более крупных брендов (то есть насколько часто их клиенты покупают «свой» бренд) лишь ненамного превышают метрики у брендов меньшего размера. А когда торговые марки растут или уменьшаются, показатель их проникновения в категорию (то есть размер потребительской базы) претерпевает значительные изменения, частота же покупок меняется слабо. И теперь понятно, почему показатель проникновения на рынок так сильно изменяется. Все дело в том, что покупательские рейтинги бренда распределяются несимметрично в силу отрицательного биномиального распределения. Рост торговой марки привлекает множество неактивных покупателей, и те становятся активными настолько, чтобы совершать приобретение по крайней мере один раз за исследуемый период, и потому отражаются в данных по проникновению на рынок. Более активные клиенты тоже покупают чаще, однако в целом средняя частота покупок не слишком меняется (посмотрите, как мало различаются средние арифметические значения на диаграммах для Coca-Cola и Pepsi). Таким образом, отрицательное биномиальное распределение объясняет закон двойной ответственности.
