Источники данных, сложности и предостережения. Для расчета величин маржи по каналу распределения необходимы такие же данные, что и для расчета основной маржи

Для расчета величин маржи по каналу распределения необходимы такие же данные, что и для расчета основной маржи. Однако слож­ности возникают из-за охваченных уровней. В такой конструкции отпускная цена для одного уровня в цепочке становится расходами для следующего уровня. Это четко видно в индустрии товаров по­вседневного спроса, где изготовителя и потребителя часто разде­ляют многочисленные уровни распределения, и каждый участник канала требует своей собственной маржи.

Расходы и отпускная цена зависят от положения звена в цепочке. Надо всегда спрашивать: «Чьи это расходы?» и «Кто продает по этой цене?» Процесс формирования последовательной цепочки величин маржи не сложен. Необходимо только уточнять, кто и кому продает. Отслеживание этого процесса может помочь, во-первых, постро­ить горизонталь, обозначая всех участников канала по цепочке, где в крайнем правом положении окажется изготовитель, а в крайнем правом - розничный торговец. Например, если экспортер пива в Германии продает его импортеру в США, а этот импортер продает пиво дистрибьютору в штате Виргиния, который сбывает его роз­ничному торговцу, то между экспортером и покупателем в магазине розничной торговли встанут четыре разные отпускные цены и три маржи по каналу. Импортер является первым покупателем. Чтобы избежать недоразумений, мы рекомендуем составить план канала распределения и рассчитать маржу, закупочные и отпускные цены на каждом уровне.

По всему данному разделу, говоря о какой-либо марже, мы под­разумеваем валовую маржу, рассчитанную посредством вычитания из отпускной цены себестоимости реализованного товара. Конечно, в процессе добавления стоимости участники канала распределения несут и другие расходы. Например, эксплуатационные, если опто­вый торговец платит своим продавцам комиссионные за продажи. Но они не являются частью себестоимости реализованной продук­ции и поэтому не включены в валовую маржу.

Соотнесенные показатели и понятия

Маржа по гибридному (смешанному) каналу

Гибридный канал. Использование разнообразных систем распределения для выхода на один и тот же рынок. Компа­ния может найти подход к потребителю, например, через сеть магазинов, по Интернету или с помощью телевизион­ного маркетинга. По таким каналам величины маржи ча­сто варьируются. Гибридные каналы известны также как смешанные каналы.

Все большее распространение получает практика выхода на рынок не по одному каналу. Страховая компания, например, может прода­вать полисы через независимых агентов, по бесплатным телефон­ным линиям и через Интернет. По многочисленным каналам часто формируется разная маржа, что заставляет поставщика нести раз­ные вспомогательные расходы. Так как компании переходят с одно­го канала на другой, маркетологи должны корректировать цены и поддержку экономически целесообразными способами. Чтобы при­нимать правильные решения, они должны выявлять в этом смеше­нии наиболее рентабельные каналы и разрабатывать программы и стратегические планы, которые им соответствовали бы.

При осуществлении продаж через разнообразные каналы с раз­личными величинами маржи важно проводить анализ на основе средневзвешенной маржи по каналам, в противоположность сред­нему арифметическому. Использование среднего арифметического может привести к путанице и принятию неправильного решения.

В качестве примера разброса значений, который может иметь ме­сто, представим себе, что компания продает 10 наименований товара по шести каналам. Она продает пять наименований своей продук­ции по одному каналу с маржой 20% и одно наименование — по всем остальным пяти каналам с маржой 50%. Рассчитав среднюю маржу на взвешенной основе, мы приходим к следующему результату: Коэффициент прибыльности (%) = [(5x20%) + (5^50%)] /10 = 35%

Если же мы рассчитаем среднюю маржу среди шести каналов ком­пании на основе среднего арифметического, то получим совершен­но другую цифру:

Коэффициент прибыльности (%) = [(1x20%) + (5Х50%)] 16 = 45% Такая разница в величине маржи может существенно запутать про­цесс принятия решений руководством.

Средняя маржа

При определении маржи в денежном исчислении следует исполь­

зовать процентный показатель штучных продаж.

Средняя маржа ($) = [Процентный показатель штучных продаж по каналу 1(%) х Маржа, установленная для канала 1 ($)] + [Процентный показатель

штучных продаж по каналу 2 (%) * Маржа, установленная для канала 2 ($)] +... и т. д. до последнего канала

При определении маржи в процентном соотношении следует ис- пользовать процентный показатель объема продаж в денежном ис­числении.

Средняя маржа (%) = [Процентный показатель объема продаж в денежном исчислении по каналу 1(%) х Маржа, установленная для канала 1 (%)] + [Процентный показатель объема продаж в денежном исчислении по каналу 2 (%) х Маржа, установленная для канала 2 (%)[ +... и т. д. до последнего канала

ПРИМЕР. Компания Gael’s Glass осуществляет продажи по трем каналам: по телефону, через Интернет и магазины. Для этих каналов установлены три маржи: соответственно, 50%, 40% и 30%. Когда жена Гэла спросила, какова его средняя маржа, он высчитал среднее арифметическое и сказал, что она составляет 40%. Жена Г эла, однако, изучила этот вопрос глубже, и выяснила, что Гэл ответил необдуманно. Компания Гэла продает всего 10 наименований товара. Он продает один товар по телефону с маржой 50%, четыре - через Интернет с маржой 40% и пять - через магазин с маржой 30%. Чтобы определить среднюю маржу компании по всем этим каналам, маржа по каждому из них должна быть взвешена по его относительному объему продаж. Исходя из этого жена Г эла посчитала средневзвешенную маржу следующим образом:

Средняя маржа по каналам = (Процентный показатель штучных продаж по телефону х Маржа, установленная для канала продаж по телефону) + (Процентный показатель штучных продаж через Интернет х Маржа, уста­новленная для канала продаж через Интернет) + (Процентный показатель штучных продаж через магазин х Маржа, установленная для канала про­даж через магазин)

= (1/10 х 50%) + (4/10 х 40%) + (5/10 х 30%)

= 5% + 16% + 15%

Средняя маржа по каналам = 36%

ПРИМЕР. У компании Sadetta, Inc. имеется два канала сбыта (Интернет и розничная торговля), которые дают следующие результаты.

Один клиент сделал заказ по Интернету, заплатив 10 долларов за одну еди­ницу товара, который стоил компании 5 долларов. Это обусловило маржу для Sadetta в размере 50%. Второй клиент сделал покупку в магазине, ку­пив две единицы товара по 12 долларов за штуку. Себестоимость каждой из них составляла 9 долларов. Таким образом, компания Sadetta получила маржу по этим продажам в размере 25%. Суммируем:

Маржа по продаже через Интернет (1) = 50%. Отпускная цена (1) = 10 долларов. Отпускная цена поставщика (1) = 5 долларов.

Маржа по продажам через магазин (2) = 25%. Отпускная цена (2) = 12 долларов. Отпускная цена поставщика (2) = 9 долларов.

По этому сценарию легко определить относительные долевые соотноше­ния. В отношении штучных продаж компания Sadetta продала всего три единицы товара: одну (33,3%) через Интернет и два (66,6%) через магазин. В денежном исчислении компания получила от продаж всего 34 доллара: 10 долларов (29,4%) через Интернет и 24 доллара (70,6%) через магазин.

Таким образом, средняя маржа на единицу товара компании Sadetta мо­жет быть рассчитана следующим образом: интернет-канал принес маржу в размере 5,00 доллара, тогда как в магазине маржа составила 3 доллара. Относительные долевые соотношения составляют: для Интернета - 33,3%, а для магазина - 66,6%.

Средняя маржа на единицу товара ($) = [Процентный показатель штучных продаж через Интернет (%) х Маржа на единицу товара при продаже через Интернет ($)] + [Процентный показатель штучных продаж через магазин (%) х Маржа на единицу товара при продаже через магазин ($)]

= 33,3% х 5 долларов + 66,6% х 3 доллара

= 1,67 доллара + 2 доллара

= 3,67 доллара.

Средняя маржа (%) компании Sadetta может быть рассчитана следующим образом: интернет-канал обеспечил маржу в размере 50%, а магазинный канал - 25%. Относительные долевые соотношения составляют: для Ин­тернета - 29,4%, а для магазина - 70,6%.

Средняя маржа (%) = [Процентный показатель продаж через Интернет в денежном исчислении (%) х Маржа при продаже через Интернет (%)] + [Процентный показатель продаж через магазин в денежном исчислении (%) х Маржа при продаже через магазин (%)]

= 29,4% х 50% + 70,6% х 25%

= 14,70% + 17,65%

= 32,35%.

Среднюю маржу можно также рассчитать непосредственно по итоговым данным компании. Sadetta, Inc. обеспечила совокупную валовую прибыль в сумме 11 долларов, продав три единицы товара. Ее средняя маржа на единицу товара составила, таким образом, 11/3 доллара, или 3,67 доллара. Подобным же образом мы можем вывести средний коэффициент прибыль­ности компании Sadetta, Inc., разделив ее совокупную маржу на ее вало­вые поступления. Это дает результат, который согласуется с предыдущими взвешенными расчетами: 11 долларов/34 доллара = 32,35%.

Такой же процесс взвешивания необходим для расчета средних от­пускных цен.

Средняя отпускная цена ($) = [Процентный показатель штучных продаж через канал 1 (%) х Отпускная цена по каналу 1 ($)] + [Процентный показа­тель штучных продаж через канал 2 (%) х Отпускная цена по каналу 2 ($)] +.... до [Процентный показатель штучных продаж через последний канал (%) х Отпускная цена по последнему каналу ($)]

ПРИМЕР. Продолжая вышеприведенный пример, мы можем показать, как компания Sadetta, Inc. рассчитывает свою среднюю отпускную цену.

Клиент Sadetta, Inc. заплатил 10 долларов за единицу товара через Интернет. Покупатель компании в магазине заплатил 12 долларов за единицу. Взве­шивая каждый канал по штучным продажам, мы можем вывести среднюю отпускную цену компании Sadetta, Inc. следующим образом:

Средняя отпускная цена ($) = [Процентный показатель штучных продаж через Интернет (%) х Отпускная цена через Интернет ($)] + [Процентный показатель штучных продаж через магазин (%) х Отпускная цена постав­щика через магазин ($)]

= 33,3% х Ю долларов + 66,6% х 12 долларов = 3,33 доллара + 8 долларов = 11,33 доллара

Вычисление средней отпускной цены поставщика, по сути, иден­тично.

Средняя отпускная цена поставщика ($) = [Процентный показатель штуч­ных продаж через канал 1 (%) х Отпускная цена поставщика по каналу 1 ($)] + [Процентный показатель штучных продаж через канал 2 (%) х От­пускная цена поставщика по каналу 2 ($)] +.... до [Процентный показатель штучных продаж через последний канал (%) х Отпускная цена поставщика по последнему каналу ($)]

ПРИМЕР. Давайте рассмотрим, как компания Sadetta, Inc. рассчитывает свою среднюю отпускную цену поставщика.

Расходы компании Sadetta на товары, продающиеся через Интернет, со­ставляют 5 долларов за единицу. Ее расходы на товары, продающиеся через магазин, составляют 5 долларов за единицу. Следовательно:

Средняя отпускная цена поставщика ($) = [Процентный показатель штучных продаж через Интернет (%) х Отпускная цена поставщика при продажах через Интернет ($)] + [Процентный показатель штучных про­даж через магазин (%) х Отпускная цена поставщика при продажах через магазин ($)]

= 33,3% х 5 долларов + 66,6% х 9 долларов = 1,66 доллара + 6 долларов = 7,66 долларов

Сложив все эти части мозаики, мы можем сейчас иметь более детальное представление о коммерческой деятельности компании Sadetta, Inc. (см. табл. 3.7).

Таблица 3.7. Показатели компании Sadetta, Inc. по каналам

распределения

	Интернет	Магазин	Средняя вели­чина/всего
Отпускная цена (SP)	10 долларов	12 долларов
Отпускная цена поставщика 5 долларов (,SSP)	9 долларов
Маржа на единицу товара ($)	5 долларов	3 доллара
Коэффициент прибыльности 50% (%)	25%
Количество проданных единиц
товара
% штучных продаж	33,3%	66,7%
Объем продаж в денежном вы­	10 долларов	24 доллара	34 доллара
ражении
% продаж в денежном выраже­	29,4%	70,6%
нии
Совокупная маржа	5 долларов	6 долларов	11 долларов
Средняя маржа на единицу то­вара ($)			3,67 доллара
Средний коэффициент прибыль­ности (%)			32,4%
Средняя отпускная цена			11,33 доллара
Средняя отпускная цена постав­ щика			7,67 доллара

Средняя цена за единицу товара и цена статистической единицы

Средние цены представляют собой просто совокупные поступле-. ния от продаж, поделенные на общее количество проданных еди­ниц продукции. Многие товары, однако, продаются в различных исполнениях, например, в бутылках разной емкости. В таких слу­чаях менеджеры сталкиваются с проблемой: они должны опреде лить сопоставимые единицы измерения.

Средние цены можно рассчитать, взвешивая отпускные цены раз­ных товарных единиц по процентному соотношению штучных продаж (номенклатура) для каждого варианта товара. Если мы. используем стандартную, а не фактическую номенклатуру испол-. нений и разновидностей товаров, тогда в результате мы получаем цену за статистическую единицу. Статистически единицы извест ны также как эквивалентные единицы.

Средняя цена единицы Выручка ($)

товара ($) Количество проданных единиц (#)

или

*= [Цена SKU 1 ($) х Процент продаж SKU 1 (%)]

+ [Цена SKU 2 ($) х Процент продаж SKU 2 (%)]

Цена статистической единицы ($) = Совокупная цена пакета цен SKU, со­ставляющих статистическую единицу ($)

Средняя цена за единицу товара и цены статистических единиц необходимы маркетологам, которые продают один и тш же товар в разных упаковках, емкостях, формах или комплектации по самым разным ценам. Как и при анализе различных каналов, такой раз­брос товаров и цен может быть точно отражен в общих средних ценах. Если же нет, то маркетологи могут упустить из виду, что происходит с ценами и почему. Если цена каждого варианта товара осталась неизменной, тогда как, например, произошло изменение номенклатуры проданного объема продукции, тогда средняя цена за единицу товара изменится, но цена статистической единицы останется такой же. Оба этих показателя имеют определенную ценность при определении конъюнктуры товарного рынка.

Цель: рассчитать эффективные средние отпускные цены в товарной линии, которая включает в себя позиции различной емкости

Многие бренды или товарные линии включают в свой состав товары различных моделей, исполнений, типов, цветов или размеров, или - в большинстве случаев - продукцию различных ассортиментных по­зиций (SKU). Водяные фильтры марки Brita, например, продаются по ряду SKU. Они реализуются в корпусах с одним фильтром, с двумя фильтрами, а также в специальных упаковках-комплектах, которые используются только в барах крупных магазинов. Они могут также продаваться отдельно или в комплекте с кувшином. Такие разноо­бразные комплекты и формы товара называются ассортиментными позициями (SKU), моделями, наименованиями и т. п.

Ассортиментная позиция (SKU). Термин, используемый розничными торговцами для того, чтобы идентифициро­вать отдельные наименования ассортимента, имеющегося в продаже. Это наиболее детальный уровень, на котором фиксируются товарно-материальные запасы и продажи конкретных товаров.

Маркетологи часто желают знать как свои собственные средние цены, так и средние цены розничных торговцев. Проводя вычисле­ния на основе SKU, они могут рассчитать среднюю цену единицы продукции в любом звене цепочки поставки. Две из наиболее по­лезных средних величин приведены ниже:

Средняя величина цены за единицу товара, включающая все продажи всех ассортиментных позиций, которая выра­жена как средняя цена за определенную единицу. В произ­водстве водяных фильтров, например, сюда должны быть включены такие цены, как 2,23 доллара за фильтр, 0,03 дол­лара за отфильтрованную унцию воды и т. д.

Цена статистической единицы, которая состоит из фикси­рованного набора (количества) отдельных SKU. Этот набор часто составляется так, чтобы отражать фактическую но­менклатуру продаж различных SKU.

Средняя цена за единицу продукции изменится, если произойдут изменения в процентном соотношении продаж, представленных SCU с различными штучными ценами. Она также изменится при корректировке отдельных SKU. Противоположным образом ведет себя цена статистической единицы, которая, по определению, яв­ляется фиксированной долей каждой SKU. Следовательно, цена статистической единицы изменится только тогда, когда произойдет изменение цены одной или более SCU, включенных в нее.

Информация, собранная на базе цены статистической единицы, может быть полезной при анализе динамики цен на рынке. Цена статистической единицы вместе со средними величинами цен за единицу товара обеспечивает понимание сути того, до какой степе­ни средние цены на рынке изменяются в результате корректировок номенклатуры - долей продаж, сформированных ассортиментными позициями, на которые назначены разные цены - в зависимости от изменений цен на отдельные позиции. Перемены в номенклатуре товаров - такие как, например, относительное увеличение продаж более крупных картонных коробок мороженого в сравнении с не­большими упаковками в магазинах розничной торговли - повлияют на среднюю цену за единицу товара, но не на цену статистической единицы. Изменения в ценообразовании ассортиментных позиций, которые составляют статистическую единицу, будут, однако, отра­жаться в изменениях цены данной статистической единицы.

Конструкция

Как и другие средние маркетинговые показатели, среднюю цену за единицу товара можно рассчитать либо исходя из итоговых данных компании, либо по ценам и долям отдельных SCU.

Средняя цена единицы Выручка ($)

товара ($) Количество проданных единиц (#)

или

= [Цена единицы SKU 1 ($) х Процент продаж SKU 1 (%)]

+ [Цена единицы SKU 2 ($) х Процент продаж SKU 2 (%)]

+ и т. д.

Средняя цена за единицу товара зависит как от штучных цен, так и от единичных продаж отдельных SCU. Средняя цена за единицу товара может увеличиваться вследствие роста штучных цен или доли штучных продаж более дорогостоящих SCU, или в результате воздействия обоих этих факторов.

Показатель средней цены, который нечувствителен к изменениям долей SCU, является ценой статистической единицы.

Цена статистической единицы

Компания Procter & Gamble и другие фирмы сталкиваются с пробле­мой мониторинга цен при широком разнообразии форматов товара, типов упаковки и технологий производства продукции. У некото­рых брендов имеется до 25-30 разных SCU, и каждая из них имеет свою цену. Как в таких обстоятельствах маркетологи определяют общий уровень цен бренда с тем, чтобы сравнить его с предложени­ями конкурентов, или отследить, повышаются ли цены или падают? Одним из решений является статистическая единица, которая на­зывается также статистическим ящиком, или - в показателях объ­ема или массы - статистическим литром, статистической тонной. Статистическая единица 288 унций жидкого моющего средства, например, может включать в себя: четыре 4-унциевых флакона = 16 унций; двенадцать 12-унциевых флаконов = 144 унции; два 32-унциевых флакона = 64 унции; один 64-унциевый флакон = 64 унции.

Следует иметь в виду, что содержание данного статистического ящика было предусмотрительно выбрано так, чтобы он содержал такое же количество унций, как и стандартный ящик вместимостью двадцать четыре 12-унциевых флакона. Таким образом, статисти­ческий ящик сопоставим по вместимости со стандартным ящиком. Преимущество статистического ящика заключается в том, что его содержимое может приблизительно соответствовать номенклатуре ассортиментных позиций, которые фактически продает компания.

Тогда как статистический ящик жидкого моющего средства за­полнен целыми флаконами, в других случаях статистическая еди­ница может содержать дробные части определенных упаковок, что­бы его общее содержимое соответствовало требуемым суммарным значениям объема или массы.

Статистические единицы состоят из фиксированных долей раз­личных ассортиментных позиций. Эти фиксированные доли обеспе­чивают такое положение вещей, когда изменения цен в статистиче­ской единице отражает только изменения в ценах ассортиментных позиций, из которых она состоит.

Цена статистической единицы может выражаться либо как со­вокупная цена набора ассортиментных позиций, составляющих ее, либо через эту совокупную цену, поделенную на общий объем ее со­ставляющих. Первый вариант можно назвать ценой статистической единицы, а второй - штучной ценой статистической единицы.

ПРИМЕР. Сливки компании Карла (CCQ продаются в трех форматах: в экономичных однолитровых упаковках, пол-литровых (удобных для хранения в холодильнике) емкостях и в порционных упаковках емкостью 0,05 литра. Карл определяет 12-литровый статистический ящик ССС сле­дующим образом:

Две единицы экономичной упаковки = 2 литра (2 х 1,0 литр);

девятнадцать упаковок, удобных для хранения в холодильнике = 9,5 литра (19 х 0,5 литра);

десять порционных упаковок = 0,5 литра (10 х 0,05).

Цены каждого формата и расчет совокупной цены статистической едини­цы приведены в следующей таблице:

Наименова­ния SCU	Емкость	Цена за еди­ницу	Количество в стати­стическом ящике	Литров в статистиче­ском ящике	Совокупная цена
Экономичная упаковка	1 литр	8 долларов		2,0	16 долларов
Упаковка, удобная для хранения в хо­лодильнике	0,5 литра	6 долларов		9,5	114 долларов
Порционная упаковка	0,05 литра	1 доллар		0,5	10 долларов
ВСЕГО					140 долла­ров

Таким образом, совокупная цена 12-литрового статистического ящика ССС составляет 140 долларов. Цена за литр в рамках статистического ящика - 11,67 доллара.

Следует отметить, что цена статистического ящика в 140 долларов выше, чем цена ящика с 12 экономичными упаковками, составляющая 96 долла­ров. Эта более высокая цена отражает тот факт, что меньшие по вмести­мости упаковки ССС стоят дороже в пересчете на литры. Если доли SCU в статистическом ящике точно соответствуют фактически проданным долям, тогда цена за литр статистического ящика будет соответствовать цене за литр фактически проданного объема в литрах.

ПРИМЕР. Карл продал 10 000 экономичных однолитровых упаковок ССС, 80 000 пол-литровых упаковок, удобных для хранения в холодильнике, и 40 000 порционных упаковок. Какова была средняя цена за литр?

Выручка ($)

Количество проданных единиц (#)

(8 долларов х 10 тысяч + 6 долларов х 80 ты­сяч + 1 доллар х 40 тысяч)

(1x10 тысяч + 0,5 х 80 тысяч + 0,05 х 40 тысяч)

= 600 долларов / 52 = 11,54 доллара

Обратите внимание на тот факт, что у Карла средняя цена за литр (10,34 доллара) меньше, чем цена за литр в его статистическом ящике. Причи­на этого проста и понятна: тогда как упаковки, удобные для хранения в холодильнике, численно превосходят экономичные упаковки в соотно­шении почти один к десяти, фактическое соотношение продаж этих SCU составило только восемь к одному. Подобным же образом отметим, что, хотя соотношение порционных и экономичных позиций в статистическом ящике составляет пять к одному, фактическое соотношение их продаж составило только четыре к одному. Компания Карла продала меньше в процентном отношении дорогостоящих (за литр) позиций по сравнению с теми, которые представлены в статистическом ящике. Следовательно, его фактическая средняя цена за литр была меньше, чем цена за литр в статистической единице.

В приведенной ниже таблице мы показываем расчет средней цены за еди­ницу как средневзвешенного значения штучных цен и долей штучных про­даж трех ассортиментных позиций ССС. Представлены штучные цены и доли штучных (за литр) продаж.