Погода в Санкт-Петербурге | Pogoda78.ru

Чернобровов АлексейАналитик

Метеочувствительный маркетинг: как погода влияет на продажи и при чем тут Data Science

Автоматическое формирование индивидуальных маркетинговых предложений в зависимости от интересов и потребностей клиента – пожалуй, самое распространенное приложение Big Data. Пока маркетологи соревнуются друг с другом в креативности, конкурируя за внимание целевой аудитории, инструменты Data Science не просто определяют текущие или будущие желания клиента, а превращают посетителей в покупателей, предлагая им актуальные товары в нужное время и в нужном месте. В отличие от массовой рекламы, эффективность которой недостаточно высока из-за отсутствия таргетинга, модели машинного обучения в предиктивной аналитике рассматривают результат как функцию от множества параметров, в т.ч. неявных. Например, как уровень продаж зависит от внешних факторов, таких как погода. Именно такие кейсы генерации маркетинговых предложений с учетом погодных условий рассмотрены в этой статье.

Как погода влияет на продажи

Некоторые товары не случайно называют сезонными: никто не ищет новогоднюю елку в июле, а газировка лучше продается в жаркий летний день, чем в зимние каникулы. В частности, даже повышение температуры на 1 градус летом приводит к еженедельному увеличению продаж мороженого на 240 тысяч штук [1]. Таким образом, влияние погоды на уровень продаж – общеизвестный факт. Унылый дождь или яркое солнце задают настроение, которое является весьма значимым фактором для совершения покупок.

Например, американская компания Weather Trends International, занимающаяся метеомаркетингом, составила список товаров, особенно чувствительных к температурным колебаниям, назвав его «The Profit of 1 Degree» («Выгода одного градуса»). Согласно этому перечню рост температуры на 1 градус в теплое время года приводит к существенному росту продаж следующей продукции [1]:

• клубника +4%;
• пиво +1,2%;
• прохладительные напитки +2%;
• вентиляторы +10%;
• кондиционеры +24%;
• средства УФ-защиты +11%;
• спортивные напитки +3%.

При этом следующие товары продаются лучше, если температура понизится хотя бы на 1 градус [1]:

• апельсиновый сок +3%;
• средства ухода за губами +5 тысяч штук;
• мобильные обогреватели +15%.

Зависимость покупательской способности и желания посещать супермаркеты от погоды и атмосферного давления наглядно подтверждается результатами аналитическими исследований торговых чеков с помощью BI-системы Qlik Sense. Как показали данные приложения «Анализ чеков», товарооборот растет с повышением температуры воздуха [2] (рис. 1).

Рис. 1. Зависимость товарооборота от погодных условий

Kaggle.com, популярная онлайн-площадка соревнований по Data Science, с 1 апреля по 25 мая 2015 года проводила рекрутинговый конкурс от крупнейшего в мире ритейлера Walmart по предиктивным моделям машинного обучения (Machine Learning, ML) [3]. На основании датасетов, заранее предоставленных торговой компанией, требовалось предсказать продажи товаров, чувствительных к погодным условиям. Какие именно данные о погоде и продажах использовались, а также каким образом они анализировались, мы рассмотрим чуть позже.

Итак, возвращаясь к влиянию погоды на продажи и маркетинг, можно выделить несколько вариантов такой взаимосвязи:

• непосредственная зависимость товарооборота от погодных условий, когда температура воздуха, показатели влажности, ветра и прочие метеоиндикаторы явно связаны с прикладным назначением продаваемых товаров. Например, купальники отлично расходятся в солнечную погоду, независимо от цифр на столбике термометра, а увеличение температуры воздуха на 2 градуса выше нормы приводит к резкому росту продаж сидра [1];
• отсутствие прямой связи между погодой и прикладным назначением товара, когда погодные факторы косвенно влияют на продажи продукции. В частности, в туманную и пасмурную погоду звонков в агентства недвижимости на предмет поиска новой квартиры становится существенно больше, чем в ясные дни [4];
• погода как дополнительный фактор формирования клиентской потребности в продукте. К примеру, в случае урагана или грозы, многие регулярные авиарейсы отменяются, что провоцирует повышенный спрос на отели и гостиницы вблизи аэропортов [5].

Далее мы рассмотрим практические кейсы по реализации всех вышеперечисленных вариантов зависимости продаж от погоды.

Примеры метеозависимого маркетинга

Прежде всего, перечислим некоторые особенно заметные случаи взаимосвязи маркетинга с погодными условиями. Наиболее распространены такие кейсы у крупных западных ритейлеров. В частности, уже упомянутая крупнейшая в мире сеть оптовой и розничной торговли Walmart выдает клиентам рекламу и товарные рекомендации в зависимости от температуры и погодных условий. Например, при температуре выше 30°C покупателям предлагаются прохладительные напитки, в случае прохладной погоды рекламируются готовые к употреблению супы, а при сильном ветре, разносящем аллергены, - антигистаминные препараты.

Конкурент Walmart, сеть магазинов Walgreens, совместно с производителем косметики и бытовой химии Procter&Gamble, запустили программу Pantene Weather Program. В зависимости от уровня влажности в конкретной местности женщинам предлагается определенный продукт Pantene для ухода за волосами вместе с купоном на его покупку в Walgreens. Реклама работает в популярном мобильном приложении Weather Channel, доступном для скачивания в App Store и Google Play [1].

Маркетологи строят целые рекламные стратегии с учетом погодных условий. К примеру, благодаря знаниям о корреляции продаж своих товаров с погодой, английская сеть магазинов купальников и женского нижнего белья Bravissimo увеличила конверсию онлайн-рекламы более чем в 2 раза (на 103%). Анализ накопленных данных показал, что наиболее существенным фактором продажи купальников является солнечная погода, независимо от показаний термометра. Настроив и запустив соответствующую контекстную кампанию в Google AdWords (погодный таргетинг с интеграцией прогнозов в реальном времени), компания за 3 месяца в 6 раз увеличила продажи купальников посетителям, кликнувшим по рекламному баннеру [1].

Не менее впечатляющих результатов добились маркетологи Stella Artois – производителя пива и слабоалкогольных напитков. Выявив резкий рост продаж сидра при увеличении температуры воздуха на 2 градуса выше нормы, компания рекламировала этот прохладительный напиток лишь в жаркие дни. В итоге уровень продаж сидра вырос на 65,5% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Также эта стратегия позволила оптимизировать рекламный бюджет, увеличив эффективность инвестиций. Наконец, были получены и нематериальные дивиденды: положительная реакция публики и СМИ [1].

Аналогичным образом использовал американский бренд беговой обуви и аксессуаров Brooks использовал погоду в качестве триггера для своих email-рассылок. Погодный таргетинг позволил компании отправлять своим подписчикам маркетинговые предложения, релевантные окружающей обстановке предложения. Учет такого, казалось бы, тривиального факта, о связи погодных условий с занятиями спортом на открытом воздухе, принес следующий эффект [1]:

• общий рост конверсии на 61%;
• рост выручки на 56% от письма с триггером «дождь»;
• рост выручки на 95% от письма с триггером «жара».

Подобные выводы о зависимости товарооборота от температуры (чем выше температура, тем больше продаж) и атмосферных осадков (в отсутствии дождя и снега товары продаются лучше) демонстрируют и аналитические исследования белорусской компании А2 Консалтинг [2] (рис. 2)

Рис. 2. Зависимость товарооборота от погодных условий

Механика погодного маркетинга

Идея автоматизированного управления рекламными объявлениями в зависимости от погоды – не новая. Рекламная сеть Google Ads предлагает для этой задачи типовой скрипт, который позволяет увеличивать или уменьшать ставку (бид) в аукционах своей рекламной сети. Весовой коэффициент, изменяющий бид, выставляется вручную и применяется к исходной ставке в зависимости от попадания текущих погодных условий конкретной местности в заданные интервалы (рис. 3) [6].

Рис. 3. Формирование датасета с правилами для скрипта Google Ads по автоматизированному управления рекламными ставками

Скрипт считывает данные по рекламной кампании и, при совпадении целевой геолокации с текущей, извлекает модификатор текущей ставки (весовой коэффициент). Погода для этого местоположения запрашиваются по API OpenWeatherMap. При соответствии текущих погодных условий заданным в правилах, сравниваются модификаторы ставки. Если указанный в датасете модификатор отличается от текущего, скрипт изменяет модификатор ставки для этого местоположения. Изменения не вносятся в следующих случаях [6]:

• погодные условия не совпадают;
• значение нового и текущего модификатора ставки одинаковы;
• рекламная кампания не нацелена на местоположение, указанное в датасете с правилами.

Данный скрипт от Google Ads управляет рекламными ставками в зависимости от жестко заданных правил. Такой инструмент хорошо для узкой задачи бид-менеджмента, однако не решает другие проблемы маркетинга, связанные с погодными условиями. В частности, предсказание уровня продаж метеочувствительных товаров или генерация персональных маркетинговых предложений узкому сегменту потребителей или, в идеальном случае, каждому отдельно взятому клиенту. Но на практике для разработки эффективной маркетинговой стратегии недостаточно только знаний о корреляции товарооборота с погодными условиями. Например, большинству мужчин не интересна продажа женских купальников даже в яркий солнечный день. Такое маркетинговое предложение, не ориентированное на индивидуальные потребности, не принесет положительного для бизнеса эффекта (хотя рекламу с красивыми моделями в купальниках этот пользователь с удовольствием посмотрит). А, поскольку сегодня маркетинг стремится стать персональным, возникает потребность в предиктивной аналитике. В таких задачах анализируется гораздо больше факторов, на первый взгляд, никак не связанных между собой.

Однако, современные ML-инструменты позволяют определить влияние входных переменных на целевую, чтобы получить на выходе наиболее эффективное решение, приближенное к реальности с максимальной точностью. В частности, интересен опыт участника уже упомянутого ML-конкурса от ритейлера Walmart на соревновательной площадке Kaggle, когда по анонимизированным данным о продажах 111 товаров в 45 гипермаркетах по всему миру с 01.01.2012 по 30.09.2014 требовалось предсказать, сколько будет продано каждой товарной позиции с учетом информации с метеорологических станций [7]. Для этого использовались регрессионные алгоритмы и искусственные нейронные сети, а также применялись методы исследования исходных датасетов, похожие на те, о которых я рассказывал на примере своего участия в подобном конкурсе от Tinkoff Data Science Challenge. Отметим, что, помимо анализа данных, в этом случае также решается задача, отличающая Data Scientist’а от Data Analyst’а – разработка программного обеспечения.

Аналогичным образом с привлечением Data Scientist’ов была построена маркетинговая стратегия сети гостиниц Red Roof, которая предлагала пассажирам задержанных или отмененных рейсов размещение в отелях вблизи аэропортов. Возможные задержки или отмены вылетов вычислялись на основе неблагоприятного прогноза погоды. Максимальное число постояльцев определялось по количеству пассажирских мест в самолетах, рейсы которых могли быть задержаны или отменены. По этим данным рассчитывалась потенциальная заполненность номерного фонда и запускалась рекламная кампания с предложениями той или иной локации. Такой подход увеличил рост сети на 10% в районах, охваченных этой рекламной кампанией [5].

Аналитик данных тоже может с выгодой использовать закономерности о связи погодных условий с интересами риелторов. Например, анализ данных о телефонных звонках по рынку недвижимости Москвы за 2015–2016 годы показал, что в плохую погоду интенсивность звонков резко увеличивается: в туман люди звонят больше в среднем на 28% (рис. 4) [4]. Этот факт можно учитывать при запуске таргетированной контекстной рекламы в связи с интересами и геолокацией пользователя.

Рис. 4. Влияние погоды на спрос по рынку недвижимости

Вместо заключения

Подводя итог описанию кейсов метеочувствительного маркетинга, можно сделать вывод, что эта область приложения Data Science, популярная на западе, пока не слишком распространена в России. Тем не менее, растущий интерес к Big Data и аналитике данных в различных прикладных отраслях, от ритейла до банков, позволяет предположить, что и в нашей стране будущие рекламные кампании будут все больше персонализироваться, в том числе, с учетом погодных условий. Также выявленные закономерности о влиянии погоды на уровень и динамику продаж дают возможность оптимизации маркетингового бюджета уже сегодня путем автоматизированного управления ставками на размещение рекламных предложений.

Эксперты отмечают влияние погоды на розничные продажи

Согласно официальным данных, объемы розничный продаж в британских супермаркетах выросли на 1,1% за месяц - почти в два раза быстрее, чем ожидалось . В годичном выражении это составляет 3% - самый высокий уровень с января 2011 года.

Управление национальной статистики на днях заявило, что в супермаркетах после наступления жаркой погоды отмечаются небывалые продажи продуктов питания, алкоголя и одежды. Такая картина наблюдается с 2011 года.

Это перекликается с сообщением от прошлой недели Британского консорциума розничной торговли. BRC заявил, что нынешний июль является лушим для членов консорциума с 2006 года, поскольку объемы продаж, достигающие годового роста в 3,9%,подкрепляются фактором хорошей погоды.

Цифры ONS показали, что значение розничных продаж, которые в отличие от общих объемов не корректируются с учетом инфляции, выросли на 4,9% годовых - самый высокий показатель с марта прошлого года.

На прошлой неделе новый управляющий Банка Англии Марк Карни заявил, что центральный банк не будет повышать процентные ставки, пока безработица не опустится на 7%, что по прогнозам займет три года. Но многие участники рынка ставят на то, что повышение ставок может наступить раньше. Эти слухи еще более усилились после вчерашних данных о текущем состоянии занятости.

Экономика Великобритании выросла необычно быстро - на 0,6% в течение трех месяцев 2 квартала, а некоторые экономисты говорят, что в третьем квартале рост может быть еще быстрее. Потребительский спрос британцев высок как никогда.

Влияние погоды на продажи кондиционеров

Прошедший сезон еще раз наглядно продемонстрировал, что продажи кондиционеров зависят в первую очередь от погоды. Подводя итоги 2010 года, ставшего рекордным по объемам продаж, многие готовятся к грядущему сезону с опаской, полагая, что на рынке могут образоваться серьезные излишки. Насколько обоснованны эти опасения? Чтобы дать ответ, необходимо детально проанализировать события минувшего года, прежде всего с точки зрения климата.

Итак, в 2010 году российский рынок сплит-систем испытал резкий скачок продаж, связанный с аномально жаркой погодой в европейской части страны. Более чем тридцатиградусная жара стояла в Москве 44 дня, причем 33 из них — непрерывно. Для сравнения: за предыдущие 60 лет в Москве было всего 260 дней с температурой +30 °C и выше, то есть в среднем такая погода стояла 4–5 дней в году.

Количество дней с температурой выше +25 и +30 °C для Москвы отображено на графике 1. На нем хорошо видно, что больше +30 °C в Москве бывает редко, не каждый год, число же дней с температурой +25 °C и выше гуляет между значениями 13 и 53 за год. Аномалии, подобные прошлогодней, случаются примерно раз в 35 лет. Нечто похожее было в 1972 году, а ранее — в 1938-м. Забавно, что график 1 напрочь ломает некоторые укоренившиеся мифы, например, относительно холодного лета 1953-го. В Москве этот год был отмечен локальным максимумом температур и напоминал жаркий 2007-й.

Касаясь перспектив повторения 2010, стоит окинуть взором более продолжительный период времени (графики 2 и 3). Судя по всему, новой великой жары — с двухкратным превышением средних летних температур — придется ждать долго.

График 2. Москва. Среднесуточная температура лета в 1879–2010 годах. Измерения ТСХА, обработано Литвинчук Маркетинг

Для более четкого отражения существующих закономерностей построим график изменения среднесуточной летней температуры за периоды в 11 лет и 22 года (график 3). Почему именно 11 и 22? Все просто. Астрономы давно заметили, что солнечная активность имеет ярко выраженную цикличность. Самый известный цикл длится 11 лет, следующий за ним — 21,5, поэтому вполне логично привязаться именно к этим числам. Но в принципе можно взять любые другие значения, характер графиков от этого практически не изменится. Очевидно одно: чем больше база для вычисления среднего значения, тем глаже становится кривая.

Полученный график очень показателен. На нем хорошо заметны три периода. Первый, до конца 30-х годов, характерен тем, что летние температуры стабильно находятся ниже нормы среднего значения за все время метеонаблюдений. В течение второго периода, с конца 30 х по конец 80 х, температура поднимается чуть выше среднего. И третий период, начавшийся с конца 80 х годов, отмечен интенсивным ростом летних температур. Очень любопытно, что наблюдаемые на графике периоды практически совпадают по времени с так называемыми экономическими укладами — ярко выраженными циклами в развитии цивилизации, связанными с внедрением технологических инноваций. Так период с 1880 по 1940 год правила бал электрификация. Период 1930–1990 гг. по понятным причинам называют нефтяным, а период с 1980 и далее — информационным. Периоды длятся по 60 лет и идут внахлест.

График 3. Москва. Среднесуточные летние температуры в 1889–2010 годах. Измерения ТСХА, обработано Литвинчук Маркетинг

Итак, в 1985 году, когда средне­суточная температура лета достигла ярко выраженного минимума, начался период из 50–60 теплых лет. Сейчас мы находимся как раз в середине цикла, а она характеризуется сменой тенденций. В районе 1913 года был ярко выраженный минимум — дно холодного периода, в районе 1961-го — максимум, после которого в течение 20 лет средние температуры плавно ползли вниз. Резонно предположить, что сейчас мы будем наблюдать нечто похожее.

Прогнозы серьезных ученых говорят о том же. Позволю себе развернутую цитату: «Анализ солнечной активности, проведенный в Главной астрономической лаборатории РАН показывает, что так называемое «глобальное потепление», которым нас активно пугают, совпало с максимумом так называемой «солнечной постоянной» — а проще говоря, энергопотока, измеряемого в ваттах на квадратный метр поверхности. Причем глобальное потепление в конце XX века началось не только на Земле, но и на Марсе — астрономы отметили там учащение пыльных бурь, активное таяние полярных шапок и рост температуры. Сейчас тепловой поток, падающий на нашу планету, начал закономерно снижаться. По прогнозам астрономов, до 2012 года планета будет балансировать в верхней температурной точке, после чего начнется ее быстрое остывание и к 2042 году среднеглобальная температура упадет на 1–1,5 градуса, поскольку наступит глубокий минимум солнечной активности». (А. Никонов «Кризисы в истории цивилизации».)

Что же касается прогноза на лето 2011 года, то наиболее адекватно работает принцип 4- (8) летнего цикла, который был обнаружен мною в 2004 году и до настоящего времени демонстрирует свою работоспособность. Принцип говорит, что в 4- (8) летнем цикле половина лет — «жаркие»*, четверть — «средние» и четверть — «холодные». Причем жаркие годы преимущественно идут парами. Итак, 2011 году предшествовали «холодный» 2008, «средний» — 2009 и «жаркий» — 2010-й. По существующей логике за ними должен последовать «жаркий» 2011-й, на котором четырехлетие закончится. Далее практически неизбежен холодный или средний год. (Три жарких года подряд за последние 60 лет случались в Москве всего один раз, в 1966–1968 годах.)

Дождь, снег, или солнце: как ритейлеры используют погоду для повышения продаж

Погода оказывает огромное влияние на жизнь людей. В первую очередь, конечно, речь идёт об удовлетворении базовых потребностей. Засуха, например, приводит к гибели урожая, равно как и чрезмерные осадки. Результат – дефицит продовольствия, невозможность удовлетворить базовую потребность в пище. Поэтому изучению погоды, закономерностей и возможностей предсказания её капризов уделяется масса внимания. Ритейлер, со своей стороны, тоже может активно использовать погоду в своей работе. С неба льёт, как из ведра, или такая погода ожидается в ближайшие дни? Самое время обратить внимание потребителей на зонты, плащи, тёплые пледы, новые книги и настольные игры. Солнце начинает печь и гнать людей к водоёмам? Пора показать потенциальным покупателям новые купальники, надувные плавательные средства, защитные крема и солнечные очки. Давайте посмотрим, как ритейлеры используют погоду в своих целях.

Walmart

Крупнейший ритейлер мира выдает рекламу и товарные рекомендации в зависимости от температуры и погодных условий. Так, при температуре выше 30°C потребителям предлагается освежающий напиток Gatorade, если же воздух за окном прохладен, ритейлер рекламирует готовый к употреблению суп, а при сильном ветре, разносящем аллергены, предметом рекламы становятся антигистаминные препараты.

Walgreens и Procter & Gamble

Конкурент Walmart, сеть магазинов Walgreens, совместно с производителем Procter & Gamble запустили программу Pantene Weather Program. В зависимости от уровня влажности в заданной локации женщинам предлагается тот или иной продукт Pantene для ухода за волосами (и купон на покупку этого продукта в Walgreens). Программа работает в популярном погодном приложении Weather Channel.

Bravissimo

Маркетологи английской сети магазинов купальников и женского нижнего белья Bravissimo изучили накопленные данные и выяснили, что купальники расходятся лучше всего в солнечную погоду, причём температура воздуха особого значения не имеет. Запустив соответственно настроенную контекстную кампанию в Google AdWords (погодный таргетинг с интеграцией прогнозов в реальном времени), за 3 месяца компания на 600% увеличила продажи купальников посетителям, кликнувшим по рекламе. Рост конверсии составил 103%.

Stella Artois

Производитель пива и слабоалкогольных напитков выяснил, что увеличение температуры воздуха на 2 градуса выше нормы приводит к резкому росту продаж сидра. Закупив показы на рекламных экранах, маркетологи Stella Artois настроили кампанию таким образом, чтобы реклама сидра показывалась только при повышенной температуре. Результат – рост продаж сидра на 65,5% в сравнении с аналогичным периодом прошлого года, повышение эффективности расходования рекламного бюджета и положительная реакция публики и СМИ.

Brooks

Бренд беговой обуви и аксессуаров Brooks, позиционирующий себя с помощью тэглайна Run Happy, использовал погоду в качестве триггера для своих email-рассылок. Погода – существенный фактор для атлетов-любителей, стремящихся больше времени проводить на свежем воздухе. Погодный таргетинг позволил компании отправлять своим подписчикам релевантные окружающей обстановке предложения, и результат кампании был вполне закономерным: рост конверсии на 61%, рост выручки на письмо на 56% (триггер «дождь») и 95% (триггер «жара»).

The Profit of 1 Degree

Компания Weather Trends International, один из разработчиков решений погодного маркетинга, составила интересный список, названный The Profit of 1 Degree, или «Выгода одного градуса». Согласно этому списку, рост температуры на 1 градус приводит к росту продаж

• мороженного — на 240.000 штук в неделю (лето);
• клубника – на 4% в неделю (лето);
• пиво и прохладительные напитки — +1,2% и +2% соответственно;
• вентиляторы и кондиционеры — +10% и +24% соответственно;
• средства УФ-защиты и спортивные напитки — +11% и +3% соответственно,

в то время как понижение температуры на 1 градус приводит к росту продаж

• апельсинового сока — +3%/неделя;
• средств ухода за губами — +5.000 штук/неделя;
• переносных обогревателей — +15%.

Погода задаёт настроение, а настроение – один из ключевых факторов, влияющих на покупку. Кроме того, что не менее важно, погода создаёт потребности и желания, чем и пользуются умные ритейлеры. Как погода влияет на ваши продажи?

Погода влияет на наши покупки. Что готовит зима?

Приближается зима. Как обычно, ожидается беспрецедентный спрос на сезонную продукцию. Потому что влияние погоды на менталитет покупателей огромно, и продавцы могут использовать эти идеи для планирования продаж вперёд.

Общеизвестно, что погода влияет на продажи. В докладе британского консорциума розничной торговли, опубликованном ранее в 2018 году, говорится, что скачки температур являются надёжным предиктором роста продаж непродовольственных товаров.

Фактически, согласно исследованиям Метеорологического бюро, почти 50% розничных торговцев в Великобритании считают погоду одним из трёх главных внешних драйверов потребительского спроса.

Продажи могут как упасть, так и вырасти, в зависимости от температур и непредсказуемой погоды. В последнее время британская погода вызывает в стране охоту на спонтанные сезонные закупки.

Весна вызывает рост спроса на продукцию для сада и огорода, а летняя жара — на товары для пикника и на детские бассейны. Зимние минусовые температуры и снежные бури — праздник для продавцов лыж и саней. Другие компании зимой могут страдать от сбоев в результате экстремальных погодных условий, однако запаситесь санками, и ваши потери окупятся.

Филипп Кей, владелец Toys'n'Things в Кардиффе, попал в заголовки газет, приветствуя метель как "чудо", потому что его магазин продал более 1800 саней всего за несколько дней, в то время как The Entertainer продали больше саней за одну неделю, чем за предыдущие пять лет вместе взятые.

В 2018/2019 году эксперты предсказывают для Великобритании ещё более экстремальную погоду. Метеорологи подтвердили, что эта зима может быть самой холодной, с четырьмя месяцами снега, вызванного воздухом из Арктики и Атлантики, который столкнётся над страной. Какая зима будет в России — пока неясно. Так что же это значит для ритейлеров?

Поведение в магазинах во многом определяется привычкой. Мы делаем много покупок на автопилоте, потому что это избавляет нас от необходимости тратить умственную энергию на принятие решений. Однако, когда погода принимает значительный поворот, мы потрясены и выходим из принятых моделей покупок. Новые потребности рождают новые желания и начинают управлять нашими покупками.

Мы смотрим, что покупают другие люди, это влияет на наш собственный процесс принятия решений. Если мы видим, что другие люди носят определённую сезонную одежду, несут домой определённую покупку (санки, ледянки, , . ) или с удовольствием используют её на ваших глазах, на улицах и в парках, мы со значительно большей вероятностью захотим купить эту вещь сами. Потому что нас мучает страх упустить удовольствие. Особенно это касается тех случаев, когда погода приняла удивительный, неожиданный поворот. Мы забываем об осторожности с нашими расходами, потому что мы больше обеспокоены чувством того, что упустим особый опыт.

Погода оказывает огромное влияние на менталитет покупателя и является тем, что должно рассматриваться как часть стратегии бизнеса.

Влияние погоды

5. Задание: исследуйте, как влияет температура на прибыль?

Воспользуйтесь компьютерной моделью и, меняя значение температуры, изучите влияние данного фактора на значения показателей сбыта и прибыли. Цена за бутылку - 1.60 евро, и рекламные расходы в 150 евро остаются постоянными в течение всей недели. Результаты можно занести в виде таблицы и графика в рабочую тетрадь.

Возможный ответ:

День	t	Сбыт (шт.)	Оборот (евр.)	Затраты (евр.)	Прибыль (евр.)
Аренда	Бутылки	За день	На бутылку
Понедельник	683.20	192.15	291.05	0.68
Вторник	683.20	192.15	291.05	0.68
Среда	718.40	202.05	316.35	0.70
Четверг	755.20	212.40	342.80	0.73
Пятница	899.20	252.90	446.30	0.79
Суббота	1043.20	293.40	549.80	0.84
Воскресенье	683.20	192.15	291.05	0.68

. Темным фоном выделены значения, которые должны быть определены Вами самостоятельно.

Относительно сбыта в ларьке такого товара, как лимонад, можно сделать вывод:

· При низких температурах погода лишь незначительно влияет на объем сбыта.

· В средней области изменение температуры оказывает сильнейшее влияние.

· Начиная с определенной температуры объем сбыта падает - уже никому не хочется пить под открытым небом.

6. Задание: постройте график функции "сбыт-цена" при двух различных значениях фактора температуры.

Воспользуйтесь компьютерной моделью, где температура ежедневно составляет 35 градусов, и, меняя значение цены, постройте кривую "сбыт-цена". Результаты можно занести в рабочую тетрадь.

Возможный ответ:

День	Цена (евр.)	Сбыт (шт.)	Оборот (евр.)	Затраты (евр.)	Прибыль (евр.)
Аренда	Бутылки	За день	За бутылку
Понедельник	4.00	144.00	16.20	77.80	2.16
Вторник	3.00	300.00	45.00	205.00	2.05
Среда	2.00	540.00	121.50	368.50	1.36
Четверг	1.50	657.00	197.10	409.90	0.94
Пятница	1.30	657.80	227.70	380.10	0.75
Суббота	1.00	630.00	283.50	296.50	0.47
Воскресенье	0.90	607.00	303.75	253.75	0.38

. Темным фоном выделены значения, которые должны быть определены Вами самостоятельно.

Под влиянием разных температур кри­вые, характеризующие зависимость сбыта конкретного товара от его цены, могут принимать формы, показанные в графике (кривые для температуры 20 и 35 градусов).

Подобно рекламе, влияние погоды на сбыт в области высоких цен (порядка 4.00 евр.) оказывается весьма незначительным.

Чем ниже цена, тем больше разница между кривыми (20 и 35 градусов соответственно).

1.5 Сводная оптимизация

7. Задание: максимизировать прибыль при изменяющейся погоде.

Ежедневно изменяется погода (температура)! На каждый день погода будет устанавливаться имитационной программой (и при каждом моделировании по-новому).

В задании путем выбора подходящих значений для цены и рекламного бюджета необходимо максимизировать прибыль за неделю.

День	t	Цена за шт.	Реклама (евр.)	Сбыт (шт.)	Оборот (евр.)	Затраты (евр.)	Прибыль (евр.)
Аренда	Бутылки	за день	за штуку
Понедельник	1.20	860.40	322.65	287.75	0.40
Вторник	1.20	572.40	214.65	207.75	0.44
Среда	1.60	760.00	213.75	396.25	0.83
Четверг	1.60	529.60	148.95	230.65	0.70
Пятница	1.80	725.40	181.35	394.05	0.98
Суббота	1.80	711.00	177.75	283.25	0.72
Воскресенье	1.60	729.60	205.20	274.40	0.60
Среднее значение или сумма	1.54	4888.40	1464.30	2074.10	0.64

. Темным фоном выделены значения, которые должны быть определены Вами самостоятельно.

Результаты моделирования следует занести в рабочую тетрадь (в накопительную форму, фрагмент которой представлен ниже) и повторить моделирование с другими значениями цен и расходов на рекламу.

studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2021 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.002 с) .

Влияние изменения климата на сельскохозяйственную торговлю России

1 Влияние изменения климата на сельскохозяйственную торговлю России Николай Светлов, ВИАПИ имени А.А. Никонова, Москва, Российская Федерация Ежегодное заседание Группы Экспертов по вопросам сельскохозяйственной торговли в Европе и Центральной Азии 5-6 июня 2019 года Кишинев, Республика Молдова

2 План Методика Влияние климатического сценария На производство отдельных видов продукции На экспорт российской с.х. продукции На импорт» На внутреннюю торговлю с.х. продукцией в России На финансовое положение сельского хозяйства России Выводы

3 Методика Модель частичного равновесия на рынках регионов России (PF+PEмодель) Производство: зерно, подсолнечник, молоко, скот и птица, остальная продукция сельского хозяйства (78 субъектов федерации) Потребление: зерно, подсолнечник, молоко, скот и птица (80 субъектов федерации) Межрегиональные перевозки, экспорт, импорт Пять исходов случайных условий Ретроспективные сценарии: Фактический климат versus климатический сценарий 2050 гг. Представлен перемещением существующих природно-сельскохозяйственных зон на северо-восток Ресурсы и граница производственных возможностей соответствуют факту гг. Функции спроса откалиброваны по данным тех же лет Стоимостные показатели в рублях РФ, приведённых к 2015 г. Инвестиции не моделируются

9 Экспорт Показатели Существующ ий климат Всего Климат 2050 г. Абсолютный прирост Относительн ый прирост, % Зерно (включая продукты переработки в пересчёте на зерно) Объём, млн. т 46,93 47,01 0,08 0,17 Цена, тыс. руб./т 14,39 14,38 0,02 0,12 Выручка, млрд. руб. РФ 675,50 675,81 0,30 0,04 Подсолнечник (включая продукты переработки в пересчёте на семя) Объём, млн. т 3,39 3,50 0,11 3,13 Цена, тыс. руб./т 27,79 27,74 0,04 0,16 Выручка, млрд. руб. РФ 94,30 97,10 2,80 2,96 Скот и птица (в живой массе; включая продукты переработки в пересчёте на живую массу) Объём, млн.т 0,96 0,99 0,02 2,36 Цена, тыс. руб./т 166,04 166,21 0,17 0,10 Выручка, млрд. руб. РФ 160,22 164,16 3,94 2,46 Источник: расчёты автора на основании данных Росстата и результатов моделирования Климат будущего не даёт российскому экспорту решающих конкурентных преимуществ

10 Импорт Показатели Существующ ий климат Всего Климат будущего Абсолютный прирост Относительн ый прирост, % Зерно (включая продукты переработки в пересчёте на зерно) Объём, млн. т 3,45 3,07 0,38 10,95 Цена, тыс. руб./т 14,00 14,04 0,04 0,26 Стоимость, млрд. руб. РФ 48,34 43,16 5,18 10,72 Подсолнечник (включая продукты переработки в пересчёте на семя) Объём, млн. т 0,05 0,04 0,01 16,74 Цена, тыс. руб./т 28,60 28,54 0,05 0,18 Стоимость, млрд. руб. РФ 1,30 1,08 0,22 16,89 Молоко (включая продукты переработки в пересчёте на молоко) Объём, млн.т 17,12 17,19 0,07 0,39 Цена, тыс. руб./т 29,93 29,94 0,01 0,03 Стоимость, млрд. руб. РФ 512,52 514,69 2,17 0,42 Скот и птица (в живой массе; включая продукты переработки в пересчёте на живую массу) Объём, млн.т 0,16 0,16 0,01 4,04 Цена, тыс. руб./т 163,93 163,74 0,18 0,11 Стоимость, млрд. руб. РФ 26,76 25,65 1,11 4,14 Источник: расчёты автора на основании данных Росстата и результатов моделирования Зато изменение климата может сократить российский импорт По продуктам, объёмы импорта которых и так невелики (кроме скота и птицы)

11 Продажи в регионах России Показатели Существующ ий климат Всего Климат будущего Абсолютный прирост Относительн ый прирост, % Зерно (включая продукты переработки в пересчёте на зерно) Объём, млн. т 12,85 12,85 0,00 0,00 Цена, тыс. руб./т 8,24 8,23 0,01 0,12 Выручка, млрд. руб. РФ 105,96 105,82 0,13 0,13 Подсолнечник (включая продукты переработки в пересчёте на семя) Объём, млн. т 2,16 2,16 Цена, тыс. руб./т 9,95 9,94 0,00 0,03 Выручка, млрд. руб. РФ 21,49 21,48 0,01 0,03 Молоко (включая продукты переработки в пересчёте на молоко) Объём, млн.т 47,80 47,79 0,01 0,02 Цена, тыс. руб./т 21,25 21,22 0,03 0,13 Выручка, млрд. руб. РФ 1015, ,19 1,47 0,14 Скот и птица (в живой массе; включая продукты переработки в пересчёте на живую массу) Объём, млн.т 11,57 11,57 0,00 0,02 Цена, тыс. руб./т 88,20 88,13 0,08 0,09 Выручка, млрд. руб. РФ 1020, ,61 1,15 0,11 Справочно: остальная продукция сельского хозяйства (включая экспорт) Продажи в фактических ценах, приведённых к 2015 г., млрд.руб. РФ 2064, ,51 1,76 0,09 Индекс цен 1,19 1,19 0,00 0,14 Продажи в ценах частичного равновесия, млрд. руб. РФ 2463, ,55 1,38 0,06 Источник: расчёты автора на основании данных Росстата и результатов моделирования Потребление продукции сельского хозяйства в России едва заметно сократится Причина: ввоз в Россию станет менее выгодным для поставщиков Станет труднее конкурировать по издержкам

12 Финансовый баланс с.х. России Показатели, млрд. руб. Существующ ий климат Всего Климат будущего Абсолютный прирост Относительн ый прирост, % Выручка на внутренних рынках 4627, ,66 4,14 0,09 Стоимость экспорта 930,02 937,06 7,04 0,76 Стоимость импорта 586,32 582,42 3,90 0,67 Издержки* 4377, ,76 21,12 0,48 Маржинальный доход** 593,63 621,55 27,92 4,70 * Сумма альтернативных издержек и транспортных затрат. ** Выручка (включая стоимость экспорта) за вычетом стоимости импорта, альтернативных издержек и транспортных затрат. Источник: расчёты автора на основании данных Росстата и результатов моделирования Изменение климата благоприятно для финансового положения сельхозтоваропроизводителей России Главным образом вследствие сокращения издержек

13 Выводы Влияние ожидаемых изменений климата на экспорт российской сельхозпродукции несущественно Возможности поставок сельхозпродукции в Россию при новом климате несколько сократятся Сценарный климат благоприятно повлияет на финансовое положение сельского хозяйства России За счёт экономии на издержках Изменение климата на территории России внутрироссийская проблема Среди регионов России есть выигрывающие и проигрывающие Некоторым регионам потребуется изменить отраслевую структуру (Нижегородская и Рязанская области)

14 Выводы Влияние ожидаемых изменений климата на экспорт российской сельхозпродукции несущественно Возможности поставок сельхозпродукции в Россию при новом климате несколько сократятся Сценарный климат благоприятно повлияет на финансовое положение сельского хозяйства России За счёт экономии на издержках Изменение климата на территории России внутрироссийская проблема Среди регионов России есть выигрывающие и проигрывающие Некоторым регионам потребуется изменить отраслевую структуру (Нижегородская и Рязанская области)

10 факторов, влияющих на продажи

Непосредственным импульсом к написанию этого материала послужило прочтение статьи Александра Дорохина "Болевые точки в планировании продаж". В ней автор затронул тему факторов ("ключевых составляющих"), влияющих на продажи, которые могут быть как внешними, независимыми, так и внутренними, зависимыми от активности нашего предприятия.

Типовой перечень факторов, влияющих на продажи

В некотором логическом порядке он может выглядеть следующим образом.

1. Общая динамика рынка
2. Сезонная динамика продаж
3. Конкуренты
4. Законодательство
5. Товарный ассортимент
6. Ценообразование
7. Клиенты
8. Каналы сбыта
9. Персонал
10. Активность компании на рынке

Кратко поясним содержание каждого фактора, чтобы уменьшить возможность возникновения смысловых разночтений, которые иногда возникают при ознакомлении с, казалось бы, привычными терминами.

1. Общая динамика рынка

Под общей динамикой рынка понимается: рынок развивается или сокращается, и насколько. Это могут быть, например, определенные статистические данные о том, что в год рынок растет на такое-то количество процентов. Разделив эту цифру на 12 месяцев, мы получим примерную динамику в месяц.

2. Сезонная динамика продаж

Как изменяются продажи в зависимости от времени года, сезона, месяца. Наиболее, наверное, известный фактор, который в первую очередь вспоминают при планировании и анализе продаж. Он характерен для многих товаров и услуг. Например, туристические услуги и строительство поднимаются летом. К концу года обычно поднимается рынок продажи оргтехники, компьютеров и различных видов оборудования, особенно, когда государственные организации спешат реализовать свои бюджеты. А после новогодних праздников обычно хорошо зарабатывают программисты, которые обновляют экономическое ПО после очередных изменений законодательства.

Любые действия конкурентов, которые могли или могут повлиять на наши продажи. Причем как в отрицательную, так и в положительную сторону. Например, на рынке появились новые конкуренты, которые так или иначе оттянут на себя часть клиентов. Или, наоборот, какая-то компания прекратила свою деятельность. Или - кто-то проводит рекламную кампанию, кто-то снижает цены, у кого-то меняется персонал, руководство и т.д.

Изменения законодательства в анализируемый период – прошлый или будущий. Все, что изменилось в законодательстве, может повлиять на продажи и желательно сразу же это учесть и оценить

5. Товарный ассортимент

Другие наименования - товары и услуги, продуктовая линейка, товарный портфель и т.д. Любые изменения, относящиеся к сфере продаваемых товаров и услуг. Этим могут быть, например, увеличение или уменьшение ассортимента, новые товары, модели и т.д.

Изменения в ценообразовании, в ценах, могут включаться в предыдущий пункт – товарный ассортимент – а могут и выделяться отдельно. Это может проявляться, например, в повышении или понижении цен, изменении ценовой политики в целом и др.

Клиенты, клиентская база, прямые покупатели и/или дилеры, посредники и т.д. Сюда могут быть отнесены все изменения, произошедшие среди наших клиентов и/или партнеров в общей цепочке сбыта. Их количество может увеличиться или уменьшиться, может измениться соотношение различных групп покупателей, количество отгрузок (продаж, сделок), их величина и т.д.

Здесь могут выделять различные изменения способов продажи наших товаров и услуг с точки зрения товаропроводящих сетей. Под каналами сбыта, при этом могут пониматься, например, оптовая и розничная торговля, торговые точки, дилерские сети и др.

Увольнения или приход новых сотрудников, изменения штатной структуры и т.д. Качество подготовки менеджеров отделов продаж, сбыта, маркетинга, торгового персонала.

10. Активность компании на рынке

Сюда можно отнести все виды активности нашей собственной компании, предприятия, на рынке. Это могут быть рекламные кампании по продвижению продуктов и услуг, маркетинговые мероприятия, промоушн-акции по стимулированию продаж, скидки, лотереи, конкурсы и т.д.

Для чего нужен список факторов

Типовой перечень факторов, влияющих на продажи удобно использовать в двух случаях:

при анализе прошлых продаж - чтобы оценить, за счет чего мог быть достигнут тот или иной результат;

при прогнозировании, планировании будущих продаж – чтобы рассчитать, на какие объемы продаж в ближайшее время мы можем рассчитывать.

И в том, и в другом случае, естественно, учитывается и характер фактора – можем ли мы на него повлиять или нет.

При этом следует отметить, что конечно, каждый разумный руководитель отдела продаж так или иначе выполняет подобную процедуру. Но согласитесь, удобнее иметь готовый список под рукой, чем каждый раз вспоминать, а не забыли ли мы чего учесть.

Как работать со списком факторов

Несколько простых рекомендаций по работе со списком.

И в том, и в другом случае – анализ прошлых продаж или расчет будущих – алгоритм работы включает в себя следующие три действия:

1. Оценить – влияет ли данный фактор на продажи в рассматриваемом периоде. Если ответ "да", то перейти к следующему пункту. Если не влияет, то его можно не учитывать (0), либо принять равным 1, т.е. без изменений.

2. Определить характер влияния – это увеличивает продажи или уменьшает (положительная тенденция или отрицательная, плюс или минус).

3. Насколько этот фактор влияет на продажи – в % или с использованием числовых коэффициентов. Например, +20% - продажи могут увеличиться примерно на 20%. Или 0,75 – продажи могут уменьшиться на четверть. Пройдя таким образом по всему списку факторов можно составить себе некую цифровую картину, подоплеку наших продаж.

Один из самых сложных вопросов в таком анализе – это взаимовлияние факторов между собой. На сегодняшний день можно порекомендовать два способа учета такого взаимовлияния.

Первый заключается в расчете простого среднеарифметического показателя.

Второй – когда один показатель может нивелировать действие другого. Например, Александр Дорохин в упомянутой статье - и с ним можно вполне согласиться - исходит из того, что при выраженном влиянии сезонной динамики продаж и не выраженной общей динамике рынка, вторым фактором можно пренебречь и учитывать только первый.

Как на самом деле происходит взаимодействие разных факторов на сегодняшний день, наверное, не знает никто. Поэтому единственное, что мы как специалисты можем сделать, так это накапливать соответствующую статистику, замечать разные варианты, чтобы спустя некоторое время можно было сделать какие-то первые, а затем и последующие обобщения.

Рейтинговый список факторов

Здесь приведен некий логический перечень факторов. Логическим он назван достаточно условно, в том смысле, что эти факторы постепенно вспоминаются из опыта. В то же время, этому списку можно, наверное, придать и некоторый рейтинговый характер.

Например, выделить наиболее важные факторы, которые чаще других или в наибольшей степени оказывают влияние на продажи, их динамику, их изменения в ту или иную сторону. Такие факторы можно еще называть наиболее чувствительными по отношению к продажам.

В то же время попытка автора данной статьи построить такой рейтинговый список показала, что сделать это не так уж просто. Чаще других в практике анализа и планирования продаж используются такие факторы, как сезонная динамика продаж и собственная активность компании. Все остальные находятся как бы на одном уровне значимости.

В любом случае, мы как специалисты по управлению продажами, можем продвинуться в этом вопросе, если используем свой опыт и знания для коллективного составления такого списка. Это может выглядеть следующим образом: каждый, кто хочет принять в этом участие, может прислать список факторов со своими оценками от 10 – самый значимый и далее в порядке убывания.

Обобщив эти оценки, мы получим ранжированный список факторов, составленный на основании мнений экспертов, т.е. по классическому методу "опроса экспертов". Попутно можно обсудить и сам список, предложив в него, возможно, какие-то еще факторы, либо предложив убрать или изменить те, которые уже в него включены.

Влияние погоды на здоровье человека

Что сделать, чтобы погода и ее условия «переносились» легче метеочувствительными людьми? Как облегчить их страдания и дискомфорт?

Вам будет особенно интересно узнать ответы на данные вопросы, если вы относитесь к типу таких людей.

Советы:

Не переедайте. Еда (в огромном количестве) и тут может навредить. Это не значит, что вам необходимо увлекаться диетами. Кушайте, вспоминая о мерах! Вот и все, что от вас потребуется.

Принимайте по утрам контрастный душ или прохладную ванну. Если выбираете второй вариант, то добавляйте в ванночку немного эфирных масел или морской соли.

Не изнуряйте себя физическими нагрузками. Не носите тяжелые вещи. Никто не сомневается в вашей силе и самостоятельности, поверьте!

Занимайтесь аэротерапией. Открывайте окошко или форточку. Садитесь к ветру (к воздуху) лицом и дышите ровно, спокойно. Проводите такую гимнастику с самого утра или перед тем, как оправляетесь спать.

Купите витамин Е. Он отпускается без врачебного рецепта, в таблеточках, в порошке или в капсулах. Он есть и в продуктах питания.

Пейте больше жидкости. От кофе, к сожалению, необходимо будет отказаться. Если любите чай, то останавливайте выбор на зеленом.

Устраивайте себе кальцинированные завтраки. Еда должна состоять практически из одного кальция.

Избегайте любых конфликтов. Сделайте все, чтобы не было разговоров на повышенных тонах.

Остерегайтесь ноября! Ноябрь – это самый коварный месяц. Но от его «неприветливости» вас спасет какао, плитка шоколада или что-то такое вкусненькое.

Носите теплую, удобную и практичную обувь! Все заболевания, обычно, берут свое начало именно с ножек.

Следите за прогнозами! У вас будет время для подготовки «непростых» дней. И в этом есть, согласитесь, огромнейший «плюс»!

Будьте оптимистичным человеком! Таких людей бояться невзгоды и болезни. Так и нужно себя показывать в этом мире (с самой яркой стороны)!