Как новая системы ценообразования, позволила дистрибьютору смазочных материалов увеличить прибыль на 56%?

Каждый день миллионы компаний, тратят миллионы времени на то, чтобы убедить других потратить деньги и время. Лучше это удается тем, кто создает ценности за которые готовы платить. Но мы забываем про них в погоне за количеством, конкурентами и стремлением продать прямо сейчас, превращая процесс ценообразования в систему, управляемую экономистами, менеджерами по продажам, покупателями, но только не рынком. О том, как мы выстраивали рыночную систему ценообразования, набивали шишки, а затем автоматизировали процесс управления, рассказываю в этом материале.

Привет! Меня зовут Николай Мясников, я руковожу “Маркетинговой компанией ВИАТ”, специализируемся на разработке решений для роста продаж и прибыли, проводим исследования рынка для запуска стартапа или проекта, разрабатываем стратегии продвижения. Успешно реализовали несколько проектов по внедрению системы ценообразования для компании по продаже строительных материалов, мебели, эл. товаров, одежды и др (ссылки на эти кейсы я оставлю в конце статьи). Но этот проект стал наиболее сложным, так как заказчик не обладал явными преимуществами по цене над конкурентами, ни по одному продукту, а задача поставленная заказчикам заключалась в повышении прибыли компании за счет внедрения эффективной системы ценообразования.

Заказчик занимается оптовой продажей запасных частей, моторных масел и смазочных материалов для легковых автомобилей и малотоннажного коммерческого транспорта. В марте 2022 года прекратились поставки импорта, мировые бренды “поредели” на полках, а Российские не определился с каналами поставок присадок. Наш заказчик, один из первых в регионе наладил поставки продукции ключевых брендов по параллельному импорту, что позволило увеличить прибыль компании в данном сегменте в 3 раза в первом полугодии.

Со второго полугодия ситуация ухудшается. Из-за высоких цен и длительных сроков поставки, ценность в парильном и импорте снижается. Появилось много подделок Европейских и Японских брендов, большинство из которых покупатель отличить от оригинала не может. Поставки с Российских заводов стабилизируются.

Объем продаж и уровень прибыли в I пол. 2023 года становиться рекордно низким за последние пять лет работы. Доля прибыли с объема продаж сокращается в 2021 г с 11% до 9%. Импортировать продукты становиться сложнее, из-за снижения спроса заказчик не может ежемесячно набирать полный контейнер.

Мы приступаем к работе в феврале 2023 года. Задача заключается в проведении внутренней аналитики, исследований региональных рынков, и разработке системы ценообразования направленной на повышение прибыли заказчика.

На этапе заключения договора предлагаем заказчику два варианта работ по внутренней аналитике: аудит или анализ предоставленных данных. Если кратко, то в первом случае “мы приходим и все делаем сами”, во втором запрашиваем необходимые данные и анализируем результаты. Из-за более низкой стоимости заказчик выбирает второй.

Сразу сталкиваюсь с проблемами разрозненных данных, большого количества ответственных и “чудесных” несовпадений. Перечислю основные, сильно мешающие здоровой аналитике:

- Учет товара в системе с разными артикулами и характеристиками, т.е. одна и та же номенклатура, “масло моторное LUKOIL GENESIS ARMORTECH 5W-40, 4 литра” занесена в несколько карточек, что делает невозможным быстро свести данные по ассортименту;

- Отсутствие в системе базовых условий по сделкам, например: скидки, отсрочка, доставка, требования к упаковке, бюджет на продвижение и др., что не позволяет быстро рассчитать рентабельность.

- Нет учета упущенного спроса. Невозможно определить, в какой момент какие клиенты отказались от сделки и по каким причинам.

- Несоблюдение утвержденной ценовой политики, ручные скидки по решению РОП. Отсутствие отраженных причин таких решений.

- Нет системного контроля сроков поставки. Планируемая и фактическая дата поставки не отражается в системе.

А какая ситуация с аналитикой в вашем бизнесе?

Акцентировал внимание на проблемах не случайно, все они влияют на эффективность ценообразования. Согласовав с заказчиком проведение аудита, по крупицам собираем данные и корректируем разночтения. Теперь рассмотрим подробнее, что из этого получается.

Проводим сегментацию номенклатуры по уровню доходности по каналам продаж и клиентам. Для анализа нам потребуются: данные по рентабельности каждой номенклатурной единицы, объем продаж и уровень рентабельности по каналам продаж, объем продаж и уровень рентабельности по клиентам. Для корректного формирования данных, первоначально собираем данные в формате Excel, проводя сегментацию с экспертами компании вручную, затем прописываем детали сегментов в учетной системе, в нашем проекте это 1С Управление торговлей 8.

Сопоставляем результаты аналитики на дату проведения исследования (апрель 2023 г.) с датой наиболее высоких результатов (март 2022 г.). Данные позволяют определить отклонения за указанные периоды, а также выявить продукты и сегменты по ним, наиболее ценные для компании.

Затем проводим сегментацию сделок по уровню доходности. На фото ниже разместил пример, который показывает, что компания реализует один и тот же товар с разным уровнем доходности.

Осталось разобраться, каким образом увеличить долю высокодоходных сделок и снизить долю низкодоходных. Для анализа нам потребуются: затраты на сопровождение сделок по каждому клиенту и каждой сделке, наценка на каждую единицу продукции в момент совершения сделки. Для расчета затрат по сделкам, собираем все данные и относим в учетной системе к конкретной сделке и конкретному клиенту.

Например, для выявления рентабельности сделки для сети сервисных центров ООО “Гелион” (наименование контрагента изменено), мы собирали данные по трем направлениям: базовые, динамичные, индивидуальные.

Базовые данные: условия доставки, отсрочка платежа, уровень скидки от прейскуранта. Эти требования мы относили в 1С по ООО “Гелион” на условиях договора, автоматически устанавливая ограничения по возможности реализации по отличным условиям, без подписания доп. соглашений и спецификаций. Ранее, специалисты по продажам могли изменить эти условия по договоренности с клиентом без закрепления изменений в 1С и подписания юр. документов, что серьезно осложняло сбор данных по фактическим затратам. Я уже не говорю о возможных финансовых и юр. рисков. Введя данные, мы установили стандарты по фиксации затрат на основании этих условий.

Динамичные данные: все фактические затраты, отнесенные на конкретную сделку (стоимость привлечения клиента к покупке, доставка, наценка, бонусы и подарки, командировочные затраты, время работы менеджера на сопровождение и обработку заказов). Для расчета стоимости привлечения использовали воронку продаж, равномерно разнося затраты на клиентов с высоким уровнем конверсии. Доставка и наценка уже присутствовали в расчетах заказчика, но не относились к конкретной сделке, небольшая доработка позволила разнести все данные и получить корректную статистику. Все остальные затраты первоначально оценивались вручную, затем относились к конкретному клиенту и равномерно распределялись по сделкам в зависимости от периода. Например, при отнесении затрат по ООО “Гелион” на конкретную сделку, мы первоначально выясняли, какие командировочные затраты понесла компания за определенный месяц. Затем распределяли эти затраты на все сделки в этом месяце.

Индивидуальные данные: не регламентированные условия, применимые только для конкретного клиента, например организация склада ответхранения, предоставление продукции на тестирование и др.

Собрали данные. Что делаем дальше?

Формируем задачи по дальнейшему развитию ассортимента:

- ассортимент, требующий активного развития продаж;

- ассортимент, требующий увеличения уровня доходности;

- ассортимент, требующий поддержания объема продаж и сокращения затрат;

- ассортимент, который необходимо вывести с продажи.

В кейсе я не смогу показать весь план работ, реализованный заказчиком - это его интеллектуальная деятельность. Но я постараюсь передать всю логику нашего взаимодействия на нескольких примерах:

Моторное масло BMW пользуется спросом в фирменных сервисных центрах, и продается с высокой наценкой из-за отсутствия конкуренции. Однако клиентская база в данном сегменте проработана слабо. Отделу продаж проще выполнять план за счет Mobil 1, Shell, Castrol и Elf, так как продукты пользуются высоким спросом. Однако оценив рынок, мы видим, что за счет усилий отдела продаж без изменения других коммерческих условий за три месяца команда сможет увеличить продажи Shell максимум на 10%, а продажи BMW в 3,2 раза. В объеме рост составит около 800 тыс. руб. в месяц, а вот наценка за счет роста продуктов Shell вырастет всего на 25 тыс. руб., тогда как за счет роста продаж моторного масла BMW на 438 тыс. руб.

Это не значит, что нам нужно прекратить продавать Shell. Продукты за счет высокого уровня спроса позволяют загрузить контейнер и снизить затраты на логистику. Сопоставив затраты на закупку и логистику разных продуктов, формируем задачи по снижению затрат. Оценив условия работы с действующими клиентами, и причины неохваченных клиентов, формируем задачи по развитию продаж.

Анализ рентабельности сделок позволил нам выявить отклонения от средних показателей и разобраться в причинах. Например покупатель ООО “Гелион” закупает в месяц на 248 тыс. руб., со средней наценкой 23%, а ООО "Комби" на 1 193 тыс. руб. со средней наценкой 4%. Получается, что ООО “Гелион” приносит компании больше прибыли, чем ООО "Комби". Ранее в компании просто не видели эти данные.

Первая реакция РОП - отторжение. “Если мы начнем ухудшать условия закупки ООО "Комби", то он прекратит у нас что-либо покупать, и мы вообще его потеряем. А нам так не просто было привести этого клиента!”. Типичный пример нерыночных отношений с партнером. Если вы сталкивались с похожими ситуациями, будет интересно прочитать в комментариях, как с ними справлялись?

Из-за сильного отторжения наших решений, предложили “мягкий” выход из ситуации. Провести переговоры и проработать поставку высокомаржинальных продуктов с ООО "Комби" и сократить уровень привилегий (например доставку, отсрочку) при условии закупки только низкомаржинальных продуктов. Однако задача не была выполнена, отдел продаж продолжал идти “на поводу клиента”.

В итоге настояли на внедрении единых условия для всех партнеров, сохраняющих конкурентное предложение на условиях рынка, но поднимающих уровень рентабельности сделок. Условия по уровню скидки, отсрочке, доставке теперь зависели от объема закупки и пакета товаров, которые готов приобретать клиент. Отделу продаж в новых условиях не потребовалось применять “искусство переговоров”, ООО "Комби" был вынужден начать закупать высокомаржинальные продукты, чтобы сохранить условия по низкомаржинальным продуктам.

Нам повезло. Нам повезло с тем, что у заказчика был достаточно широкий ассортимент импортных моторных масел и смазочных материалов, чтобы оценить кривую спроса. Это значит, что мы могли предложить клиентам как базовые продукты, так и премиальные.

Что такое кривая спроса?

Это зависимость уровня спроса от цены. Чем дороже продукт, тем ниже спрос. Например, бренды масел BMW и Honda дороже Mobil 1, Shell, Castrol и Elf, более, чем на 30%, но и уровень спроса на них значительно ниже. Если копнуть глубже, Shell Helix Turbo, дороже, чем Shell Helix HX7. То же самое с конкретными продуктами и фасовкой. Чем дороже продукт, тем выше доходность на единицу продукта, но ниже рынок. Тем не менее наша аналитика показала, что за счет продвижения таких продуктов можно существенно увеличить прибыль.

Что такое ценовая эластичность?

Это соотношение процентного изменения объема продаж и процентного изменения цены. Обычно это отрицательное число, так как цены и объем продаж обычно двигаются в противоположных направлениях. Но чтобы все упростить, принято «минус» не ставить и просто анализировать масштабы ценовой эластичности. К примеру, ценовая эластичность 2 означает, что процентное изменение объема продаж вдвое выше или ниже процентного изменения цены. Таким образом, если снизить цену на 1%, то объем продаж увеличится на 2%, и наоборот – если повысить цену на 1%, то объем продаж снизится на 2%.

Анализируем ценовую эластичность по каждому продукту в отдельности и отражаем их в матрице, оценивая по двум параметрам: уровень спроса и уровень ценовой эластичности.

Оценка кривой спроса и ценовой эластичности позволяет выделить продукты, по которым мы можем поднять цены с целью повышения прибыли уже сегодня. Согласовать такое повышение со стороны заказчика было сложно, многие в команде переживали за снижение объема продаж. По итогам расчетов, протянули с решением три месяца. Учитывая, что рынок меняется быстро, часть работы пришлось делать повторно.

По некоторым продуктам мы действительно получили снижение спроса в результате проведенного повышения, но они обеспечили рост прибыли компании на 35%. Рассмотрим на примере:

Для разработки стратегии ценообразования нам потребуется изучить коммерческие условия, сформированные на рынке конкурентами. Но в отличие от B2C, рынок B2B закрытый. Выявить реальные условия сотрудничества между компаниями не так просто. Поэтому первоначально, мы ориентируемся не на конкурентов, а на наших потенциальных и действующих клиентов, с которыми мы видим перспективы роста.

Сегментируем клиентом по направлениям и размеру бизнеса, выявляем какие продукты они приобретают. В нашем проекте, это самая легкая задача. Так как заказчик реализует продукцию сервисным центрам и оптовикам, мы просто собираем их предложения.

Из предложений формируется номенклатура с высокой дистрибуцией. По этой номенклатуре ищем конкурентов и изучаем их коммерческие условия. Использовали три варианта: работа тайным покупателем, переговоры с действующими партнерами, деловые связи заказчика. У конкурентов есть цены в открытых источниках, но они не соответствуют реальным предложениям в адрес крупных заказчиков, наша задача заключалась в выявлении глубины скидки, ретробонуса, спец. условий по доставке, отсрочке и хранению товара.

Изучив уровень цен для разных сегментов клиентов, переходим к разработке ценовой дифференциации.

На этом этапе я тоже столкнулся с беспрецедентным сопротивлением. Дело в том, что на бумаге в компании заказчика существовали единые цены для всех с регламентированной скидкой за объем. Фактически на усмотрении РОП клиенты получали все возможные привилегии, никак не относящиеся к реальным рыночным предложениям. Доказать идею мне помог прямоугольник и треугольник прибыли Германа Симона, опытного американского специалиста в ценообразовании:

Идея заключалась в том, что реализуя продукцию по разным ценам для разных сегментов, мы получаем больше прибыли. Эту теорию я неоднократно подтверждал на практике в других проектах. В нашу ценовую политику мы заложили расчеты, в которых скидка от базовой цены зависела от нескольких факторах и рассчитывалась автоматически. Рассмотрим эти факторы подробнее:

- сегмент клиента;

- объем закупки;

- дисциплина погашения дебиторской задолженности;

- ассортимент;

- условия доставки;

- условия отсрочки платежа.

Расчеты показали, что предложенная нами система дифференцированного ценообразования позволит компании увеличить прибыль на 17% с сохранением действующей структуры продаж. Фактически за счет внедрения рыночного ценообразования, предложение компании стало более конкурентоспособных для новых партнеров, что позволило за три месяца увеличить объемы продаж на 15% и получить рост прибыли на 21%.

На каждом этапе рассмотрели ряд показателей, влияющих на цену и прибыль компании. Учесть все показатели с ассортиментом более 5 000 наименований вручную невозможно. Проводя внутреннюю аналитику на базе заказчика, мы лишь задавали константу, для дальнейшей автоматизации решений. Автоматизацию расчётов было принято производить в 1С Управление торговлей 8, с доработками с помощью привлеченных IT-специалистов.

Базовый прайс-лист рассчитывается в зависимости от сегмента покупателя и результатов мониторинга цен, ценностно-стоимостного анализа и ценовой эластичности. В системе прописывается базовая наценка на каждую номенклатурную единицу, которая позволяет автоматически рассчитывать цены в случае изменения цен поставок с сохранением запланированной доходности.

Дополнительная аналитика проводится в Qlik View, в отчетность которого заложены базовые и прогнозные показатели. В случае, если система видит отклонения выше допустимых, она сигнализирует о них, выделяя в отчете отклонения специальным цветом.

Стоимость сделки рассчитывается в 1С в зависимости от сегмента покупателей, и дополнительных привилегий, предоставляемых покупателем. Теперь продавец может выбрать любое из условий сделки, например, доставку до склада покупателей, скидка автоматически будет пересчитана с учетом среднестатистических затрат на доставку. С целью исключения проблем с соотношением скидки и фактическим объемом реализации в течение месяца, скидка стала рассчитываться автоматически от объема заказа, в котором фиксируется объем и дата поставки товара покупателю по каждой ассортиментной позиции в зависимости от свободного и ожидаемого остатка. Уменьшить сумму заказа или перенести на неопределенный срок уже не представляется возможным. Действие скидки на размещенный заказ теперь привязывается к дате заказа, а не к календарному месяцу.

Несмотря на высокую конкуренцию и отсутствие явных преимуществ компании над конкурентами, нам удалось настроить работу, нацеленную на максимизацию прибыли. По итогам проекта, команда смогла ко II-му пол. 2023 г. увеличить объем продаж на 16%, размер прибыли на 56%. Мы не достигли пиковых показателей 2022 г., рынок в данный период находился в уникальной ситуации - дефицит товара и снижение конкуренции позволяли устанавливать “завышенные наценки”. Но мы сделали главное:

- научили заказчика извлекать максимум прибыли;

- предотвратили падение спроса и доходности от реализуемой продукции.

На этом всё. Пишите свои вопросы в комментариях и подписывайтесь на мой канал на VC, чтобы не пропустить новые проекты.

Удачи Вам! И помните, мы всегда готовы помочь!

Маркетинговая компания “ВИАТ”

Ещё больше материалов про разработку и внедрение ценообразования:

1. Как мы обыграли Магнит-косметик, увеличив прибыль регионального бизнеса в 1,5 раза

2. Внедрение системы ценообразования в компании по продаже строительных материалов

3. Увеличиваем выручку медицинской клиники в 3,5 раза за счет клиентской базы

4. Как избежать ценового давления в B2B: кейс по повышения доходности компании по производству мясных и колбасных изделий

5. Как внедрение эффективного управления ценами позволило увеличить прибыль сети магазинов одежды в 8 раз

6. Пример оптимизации коммерческих затрат на основе реального кейса

7. Как исследование рынка техники для дома помогло увеличить прибыль в 2 раза

8. Как бороться с ценовым давлением в период кризиса

9. Увеличиваем прибыль за счет лояльных клиентов

10. Как цена влияет на прибыль?