איך אפשר להעריך מראש את סיכויי ההצלחה של מהלך שיווקי?

באחת מרשתות המזון הגדולות בארה"ב החליטו לערוך שינוי בקטגוריית הרטבים לסלט. השאלה שנבחנה על-ידי מנהלי הרשת היתה האם באמת יש צורך לתפוס כל-כך הרבה שטח מדף עם 21 מותגים שונים. בנסיבות אחרות, סביר להניח כי ברשת היו שולפים את נתוני המכירות של כל אחד מהשחקנים בקטגוריה - ומוותרים על אלה שנמצאים בתחתית הדירוג.

ואולם הממצאים, כפי שעלו מבדיקה שערכה חברת דימנדטק, הציגו פתרון אחר. שם הכניסו לתוכנה שהם מפעילים את כל נתוני המכירות של הקטגוריה בשנתיים האחרונות, עם נתונים נוספים, כמו נאמנות צרכנים, והציגו למחשב את השאלות: "האם באמת נחוץ להחזיק כל-כך הרבה מותגים?" ו"אם המטרה היא להקטין את שטח המדף, מהם המוצרים אותם יש להוריד?". התוצאות היו מפתיעות: לא לוותר דווקא על המותג שנמכר הכי פחות.

מייקל ברום, סגן נשיא למכירות בחברת דימנדטק, מפרש את התוצאות: "המוצרים שנמכרים הכי פחות הם היקרים ביותר, אבל התשובה שקיבלנו מהתוכנה היתה שהורדתם מהמדף תפגע בנאמנות הצרכנים ובסופו של דבר תזיק לנתוני המכירות של הרשת כולה. מי שקונים את הרטבים היקרים יותר הם צרכנים חובבי מזון גורמה, שמגיעים לרשת כדי לקנות דווקא את הרוטב הזה. אם נוותר עליו, נפסיד את כל סל הקנייה שלהם".

זה אולי נשמע קצת כמו מדע בדיוני: מחשב שעונה על שאלות שיווקיות וצרכניות, אבל למעשה מדובר בשכלול של שיטת האקונומטריה שקיימת בשוק כבר מספר שנים. אקונומטריקה היא למעשה תורת המדידה הכמותית של היחסים בין משתנים כלכליים למגמותיהם בעזרת כלים סטטיסטיים, והיא בודקת את נכונותן של תיאוריות כלכליות ומספקת אומדנים מספריים לפרמטרים תיאורטיים. בדימנדטק פשוט לקחו את זה צעד אחד קדימה, כאשר החזון שלהם הוא לכמת את כל הביקושים ואת מה שמייצר אותם בעולם. מעין גוגל של הקמעונאות, אם תרצו.

את החברה הקימה ב-1999 קבוצה של מדענים ומתמטיקאים שהאמינו שאפשר להשתמש במתימטיקה כדי לפתור בעיות עסקיות ולבדוק איך צרכנים יגיבו. "מודלים אקונומטריים זה לא משהו שאנחנו המצאנו", מבהיר ברום, "זה נלמד באוניברסיטאות כבר שנים. מה שאנחנו עשינו זה ליישם את המודלים לעסקים באמצעות התוכנה שפיתחנו. למעשה מדובר בענן מיחשובי ענק, שמנתח עסקאות ואירועי קנייה של מיליארדי בני אדם ברחבי העולם. מחשב-העל שלנו יודע למדל התנהגות של קונים ולחזות ביקושים. מה שאנחנו מביאים לשולחן זה מדע - ולא שיווק המבוסס על תחושת בטן".

זהירות, קניבליזציה

לברום זה כלל לא נראה מטורף לחשוב שאפשר לכמת התנהגות צרכנים: "הטכנולוגיה נהיית זולה יותר, ויש גישה למידע, אז למה לא להכניס את זה לסביבה טכנולוגית שמאפשרת לשאול שאלות כמו 'מה יקרה אם אני אעשה כך? מה יקרה אם אעשה אחרת?'.

"עכשיו אנחנו גם מנסים להרחיב את יכולת שאילת השאלות ומתן התשובות גם למדיה החברתית: מה קורה למוצר חדש שמושק ויש לו באזז בפייסבוק? יש אלפי אנשים שמדברים על מוצר מסוים בטוויטר, האם אפשר לכמת את זה? אנחנו נוכל לעשות את זה, אבל זה בינתיים מאוד חדש. כיום אנחנו מכמתים דברים כמו השפעות של פרסומת בטלוויזיה או מבצעי קד"מ".

- עד כמה מדויקת יכולת החיזוי של התוכנה שלכם?

"אפשר לומר שאנחנו מדייקים ביותר מ-90% אחוז מהמקרים".

- הפעילות שלכם מתאימה לכל סוגי המוצרים והרשתות?

"אנחנו מתמקדים היום במוצרי צריכה, מזון, רשתות DIY ואלקטרוניקה, ובין לקוחותינו נמצאים וול-מארט, טרגט, בסט ביי, רשת המזון הצרפתית קזינו, מונו-פרי ורשת רדיו-שק, שם עשינו מחקר מעניין.

"רדיו-שק פנו אלינו כדי שנבדוק להם פעילות קד"מ מתוכננת למכירת נגני DVD ממותג מסוים. התוכנה שלנו הראתה שאם הם יעשו מבצע על המותג הספציפי הזה - המכירות יעלו ב-200%, אבל אם מסתכלים על כל הקטגוריה של נגני DVD - היא לא תרשום עלייה, אלא ייווצר מצב של קניבליזציה. כך שבסופו של דבר הם היו מוציאים כסף על פרסום וקד"מ, אבל לא היו מרוויחים מהמבצע. בעקבות הנתונים שהצגנו הם ויתרו על הפעילות ולא בזבזו זמן וכסף.

"דוגמה נוספת היא לפעילות שעשינו עבור רשת מזון בתחום הקפה. התוכנה בדקה איך יגיבו צרכנים לשינויים במחירים של מותגי קפה. המרווח על מכירת קפה ממותג פרטי הוא כמובן גדול יותר, והשאלה שהתוכנה בדקה היתה מה יקרה אם הם יורידו את מחירו בעוד 5% - כמה יעברו לקנות את הפרטי על חשבון מותגים אחרים?

"ניסינו את זה על המחשב וקיבלנו בתוך כמה שניות את התוצאות שהיינו מקבלים בשטח אחרי כמה ימים, במקום לנסות את זה על המדף, לשנות את התמחור בקופות ועל המוצרים ולתמוך בזה בפרסום, ואז אולי לגלות שזה כלל לא היה משתלם לרשת".

- גם היצרנים ולא רק הקמעונאים יכולים להיעזר בתוכנה?

"כן, אנחנו עוזרים ליצרנים לתכנן את פעילויות הקד"מ שלהם בתוך הרשתות, כך שזה יהיה אפקטיבי, והם לא יסבסדו את הפעילות ברשתות לחינם. אנחנו גם יכולים לייעץ ליצרנים אילו מוצרים לשים ברשתות על בסיס פילוח גיאוגרפי. במקום שבו יש למשל הרבה אוכלוסייה מבוגרת, נמליץ ליצרן לא לשים דגני בוקר ממותקים שמיועדים לילדים ולהיפך. למעשה, אנחנו תופרים את תמהיל המוצרים הנדרש לחנויות על בסיס פילוח אוכלוסייה".

- איך נעשית הפעילות בשטח מול הלקוחות, ומה זה דורש מהם?

"הדבר הבסיסי שאנחנו זקוקים לו מהלקוחות הוא נתונים מהשנתיים האחרונות: כל העסקאות שנעשו, פירוט העסקאות ולמעשה כל שביב מידע שיש לרשת על הלקוחות. נתונים של שנה אחת אינם מספיקים, כי יש מוצרים רבים שפועלים לפי עונות, כמו גלידות ושוקולד, והנתונים שלהם מתאמתים רק אחרי שנתיים. יש גם טרנדים שצריך לעקוב אחריהם במשך יותר משנה, כמו למשל הטרנד האורגני שצומח באירופה ב-20% בכל שנה".

לוקאליזציה של הנתונים

לדברי ברום, "ברגע שאנחנו מתחילים לעבוד עם לקוח, אנחנו מעלים למחשב את כל המידע שהוא סיפק, ואז דרושים לנו מספר חודשים כדי למדל אותו. ברגע שכל המידע מוטען על המחשב וממודל, אנחנו יכולים מאוד מהר לבדוק עבורו את ההיתכנות והכדאיות של כל מבצע או פעילות שהוא רוצה לעשות, בלי שהוא יצטרך הלכה למעשה לבצע אותם.

"משם והלאה אנחנו מלווים את הלקוחות בכל דבר שהם מבקשים. אנחנו לא בונים אסטרטגיות או ממליצים על מבצעים, אלא רק מעריכים אותם ויכולים לומר האם הם יצליחו או לא. המודל העסקי שלנו הוא לא למכור תוכנה, אלא להציע ליווי לטווח ארוך. מה גם שצריך לעדכן את התוכנה מדי פעם ולהעניק שירותי תמיכה".

- עד כמה אתם יכולים לתת ליווי מקומי? אחרי הכול מדובר בדקויות קמעונאיות ששונות לא רק ממדינה למדינה - אלא גם מרשת לרשת.

"יש לנו בישראל שותף מקומי, חברת SEBO שעוסקת בייעוץ, מחקר ומתן פתרונות טכנולוגיים לשיווק קמעונאי. הבעלים של החברה, בועז יריב וספי גבאי, הם הנציגים שלנו בארץ, ותפקידם ללוות את הצוות שמגיע מחו"ל ולסייע באפיון המערכות, הדרכה, בניית אפליקציה ראשונית של המערכות ומתן תמיכה מקצועית וטכנית. השותפות המקומית חשובה. המודל שלנו הוא לא מודל עולמי, אלא מודל שמשתמש במידע קמעונאי ספציפי של הרשת הלקוחה".