Суть моделирования по методу Монте-Карло состоит в том, чтобы создать набор случайных чисел для каждой из ключевых переменных. Для статистических расчетов входных параметров следует принять во внимание прежний опыт, исследования рынка и суждения управленческой команды. Затем случайные цифры помещаются в таблицу для анализа и рассчитывается исход (показатели IRR и NPV); определяется новый набор случайных чисел, основанный на статистических функциях для каждой входной переменной, и вновь рассчитывается возможный исход. Этот процесс повторяется много раз, что в итоге позволяет создать распределение различных исходов.

Для проведения расчетов по методу Монте-Карло есть целый ряд готовых программных продуктов, таких как Palisades@RISK и Crystal Ball. Они просты в использовании: сначала нужно выбрать конкретные ячейки, а затем определить возможные пределы для каждой переменной. После этого программа случайным образом меняет (в заданных пределах) значения в выбранных клетках. Исход (IRR или NPV) автоматически рассчитывается для огромного количества циклов, после чего создается совокупный статистический отчет о возможных исходах.

На рис. 5.5 приведен пример расчета по методу Монте-Карло для данных из табл. 5.6 и 5000 случайных вариантов входных переменных. При расчете одновременно менялись параметры общих расходов на проект, роста доли рынка и размера заказа. Функции соответствовали нормальному распределению, а стандартное отклонение определялось примерным значением лучшего и худшего сценариев для каждой переменной. Средняя величина NPV, или ожидаемая ценность, составила 171 тысячу долларов при величине стандартного отклонения в 153 тысячи.

А главное – все показатели могут меняться прямо на экране. Вы видите, как клетки в модели перемещаются, а через пару минут появляется «ответ» (примерно такой же, как на рис. 5.5). Я проводил подобные симуляции в рамках программ для руководителей и их клиентов ряда компаний, и аудитория была в восторге. С помощью программы @RISK я осуществлял расчеты по модели, сходной с моделью в табл. 5.6, не более чем за 10 минут, и окружающим я казался гением!

Главное достоинство этого подхода в том, что можно «видеть» лучший, худший и ожидаемый исходы для ROMI, а также рассчитать вероятность их наступления. Для данного примера есть 12,8 %-ная вероятность того, что NPV окажется отрицательным, а IRR – меньше минимальной ставки доходности (рис. 5.5). Руководство компании может задать себе непростой вопрос: допустим ли подобный уровень риска, – а затем выбрать стратегию, способную снизить будущие риски за счет изменения входных параметров.

_{Рис. 5.5. Пример моделирования по методу Монте-Карло для расчета ROMI при запуске нового продукта.}

_{Шаблон модели можно загрузить на странице www.agileinsights.com/ROMI, а на сайте www.palisade.com есть программа @RISK Monte Carlo, которой можно бесплатно пользоваться в течение 10 дней}

В этой главе я показал несколько примеров анализа финансового ROMI (он применим более чем для половины видов маркетинговой деятельности). В них используются четыре основных финансовых показателя для маркетинга: прибыль, NVP, IRR и окупаемость. У вас есть шаблон для расчета ROMI для конкретной кампании, направленной на формирование спроса, и программы запуска нового продукта. Методика, приведенная на рис. 5.3, отражает системный подход, позволяющий собрать основные входные параметры для шаблона и рассчитать ROMI.

Также я показал, как нужно интерпретировать ответы и принимать решение о финансировании на базе основных финансовых показателей. Как только кампания завершится, нужно «провести учет»: включить в модель реальные результаты и оценить эффективность проделанной работы.

Когда речь заходит о цифрах и расчетах перед началом кампании, можно быть уверенным лишь в одном: все эти цифры будут в той или иной степени неверны. Я никогда не встречал кампании, результаты которой в точности соответствовали изначальным расчетам финансового ROMI. Почему? Мир изменчив и полон рисков. Поэтому при расчете ROMI всегда нужно отвечать на вопросы: «Каковы возможные сценарии развития событий – лучший, ожидаемый и худший?»; «Какие предположения мы делаем, составляя модель, и как изменится ответ при модификации входных параметров?». Анализ чувствительности – основной инструмент, позволяющий найти ответы для любой величины финансового ROMI и завоевать расположение совета директоров.

• Прибыль (показатель № 6) – основной показатель, которым необходимо управлять, если вы стремитесь к устойчивому развитию.

• ROI неоднозначен и не может считаться лучшим показателем для оценки маркетинга.

• Основные финансовые показатели ROMI – NPV, IRR и окупаемость.

• Расчет финансового ROMI – стандартная процедура, которая может быть применена в отношении более 50 % видов маркетинговой деятельности. К ним относятся стимулирование продаж и запуск новых продуктов.

• Анализ чувствительности – основной инструмент, позволяющий оценить все возможные исходы с учетом рисков рынка. Microsoft Excel позволяет легко провести анализ чувствительности.

• Всегда старайтесь понять, каковы лучший, ожидаемый и худший сценарий при анализе ROMI, и критически относитесь к любым предположениям и прогнозам.

Несколько лет назад мой сотовый телефон сломался, и я пошел в гарантийный центр, чтобы заменить его. Я пришел в 8:55 и обнаружил у входа длинную очередь. Когда ровно в 9 часов утра двери магазина открылись, я представился менеджеру и объяснил, что через несколько часов мне предстоит лететь в Вашингтон и поэтому мне нужен новый телефон. Мне вежливо, но твердо сказали, что я должен дождаться своей очереди; соответственно, я мог поговорить с представителем компании не ранее чем через 45 минут. Я попытался объяснить, что мне действительно нужен телефон и я опаздываю на рейс.

Менеджер ответил: «Но сэр, все эти люди стоят перед вами, и они так же важны для нас, как и вы».

Я был лояльным клиентом на протяжении семи лет, однако после этого случая, вернувшись из командировки, расторг с этим центром контракт на обслуживание телефона, предоставление интернет-услуг, услуги для моей семьи, а также обслуживание стационарной телефонной линии. Представитель компании в сервисном центре дал мне «правильный» ответ, полностью соответствовавший политике компании, однако в результате она потеряла ценного клиента, который ушел к ее конкуренту.

Уравнительный подход в маркетинге и продажах не ограничивается сферой B2C. Однажды мне довелось работать с компанией из списка Fortune 500, занимавшейся деятельностью на рынке B2B и имеющей огромный штат торгового персонала. Отдел продаж провел анализ, согласно которому 8 % B2B-клиентов компании обеспечивали ей 93 % доходов. Однако продавцы все равно относились ко всем клиентам одинаково. Очевидно, что 8 % клиентов были для компании куда важнее остальных 92 %, и, если бы любой из них ушел, последствия были бы катастрофическими. В данной ситуации лучше принять, что не все потребители равны, и строить стратегию маркетинга и продаж с учетом этого факта.

Основной показатель, о котором я буду говорить в этой главе, – пожизненная ценность клиента (CLTV){36}. О нем много говорится в книге, и стратегия маркетинга, основанная на ценности, часто требует высокопроизводительной инфраструктуры. Вначале большинство организаций обычно оценивают доходы от продаж, поэтому все усилия отделов маркетинга и продаж направлены на клиентов, обеспечивающих максимальный доход. Проблема этого подхода в том, что он не принимает во внимание расходы на обслуживание клиента (они могут быть значительными), а доходы, получаемые от него в настоящее время, не отражают его ценности в будущем. CLTV помогает решить обе проблемы и, на мой взгляд, представляет собой самый важный показатель для маркетинга. Каждый человек, работающий в этой сфере, должен понимать суть концепции маркетинга, основанного на ценности.