Еще до того как были предприняты систематические попытки измерить влияние различных инструментов ритейл-маркетинга на продажи, в сфере розничной торговли уже накопилось большое количество гипотез и эмпирических правил касательно того, каких эффектов можно достичь с помощью тех или иных приемов. Например, считалось, что количество фейсингов товара влияет на его продажи.

Получившие распространение в начале 1960-х годов статистические исследования подвергли проверке такого рода «торговые истины». Однако многие из них так и остались неизученными.

Помимо общего правила, что количество фейсингов влияет на продажи, в ранних работах подвергаются сомнению и другие, более конкретные эмпирические правила. Например, правило о том, что разные товары в разной степени чувствительны к увеличению площади выкладки, т. е. для одних товаров характерен более высокий показатель эластичности выкладки, чем для других.

В этой главе собраны сведения о широком спектре эмпирических исследований, проведенных с целью проверки подобных торговых истин. Поскольку одной из задач, которую я ставил перед собой как автор, было обратить внимание читателей на существование огромного массива исследований в области ритейл-маркетинга, представляющих интерес для маркетологов и ритейлеров, я постарался привести как можно более полный их обзор для демонстрации, в каких случаях и при каких условиях применимы конкретные правила.

Начнем мы с самых ранних исследований, касающихся размещения товаров в торговом зале. Они составляют основу для более современных исследований, а результаты некоторых из них сохраняют актуальность и по сей день.

Кит Кокс из Хьюстонского университета одним из первых попытался подвести теоретическую базу под тот факт, что разные товары в разной степени чувствительны к размеру площади, выделяемой им на полке. Как уже говорилось, в розничной торговле давно существовало эмпирическое правило о прямой зависимости между количеством фейсингов и продажами. В своей первой работе К. Кокс поставил целью разработать типологию и выделить виды товаров с наибольшим показателем эластичности выкладки.

Вероятно, эту идею он позаимствовал у Уильяма Брауна и Уильяма Такера. Эти ученые предложили модель, выделяющую три типа товаров в зависимости от эластичности выкладки, правда, она так и не была подвергнута ими эмпирической проверке. Вот их типология товаров:

1. «Нечувствительные» товары, такие как соль, специи и прочие продукты неэластичного спроса.

2. «Товары повседневного спроса». Например, продукты для завтрака или кетчуп. Считалось, что товары данного типа высокочувствительны к площади выкладки, когда она минимальна, но довольно быстро достигают предела, после которого увеличение площади выкладки не оказывает заметного влияния на их продажи.

3. «Товары, приобретаемые от случая к случаю». Например, оливки и орехи. Большинство покупателей не ищет эти продукты целенаправленно, хотя и рассматривает возможность их приобретения. Считалось, что для этого типа товаров характерна слабая взаимосвязь между увеличением площади выкладки и ростом продаж, когда дополнительно выделяемая площадь незначительна. Но если последняя увеличивается весьма ощутимо, настолько, что покупатели просто не могут не обратить на это внимание, как правило, происходит резкий рост продаж.

Кокс (1964) был очень педантичным ученым, любившим статистический подход. В своем исследовании он использовал метод латинского квадрата, который можно рекомендовать для экспериментов в торговом зале. К. Кокс разделил количество магазинов-участников и все время проведения эксперимента на два. Таким образом, он получил две группы торговых точек (группу А и группу Б) и два последовательных временных отрезка (период 1 и период 2). В первой части эксперимента (период 1) он изменил выкладку товаров в каждой из двух групп магазинов, используя две разные схемы. По истечению первого периода (первой половины эксперимента) он поменял схемы выкладки так, что магазины группы А во второй части эксперимента выглядели, как магазины группы Б в первой части, и наоборот. Это снижало риск влияния специфических факторов, присущих отдельным торговым точкам, а также фактора времени.

Для тех, кто хочет попытаться воспроизвести подобный эксперимент и имеет в своем распоряжении несколько магазинов, я бы порекомендовал выделить часть из них в контрольную группу. Она будет служить базой для сравнительного анализа результатов (см., например, С. Хох и др., 1994).

К. Кокс протестировал четыре различные продуктовые линейки, одна из которых относилась к категории продуктов неэластичного спроса (т. е. «нечувствительных» товаров, в соответствии с вышеописанной классификацией), а три остальные – к категории «товаров, приобретаемых от случая к случаю». В качестве продукта первого типа им была выбрана сода, традиционный ингредиент выпечки, представителями третьего типа стали сливки для кофе, ароматизаторы, а также овсяная каша быстрого приготовления.

Результаты исследования не совпали с ожиданиями ученого. Только один из четырех продуктов оказался чувствителен к изменению количества фейсингов – овсяная каша. Одним из выводов, сделанных Коксом, было то, что разные товары, вероятно, обладают разной степенью чувствительности к манипуляциям с полочным пространством.

Таблица 3.1. Результаты исследования К. Кокса, опубликованного в Journal of Marketing Research в 1970 году. Жирным шрифтом выделен товар (Coffeemate) с наибольшей чувствительностью к площади выкладки

Шесть лет спустя К. Кокс (1970) провел еще одно аналогичное исследование. На этот раз им было охвачено шесть продовольственных магазинов в Хьюстоне. Он продолжил тестировать гипотезу о том, что товары первого и третьего типов обладают разной чувствительностью к площади выкладки. Плюс к этому он решил проверить, существует ли разница между товарами, приобретаемыми от случая к случаю, популярных торговых марок и их аналогами от менее известных производителей. Он включил в исследование четыре товара: два первого типа (соль) и два третьего (сливки для кофе) известной и неизвестной торговых марок.

Как и в предыдущем исследовании, он обнаружил, что товар первого типа (соль) не был чувствителен к величине полочного пространства – вне зависимости от известности или неизвестности торговой марки. Предпринятые К. Коксом манипуляции были довольно масштабными: под изучаемый бренд выделялось от трети до двух третей всего отведенного под данную товарную категорию пространства (например, продукт получал 8, 12 или 16 фейсингов). Эксперимент продолжался неделю, и объемы продаж отслеживались на ежедневной основе.

Результаты этого исследования подтвердили его гипотезу о том, что товары третьего типа популярных брендов обладают более высоким показателем эластичности выкладки. Так, продажи сливок для кофе известной марки (Coffeemate) увеличились на 21 % при удвоении количества фейсингов (т. е. показатель эластичности составил 0,21). В то время как такое же изменение выкладки никак не сказалось на продажах сливок для кофе неизвестного производителя. Другими словами, чувствительными к площади выкладки являются только товары третьего типа известных торговых марок.

Проблема, с которой К. Кокс столкнулся в первом исследовании, состояла в том, что только один из четырех товаров показал чувствительность к площади выкладки. Однако впоследствии ученый устранил ранее сделанную ошибку в суждении путем включения еще одного условия. Если в первом исследовании К. Кокс не сумел найти главный фактор, который характеризовал бы все товары третьего типа с высокой эластичностью выкладки, то уже во втором он выяснил, что таким фактором является известность торговой марки.

В 1969 году Джеффри Котцан и Роберт Эвансон также исследовали взаимосвязи между количеством фейсингов и продажами. Их целью было получение статистически значимых результатов. Площадкой для экспериментов стали восемь американских аптек, где ученые на протяжении нескольких недель по определенной схеме варьировали количество фейсингов четырех тестируемых продуктов. В конечном итоге, в каждой аптеке каждая из возможных комбинаций выкладок была использована, по крайней мере, дважды.

Исследование Д. Котцана и Р. Эвансона показало, что для трех из четырех протестированных продуктов существует взаимосвязь между увеличением количества фейсингов и ростом продаж. Такую закономерность продемонстрировали зубная паста марки Crest, комплект перевязочных материалов и ополаскиватель для рта одной из торговых марок. Товаром, не показавшим чувствительности к площади выкладки, было лекарство от геморроя, которое, в отличие от остальных объектов исследования, нельзя отнести к товарам импульсного спроса.

Принимая во внимание тщательно продуманную схему эксперимента, такой эффект трудно объяснить чем-то кроме существования взаимосвязи между количеством фейсингов и продажами.

Результаты этого исследования, равно как и исследования К. Кокса, подтверждают тот факт, что не все продуктовые линейки и торговые марки являются в равной степени чувствительными к площади выкладки.

В то же время стоит отметить, что первоначальное количество фейсингов в эксперименте Д. Котцана и Р. Эвансона было очень небольшим. Положительный эффект от их увеличения вполне мог быть вызван этим фактом, а не высокой чувствительностью к площади выкладки протестированных товаров.

В том же 1970-м году, когда К. Кокс провел свое второе исследование, два других американских ученых Рональд Фрэнк и Уильям Масси поставили перед собой задачу определить, какое влияние оказывает на продажи увеличение и уменьшение количества фейсингов. Кроме того, они захотели узнать, насколько важна высота расположения товара, какую роль играет упаковка, а также имеются ли значительные различия между магазинами или же может существовать некое универсальное решение по организации полочного пространства.

Р. Фрэнк и У. Масси выбрали продуктовую линейку, которая покупается примерно раз в две недели (какую именно, указано не было), а также метод исследования, альтернативный тем, что были описаны выше. Они не проводили эксперимент, а просто собрали данные по 30 магазинам за период чуть больше года. Подобное изучение изменений, происходящих в размещении товаров и продажах, называется исследованием «естественных вариаций». Этот метод походит, главным образом, в том случае, когда вы хотите узнать, какие различия реально существуют и что может производить такой эффект. Р. Фрэнк и У. Масси разделили все магазины, находящиеся в одном из крупных городов США, на две группы в зависимости от объема продаж исследуемой продуктовой линейки. Данные собирались на еженедельной основе, при этом недели, когда соответствующие товары продавались по специальному предложению, были исключены из расчетов.

Результаты этого исследования дают достаточно сложную картину того, какие факторы могут влиять на эластичность выкладки, однако в некоторых отношениях они указывают в том же направлении, что и эксперимент К. Кокса.

Прежде всего, Р. Фрэнк и У. Масси установили, что существует разница между самими торговыми точками. В магазинах с изначально большим объемом продаж тестируемых товаров показатель эластичности выкладки был выше. При увеличении количества фейсингов исследуемого продукта на одну единицу его продажи там увеличивались на 60 %, тогда как в магазинах с изначально меньшим объемом продаж – всего на 3 %.

Возможно, выводы, сделанные Р. Фрэнком и У. Масси, раскрывают нам подлинную картину того, как работает феномен эластичности выкладки. В отличие от других исследований, приведенных далее в этой и следующих главах, которые говорят нам о том, что количество фейсингов на полке может играть роль своего рода рекламы, а иногда даже вести к изменению потребительского поведения, исследование этих ученых проливает свет на инертность, характерную для покупательского процесса (т. е. на приверженность людей привычным моделям поведения). Другими словами, главный урок для ритейлеров может звучать так: нужно стремиться продать больше того, что уже хорошо продается, а не пытаться изменить поведение своих покупателей.

Хорошо продаваемые товары демонстрируют большую эластичность выкладки и в экспериментах с уровнем их расположения. Причем «вертикальная» эластичность выкладки в большей степени ощутима в магазинах с изначально высоким объемом продаж тестируемого продукта. Здесь действует следующее правило: для упаковок среднего размера предпочтительнее расположение на более высоком уровне, чем на более низком. Этот феномен мы обсудим немного позже, когда будет анализировать исследование К. Дреза, С. Хоха и М. Пурк (1994), которые также изучали, как высота расположения товаров влияет на их продажи. Они провели серьезную работу в данном направлении, поэтому сейчас я ограничусь лишь общими сведениями. Как видно из таблицы 3.4, эластичность выкладки выше «на уровне глаз покупателя».

Таблица 3.4. Исследование Р. Фрэнка и У. Масси также измерило эффект манипуляций с количеством фейсингов на разных уровнях полок. Наилучший результат был достигнут в магазинах с изначально высоким объемом продаж данного товара при увеличении количества фейсингов на наиболее удобной для покупателей высоте

Понятие «уровень глаз покупателей» заслуживает отдельного разъяснения. Мы будем подразумевать под ним ту полку, на которую естественным образом направлен взгляд человека. Это чуть ниже реального «уровня глаз» (на 15 градусов вниз от горизонтали), что примерно соответствует расстоянию в 130–135 см от пола для мужчин и 118–123 см – для женщин (П. Макголдрик, 2002). Разумеется, эта высота может варьироваться в зависимости, например, от таких условий, как освещенность и количество людей вокруг. Особенности нашего зрения таковы, что мы видим лучше всего (с наибольшей резкостью) в пределах 5° от точки фокусировки взгляда, что соответствует фокусной области диаметром 5 см на расстоянии примерно 60 см (Л. Фришман, 2005). Это означает следующее: покупателю, для того чтобы увидеть товар, расположенный более чем в 5 см от места фокусировки его взгляда, придется повернуть голову.

Вы можете проверить это, вытянув вперед обе руки и попытавшись сфокусировать взгляд на десяти пальцах сразу. Вам станет очевидно, что это невозможно. Скорее всего, вы не сможете охватить взглядом обе руки одновременно, и ваши глаза будут прыгать из стороны в сторону, чтобы увидеть мизинцы. Мы привыкли поворачивать голову в сторону и смотреть вниз, но необходимость поднять голову вверх, кажется, вызывает некоторое сопротивление. Товары, расположенные слишком высоко, почти всегда проигрывают от этого. Покупатели их попросту не видят.

Прежде чем продолжить знакомство с выводами, сделанными Р. Фрэнком и У. Масси, я хотел бы упомянуть еще об одном исследовании, показавшем аналогичные результаты в отношении вертикального расположения. В работе, опубликованной в американском отраслевом журнале Progressive Grocer (сентябрь 1963 г. – март 1964 г.), сообщалось, что наибольший положительный эффект достигается при увеличении количества фейсингов на полках, находящихся на уровне глаз покупателей. Для полок, расположенных на уровне талии, можно достичь 74 % от максимального эффекта, а на уровне пола – всего 57 %.

Наконец, результаты исследования Р. Фрэнка и У. Масси показывают, что еще одним важным фактором наряду с высотой расположения и количеством фейсингов является размер упаковки. Они анализируют мелкие и средние упаковки (по неизвестным причинам ими не рассматриваются крупные размеры) и приходят к выводу, что упаковки средней величины более чувствительны к площади выкладки, т. е. к количеству фейсингов. Что касается маленьких упаковок, то в 15 магазинах с наибольшим объемом продаж данного товара вышеуказанный эффект практически не проявился.

Следует отметить, что результаты экспериментов с вертикальным расположением товаров, далеко не столь однозначны. Например, было установлено, что для упаковок малого размера самой эффективной является нижняя полка – вывод, который трудно интерпретировать на основе описанной выше теории. Далее я представлю ряд дополнительных факторов, позволяющих объяснить такой результат. Пока же, чтобы не забегать вперед, мы бросим на них лишь беглый взгляд. Во-первых, этот феномен может объясняться тем, что покупатели, желающие приобрести упаковку меньшего размера, автоматически ищут ее на периферии той области, где, по их мнению, расположены более востребованных форматы (см. в след. главе: А. Моралес и др., 2005). В пользу данного предположения говорит также тот факт, что оно оказывается справедливым и для магазинов с невысоким уровнем продаж исследуемого товара. Во-вторых, бóльшая по площади выкладка (упаковок малого размера на нижней полке) может посылать сигнал о том, что данное предложение является выгодной покупкой, правда при условии, что в процессе поиска потребитель вообще обратил внимание на нижнюю полку (см. в след. главе: О. Бьюкенен и др., 1999). В проведенном мной исследовании я получил аналогичный результат: люди предполагают, что на нижних полках размещаются более дешевые товары. Таким образом, очевидно, что вертикальное расположение товара влияет на наше восприятие ассортимента. Однако следует заметить, что этот фактор не учитывается в компьютерных программах по построению планограмм. Маркетологу следует обратить внимание на этот момент.

Объяснение феномена влияния размера упаковки требует, скорее, теоретических рассуждений. Поистине важный вклад исследования Р. Фрэнка и У. Масси состоял в открытии того факта, что эластичность выкладки выше для торговых марок (а также размеров упаковок), которые уже пользуются хорошим спросом. В опубликованной в 1973 г. статье Рональд Керхан приводит отчет еще об одном отраслевом исследовании, давшем аналогичный результат. Другими словами, при увеличении площади выкладки рост продаж достигается, главным образом, не за счет того, что новые покупатели обращают внимание на товар и покупают его.

Этот вывод будет дополнительно обоснован далее, при обсуждении исследования специальных выкладок, проведенного М. Шевалье (1975a, 1975b). Оно может представлять собой особый интерес для ритейлеров, поскольку подрывает общепринятую торговую истину, гласящую, что увеличение количества фейсингов и специальные выкладки наиболее эффективны для новых продуктов. Действительно, эти действия могут стимулировать продажи новинок, но показатель эластичности у них все равно будет ниже, чем у уже известных торговых марок. Третье исследование, показавшее похожие результаты, провели Ганс Паули и Раймонд Хёкер, о нем сообщается в статье Р. Керхана (1972). Г. Паули и Р. Хёкер установили, что продуктовая линейка с относительно большим числом известных торговых марок (фруктовые консервы) имеет более высокий показатель эластичности выкладки. Таким образом, увеличение количества фейсингов в определенной степени играет роль рекламы для уже популярных брендов.

К началу 1970-х годов было проведено большое число отраслевых и мелкомасштабных академических исследований, которые подвергли проверке различные эмпирические правила. Полученные результаты, в основном, подтвердили справедливость последних при условии, что маркетологи принимали в расчет те обстоятельства, при которых они были применимы. В 1971 г. Рональд Керхан защитил докторскую диссертацию в Гарвардском университете, в которой, помимо прочего, обсуждал взаимосвязь между полочным пространством и продажами. Впоследствии он опубликовал ряд статей на основе сделанных в диссертации открытий (Р. Керхан, 1972, 1973, 1974b).

Подход Р. Керхана (1972) немного отличался от подхода предыдущих исследователей, поскольку он искал только главные эффекты, т. е. прямые причинно-следственные связи между количеством фейсингов и продажами. Выбор такого объекта для изучения был сделан им, несмотря на то что предыдущие эксперименты показали необходимость дополнительных условий (как, например, известность торговой марки или расположение товара на уровне глаз) для объяснения наблюдаемого феномена. Целью Р. Керхана было установить все причины, которые могут приводить к эластичности выкладки. Что отличало его от Д. Котцана и Р. Эвансона (1969), которые просто пытались определить, существует ли эластичность в конкретных случаях.

Р. Керхан выделил большое количество переменных, которые, по его мнению, могли объяснить вариативность в эластичности выкладки:

• размер упаковки;

• цена товара;

• тип торговой марки: торговая марка поставщика или собственная торговая марка ритейлера (private label);

• рыночная доля;

• доля в общем объеме продаж;

• емкость полочного пространства;

• количество вариантов в продуктовой линейке;

• наличие товаров-заменителей;

• частота покупки;

• чувствительность к импульсному спросу (для готовых продуктов и полуфабрикатов);

• непосредственное/отложенное использование;

• категория товара: основной или любой другой.

Чтобы протестировать все эти переменные, потребовалось большое количество магазинов, в общей сложности 28, а также 493 различных продуктовых линейки. Для оценки использовались только данные о продажах; другие способы сбора информации, например опросы покупателей, не применялись.

Результаты исследования разочаровали тех, кто надеялся обнаружить главные эффекты. Оказалось, что все предложенные Р. Керханом факторы объясняют только около одного процента вариативности в эластичности выкладки. Единственными переменными, которые статистически значимым образом влияли на данный показатель (на основе сравнения средних значений после группировки торговых марок в соответствии с высокой/низкой эластичностью), были чувствительность к импульсному спросу и тип торговой марки – private label или нет. Было установлено, что собственные торговые марки и товары импульсного спроса обладают большей чувствительностью к площади выкладки.

Проведенные Р. Керханом измерения показали, что некоторые другие факторы также могут влиять на эластичность выкладки, однако эти результаты не были статистически значимыми. Возможно, ему следовало протестировать свои гипотезы путем включения нескольких дополнительных условий и контролирующих переменных. Например, большинство исследований эластичности выкладки обнаруживают значительные различия между магазинами, а эксперименты с ценами способны сводить на нет те эффекты, которые могли бы проявиться. Р. Керхан предпринял масштабную попытку проигнорировать все эти условия и выделить главные эффекты, которые были бы достаточно сильными для того, чтобы проявляться посредством перечисленных переменных. Я считаю, что именно особенностью подхода можно объяснить отсутствие каких-либо значимых выводов в диссертации Р. Керхана.

Тем не менее диссертация Р. Керхана пополнила базу знаний о розничной торговле двумя важными фактами.

Во-первых, этот исчерпывающий анализ показал, что эластичность выкладки в среднем составляет 20 % (эта величина совпадает с результатами предыдущих исследований, однако Р. Керхан не смог дать объяснения существующей вариативности этого показателя). Таким образом, Р. Керхан одним из первых сформулировал новое эмпирическое правило о 20-процентной эластичности выкладки, хотя, разумеется, оно было обнаружено и другими независимыми исследователями. Поскольку в эксперименте потребовалось реорганизовать 40 % полочного пространства (на основе программы COSMOS, предшественника Spaceman), Р. Керхан утверждал, что в среднем магазин может рассчитывать на увеличение продаж примерно на 8 % (0,2 × 0,4 = 0,08), если воспользуется предложенной им логикой размещения товаров.

Во-вторых, Р. Керхан первым показал, что многие товары вообще не чувствительны к площади выкладки. Примерно у 40 % охваченных исследованием продуктовых линеек эластичность выкладки была ниже 0,05.

В 1977 году известный исследователь из Великобритании Питер Дойл в соавторстве с другим британским ученым Зеки Гиденгилом написал статью, где подверг критике исследования феномена эластичности выкладки. Причина, по которой я упоминаю их сочинение здесь, хоть оно и не является исследовательским, состоит в том, что многие ученые ссылаются на него в своих работах.

Эти двое британцев выдвинули сильные аргументы и не оставили камня на камне от экспериментов в торговых залах, осуществленных к тому моменту. Кроме того, статья была опубликована в самом авторитетном отраслевом издании Journal of Retailing. Ученые высказали мнение, что проведенные исследования (мы их рассмотрели ранее в этой главе) не дали никаких ценных знаний, что их результаты были противоречивыми и, кроме того, они не соответствовали стандартам, предъявляемым к таким экспериментам.

Я придерживаюсь более оптимистичной точки зрения, чем П. Дойл, несмотря на то что он обладает большим, чем я, опытом в этой области. Причина в том, что у меня есть возможность сравнить эти ранние эксперименты со всем последующим массивом исследований и, таким образом, интерпретировать их результаты в другом свете. Во времена П. Дойла и З. Гиденгила психология восприятия занимала крайне мало места в ритейл-маркетинге. Поэтому, хотя маститые ученые и поставили под сомнение сделанные на тот момент открытия, я могу утверждать, что результаты вышеприведенных исследований позволяют нам сделать множество важных выводов о феномене эластичности выкладки.

После столкновения с определенными трудностями, которые поставили под сомнение саму возможность сформулировать какую-либо теорию относительно эластичности выкладки, исследователи переключились на более масштабные эксперименты. Распространению последних способствовал тот факт, что магазины начали собирать сканерные данные, а это существенно облегчало задачу для ученых, которые хотели измерить влияние различных факторов на продажи. В этой части книги будут рассмотрены два эксперимента, сосредоточенных конкретно на оценке эффективности размещения товаров. Один из них был проведен уже известным нам Рональдом Керханом в 1974 году и немного опередил свое время. Другой, с которого я начну, можно назвать роллс-ройсом среди всех ритейл-исследований. Он был проведен К. Дрезом, С. Хохом и М. Пурк в 1994 году и относится к того рода работам, на которые ссылается (или должен ссылаться) каждый исследователь в области ритейл-маркетинга.

Тем из вас, кто находит тему эластичности выкладки интересной, пользуясь моментом, хочу сказать, что далее в этой книге вашему вниманию будет представлен целый ряд исследований в данной области. Там эластичность выкладки будет сопоставлена, например, с эффектом от снижения цен или промоакций (например, см. Д. Уилкинсон и др., 1981, в главе 11).

После нескольких десятилетий исследований в области эластичности выкладки большинство ученых сошлись во мнении, что средний коэффициент эластичности равен 0,2, при этом разные типы товаров и разные торговые марки внутри одной продуктовой линейки имеют разную эластичность. Тем не менее эта тема оставалась недостаточно изученной, и на практике маркетологи продолжали опираться больше на эмпирические правила (которые к тому же варьировались от ритейлера к ритейлеру), чем на проверенные ноу-хау. Основными существовавшими на тот момент проблемами были: во-первых, отсутствие надлежащей модели классификации ассортимента, которая говорила бы продавцу, какие товары более чувствительны к площади выкладки и, следовательно, требуют больше полочного пространства, чем другие (на практике это обычно решается с помощью планограмм); во-вторых, недостаток знаний о том, как должны быть расположены продуктовые линейки друг относительно друга, – т. е. о принципах организации торгового пространства; в-третьих, очень мало было известно о том, каких финансовых последствий следует ожидать от использования различных инструментов ритейл-маркетинга; в-четвертых, не существовало однозначного ответа на вопрос, должны ли планограммы быть уникальными для каждого магазина или же можно разработать универсальные решения.

Чтобы попытаться решить эти проблемы, трое ученых из Чикагского университета Ксавье Дрез, Стивен Хох и Мэри Пурк объединили силы с сетью супермаркетов Dominick’s Finer Foods. Результаты экспериментов были опубликованы в Journal of Retailing в 1994 году.

Исследователи обозначили несколько ключевых направлений для изучения: 1) следует ли магазинам, обслуживающим разные покупательские сегменты, использовать разные планограммы; 2) какого эффекта может ожидать ритейлер от изменения расположения продуктовых линеек в торговом зале, если реорганизация: (а) основана на принципе двухтоварных выкладок, (б) нацелена на облегчение процесса выбора для покупателей; 3) какого результата может ожидать ритейлер от изменения количества фейсингов; и 4) какое вертикальное и горизонтальное расположение на полке является оптимальным с точки зрения продаж.

Опираясь на геодемографические данные (размер домохозяйства, количество работающих членов семьи, возраст младших детей и т. д.), исследователи разделили потребителей на четыре группы: жители центральной части города; синие воротнички (рабочие), работающие в городе; жители пригородов старшего возраста со стабильной работой и семьями; более молодые жители пригородов. Затем они собрали данные по объемам продаж каждого вида товара в различных магазинах. Значимые различия в потребительском поведении были обнаружены только между жителями центра города и жителями пригородов, в результате четыре сегмента были объединены в две группы. Так, одним из товаров, на которых удалось проследить разные модели потребления, оказалось средство для мытья посуды. В пригороде его предпочитали приобретать в виде порошка, а в городе в виде жидкости.

На следующем этапе магазины, также разделенные на две группы, (обслуживающие в основном жителей города или пригородов), были реорганизованы в соответствии с планограммами, разработанными при помощи программ Spaceman или Apollo (в зависимости от того, какая из них использовалась магазином раньше) с учетом специфики продаж. Реорганизации подверглось не все торговое пространство, а только некоторые отделы. В результате были изменены количество фейсингов, высота полок и в некоторых случаях – размещение торговых марок, а также убраны плохо продающиеся товары. При этом общая площадь выкладки для всех продуктовых линеек осталась прежней. Исследователи подсчитали, что разница между городскими и пригородными магазинами составила 25 %. Эта цифра означала процентную разницу между такими показателями, как количество фейсингов в расчете на артикул, деленное на общее количество фейсингов в данной категории.

Результаты внедренных изменений оценивались в течение 16 недель. А первые замеры ученые провели спустя месяц после реорганизации, чтобы исключить влияние эффекта новизны.

По окончании периода измерений результаты по 30 реорганизованным магазинам были сопоставлены со статистикой по такому же числу торговых точек со сходными характеристиками из контрольной группы. Всего изучению подверглось восемь отделов, и, как видно из таблицы 3.5, среднее изменение объема продаж составило +3,9 %. Чтобы получить представление о результатах адаптации планограмм под различные группы покупателей, нужно сопоставить вторую и третью колонку в таблице 3.5. Несмотря на то что цифры не являются абсолютно точными, между этими колонками должна существовать определенная взаимосвязь, иначе будет трудно утверждать, что учет интересов конкретных сегментов потребителей окупает себя.

Таблица 3.5. Изменение объемов продаж в результате реализации планограмм, адаптированных под два геодемографических покупательских сегмента. Чем меньше значение статистической значимости в колонке, тем выше вероятность того, что разница реально существует. В таком типе исследований ученые обычно хотят получить статистическую значимость на уровне одного процента

Однако в целом мы не видим положительного влияния проведенных изменений на динамику продаж. Напротив, становится ясно, что достаточно серьезные различия в организации полочного пространства не привели к сколь-нибудь значительному росту покупательской активности. Таким образом данное сравнение показывает, что адаптация планограмм под различные геодемографические сегменты потребителей не приносит адекватной отдачи. В то же время нужно отметить, что ряд исследований, проведенных испанскими (О. Гонсалес-Бенито, 2002), бельгийскими (К. Кампо и др., 2000, и А. Верхетсел, 2005) и американскими (Д. Гревал и др., 1999) учеными, показал наличие положительного эффекта при геодемографической адаптации ассортимента. Кроме того, вышеописанное исследование Р. Фрэнка и У. Масси (1970) также подтвердило, что решения для конкретных магазинов должны учитывать их уникальную специфику. Таким образом, результаты экспериментов, касающихся адаптации под конкретные группы покупателей, следует интерпретировать с осторожностью и не распространять их на другие виды сегментации помимо геодемографической.

Исследователи также сообщают, что в ходе последующих экспериментов они сгруппировали на основе данных о продажах не магазины, а продуктовые линейки. Реорганизация, осуществленная на основе этих планограмм, привела к значительным улучшениям на местном уровне. Подробнее об этом будет рассказано в следующем разделе.

С другой стороны, как следует из таблицы 3.5, реорганизация полочного пространства возымела действие – не для всех продуктовых линеек, но в целом. Может показаться, что увеличение продаж на 3,9 % – не так уже и много; однако, принимая во внимание, что такой рост не влечет за собой никаких дополнительных расходов и может привести к устойчивому повышению товарооборота, для большинства магазинов данный результат будет весьма значительным. Эти 3,9 % можно сравнить с предложением Р. Керхана увеличить товарооборот на 8 % при реорганизации полочного пространства в соответствии с предлагаемыми им принципами на 40 %.

К. Дрез, С. Хох и М. Пурк продолжили эксперимент, предприняв еще одну попытку оптимизации полочного пространства. На этот раз они отказались от используемых магазинами программ, разработав собственную, и создали планограммы, адаптированные под конкретные условия каждой торговой точки. Анализ показал, что потенциальный рост продаж, который может быть достигнут только за счет оптимизации организации полочного пространства, составляет около 15 %. Однако сами исследователи считали, что, учитывая неизменно возникающие трудности практической реализации, реалистичной целью будет достижение роста продаж в 5 %.

Следующий эксперимент, проведенный в рамках вышеописанного широкомасштабного исследования, касался такой области, как планирование торгового пространства, и предполагал перемещение продуктовых линеек внутри магазина. На первом его этапе предпринимались попытки так комбинировать продуктовые линейки с высокой и низкой частотой покупок, чтобы привлекать внимание к последней. Для этого были выбраны пары зубная паста (высокая частота покупок) и зубные щетки (низкая частота покупок), а также стиральный порошок (высокая частота покупок) и кондиционер для белья (низкая частота покупок). В обоих случаях это были взаимодополняющие продуктовые линейки. Следовательно, такое размещение работало как двухтоварная выкладка.

Эксперимент не потребовал проведения значительных перемещений. Зубная паста чаще всего размещается на уровне глаз под зубными щетками. Исследователи просто поменяли эти продуктовые линейки местами, чтобы покупатель, который ищет зубную пасту, сначала невольно, на сотую долю секунды, останавливал взгляд на зубных щетках. Кондиционер для белья был размещен между жидким средством для стирки и стиральным порошком. Таким образом, изменения оказались незначительными, но, как видно из таблицы 3.6, результаты приятно удивили сотрудников магазина. Очевидно, что потребность в приобретении зубных щеток и кондиционера для белья существовала – нужно было только помочь покупателям увидеть эти товары.

Исследователи также провели несколько экспериментов, пробуя разные варианты, которые бы позволили максимально облегчить покупателям процесс принятия решений непосредственно в торговом зале. Например, они расположили туалетную бумагу не по торговым маркам, как раньше, а по размеру упаковки. Идея состояла в том, чтобы перенаправить выбор потребителей с небольшой и самой дешевой упаковки на упаковку большего размера того же бренда, тем самым, помимо прочего, стимулируя лояльность к нему. Выкладка кукурузных хлопьев тоже была изменена таким образом, чтобы облегчить процесс выбора. Если раньше хлопья располагались по торговым маркам, то теперь их выставили в соответствии с тремя потребительскими сегментами: для детей, для взрослых и для всей семьи. Что касается консервированных супов, то они были размещены в алфавитном порядке, чтобы покупателям было легче найти любимую торговую марку.

Результаты полностью соответствовали тому, что предсказывала теория (см. таблицу 3.6). Продажи туалетной бумаги выросли, так как потребители начали покупать бóльшие по размеру и, следовательно, более дорогие упаковки (см. также исследование Д. Руссо, 1977, описанное в главах 2 и 11, которое показало аналогичные результаты для других продуктовых линеек). Что касается кукурузных хлопьев и консервированных супов, то, как было сказано в главе 2, «наши глаза не хотят видеть». Результаты этого эксперимента как нельзя лучше подтверждают этот факт. Кукурузные хлопья потеряли 5 % продаж, консервированные супы 6 % (см. таблицу 3.6). Если вы дадите глазу возможность что-то не видеть, он с готовностью на это согласится. Наш орган зрения всегда начинает с того, что отбрасывает как можно большее число альтернатив. Если же ему «приходится» видеть множество разных кукурузных хлопьев или консервированных супов, у нас активируется желание купить как можно больше разных видов этой продукции.

Речь идет не об обмане людей, а о том, что наш мозг ориентирован на следование привычным паттернам поведения, и, если ритейлер хочет помочь покупателю увидеть что-то новое или подтолкнуть к приобретению, он должен знать об этих особенностях нашего восприятия.

По истечении шести месяцев с начала эксперимента результаты остались на прежнем уровне. Исследователи провели интервью с покупателями и выяснили, что те не заметили никаких изменений в размещении товаров. Увеличение продаж было достигнуто не за счет привлечения в магазин новых посетителей, а за счет повышения средней суммы чека.

На следующем этапе К. Дрез и его коллеги протестировали эффекты от размещения товаров на различных вертикальных и горизонтальных уровнях, а также от изменения количества фейсингов. Они использовали алгоритмы, разработанные Аленом Бултесом и Филиппом Наэртом (1988), которые, к сожалению, не принимают во внимание эффект каннибализации (он будет подробно описан далее в этой главе). Планограммы были основаны на эмпирическом принципе полочное пространство/доля продаж, т. е. место, выделяемое под торговую марку, зависело от ее доли в общем объеме продаж конкретного магазина.

Исследователи собирали данные на протяжении 32 недель, где первые 16 были контрольным периодом, после чего полочное пространство подверглось реорганизации в соответствии с новыми планограммами и сбор данных продолжился. Для каждого из 30 охваченных экспериментом магазинов были разработаны свои уникальные схемы размещения товаров. Исследователи выдвинули предположение, что это дополнительно способствовало увеличению продаж. Например, планограммы, разработанные централизованным образом, привели к увеличению продаж бутилированного сока на 2,6 % (см. таблицу 3.5), тогда как схемы, созданные с учетом специфики конкретного магазина, обеспечили рост выручки на 8 % (см. таблицу 3.8).

Сравнение результатов различных вариантов вертикального и горизонтального расположения товаров показало, что гораздо важнее найти правильное место в вертикальной плоскости, чем в горизонтальной. (Под горизонтальным расположением мы имеем в виду отклонение в правую или левую сторону от середины.) Графики, описывающие эффекты различного размещения товаров по длине полки, имеют относительно плоскую форму. Это означает, что по горизонтали нет очевидно лучших и худших мест.

В то же время в вертикальной плоскости очевидно лучшей является высота, соответствующая уровню глаз покупателя. Это справедливо для всех протестированных продуктовых линеек, за исключением охлажденных соков. Для последних лучшее место находится в холодильном шкафу. Что касается остальных товаров, то исследователи утверждают, что «лучше иметь пару фейсингов на уровне глаз, чем пять на нижней полке». Из таблицы 3.7 видно, что грамотное вертикальное расположение почти в три раза эффективнее, чем горизонтальное.

Таблица 3.7. Процентное изменение продаж продуктовой линейки в результате ее перемещения в горизонтальной и вертикальной плоскости с худшего на лучшее место

Как вы могли заметить в таблице 3.7, результаты по туалетной бумаге отличаются от всех прочих. Лично я со своими студентами не раз проводил небольшие эксперименты и неизменно натыкался на этот феномен. Мне кажется, здесь играет роль относительно большой размер упаковок данного товара. В большинстве других случаев стоящему перед полкой покупателю достаточно просто повернуть голову, чтобы увидеть все альтернативы. В случае же туалетной бумаги ему нужно пройтись взад-вперед вдоль стеллажа, чтобы рассмотреть имеющиеся варианты. А поскольку большинство из нас не настроены это делать и берут первое попавшееся под руку, правильное горизонтальное расположение имеет бóльшее значение.

Сравнение между местом расположения и количеством фейсингов также позволяет сделать четкий вывод, на этот раз в пользу первого. Место расположения в три раза сильнее влияет на продажи, чем количество фейсингов (таблица 3.8), за исключением случая с суповыми консервами. Судя по всему, последние являются типичным примером продукта, который люди покупают только тогда, когда им напоминают о его существовании.

Таблица 3.8. Процентное увеличение продаж в результате изменения количества фейсингов, места расположения или обоих параметров

Как видно в таблице 3.8, кроме суповых консервов, охлажденные соки также выиграли от увеличения площади выкладки. По расчетам исследователей, другие продуктовые линейки показали 98 % от оптимального объема продаж при площади выкладки всего 30 × 20 см (это было в традиционных продовольственных магазинах). Что же касается охлажденных соков и консервированных супов, то они не достигли пика своих S-образных кривых, что говорит о более высокой эластичности выкладки. К сожалению, авторы не анализируют причины таких результатов. Было бы интересно соотнести данные продуктовые линейки с категориями «товаров повседневного спроса» и «товаров, приобретаемых от случая к случаю» в вышеописанной классификации К. Кокса. Высокая эластичность выкладки говорит о том, что суповые консервы и охлажденные соки, скорее всего, должны рассматриваться как «товары, приобретаемые от случая к случаю». В главе 4 мы подробнее поговорим об этой категории.

Исследование К. Дреза, С. Хоха и М. Пурк является одним из самых цитируемых в сфере розничной торговли, в частности, когда речь идет о мерчандайзинге. Оно состоит из двух частей, каждая из которых дает нам уникальные знания: в первой тщательно тестируются эффекты различного планирования торгового пространства, во второй проводится сравнение возможных вариантов размещения товаров на полке. Далее в этой главе мы рассмотрим несколько алгоритмов для построения планограмм. Что прольет свет на один из недостатков данного исследования (игнорирование феномена перекрестной эластичности).

Одним из первых исследований по оценке эффективности различных инструментов ритейл-маркетинга стал эксперимент, проведенный Р. Керханом в Бостоне на базе фруктово-овощных отделов в 1974 году. Его суть заключалась в одновременном тестировании сразу нескольких промотактик. Что, во-первых, позволяло сделать вывод об относительных преимуществах различных способов ритейл-маркетинга, а во-вторых – установить, возникают ли какие-либо особые эффекты при комбинации двух и более видов промотактик, например, снижения цены и рекламы или снижения цены и специальной выкладки и др.

Все охваченные исследованием товары были разделены на четыре группы: 1) твердые фрукты (лаймы, апельсины, яблоки и т. д.); 2) мягкие фрукты (бананы, ананасы, виноград и т. д.); 3) овощи для варки и жарки (баклажаны, кукуруза, картофель и т. д.); и 4) овощи для салатов (салат-латук, помидоры, сельдерей и т. д.). Для каждой группы были протестированы четыре способа продвижения, затрагивающие:

1. Площадь выкладки (обычная против увеличенной в два раза);

2. Цену (обычная против сниженной на 10 % и больше);

3. Рекламу (отсутствие рекламы против обычной рекламы);

4. Расположение (обычное против специальной выкладки в наиболее выгодном месте с высокой проходимостью).

В исследовании был использован метод дробного факторного эксперимента, который дает возможность не тестировать все элементы (альтернативы), используя вместо этого статистические формулы для расчета некоторых значений. Этот метод полезен, когда вы хотите сделать то же самое, что и Р. Керхан, а именно: использовать несколько разных товаров в качестве образцов, иллюстрирующих целый класс. Например, если взять группу твердых фруктов, Р. Керхану не нужно было тестировать эффект рекламы для каждого фрукта в отдельности; вместо этого он мог использовать различные комбинации из лаймов, апельсинов и нескольких сортов яблок. Он варьировал сочетания внутри одной группы таким образом, чтобы объединять продукты с высокой и низкой частотой покупки. Например, в группе овощей для варки картофель и кукуруза относились к продуктам с высокой частотой покупки (более 200 покупок на 10 000 покупателей), а баклажаны и кабачки – к продуктам с низкой (менее 100 покупок на 10 000 покупателей).

Данные собирались в течение семи месяцев. В общей сложности 32 различных продукта из отдела овощей и фруктов были протестированы с точки зрения их чувствительности к различным инструментам ритейл-маркетинга.

Итак, перейдем к результатам. Удвоение торговой площади произвело значительный эффект для всех четырех групп фруктов и овощей. Одним из наиболее интересных итогов эксперимента (который, в частности, редко подвергается проверке) было то, что наибольший прирост продаж вследствие увеличения торговой площади показали дорогие и сезонные продукты, традиционно не пользующиеся большим спросом. Я считаю, что этот результат следует рассматривать в свете того, что данные фрукты и овощи являются хорошо известны покупателям. Другими словами, не следует делать вывод, что более дорогие продукты в целом чувствительнее к увеличению торговой площади. Скорее, речь идет о товарах, которые покупатели хотят приобрести, но обычно оставляют без внимания из-за цены (см. также в главе 4 исследование Роберта Иста, 2003, получившего аналогичные результаты для спортивных часов).

Стоит отметить, что эластичность выкладки для фруктов и овощей, кажется, значительно выше, чем эмпирический коэффициент 0,2, выведенный Р. Керханом в предыдущих исследованиях. Как указано в таблице 3.9, среднее значение для четырех протестированных групп равно 0,45.

Вопреки ожиданиям, ценовая эластичность оказалась значительной только в одной из четырех групп. Снижение цены привело к существенному росту продаж только мягких фруктов, однако этот результат также следует интерпретировать с определенной осторожностью, поскольку эффект от комбинации промомеханик был заметнее, чем от изменения цены (см. таблицу 3.10).

Обратите внимание, что при указании ценовой эластичности в таблице используются знаки, противоположные общепринятым. Обычно ценовая эластичность считается отрицательной, если снижение цены приводит к росту продаж, и соответственно отмечается знаком минус, например, – 2,0. Керхан решил использовать обратную систему, так что положительное значение ценовой эластичности в таблице 3.10 означает увеличение продаж, т. е. таблицу следует читать так: для товаров с высоким объемом продаж из группы мягких фруктов снижение цены на 10 % привело к увеличению продаж на 42 %.

Рональд Керхан выдвигает предположение, что повышенная ценовая эластичность мягких фруктов может быть связана с тем, что другие группы овощей и фруктов имеют более лояльных покупателей, которые не так легко поддаются влиянию. В остальных главах этой книги обсуждаются и другие возможные причины. Например, одно из альтернативных объяснений состоит в том, что товары с бóльшей степенью проникновения (большим числом домохозяйств, которые периодически его покупают) могут реагировать иначе, чем товары с меньшей степенью проникновения (см. раздел об управлении товарными категориями). Возможно, одни виды фруктов являются сравнительно более известными «брендами» для покупателей, чем другие. Еще одно объяснение опирается на различия в использовании товаров. Согласно этой логике, овощи и фрукты с более широким диапазоном возможных вариантов использования обладают более высокой ценовой эластичностью.

Если рассматривать ситуацию с точки зрения принятия решений непосредственно в торговом зале, то различия между эластичностью выкладки и ценовой эластичностью могут быть связаны со спецификой нашего процесса обработки информации. Прежде всего, выкладка должна привлекать внимание к товару: пока мы не посмотрим на него, цена не играет никакой роли. Это объясняет, почему продукты, определяющие принципиальный выбор блюда (овощи для варки, овощи для салата), более чувствительны к площади выкладки, чем к цене. Когда человек увидел, например, овощи для салата и осознал возможность их покупки, бóльшая часть работы сделана. Теперь в игру вступает ассортимент, ставя его перед вопросом: «Что именно вы хотите приобрести?». Этот вопрос тем легче материализуется в сознании, чем чаще потребитель видел, думал о покупке или раньше покупал этот товар. Именно отсюда проистекает прямая зависимость между высокой частотой покупок и ценовой чувствительностью, как показано в таблице 3.10 (понятно, что между эластичностью выкладки и частотой покупок существует обратная зависимость, как видно из таблицы 3.9).

Эффект рекламы оказался значимым только для двух групп из четырех: твердых фруктов и овощей для варки. Это свидетельствует о том, что решения о покупке мягких фруктов и овощей для салата принимаются покупателями непосредственно в торговом зале. Однако Р. Керхан подчеркивает, что по этой причине ритейлер не должен отказываться от их рекламы, ведь она способствуют созданию положительного имиджа магазина.

В таблице 3.11 мы видим, что из всех видов овощей и фруктов, включенных в исследование, наиболее чувствительными к рекламе оказались дорогие сезонные овощи с низкой частотой покупок из группы «овощи для варки». Отрицательные значения для дорогих мягких фруктов (виноград, ананасы) могут быть связаны с тем, что при использовании других тактик ритейл-продвижения (которые тестировались в данном исследовании) продажи этих продуктов увеличивались гораздо больше. Другими словами, между двумя событиями: размышлением человека о винограде во время чтения рекламного объявления дома за кухонным столом и непосредственно покупкой им винограда в магазине – существует очень слабая связь. С другой стороны, используя специальную выкладку или сниженную цену, можно подтолкнуть потребителя принять решение о покупке винограда прямо в торговом зале. Обратите внимание, что эта цепочка рассуждений не учитывает имидж магазина, на который реклама винограда и ананасов может оказывать положительное влияние.

В этом случае (см. таблицу 3.12) мы также видим четкие различия между твердыми фруктами и овощами для варки с одной стороны и мягкими фруктами и овощами для салата с другой. Однако следует заметить, что отсутствие главного эффекта для мягких фруктов, скорее всего, связано с тем, что эффекты высокого/низкого объема продаж и сезонности/несезонности нивелируют друг друга. Для старого доброго слуги фруктово-овощного прилавка, банана, специальная выкладка произведет искомый эффект.

Удивительно, но группа овощей для салата показывает незначительную отрицательную тенденцию при размещении в местах с хорошей проходимостью. Можно только предполагать, почему это происходит, но наиболее вероятным объяснением мне кажется отсутствие эффекта группового размещения. Человека легче подтолкнуть к покупке данной категории, когда он видит вокруг богатый ассортимент овощей. Специальная выкладка помидоров может привлечь покупателей во фруктово-овощной отдел, но, вполне вероятно, что они захотят приобрести не один, а несколько видов овощей, если изначально планировали купить только зелень, например, к ужину. Другими словами, овощи для салата действуют как большие двухтоварные выкладки.

Пытаясь подвести краткий итог всему сказанному в этой главе, я бы не хотел подвергнуться риску чрезмерного упрощения. Однако мне кажется важным подчеркнуть три ключевых момента.

Во-первых, все проанализированные нами исследования демонстрируют, как важно ритейлеру учитывать особенности зрительного восприятия потребителей. Правильное размещение ассортимента имеет огромное значение для продаж. Например, в первую очередь товар должен привлечь внимание покупателей, чтобы в игру могли вступить такие маркетинговые инструменты, как цена. В других случаях (например, с зубными щетками, суповыми консервами и кукурузными хлопьями) оказалось, что порой людям достаточно просто увидеть продукт, чтобы у них активировалось желание его купить.

Во-вторых, мне кажется, мы можем согласиться с выводом о средней эластичности выкладки на уровне 0,2. Фрукты и овощи, судя по всему, являются исключением из этого эмпирического правила, обладая более высокими значениями этого показателя.

В-третьих, для того чтобы товар обладал эластичностью выкладки, требуются определенные психологические предпосылки. Они являются необходимым условием, чтобы изменения выкладки произвели искомый эффект. Покупатели способны «открыть» для себя только уже хорошо известные им торговые марки или товары, в частности, те, которые уже пользуются высоким спросом в этом конкретном магазине или местности (Р. Фрэнк и У. Масси, 1970), или же «товары повседневного спроса» (Р. Керхан, 1974a). В своей диссертации я исследовал, помимо прочего, и этот вопрос (Й. Нордфальт, 2005a). Я показал, что такие психологические предпосылки не связаны исключительно с характеристиками торговой марки или товара. Привлечет ли конкретный бренд внимание, зависит не только от его известности, но и в значительной степени от эмоционального состояния покупателей, которые могут быть более открытыми или закрытыми для восприятия. Проведенный мной эксперимент показал, что люди, делавшие дополнительный круг по магазину, «видели» значительно бóльшую часть ассортимента, чем те, кто совершал покупки по списку. Другими словами, для того чтобы увидеть все богатство предлагаемого в магазине ассортимента, человек должен быть психологически готов к этому.

Теперь мы перейдем к знакомству с исследованиями, представляющими собой попытки маркетологов систематизировать использование результатов экспериментов по организации полочного пространства. Цель этих работ – преобразовать рассмотренные нами выше выводы в математические модели, позволяющие вычислить оптимальное расположение и количество фейсингов для торговой марки или товара на основе статистики продаж.