Инкрементальный uplift: чистый прирост промо

Отчёт по акции показывает рост продаж вдвое. Отдел продаж доволен, презентация выглядит убедительно. Через два месяца финансовый директор приносит другую цифру: акция забрала из маржи три четверти миллиона. Обе цифры посчитаны верно. Просто одна считает видимый подъём, а вторая - инкрементальный uplift, то есть чистый прирост от акции.

Что такое инкрементальный uplift простыми словами?

Слово «инкремент» переводится как «прирост». Прирост к чему - вот в чём вопрос, и весь смысл термина сидит в ответе.

Промоакция происходит один раз. Вы видите продажи с акцией. Продаж без акции за тот же период не существует: их никто не наблюдал, и наблюдать было негде. Значит эффект акции получают только одним способом: сравнивают то, что случилось, с оценкой того, что случилось бы. Первая величина измерена, вторая построена моделью и называется baseline.

Nielsen описывает это через понятие естественного спроса ФАКТNielsen:

«The lift that marketing and advertising provide above native demand - the increase in leads, sales and other key performance indicators (KPIs) gained that would not have occurred without marketing efforts.»

Подъём, который маркетинг и реклама дают сверх естественного спроса: прирост продаж и других показателей, которого не случилось бы без маркетинговых усилий.

Три слова, без которых дальше нельзя двигаться. Держите их рядом, они понадобятся в каждом следующем разделе.

Термин	Что означает	Где живёт
Baseline (база)	Оценка продаж, которых не было: сколько вы продали бы за тот же период без акции	Модель, а не факт. Никто эту величину не видел
Apparent lift (видимый подъём)	Разница между продажами за недели акции и базой, вся целиком	Отчёт по акции. Красивая цифра
Инкрементальный uplift (чистый прирост)	Часть видимого подъёма, которая появилась именно из-за акции	Расчёт. Обычно заметно меньше видимого подъёма

Инкремент остаётся оценкой. Измерить его нечем, линейки для него не придумали, и любой, кто приносит вам инкремент как твёрдый факт, на самом деле приносит результат своих допущений. Считать его всё равно нужно, только вместе с числом всегда спрашивайте про метод.

Почему видимый рост продаж обманывает?

Практики CPG-аналитики формулируют разложение промотируемого объёма так ФАКТCPG Data Insights:

«Subsidized Sales = Promoted Sales - Incremental Sales.»

Субсидированные продажи равны промотируемым продажам минус инкрементальные.

Переведём на язык совещания. Вы продали за акцию сто тысяч штук со скидкой десять рублей. Скидку получили все сто тысяч штук. Из них некоторая часть куплена людьми, которые взяли бы товар и без скидки: этим покупателям вы просто подарили по десять рублей. Заработок акции спрятан в остатке.

Коммерческий директор описывает свою ситуацию прямо. Здесь и дальше практики цитируются обезличенно: только роль, без имён и названий компаний.

«Не вычищаем тех, кто купил бы и без скидки, не вычищаем каннибализацию соседних позиций и затаривание. Мой ROI промо системно завышен.»

Каннибализацией здесь названы продажи, которые акционный товар отобрал у соседних позиций того же бренда, затариванием - закупка впрок под скидку. Оба разбираются дальше по отдельности.

Директор по маркетингу называет ту же вещь другими словами:

«Часть прироста - это люди, которые купили бы и без скидки, просто мы им заплатили за то, что они и так бы сделали.»

Есть тонкость, на которой спотыкаются почти все новички. Кажется логичным взять непромотируемые продажи соседних недель и объявить их базой. Вендоры данных отдельно предупреждают, что так делать нельзя ФАКТCPG Data Insights:

«Promoted and non-promoted sales don't give an accurate picture of what would have happened without the promotion. Only incremental and base sales do that job.»

Промотируемые и непромотируемые продажи не показывают, что произошло бы без акции. Эту работу делают только инкрементальные и базовые продажи.

Разница принципиальная. Непромотируемые продажи наблюдались в реальности, а база отвечает на вопрос «что было бы» и потому строится моделью, с поправкой на сезон, тренд и изменения дистрибуции. Как её строят, разобрано отдельно: «Baseline промо: как посчитать честную базу и не подогнать ROI».

Цена этой границы видна по размеру статьи бюджета. На трейд-промо в потребительском секторе уходит примерно пятая часть годовой выручки ФАКТMcKinsey - вторая по величине строка расходов после себестоимости. Ошибка в том, где проходит граница между субсидированным объёмом и инкрементальным, множится на эту строку целиком.

Что вычитают из видимого скачка: четыре слоя

Каждый слой снимается отдельно, и каждый обычно кто-то забывает снять.

Слой	Что это	Почему это не ваш прирост	Как снимают
1. Купили бы и так	Лояльные покупатели, которые взяли бы товар и по полной цене	Спрос уже существовал, вы оплатили его скидкой	Строят baseline и вычитают его из факта
2. Перенос из будущего	Покупатель и сеть затарились со скидкой на несколько недель вперёд	Объём взят взаймы, после акции придёт провал	Продлевают окно оценки на недели после акции
3. Каннибализация своих	Акционная позиция забирает продажи у соседних позиций того же бренда	Деньги переложены из одного кармана в другой	Считают инкремент по портфелю, а не по одной позиции
4. Рыночный фон	Сезонный подъём категории, провал конкурента, своя же реклама	Продажи выросли бы и без акции	Чистят базу от сезона и тренда, сравнивают с контрольными магазинами

Слои идут именно в этом порядке, и порядок не случаен: каждый следующий снимается с того, что осталось после предыдущего. Снимете третий, забыв про второй, и получите цифру, которая ничего не значит.

Директор трейд-маркетинга описывает третий слой на своём примере (цитата обезличена):

«Акция по одной позиции просаживает продажи соседней, а я это в расчёт часто не беру.»

Первые два слоя разобраны обзорно в опорной статье кластера: «Почему 59% промо в FMCG убыточны». Там же четыре механизма, которые уводят акцию в минус.

Как большой лифт превращается в маленький инкремент: разбор на числах

Числа условные, взяты для иллюстрации механики [расчёт редакции]. Одна позиция, четыре недели акции, скидка десять рублей на штуку.

Шаг 1. Снимаем четыре слоя.

Строка	Штук	Комментарий
Факт продаж за недели акции	100 000	То, что видно в отгрузке и на кассе
Минус baseline: купили бы и так	-50 000	Оценка продаж без акции
= Видимый подъём (apparent lift)	50 000	Рост вдвое. Та самая цифра из презентации
Минус перенос из будущих недель	-15 000	Провал продаж в восемь недель после акции
Минус каннибализация соседних позиций	-10 000	Продажи, отобранные у своих же товаров
Минус сезонный подъём категории	-8 000	База его не поймала, хотя категория росла и так
= Инкрементальный uplift (чистый прирост)	17 000	34% от видимого подъёма

Шаг 2. Считаем деньги. Маржа с единицы после скидки - двадцать пять рублей. Полная стоимость акции: скидка десять рублей на все сто тысяч штук, то есть миллион рублей, плюс сто пятьдесят тысяч на вторичную выкладку и промо-материалы. ROI акции считается как в остальных статьях кластера: инкрементальная маржа минус стоимость акции, поделённые на стоимость акции.

Показатель	Отчёт по видимому подъёму	Расчёт по чистому приросту
Прирост, штук	50 000	17 000
Маржа с единицы после скидки	25 ₽	25 ₽
Инкрементальная маржа	1 250 000 ₽	425 000 ₽
Полная стоимость акции	1 150 000 ₽	1 150 000 ₽
ROI акции	+9%	-63%
Результат	плюс 100 000 ₽	минус 725 000 ₽

Одна и та же акция. Одни и те же данные о продажах. Слева она окупилась и заработала сто тысяч, справа сожгла семьсот двадцать пять. Расхождение в восемьсот двадцать пять тысяч рублей целиком сидит в четырёх строчках вычетов, которых нет в презентации.

Коммерческий директор оценивает цену такой ошибки так (цитата обезличена):

«Акция, где просчитали apparent lift вместо инкремента, стоит дороже, чем годовая зарплата аналитика.»

Ловушка прячется в скромности левой колонки. Акция там выглядит умеренно прибыльной, плюс девять процентов. Никто не бьёт тревогу и никто не пересчитывает: цифра правдоподобная, не рекордная, подозрений не вызывает. Пересчитывать начинают тогда, когда в отчёте нарисован ROI триста процентов, и он слишком красив, чтобы быть правдой.

Почему в скачке продаж только треть нового спроса?

Название первой работы отвечает на вопрос за нас: «Is 75% of the Sales Promotion Bump Due to Brand Switching? No, Only 33% Is». Ван Хеерде, Гупта и Виттинк, Journal of Marketing Research, 2003 ФАКТJournal of Marketing Research, 2003:

«Approximately 33% of the unit sales increase is attributable to losses incurred by other brands in the same category.»

Примерно 33% прироста продаж в штуках объясняется потерями других брендов той же категории.

Следующая работа тех же авторов разложила подъём на составляющие по четырём массивам сканерных данных ФАКТMarketing Science, 2004:

«Each of these three parts contribute about one third on average.»

Каждая из этих трёх частей даёт в среднем около трети.

Что стоит за каждой третью и как она относится к вашему инкременту:

Переключение с чужих брендов - ваш инкремент. Покупатель пришёл от конкурента, объём для вас новый.
Перенос из соседних периодов - не ваш инкремент. Покупатель взял у вас же, только раньше, и следующие недели просядут.
Расширение категории - ваш инкремент. Люди стали потреблять больше, спрос действительно вырос.

Сведём это к вашему инкременту. Для бренда чистым приростом работают две части из трёх: переключение с чужих брендов и расширение категории. Перенос из будущего инкрементом не станет никогда. То есть ваш инкремент - это примерно две трети скачка, но и из них ещё вычитается каннибализация: внутри переключения прячется не только уход от конкурента, но и переток между вашими собственными позициями. Его тоже вон из прироста.

Ещё одна работа накрывает 560 категорий за четыре года голландских супермаркетов ФАКТMarketing Science, 2001:

«The effects dissipate over a time period lasting approximately 10 weeks on average, and their long-term impact is essentially zero.»

Эффекты рассеиваются в среднем примерно за 10 недель, а долгосрочное влияние по сути нулевое.

Скидка перемещает спрос: во времени и между полками. Создаёт она его редко. Устойчивый сдвиг категорийного спроса авторы нашли примерно в шести с половиной процентах категорий, причём собственно расширение спроса - лишь примерно в трёх процентах ФАКТMarketing Science, 2001.

Как эти же работы влияют на построение базы, разобрано в статье про честный baseline.

Почему инкремент считают по портфелю, а не по одному SKU?

Van Heerde и соавторы прямо выделяют каннибализацию как часть межтоварного эффекта ФАКТMarketing Science, 2004. Механика простая: покупатель, который взял бы обычный творог, берёт акционный творог того же производителя. Для акционной позиции это прирост. Для бренда - ноль, минус отданная скидка.

Разберём на числах [расчёт редакции]. Акционная позиция даёт плюс тысячу штук, соседние позиции того же бренда - минус триста. Каннибализация съедает тридцать процентов «прироста», и почти треть подъёма оказывается перекладыванием денег из кармана в карман.

Короткое правило: инкремент, посчитанный по одной позиции, всегда завышен на величину каннибализации. Исключение одно - товар, у которого в вашем портфеле нет ни одного заменителя, а такое встречается редко.

Обратная сторона тоже существует. Акция способна подтянуть смежные товары: под соус берут пасту, под кофе берут печенье. Такой эффект называют halo, и он работает в плюс. Забывают про него так же охотно, как про каннибализацию, только цена ошибки обратная: ROI занижается.

Почему окно оценки должно захватывать недели после акции?

Академия называет это межпериодным эффектом, практики - загрузкой впрок или pantry loading. Директор трейд-маркетинга описывает свою ошибку честно:

«Люди затарились на скидке впрок, и после акции провал, а я этот провал к акции не отношу.»

Провал после акции - прямое следствие акции, и он обязан входить в её расчёт. Работа по 560 категориям показала, что эффекты промо рассеиваются в среднем около десяти недель ФАКТMarketing Science, 2001. Окно в четыре недели самой акции ловит только подъём и не ловит расплату за него.

С сетью происходит то же самое, только объёмы крупнее: она закупает впрок по акционной цене. Коммерческий директор описывает это в терминах отгрузки (sell-in) и продаж с полки (sell-out):

«Отгрузили в сеть вагон, sell-in прекрасный. Через полтора месяца sell-out скромнее, сеть затарилась и следующий период не заказывала.»

Финансовый директор смотрит на это со своей стороны:

«Sell-in отличный, а через полтора месяца это встаёт хвостом. Либо затоварка, либо возвраты.»

Практическое следствие: окно оценки фиксируется до запуска акции, вместе с методом расчёта базы. Иначе граница окна становится ещё одной ручкой, которой можно подкрутить результат: сдвинули на две недели, и цифра лифта стала приятнее.

Почему sell-in показывает прирост, которого нет?

Аналитик трейд-маркетинга формулирует это в одну строку (цитата обезличена):

«Sell-in и sell-out - разные числа. Две правильные цифры не равны друг другу.»

Разрыв между ними имеет имя: складское давление. Когда отгрузка стабильно обгоняет уход с полки, товар копится на складе сети. Дальше возможны два исхода, оба неприятные: сеть не заказывает следующий период, либо, если товар скоропортящийся, возвращает вам остатки и списания.

Инкремент на sell-in выглядит великолепно ровно до того момента, пока не приходит следующий месяц. Аналитик описывает финал:

«По объёму мы молодцы, продали много, а по деньгам промо не отбилось. Продали много - заработали мало.»

Практический вывод короткий. Если у вас нет данных о продажах с полки, посчитать инкремент не выйдет: в расчёт попадёт отгрузка. Это разные величины, и разница между ними приходит хвостом через полтора месяца.

Почему инкремент нельзя измерить, только оценить?

Директор по маркетингу описывает эту стену прямо (цитата обезличена):

«Был ли это промо, была ли это сезонность, был ли это провал конкурента, была ли это наша медийка - разложить это чисто я не могу.»

Отрасль решает задачу двумя разными способами, и они дают два разных инкремента.

Способ	Как получают базу	Сильная сторона	Слабое место
Модель базы (сканерные данные)	Статистическая оценка по непромо-неделям с поправкой на сезон и тренд	Считается по всей истории, не требует эксперимента	Формулы вендоров закрыты. Учитывается только часть механик: скидка на полке, реклама сети, вторичная выкладка
Эксперимент (контрольные магазины)	Акция в тестовых магазинах, обычная цена в сопоставимых контрольных	Прямое сравнение с «что было бы»	Результат чувствителен к подбору контрольной группы: другой подбор даёт другую цифру

Оба способа честны, и оба дают разные числа. Вендоры данных, например, относят к инкременту только три вида поддержки: снижение полочной цены, рекламу сети и вторичную выкладку ФАКТметодика Nielsen и Circana. Всё остальное - телевидение, диджитал, программы лояльности - попадает у них в базу, а не в инкремент. Маркетолог, который меряет эффект своей рекламы экспериментом, получит другую границу инкремента, и оба будут правы внутри своей методики.

Отсюда правило разговора. Когда вам приносят инкремент, первый вопрос не «сколько», а «каким способом». Число без метода не значит ничего.

Про контрольные магазины и другие способы построить базу подробно написано в статье «Baseline промо: как посчитать честную базу».

Всегда ли маленький инкремент значит плохую акцию?

Оговорка обязательна, без неё разбор превращается в агитацию против промо. Из того, что чистый прирост меньше видимого, не следует, что акции бесполезны. Следует другое: считать надо то, ради чего акция запускалась.

Промоакция ради объёма в этом месяце оценивается инкрементом за окно акции плюс хвост. Ради входа в сеть - тем, осталась ли полка после её окончания. А удержание доли меряют тем, что было бы, отдай вы эту полку конкуренту.

Директор по маркетингу добавляет измерение, которое не помещается ни в одно окно:

«Объём промо мне нагонит, а марку, если я её просажу скидками, я потом годами восстанавливаю.»

Частая скидка приучает покупателя ждать скидку. Инкремент этого месяца при этом бывает положительным, а готовность платить полную цену падает от акции к акции. Экономисты, разбиравшие промо на данных ритейлера, нашли, что средний эффект акций на прибыль отрицательный, хотя объём они дают исправно ФАКТJournal of Marketing Research, 2006.

Коммерческий директор укладывает всё это в одну фразу:

«Объём любой дурак наберёт скидкой. Ценно взять объём, не убив маржу.»

Как проверить цифру инкремента, которую вам принесли?

Спрашивать лучше в этом порядке: каждый следующий вопрос осмыслен, только если на предыдущий ответили.

Откуда база? Ответ «среднее за четыре недели до акции» означает, что база поймала предпромо-провал и завышена вниз, а лифт раздут. Нужна модель с поправкой на сезон и тренд.
Какое окно оценки? Ответ «недели акции» означает, что перенос из будущего не вычтен. Нужен хвост четыре-восемь недель после.
Портфель или одна позиция? Ответ «одна позиция» означает, что каннибализация соседних товаров записана в прирост.
Sell-out или sell-in? Ответ «отгрузка» означает, что вы смотрите на закупку сети, а не на спрос покупателя.
Как отделили сезон, конкурента и свою рекламу? Внятный ответ здесь бывает редко, и это нормально. Плохо, когда его нет, а цифру подают как факт.

Что услышали	Что это значит	Насколько завышен инкремент
«Взяли среднее за месяц до акции»	База села на предпромо-провал	Сильно
«Считали по неделям акции»	Провал после акции не вычтен	Сильно
«Смотрели акционный артикул»	Каннибализация не вычтена	Заметно
«Данные из нашей отгрузки»	Измерена закупка сети	Непредсказуемо
«Сезонность учли по прошлому году»	Разумный ответ, дальше уточняем детали	Слабо

Хорошая цифра инкремента приходит с методом, окном и списком допущений. Плохая приходит одна.

С чего начать

Три шага, которые делаются до конца месяца.

Возьмите акцию трёх-четырёхмесячной давности. Она уже отыграла хвост, и провал после неё видно в данных.
Снимите слои по очереди: база с поправкой на сезон, окно с хвостом восемь недель, продажи соседних позиций бренда за те же недели, продажи с полки вместо отгрузки. На каждом шаге записывайте, сколько штук ушло.
Посчитайте деньги дважды: по видимому подъёму и по остатку. Обе цифры покажите тому, кто принимал решение о запуске.

Тяжелее всего даётся второй шаг. Продажи с полки приходят от сети с опозданием и в чужом формате, соседние позиции надо свести в один портфель, а хвост после акции у многих просто не выгружен. На одну категорию уходит вечер, на восемь сетей - неделя. Эту работу мы и берём на себя в post-mortem-пилоте: под NDA считаем чистый прирост на ваших прошлых акциях и оставляем расчёт, которым вы дальше пользуетесь сами.

Порог go/no-go, ниже которого акцию не запускают, и пять шагов пред-промо оценки описаны в опорной статье кластера: «Почему 59% промо в FMCG убыточны».

Источники

Nielsen, The Importance of Incremental Lift - инкремент относительно естественного спроса.
NielsenIQ, CPG Dictionary: Promotional Lift - доля промо-продаж, которая инкрементальна.
NielsenIQ, CPG Dictionary: Incremental Volume - инкрементальный объём как разница между обычными продажами и продажами во время акции.
Sally Martin, CPG Data Insights: Subsidized Sales - субсидированный объём как промотируемый минус инкрементальный.
Sally Martin, CPG Data Insights: Non-Promoted Sales v. Base Sales - почему непромотируемые продажи не равны базе.
Van Heerde, Gupta, Wittink, «Is 75% of the Sales Promotion Bump Due to Brand Switching? No, Only 33% Is», Journal of Marketing Research, 2003.
Van Heerde, Leeflang, Wittink, «Decomposing the Sales Promotion Bump with Store Data», Marketing Science, 2004 - три компоненты подъёма примерно по трети.
Nijs, Dekimpe, Steenkamp, Hanssens, «The Category-Demand Effects of Price Promotions», Marketing Science, 2001 - 560 категорий, эффект рассеивается около десяти недель.
Ailawadi, Harlam, César, Trounce, «Promotion Profitability for a Retailer», Journal of Marketing Research, 2006 - средний эффект промо на прибыль ритейлера отрицательный.
McKinsey, «How analytics can drive growth in CPG trade promotions» - около 20% выручки уходит в трейд-промо.

Скидку в промо получают все покупатели, а приводит её к вам меньшинство. Пока в отчёте стоит видимый подъём, вы платите за всех, а считаете так, будто пришли только новые. Снимите с одной прошлой акции четыре слоя - и увидите, сколько стоила эта разница.