Наука о хаосе (в которой и стали детально изучать фракталы) — одна из самых завораживающих наук последних 50 лет. Никакой нейромаркетинг (в который я не верю после того, как один из столпов нейромаркетинга «повёлся» на банальное нигерийское письмо и отправил предприимчивым мошенникам $10000 — ссылку найти не могу пока, но она была) тут рядом не стоял.
Принцип Парето очень тесно связан с фракталами и теорией хаоса. И понимание фракталов может напрямую сказаться на прибыли бизнеса. Любого бизнеса. А первым, кто стал думать о применении фракталов в маркетинге, бизнесе и продажах был Перри Маршалл. Как при помощи этого можно заработать больше денег? Для начала нужно разобраться с фракталами.
Содержание
Что такое фрактал?
Математик Бенуа Мандельброт (сильно повлиявший на Нассима Талеба) как-то в рамках работы на IBM проводил исследования колебаний цен на хлопок за большой период времени (более ста лет). И нашел алгоритм того, что казалось ранее случайным и немыслимым для экономистов.
Применив свой фрактальный метод он установил связь и симметрию между дневными и месячными колебаниями цен. Для отражения этого наблюдения он ввел в оборот слово «фрактал», что позволило описывать вещи и явления, которые очень похожи друг на друга, но не один-в-один: линии побережья, облака, финансовые рынки, землетрясения, деревья.
Яркий пример фрактала — снежинки. Все снежинки имеют шестигранную форму. Все снежинки состоят из более мелких шестигранных снежинок. Но каждая снежинка немного отличается от любой другой.
Но самое веселое начинается, если смотреть с точки зрения фрактальных явлений на большие массивы данных. Ты «вдруг» увидишь сходные модели и структуры. Тот же пример с хлопком. График сравнения цен на хлопок год-к-году будет устрашающе похож на график месяц-к-месяцу. Если смотреть с самолета на прибрежную линию, то окажется, что она бесконечно повторяет сама себя по форме — одни и те же формы будут встречаться снова и снова.
Собственно, Перри Маршалл утверждает, что та математика, которая описывает хаос, точно также описывает и явления 80/20 или 95/5. Если взять кусочек от 20%, то в нем мы найдем точно такое же отражение 80/20, но на более маленькой выборке. Если снова возьмем оставшиеся 20%, то там продолжится то же самое.
Это распространяется на что угодно: состояние чиновника в зависимости от его должности или прибыль от продажи товаров. Независимо от того, в какой стране мы это изучаем или какую продукцию исследуем. Это всегда узор, в котором повторяющиеся части узора напоминают целое.
Как из этого знания извлечь деньги?
Зная фрактальность данных можно предсказать, как много людей будут тратить деньги на конкретный продукт. Маршалл приводит пример с билетами на футбол. Если 50000 человек тратят на билет $100, то можно с математической точностью вычислить, сколько найдется людей, готовых потратить на билет $10000. Необязательно на тот же самый билет, но на что-то люксовое.
Перри утверждает, что половина денег в спортивной индустрии (хотя я подозреваю, что в любом эмоциональном бизнесе) получается из удивительно небольшого количества фанатов. Причем с точки зрения соц.дема такие люди могут выглядеть как последние «обсосы», ездить на убитой «Приоре», то есть не подпадать под описание штатных «маркетологов», но настолько любить футбол, чтобы позволить себе ультрадорогой билет. И так или иначе, такие люди находят оправдание этим покупкам и тратам.
Так где же деньги? Как тебе их получить? Метод не новый, но внедряют его чаще всего без математической предварительной подготовки. Обычно в типовом бизнес-подходе всех клиентов рассматривают одинаково. Однако ценность каждого клиента сильно варьируется. А бизнес зачастую не предлагает супер-премиум продукта, чтобы фанатичные клиенты могли его тупо купить. Ведь за что тебе отдать больше денег, если ты больше денег и не хочешь брать сам (ничего не предлагая)?
Вооружившись фрактальным методом можно вычислить, сколько денег «остается лежать на столе», как говорят американцы. То есть сколько ты недополучаешь. А поскольку хай-энд продукты обычно очень выгодные (для бизнеса), то доля прибыли от топовых продуктов может затмить долю прибыли от лоу-энд продуктов. Даже если доход от последних такой же или больше. Собственно, мысль то проста — любой бизнес может провести этот анализ, а затем разработать новый продукт для фанатичных клиентов.
Ричард Кох, популяризатор принципа Парето, приводит такой пример интуитивного использования фракталов в бизнесе. В начале своей карьеры Ричард работал консультантом по стратегиям на Билла Бэйна, владельца Bain & Company. И Бэйн обнаружил, что продажей стратегии можно заработать, скажем, миллион долларов. Но! Если компании (которая и задумалась о стратегии) хочется получить такую стратегию, которая могла бы обставить всех конкурентов, и при этом у компании есть большой штат, работа по всему миру и большие амбиции, то ту же самую стратегию можно продать и за 10 миллионов, и за 20, и даже за 100 миллионов долларов. Это наглядная иллюстрация идеи разделения продуктов на хай-энд и лоу-энд. Дальше, пожалуйста.
Можно ли использовать фракталы наоборот?
До этого момента мы говорили о том, чтобы забраться как можно выше и погрузиться как можно глубже в изучение топовых 20% сегментов. То есть сужали фракталы, находя всё более мелкие и пытаясь выжать из них максимум. Но можно ли делать наоборот и работать над оставшимися без внимания 80%? Да, можно.
Ведь «деньги на столе» лежат не только в топах, но и в низах. Это то, что ниже лоу-энд продукта. Это массовый продукт.
Взять хотя бы предметы роскоши. Лет 50-60 назад бренды вроде Dior, Yves Saint Laurent, Louis Vuitton, Cartier, Hermès обслуживали очень маленькую долю рынка — только топовую, самую-самую верхнюю, наиболее богатую. Это были эксклюзивные поставщики для избранных. Большинство этих торговых марок были созданы в 18-19 веках и занимались обслуживанием королевского двора. С наступлением общественных преобразований королевский двор как целевая аудитория стал очень маленьким. Поэтому аудитория этих брендов была расширена до «верхнего класса» граждан.
Весь 20 век торговля «премиум товарами роскоши» шла без значительных изменений. Но в конце 20 века произошел новый поворот с подъемом промышленного производства в Китае, а также с обострением классовых противоречий в самой Великобритании. И тогда премиум-бренды смекнули, что можно выжать еще больше денег путем «демократизации роскоши». Бренды стали выпускать свои аксессуары: помаду, одеколон или духи, футболки с логотипом, джинсовые сумки. И это всё стало можно продавать миллионам.
Появились компании вроде LVMH (Louis Vuitton Moӫt Hennessy), которые умножили свою прибыль в десятки раз за счет понижения, а не повышения цен. Это стало возможным благодаря фрактальному взгляду на товарную матрицу.
Как это может быть? Для примера я взял цифры одного своего клиента (интернет-магазин) за июнь. В июне к нему на сайт пришел 4161 человек. 260 из них совершили покупку. Средний чек составил 2859 рублей. Однородны ли были эти клиенты? Конечно нет. Применим фрактальный метод и прикинем, мог ли мой клиент получить больше денег от тех, для кого чек в 2859 рублей оказался дорогим. Метод показывает, что разброс в чеке клиента на выборке 4161 клиента составляет от 262 рублей до 343000 рублей (да, если было бы соответствующее предложение, нашелся бы кто-то один, кто бы готов был выложить эти деньги).
Что если бы мой клиент создал специальный продукт или «пакет» стоимостью 1000 рублей? Его купили бы 880 человек. Это, на минуточку, дополнительные 880000 рублей. То есть даже больше, чем получилось до этого. И это за счет снижения цены.
Давай посчитаем, мог ли он заработать еще больше, если бы предложил некий продукт или «пакет» за 20000 рублей? Таких нашлось бы 27 человек среди 4161 посетителя. И купили бы они на 540000 рублей. И всё это дополнительно к тем деньгам, которые он и так бы получил, если бы ничего не менял.
Цифры могут впечатлять. Но это теория. Тем более в моих расчетах фигурировала неверная цифра на входе (я брал средний чек и считал по всем товарам сразу в среднем, так делать не нужно). Реальные цифры могут немного отличаться. Но это показывает силу фрактальной теории и наглядные возможности развития бизнеса. Особенно это полезно для понимания ценовых границ при разработке новых продуктов.