保。考虑到产品价格比竞争对手高出5～10倍，品牌知名度又不如竞争对手强大，故在设计师提供的照明解决方案中，特意将产品节能性能带来的经济价值重点宣传，而不是停留在前期设计师对照明设计理念的沟通上。通过量化比较，在说服客户尝试第一单的机会把握上，以及帮助品牌方形成更加直观的印象上，效果明显比过去好。

　　 以2005年联邦家具广场旗舰店营业厅的改造工程为例。见表3-8所示。

　　 表3-8联邦家具时代广场营业厅灯具改造

　　 综合指数分析对比（仅供参考）

　　 节能统计：联邦家私时代广场营业厅原来用的斗胆灯共2500盏，每盏灯光源功率50W，配套电器为50W电感镇流器；改造后仅用射灯1400盏，每盏灯光源功率70W，配套电器为70W电子镇流器。

　　 光源部分：改造前2500×50＝125000（W），改造后1400×70＝98000（W）

　　 每小时节电：125000－98000＝27（kW），每天营业11小时；每天节省电能11×27＝297（度）

　　 镇流器部分：改造前采用50W电感整流器配套，其自身的功耗?40％，改造后采用70W电子镇流器配套，自身功耗?8％

　　 故每小时节电：2500×50×40％－1400×70×8％＝42.16（kW）

　　 每天节省电能11×42.16＝463.76（度）

　　 因此改造后每天共节电297＋463.76＝760.76（度）

　　 商业用电单价为1.19元/kWh

　　 每天节省电费760.76×1.19≈905.3（元）

　　 每月节省电费760.76×1.19×30＝27159（元）

　　 每年节省电费760.76×1.19×30×12＝325908（元）

　　 由此可见，选用高品质的灯具，不仅响应了国家“推广绿色照明技术、产品和节能型家用电器”的号召，而且一年还可为联邦公司节约电费不少于32万元！

　　 此次转型，为公司整体销售走向正轨提供了契机，各地对连锁品牌的拜访和公关加强，全国也陆续出单。

　　出现新问题

　　 经过一段时间的推动，新的问题又出现了：一是公司订单总量徘徊在月销售300万～500万元，没有大的突破；二是虽然价格卖得很高，但公司的实际利润指标并不高。

　　 公司管理层经过分析发现问题主要集中在两个方面：一方面，部分连锁品牌的加盟网点认为新公司的产品太贵，所以很多加盟店根本不从总部集中采购，而是根据总部提供的设计方案，自行在当地采购其他产品代替；另一方面，在整体的销售价格中，飞利浦、欧司朗的电器和光源采购成本占了较大比例，公司的实际利润并不高。

　　 以一套市价100元的照明产品为例，成本35元、利润65元，这65元利润的分配情况如表3-9所示。

　　 表3-9利润分配表

　　 由于上述提到的两方面的原因，无论在销量还是利润上，KOOP公司很难在短期实现爆发式增长。

　　 面对出现的问题，新公司内部也出现了两种看法。

　　 一是放弃现有客户，寻找新客户。目前接触的这些国内连锁品牌，对店铺照明需求远未达到KOOP公司提供的产品水平。这些客户不是新公司定位的服务对象，如果要提高销量，就需要寻找真正能用得起这些产品的连锁品牌，如国际化的连锁品牌（如本田讴歌在中国的旗舰店、Prada在中国的概念店）。

　　 二是调整产品，更换材料，生产一些价格更适中的照明灯具产品。既然目前很多客户的加盟店需要便宜的产品，就应该生产客户买得起的产品，通过满足现有客户的需求来提升销量。

　　 经过内部不断地讨论和权衡，从力求稳定过渡的角度出发，公司选择了第二条道路，明确了设计第一、产品第二的观念，并根据客户需求调整了产品线。光源和电器采购不仅限于飞利浦、欧司朗两家企业，同时引进了在中国市场表现不佳，但是在光源和电器研发和生产上同样位于全球前三的GE照明，通过批量和战略采购获得了较满意的价格；同时调整渠道，撤掉了经销商这个层级，变成厂家直接与连锁品牌商交易；再次调整公司定位，从“店铺照明系统服务商”转型为“连锁商业照明系统服务商”，扩宽了公司服务的对象，在一定程度上解决了销售规模瓶颈的问题。

　　 而调整带来的并发症不久后也显现出来了：GE的产品虽然有了较满意的价格，但是产生了一定的库存压力，对现金状况不是很好的KOOP公司来说，无疑是雪上加霜；砍掉中间商，导致公司与渠道商反目，部分原来由渠道商服务的品牌也在渠道商的利诱之下放弃合作；同时直接面对品牌商供货，需要一定的账期，工程押款与库存成为影响新公司现金流的两大心病；“连锁商业照明系统服务商”的定位较之原来的“店铺服务商”的定位更宽泛，而团队对这个定位的认知和理解还需要时日。由于这次调整，原来相对比较专注的优势可能会有所丧失，而新的领域能否有所收获，董事会是否会给更多的时间，这都是让康总担忧的事情。

　　第四章

　　产品：营销人不能推脱的“责任”

　　 在4P的规划中，产品这个指标似乎离营销人员最远。很多营销人认为新产品能不能得到消费者的认可，完全是“后台”的事情，因而在新产品的上市过程中，缺少对新产品上市的必要监控手段和积极响应。新产品很多的“调整性需求”得不到消费者呼应，结果新产品上市成功率低，同时新产品失败的原因也没有得到总结和归类，对后期的新产品开发也没有留下可参考的信息。更为可惜的是：涉及到新产品的评估指标，很多都是需要依靠经验数据作为基础数据，然后在此基础上进行推算的，这对很多营销人员、尤其是不习惯积累经验数据的营销人员来说，困难很大。

　　 我们通常将产品的监控指标分为两大类：

　　 一类是产品接受度指标的监测，如试用率、购买率、增长率等指标；

　　 另一类是产品之间相互影响的指标，如新产品的侵蚀率、替代品和互补品的侵蚀性等指标。

　　 本章试图在众多数据中，找出最能反映产品状况的指标，帮助销售人员理清产品这个看似“不是销售人员责任”的项目。

　　第一节新产品销量

　　——是预测还是碰运气

　　 预测新产品销量；有的是按老板下达的指标硬压给区域；有的是按历史新产品销售贡献占比，再给新产品定指标；有的则是按自行建立的销售预测模型预测数据后，再根据经验自行调整。这些方法，要么太过拍脑袋，要么过于复杂，在实际应用中的效果并不好。本节介绍的方法，兼顾各种方法的长处评估新产品上市的销量，当然这些方法也是新产品销量预测的常用方法。

　　新产品预测的四个重要指标

　　（一）试用率

　　 试用率：是指在新产品推广期间，第一次购买新产品的人数比例。这里有一个假设前提，就是每个人只购买一个单位的产品。

　　 试用率＝期间第一次使用者数量／目标人口

　　 在试用率这个指标的测算中，最大的问题是不能确定每次购买都是新的消费者在尝试新产品。因为在试销期间，可能某些消费者已经有两次或两次以上的购买行为，将这种数据计为首次购买，会夸大试用率的比例。那么，在界定第一次使用者的数量方面，可以考虑以下方法：

　　 （1）查看客户档案或会员消费记录的方式，购买者和使用者分离，导致重复购买率比实际偏低，试用率仍比实际偏高；

　　 （2）随机调研的方式，测算在此期间第一次使用者占整体被访者的比例，按此比例推测期间实际第一次使用者的数量。

　　 显然，第一种方法在执行过程中，变形的概率比较高；第二种方法的执行成本偏高。

　　 既然试用率很难获得精确结果，那么有没有一个比较好的方法可以获得近似结果，并把这个近似结果作为新产品试用率的指标呢？这里就要用经验数据，即用我们长期积累起来的新产品重复购买率指标，推算新产品的试用率指标。

　　 首次试用率＝销售数量／［目标人口数×（1＋重复购买率）］

　　 备注：每人每次仅购买一个单位量，购买三次及三次以上的客户仍记为两个单位量。

　　 在营销认知中，有些营销公司会采用品牌知晓度和商品分销率两个指标，对试用率进行修正。通常来说，知名度越高、商品分销率越好的企业，新产品推广的成功率和试用率就越高。这也是我们用知晓度指标和商品分销率指标，对渠