Цінова аналітика для виробників: що і як моніторити, щоб захистити свій бренд

Силу бренду виробника визначають багато факторів, зокрема налагодженість роботи дистрибуційних каналів. З одного боку, виробникам цікаво постійно розширювати список дистриб’юторів і реселерів, співпрацювати з якомога більшою кількістю кінцевих продавців. З іншого — що ширша мережа, то важче контролювати позиціонування бренду, наявність товарів на цифрових полицях, ціни, описи SKU, відгуки покупців.

У цьому матеріалі розбираємо, як виробники можуть аналізувати ринкову ситуацію за допомогою автоматизованої цінової аналітики, щоб захистити бренд. Матеріал підготовлено на базі досвіду платформи цінової і асортиментної аналітики Pricer24.

Аналіз цін для брендів: основні напрями й метрики

Для бренду важливо відстежувати ціни, за якими партнери продають їхні товари, і вчасно реагувати на першу зміну ціни серед магазинів, після якої, як правило, усі інші продавці також змінюють ціну.

Серед основних запитань, які постають перед бізнесом виробника, є такі:

1. Які ціни на мої товари зараз на ринку?
2. Хто демпінгував першим?
3. Хто дослуховується до рекомендацій щодо цін?
4. Які є ціни на ринку на аналоги моїх товарів (товари конкурентів)?
5. Які промоціни на мої товари зараз є на ринку?
6. Яку маржу мають мої партнери?

Щоб отримувати відповіді на ці запитання в щоденному режимі, необхідно збирати ціни продавців на товари бренду, відстежувати динаміку зміни цін, обчислювати різницю між закупівельною і роздрібною ціною.

Поточні технологічні рішення для моніторингу цін дають змогу робити такий аналіз щоденно. Проте якість автомоніторингу безпосередньо залежить від стратегії збирання даних і коефіцієнта discovery rate, який зможе запропонувати провайдер цінової аналітики.

Розглянемо приклади стратегій збирання цін. Виробник електроніки, як правило, може послуговуватися партномерами, які публікуються в картках товару на сайтах продавців, щоб зіставити товари з онлайн-каталогів продавців зі своїм списком позицій. Партномери є доволі надійними ідентифікаторами, які зменшують кількість незнайдених товарів.

Натомість виробник парфумів часто може шукати тільки за назвою. До того ж за однією назвою товару на сайті продавця може бути декілька цін, об’ємів, складів, з яких відбувається доставка.

Отже, повнота картини цін залежить від можливостей автоматично знайти товари свого бренду на сайті партнера й способу, у який виконується це завдання.

Аналіз асортименту для брендів: основні метрики

Якщо ситуація з аналізом цін більш-менш зрозуміла і всі виробники діють за одним сценарієм, то аналіз асортименту не має єдиного ринкового стандарту.

Бренди розглядають асортимент в онлайн-каталогах партнерів насамперед в розрізі представленості своїх товарів на цифрових полицях. Є і друге завдання — оцінити позиції брендів-конкурентів у тому самому каталозі.

Ось список запитань, які зазвичай входять до запиту на аналіз асортименту:

1. Скільки моїх товарів наявні в партнера?
2. Яких моїх товарів немає в партнера?
3. У яких категоріях мої товари представлені краще і гірше?
4. Скільки товарів бренду-конкурента є в тому самому каталозі?
5. Які аналоги конкурента до моїх товарів є в каталозі партнера і яка в них ціна?
6. Які позиції в категорії продавця посідають мої товари й товари конкурентів?
7. Хто з моїх брендів-конкурентів представлений у категорії на сайті продавця краще, ніж мій бренд?

Щоб отримати таку інформацію, необхідно завантажувати в порівняльне ПЗ всі товари всіх продавців, а не лише шукати в онлайн-каталогах відповідники до своїх позицій. Саме такий підхід дасть змогу порівняти позиції своїх товарів з конкурентами, загальну представленість товарів бренду, визначити основних конкурентів у розрізі цілої ніші чи одного конкретного магазину. Без вивантаження всіх SKU з прив’язкою до позиції в категорії неможливо також проаналізувати, наскільки близько до першої сторінки видачі потрібні товари.

Якість аналізу асортименту формується в розрізі двох основних метрик: discovery rate (коефіцієнт виявлення) і accuracy rate (коефіцієнт точності зіставлення товарів до товару). Для якісного аналізу позиції необхідно також збирати дані про неї на сайтах продавців. Для моніторингу аналогів потрібен функціонал, який дає змогу створити групи товарів, які окремий менеджер вважає аналогами, і відстежувати їх.

Аналіз ринку для брендів: основні метрики

Ще один вектор цінової і асортиментної аналітики для виробників — це аналіз ринку. Під цим широким терміном найчастіше розуміють позиціонування товарів на ринку, рейтинги, відгуки, а також умови купівлі й доставки, які теж є вагомим фактором конкуренції, коли покупець вибирає серед кількох магазинів та брендів.

Ось список запитань, на базі яких можна будувати аналіз ринку, щоб отримати повне уявлення про конкурентне середовище для свого бренду:

1. Скільки відгуків мають мої товари на сайті партнера і які це відгуки?
2. Який рейтинг мають мої товари на сайті партнера?
3. Які умови купівлі супроводжують мої товари (оплата частинами, терміни й вартість доставки)?
4. У кого з продавців мої товари мають кращі описи, у кого описи містять зображення і відео?

Щоб отримати такі дані, необхідно застосовувати парсинг до опису товарів, розділів відгуків та рейтингів, збирати додаткові дані з кожної сторінки товару.

Складність автоматизації такого аналізу полягає в тому, що структура сайтів онлайн-магазинів дуже різниться і неможливо розробити один парсер, який збиратиме всі потрібні дані з усіх сайтів однаково добре. Підготовка таких парсерів потребує кастомізації та врахування особливостей кожного нового джерела даних.

Автоматизація аналітики: що врахувати

Коли бренд налаштовує або вдосконалює автоматизований моніторинг ринку, необхідно врахувати одразу декілька ключових моментів, які допоможуть отримати дані високої якості й зменшити час на оброблення інформації.

Перше, що варто враховувати, — це покриття джерел. Платформа моніторингу повинна охоплювати всіх продавців і всі товари, щоб точно визначити, хто першим починає демпінгувати або порушує умови дистрибуційних угод. Що ширше покриття, то точнішою є картина реального ринку.

Друге — частота оновлення даних. Для категорій з високою конкурентністю щоденного оновлення може бути недостатньо: зміни цін у конкурентів у пікові сезони або під час розпродажів відбуваються впродовж кількох годин. Тому важливо розуміти, з якою частотою провайдер збирає дані й чи можна налаштувати щільніший моніторинг для пріоритетних позицій.

Третє — якість зіставлення товарів. Висока точність метчингу власних SKU з каталогами продавців — основа будь-якого подальшого аналізу. Помилки на цьому етапі призводять до хибних висновків і некоректних управлінських рішень. Саме тому під час вибору платформи варто звертати увагу не лише на функціональність інтерфейсу, а й на те, які механізми забезпечують accuracy rate і як провайдер працює з винятками — товарами без партномерів, дублями або нестандартними форматами карток.

Нарешті, автоматизація аналітики дає найбільшу цінність тоді, коли дані не просто збираються, а інтегруються в щоденні робочі процеси команди. Попередження про зміни ціни, автоматичні звіти для категорійних менеджерів, дашборди для керівництва — усе це перетворює сирі дані на інструмент реального управління брендом на ринку.