Consulting for Retail: Как выловить ценную информацию из океана данных

Топ-менеджеры ведущей специализированной консалтинговой компании в сфере ритейла, о том, как найти скрытые возможности повышения прибыли и зачем розничным сетям внедрение инновационных решений по расшифровке данных о покупателях.

Читати українською

Consulting for Retail – международная технологическая компания (представлена в шести странах, в том числе в Украине), которая предоставляет услуги консалтинга и внедрения инновационных IT-решений в бизнес-процессы торговых компаний. Прежде всего речь идет о системах управления розничными, логистическими, дистрибуционными и HR-процессами в ритейле. Кроме того, компания оказывает надежную и гарантированную поддержку бизнес-процессов. За последние пять лет специалисты компании реализовали больше 150-ти проектов в сфере ритейла, которые дали финансовый эффект на сумму $130 млн.

Павел Щербаков, основатель и CEO Consulting for Retail, и Денис Ромаш, руководитель направления операционного консалтинга компании, в ходе своего доклада на RAU Expo 2020 рассказали о том, как «услышать» покупателя и правильно расшифровать данные о нем, и как на основе этой информации выстроить свои бизнес-решения. RAU предлагает ознакомиться с основными тезисами их выступления.

Скрытые возможности

Бизнес Consulting for Retail строится на понимании покупательских потребностей и покупательского поведения, использования существующих или построения своих математических моделей с последующей интерпретацией полученных данных. Благодаря широкому распространению цифровых технологий ритейлеры уже научились анализировать основные параметры торговли и все явные выводы по изменению бизнес-процессов уже сделаны.

В то же время существуют еще не явные возможности анализа данных, которые позволяют получить дополнительную выгоду. Из множества способов выявления и обработки информации можно выделить несколько ключевых, которые были реализованы в последний год, и доказали свою эффективность.

Основные тренды мирового ритейла

Изменения в современном ритейле ведут к тому, что игроки рынка вынуждены искать дополнительные возможности роста. Прогнозы мировых исследовательских компаний говорят о том, что к 2026 году до $700 млрд выручки или 17% рынка  розничной торговли Европы и СНГ перетечет от традиционных гипермаркетов и супермаркетов в другие каналы розничной торговли — дискаунтеры, магазины у дома, специализированные магазины, и, конечно же, в электронную коммерцию.

Это происходит потому, что покупатель меняет критерии выбора приоритетного для себя ритейлера. Он хочет получать сопоставимую ценность за свои деньги.

При этом покупатель хочет, чтобы к нему прислушивались и обращались к нему индивидуально (через витрину, ассортимент, наполнение корзины). И, что немаловажно, процесс покупки не должен быть скучным и сложным.

Как услышать покупателя

Из множества практик можно выделить четыре, которые дали наилучшие результаты за последние два года. Это:

• кластерный анализ покупательских предпочтений к определенным свойствам товара;
• использование объективного дерева покупательских решений
• использование моделей переключения спроса
• исследование жизненного цикла покупателя.

Кластерный анализ

Помогает увидеть скрытые точки роста для ритейлера. В процессе анализа производится поиск тех свойств товара, которые наиболее важны для покупателей в выбранной категории.

Далее покупатели группируются по схожести комбинации предпочтений к свойствам товаров. К примеру, для категории средств по уходу за волосами важными свойствами товаров могут быть: наличие натуральных ингредиентов в составе, соответствие определенному цвету или типу волос, принадлежность к классу профессиональных средств, цена за единицу объема. Для кого-то же критерием выбора станет то, что шампунь просто хорошо пенится и имеет приятный аромат.

Впоследствии эта специфическая потребность покупателей в наборе определенных свойств товаров удовлетворяется через индивидуализированный ассортимент и выкладку товара (планограмму) в группах магазинов со схожими покупательскими предпочтениями.

Часто категории требуют глубокого анализа свойств товаров, но иногда рычаг роста бывает простым и «лежит на поверхности». Например, в одной из торговых сетей Восточной Европы выявили магазины, где спросом пользовались небольшие флаконы шампуня, во второй группе магазинов – предпочтения склонялись к более крупной расфасовке. При этом в обеих группах магазинов ассортимент и пропорции выкладки отличались незначительно.

После наполнения полок нужными расфасовками и изменения выкладки товара уже через четыре недели удалось повысить оборот категории на 5-15%.

Так продолжалось примерно год, а затем предпочтения покупателей снова изменились и пришлось искать новые скрытые возможности для роста категории и удовлетворения новых потребностей. Современный покупатель быстро меняет свое мнение и нужно постоянно следить за его изменчивостью.

Формирование объективного дерева покупательских решений

У большинства ритейлеров уже сформированы свои деревья покупательских решений в категориях. Они, как правило, основаны на социологических опросах и на экспертных оценках специалистов компаний. Наш подход к построению дерева покупательских решений основан на анализе данных поведения покупателей.  Реализация такого подхода в планограмме делает выбор покупателя проще и удобнее.

Представьте, что покупатель хочет найти шампунь для нормальных светлых волос в средней ценовой категории, но товар на витрине сгруппирован по брендам и нужный товар находится в 5-8 разных местах выкладки. И, наоборот, все шампуни для нормальных светлых волос в средней ценовой категории собраны в одном месте. Во втором случае покупатель может сразу сравнить все ценовые предложения разных брендов, объем флакона, состав уже только в нужной ему группе товаров. Кроме удобства выбора, это еще и ускоряет покупку, что сейчас также очень важно.

Применение такого подхода может предотвратить перетекание клиентов супермаркетов в специализированные магазины. Как показывает практика, он повышает индекс удовлетворенности покупателя на 1-2%, что может прибавить 4-6% к обороту магазина.

Использование моделей переключения спроса

Следующий неявный способ увеличить оборот компании на дополнительные 1-2%: за счет более точного подбора ассортимента. Переключение спроса — это доля продаж одного товара, которая может перейти на другие товары, если изъять его из ассортимента. Обратная сторона этого явления – «каннибализация» — перетягивание спроса при введении новой позиции.

Применение этой методики позволяет понять, стоит ли еще насыщать потребительскую корзину в том или ином сегменте. Ведь бывают ситуации, когда «корзина» уже переполнена и добавление новых позиций не добавляет инкрементальных (дополнительных) продаж, каннибализируя общий спрос категории.

Один из интересных примеров неявного переключения спроса в категории кофе обнаружился у одного из ритейлеров в СНГ. При анализе покупок в категории кофе никак не удавалось найти ключевой фактор покупательского выбора  зернового кофе в килограммовых расфасовках. В корзину попали товары разных стран-производителей, различной степени обжарки и брендов. Копнув глубже, выяснили, что покупатели корзины – девушки 20-25 лет, а частота покупок очень высокая (1-2 раза в неделю). То есть, даже обычная семья не может выпить столько кофе.

Предположили, что это офис-менеджеры покупают кофе для рабочих коллективов. А объединяющий фактор, влияющий на выбор – псевдо-итальянское название. В связи с этим было предложено «прокачать» эту категорию, добавив 100% арабику из разных регионов и с разной степенью обжарки, поскольку в стране как раз случился рост культуры потребления кофе. Насыщение корзины зернового кофе за две недели увеличило продажи почти в полтора раза.

Логика была такой: если в офисе предложить более вкусный кофе, то его потребление вырастет. Особенно, если напиток «за счет компании».

Анализ цикла жизни покупателя

Чтобы оценить вероятность оттока покупателей, анализируется их так называемый «жизненный цикл». Для его анализа используются системы машинного обучения, которые дают возможность выяснить, как и почему менялось поведение покупателя. В расчет принимается огромное количество факторов: от изменения планограммы до изменения погоды. Здесь все очень похоже на то, как развиваются обычно личные отношения между людьми. Сначала все хорошо и покупатель с удовольствием ходит в магазин. Потом что-то происходит, и этот покупатель перестает брать товары определенной категории. Возможно, поменяли ассортимент или формат магазина. Или неправильно коммуницировали с ним. Когда падает частота покупок и объем корзины – это очень тревожный сигнал. Тут включается таргетированный маркетинг, чтобы вернуть покупателя. Потому что может его все устраивает, но этого уже мало и покупатель ждет дополнительных «плюшек».

Наконец, может наступить момент, когда покупателю становится откровенно скучно и он готов расстаться с ритейлером. В этот момент важно правильно выстроить коммуникацию, чтобы использовать последний шанс задержать покупателя.

Есть немало примеров неудачной коммуникации, когда клиенту приходят совершенно неактуальные предложения. Скажем, ему не хватает бесплатных минут на разговоры, а оператор, у которого есть вся информация об активности клиента, предлагает бонусом добавить интернет-трафик. Клиент понимает, что его не слышат и окончательно рвет отношения.

Поэтому отслеживать и вовремя реагировать на изменения покупательских настроений – один из способов сохранить доходность ритейлера и лояльность клиента. Это может происходить через персонализацию корзины или промо предложения, что позволит повысить скорость и удовлетворенность от покупок. Если все сделать правильно, можно на 20% снизить вероятность ухода клиента к конкуренту.

Читайте также —

К пятилетию компании команда Consulting for Retail начала проект в новом регионе — Нидерландах