«Умный мерчендайзинг»: что лежит в его основе и на каких данных проводится аналитика?

Что такое «умный мерчандайзинг», на каких данных проводят аналитику, и какие техники для увеличения продаж используют ритейлеры, – рассказывает эксперт по внедрению решений по анализу больших данных в ритейле – Дмитрий Ким.

Дмитрий Ким

Когда появилось понятие «умный мерчендайзинг» и что оно означает?

«Умный» мерчендайзинг возник 10-15 лет назад на основе больших информационных массивов. Они формируются внутри ритейла. Их источники – кассовые чеки с информацией об общей сумме и структуре покупки, записи камер видеонаблюдения. Анализ поведенческих предпочтений, объема и структуры покупок, времени, проведенного в супермаркете и маршрута движения по нему – все это подлежит комплексному анализу. Его результаты ложатся в основу работы мерчандайзеров по увеличению количества покупателей, роста продаж и среднего чека.

На каких данных магазины проводят эту аналитику?

Целью «умного мерчендайзинга» является привлечение и удержание клиентов путем анализа их потребностей и «ценовой чувствительности» (какой порог по цене они не смогут преодолеть и откажутся от покупки). Ритейлер заинтересован знать о покупателе все: когда и почему он принимает решение о совершении покупки; чем его подтолкнуть к ней; какой должна быть визуализация (оформление выкладки), чтобы человек захотел купить больше. Концепция умного мерчандайзинга становится победным решением как для потребителей, так и для ритейлеров. Покупателям предоставляется возможность мгновенно и удобно обнаружить именно тот товар, который им требуется, тогда как для ритейлеров это отличный инструмент оптимизации продаж.Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

«Умный» мерчендайзинг» в ритейле опирается на внутренние и внешние big data. К внутренним относятся динамика продаж, ее стоимостные, количественные и структурные характеристики, влияние цен на поведение покупателей, эффективность скидок, промо акций и выкладки. К внешним данным относятся количество товарных позиций в магазинах, средние цены на них по населенному пункту, количество и адреса точек розничной торговли, цены в них на продукты разных брендов. Они формируются на базе статистических отчетов торговых компаний».

Какие техники входят в мерчендайзинг?

В основе технологии лежит детальное изучение портрета покупателя. Его создают с помощью гранулярного сегментирования рынка, кластеринга схожих сегментов, изучения покупательского поведения и предпочтений групп с разными доходами и средними ценниками покупок.

Важное значение имеет персонализированный маркетинг. Если менеджеры торговой сети для покупателей с высоким доходом приняли решение обслуживать и средний сегмент, то продуктовый микс для них должен отличаться. В продуктовой линейке элитного сегмента больше национальных брендов. В среднем же сегменте превалируют продукты собственной торговой марки. Как их выложить на полках – на уровне глаз, выше или ниже, вдоль длинных рядов полок или в торцах, ближе к кассам? Дать ответы на эти вопросы и должен «умный мерчендайзинг», который строится на основе больших данных.

Рост продаж зависит от двух параметров – цены и количества покупателей, сделавших покупку. Поиск оптимального соотношения между ними – сфера влияния «умного мерчендайзинга». Анализ объема продаж при изменении цен, в период проведения акций и скидок важен для выявления закономерностей и гипотез поведения посетителей.

Анализ больших данных должен дать ответы на вопросы:

• каким будет эффект от повышения цен на товары повседневного спроса на 10%;
• не снизится ли из-за этого трафик, не уйдут ли покупатели туда, где эти позиции дешевле;
• выгодно ли продавать молоко и хлеб по себестоимости, чтобы завлечь покупателей, но поднять цены на фрукты, кондитерские изделия, бытовую химию;
• какой профит даст повышение цен на сопутствующие товары;
• как их разместить в торговом зале, чтобы посетитель потратил больше денег;
• что эффективнее для роста продаж – товары в фабричных коробках в проходах или перед кассой, где в ожидании расчета покупатели совершают множество импульсивных покупок, разбирая с полок шоколадки, жевательную резинку, элементы питания, другую мелочь.

Ответы подтверждаются графиками и диаграммами, полученными при анализе огромных массивов информации. Игра с ценами на якорные (основные) и сопутствующие товары дополняется поисками лучшей выкладки каждой товарной группы и оптимального места для нее в торговом зале.

Какие магазины этим пользуются?

«Умный мерчендайзинг» доступен крупным торговым сетям и производственным компаниям. В реализованных кейсах больших сетей увеличение торговой выручки составляет 4%, маржинальности – 5%. Да, может показаться, что это немного, но на самом деле, при больших оборотах – это огромная прибыль.

Для роста продаж нужно качественно представить каждый бренд и оптимизировать ассортимент товаров. Например, торговую марку кофе нельзя представлять двумя-тремя позициями, которые рискуют затеряться среди десятков других брендов. Лучше выделить отдельную полку и показать всю линейку молотого кофе и в зернах, отличающегося расфасовкой, крепостью, содержанием кофеина.

Еще один из эффективных кейсов, которым сейчас активно пользуются американские супермаркеты, – это навигация покупателей по ходу движения к кассе. Путь клиентов выстраивается таким образом, что к кассам ведут лабиринты. За счет скопления людей в этих проходах, создается очередь, время в которой можно провести разглядывая товары на полках лабиринта. Таким образом, сети существенно увеличивают выручку от продаж сопутствующих товаров (шоколадки, жевательные резинки, зажигалки и прочее).

В розничной торговле многие решения по выкладке и перемещению якорных и сопутствующих товаров не требуют дополнительных затрат. Порой достаточно поменять товарные группы местами, чтобы продажи выросли. Как это сделать – подскажет анализ данных. Мерчендайзинг работает и в онлайн-торговле. Проявлением технологии является предложение покупателям похожих, но не тех же самых товаров, на основе анализа предыдущих покупок.

Доступен ли умный мерчендайзинг небольшим супермаркетам?

Если в сети представлены гипермаркеты и супермаркеты в микрорайонах, то результаты анализа больших данных можно использовать в обеих «подсетях». Однако для каждой из них придется разрабатывать индивидуальную стратегию мерчендайзинга, поскольку портрет покупателя у них будет разным. На него влияют расположение магазинов, преобладающий сегмент покупателей в конкретном районе, различия в ассортименте, покупательские предпочтения и трафик. Расходы на сбор данных, содержание и безопасность хранилищ, анализ, создание моделей и гипотез чаще всего под силу только крупным торговым сетям. В большинстве из них даже созданы собственные дата-центры. А что касается форматов «магазина у дома», то умный мерчандайзинг становится доступным даже для небольших магазинов. Они могут учиться на примере стратегий, применяемых крупными супермаркетами, таких как периодическое изменение расположения товаров для стимулирования интереса покупателей и предоставления им большего выбора. Этот подход помогает не только обеспечить удобство покупателям, но и сделать процесс покупок более захватывающим и стимулирующим.

Автор: Дмитрий Каминский