Зачем нужна товарная аналитика в e-com: подключаем "очень умного digital-мерчендайзера"

Игорь Бахарев

Принято измерять показатели интернет-магазина, касающиеся поведения пользователей и эффективности рекламы. А вот данные о том, как именно товар и его конкуренты представлены на онлайн-площадках и что происходило в их карточках товаров за прошедшее время, пока умеют получать и анализировать не все селлеры. Директор по развитию бизнеса Brandquad Анна Лиханова рассказала, какие есть способы для такой аналитики.

При этом рынок аналитических систем для этого только в 2020 году вырос стал вдвое более конкурентным.  И неспроста: в время массовой миграции ритейлеров в онлайн и расширения работы с маркетплейсами, такие данные помогают настроить правильный “фокус”. Например, находить досадные ошибки в контенте, из-за которых товар не продается, следить, верно ли пользуются данными ритейлеры и есть ли товары в стоке, и строить ценовые стратегии, ориентируясь на исторические данные о себе и конкурентах. Такая аналитика называется товарной или аналитикой контента на маркетплейсах. 

Например, вот так можно посмотреть – доступны ли товары для заказа в онлайн-магазинах:

Если упростить нюансы и выразить смысл таких систем для сбора данных наглядно, то можно представить их как виртуальных мерчендайзеров с огромным ресурсом памяти, которые проверяют каждый день электронные полки магазинов и записывают, какие изменения произошли с вашими товарами и конкурирующими марками и дают вам сигналы о нарушениях. Во всех магазинах сразу. 

Вот здесь видно, какую долю товары занимают на виртуальной полке - как раз работа виртуального мерчендайзера:

Что можно измерять с помощью аналитики контента

Аналитические системы для сбора данных - это десятки “роботов”, которые каждый день проверяют однотипные показатели по нужным вам параметрам. Такие роботы создают data lake с информацией, которую нужно обработать, чтобы принять решения и в результате получить экономический эффект. 

Чем свежее и полнее данные, тем больше вероятности, что аналитика по ним поможет вам скорректировать результаты в будущем. К счастью, системы для товарной аналитики  измеряют десятки показателей очень оперативно. 

С точки зрения тактики и бизнес-процессов, свежие и полные данные крайне необходимы. Например, вы находите, что вчера, а еще на прошлой неделе в четверг, ваших товаров на сайте ритейлера не было – закончились. Естественно, оперативные уведомления вам никто не прислал. Если вовремя не пополнить складские запасы или не снять товар с продажи, такие out of stock товары будут скатываться вниз в поисковой выдаче или исчезать из нее, а вы – терять деньги.  Например, если реклама будет приводить клиентов на страницы, на которых невозможно купить товар, клиенты будут уходить к конкурентам.  

Такую аналитику по стокам, например, использует один известный поставщик элитного алкоголя. Компания мониторит, сколько бутылок осталось в наличии в каждой точке выдачи заказов из интернета и заранее пополняет запасы товаром, который пользуется спросом, в том количестве, которое прогнозно будет востребовано. 

Более тонкие закономерности можно увидеть, анализируя цены. Так, например, можно оперативно находить, какие товары ваших конкурентов продаются по акции (и спланировать свое промо), вычислить ритейлеров, превышающих максимальный размер скидок или попытаться разгадать ценовую и ассортиментную стратегию конкурентов. 

Можно также измерять глубину и длительность промо у  каждого ритейлера. Например, если с онлайн-площадкой была договоренность о скидке 10% на 2 недели, а ритейлер ставит 20% на 1 месяц, это можно увидеть уже на следующий день после окончания срока договоренности,  и предотвратить незапланированные потери.

Кроме чисто математических прогнозов и оценок можно автоматически проверять, как ритейлеры используют контент. Например, вы отправили в начале недели новые фото и тексты своим сетям-партнерам. Если не автоматизировать процесс, через несколько дней нужно вручную проверить “встала” ли новая информация в карточки товаров.  Автоматические системы аналитики контента действуют иначе: они сверяют эталонное фото с картинками на сайте всех ритейлеров и дают вам сигнал, что где-то есть ошибки. Так как такие системы роботизированы, проверка не занимает больше нескольких часов, бесплатна и может производиться каждый день. 

Также можно оценивать, как индексируются товары в поиске в категории - у всех ритейлеров, и менять свою стратегию, например,проводить SEO оптимизацию контента в карточке товара. Системы определяют наиболее подходящие для ваших товаров поисковые слова и вычисляют, какие из них уже заняты конкурентами.

Еще один вид текстовой аналитики - работа с отзывами. Можно консолидировать в одном месте - в вашей аналитической системе - все отзывы на разных площадках про один и тот же товар. Это помогает выявить типовые проблемы, вовремя “засечь” партию с браком и поработать с клиентами, которые отзывы еще не написали, управлять ответами на отзывы от представителей бренда.  Еще, загрузив отзывы клиентов с разных площадок к себе в систему, можно использовать их на своем бренд-сайте - выгрузка и верстка пройдут автоматически.

Зачем и как работать с аналитическими данными

C помощью такой аналитики можно автоматически считать % выполнения KPI сотрудниками: все данные по результатам работы с разными ритейлерами будут в одной базе. Данные можно отслеживать ежедневно, аналитические навыки для этого не нужны.  

Но можно получить еще больше пользы, отслеживая, по какой цене продавались товары, на каких площадках и с кем конкурировали вчера, это поможет сделать полезные тактические маневры и принять стратегические решения сегодня, чтобы завтра получить лучший экономический эффект. 

Такой инструмент идеально отдавать в руки аналитикам, которые могут увидеть закономерности, выделить гипотезы и отправить и в тестирование. Но, если вы занимаетесь определенной категорией, работаете с постоянным пулом маркетплейсов, у вас есть опыт самостоятельного анализа закономерностей, специального образования для работы с выгрузками и аналитических систем не потребуется. 

Чтобы было нагляднее, большинство современных решений представляет данные не только в обрабатываемом программами виде .xml файлов, но и формирует основные дэшборды с наглядными графиками в интерфейсе системы. Естественно, можно настраивать их под себя. 

Решение со стандартными дэшбордами лучше подойдет для ежедневного простого контроля над ситуацией: чтобы вовремя увидеть и предотвратить форс-мажоры. Если же уделить этому больше времени, можно загрузить  .xml  файл в BI систему и сделать более наглядные графики, которые будут показывать данные, важные именно для вашего бизнеса и решения конкретной задачи - а значит   делать больше   выводов на их основе и создавать базу для корректировки стратегии продаж.

Кейсы брендов. которые пользуются товарной аналитикой

Опыт клиентов Brandquad, которые пользуются товарной аналитикой, ярко отражает пользу товарной аналитики: 

Компании Stada удалось сократить время, нужное на поиск данных, с 88 до 6 часов после внедрения такой системы, а стоимость сбора данных сократилась в 10 раз. 

В проекте для Unilever удалось сократить на 40% число товаров out of stock за счет своевременного мониторинга остатков, а подбор ключевых слов вывел в топ-10 ключевых запросов 57% ассортимента, а ассортимент товаров на электронных полках увеличился на 4%.

Компания L’Oreal автоматизировала работу с отзывами через систему Brandquad: бренд предлагает промо-коды на комплиментарные товары в ответ на положительные отзывы. Только за счет этого получилось на 1% увеличить конверсию. Это освободило и 48 часов рабочего времени digital-аналитиков в месяц. 

Как выбирать такие системы

Системы аналитики по товарам особенно нужны брендам, которые работают на конкурентных рынках, с большим ассортиментом и оборотом. Но и малому бизнесу такая информация будет полезна для тактических маневров. На рынке есть решения и для крупных компаний, с настраиваемым интерфейсом, показателями и формами выдачи данных, и для малого бизнеса - без ненужных им показателей. 

Стоимость таких систем зависит от количества различных показателей, которые вы хотите видеть, и от числа площадок, которые нужно мониторить. Рынок растет очень быстро и таких систем становится все больше, очень высокая конкуренция. Если усреднить цены по рынку, то можно ориентироваться на стоимость 8-10 тыс. р. за мониторинг всех показателей за один маркетплейс в месяц. Так как “роботы”- аналитики разрабатываются под конкретные маркетплейсы чтобы данные были точными лучше использовать российские решения - они изначально разрабатываются с учетом особенностей отечественных онлайн-ритейлеров. Тогда как зарубежные решения могут быть не столь точны в определении данных и не будут охватывать такое число российских ритейлеров. 

Выбирая систему, ориентируйтесь на ваши задачи: с какими ритейлерами и товарами вы работаете, какие показатели необходимо отслеживать и как часто. Вполне вероятно, что поставщик решения сможет предложить вам не только базовую систему, но и кастомное решение - с набором показателей, которые нужны именно вам, и не будет включать то, что вам не требуется. За счет такой настройки можно существенно сэкономить средства на установку системы и получить возможности для развития бизнеса.

Материал по теме

Как Yelp использует искусственный интеллект для создания контента

Материал по теме

72% детей делают онлайн-покупки: эксперты

Материал по теме

Рынок интернет-рекламы в России в 2023 году: итоги

Подписаться на новости

Актуальное сейчас

"Неделя Российского Ритейла" 2024

Самым ожидаемым отраслевым событием в этом году для всей ритейл-индустрии станет десятый юбилейный Форум "Неделя Российского Ритейла", который пройдет с 27 по 30 мая и соберет более 8 тысяч участников. Орга...

Как Yelp использует искусственный интеллект для создания контента

Онлайн-платформа Yelp внедрила порядка 20 инструментов, основанных на искусственном интеллекте, что помогло ей не только улучшить сервис для своих партнёров, но и привело к модернизации концепции сайта. ...

СберМаркет подвёл итоги 2023 года

Оборот сервиса доставки из магазинов и ресторанов СберМаркета в 2023 году составил 165,6 млрд рублей, что в 1,6 раза выше показателя 2022 года. Доставлено 65,9 млн заказов - в 1,8 раза больше, чем годом ран...

"585*ЗОЛОТОЙ" в 2023 году нарастил онлайн-продажи на 89%

Ювелирная сеть "585*ЗОЛОТОЙ" представила информацию о собственной выручке и обороте компании по результатам 2023 года. Интенсивный рост показал онлайн-канал продаж - выручка eсom увеличилась на 89% по отнош...

Искусственный интеллект помог ВкусВилл создать дизайн упаковки продуктов

ВкусВилл представил новую линейку макарон, дизайн упаковки которой был сгенерирован нейросетью. Это не первый опыт компании в использовании ИИ: ранее нейросеть применялась для генерации элементов фотоколлаж...

Селлеры маркетплейсов накопили депозиты

За прошлый год предприниматели в сегменте малого и среднего бизнеса увеличили свои вклады в банках на 40%. Наибольший рост, утверждают эксперты банка "Бланк", продемонстрировали продавцы на маркетплейсах (6...

Согласие на обработку персональных данных

×

Физическое лицо, оставляя заявку на веб-сайте e-pepper.ru через форму «Обсудим ваш проект» и форму подписки на e-mail рассылку, действуя свободно, своей волей и в своем интересе, а также подтверждая свою дееспособность, предоставляет свое согласие на обработку персональных данных (далее — Согласие) Обществу с ограниченной ответственностью «АЭРОКОМ» (ООО «АЭРОКОМ») (ИНН 9705136776, info@aeroidea.ru, +7(495)120-12-38, +7 968 900-23-45), которому принадлежит веб-сайт https://e-pepper.ru и которое зарегистрировано по адресу 111024, г. Москва, вн.тер.г.муниципальный округ Лефортово, ул. Авиамоторная, д.50, стр.2, этаж 2, помещ.XI, комната 25, офис А79, на обработку своих персональных данных со следующими условиями:

  1. Данное Согласие дается на обработку персональных данных, как без использования средств автоматизации, так и с их использованием.
  2. Согласие дается на обработку следующих моих персональных данных: персональные данные, не относящиеся к специальной категории персональных данных или к биометрическим персональным данным: адрес электронной почты (e-mail); имя; сведения о месте работы; номер мобильного телефона.
  3. Цель обработки персональных данных: обсуждение возможного проекта.
  4. В ходе обработки с персональными данными будут совершены следующие действия: сбор; запись; систематизация; накопление; хранение; уточнение (обновление, изменение); извлечение; использование; передача (предоставление, доступ); блокирование; удаление; уничтожение.
  5. Третьи лица, обрабатывающие персональные данные по поручению ООО "Аэроком” для указанной в согласии цели:
    • АО "АМОЦРМ", 21205, г. Москва, вн.тер.г. Муниципальный Округ Можайский, Тер Сколково Инновационного Центра, б-р Большой, д. 42 стр. 1
    • ООО "Яндекс", 119021, г. Москва, ул. Льва Толстого, д. 16
  6. Персональные данные обрабатываются в течение 30 дней с момента отказа в дальнейшем обсуждении проекта или с момента принятия решения о заключении договора на проект в соответствии с ч. 4 ст. 21 152-ФЗ, смотря что произойдет раньше.
  7. Согласие может быть отозвано вами или вашим представителем путем направления ООО "Аэроком” письменного заявления или электронного заявления, подписанного согласно законодательству Российской Федерации в области электронной подписи, по адресу, указанному в начале Согласия.
  8. В случае отзыва вами или вашим представителем Согласия ООО "Аэроком” вправе продолжить обработку персональных данных без него при наличии оснований, указанных в пунктах 2 — 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г.
  9. Настоящее согласие действует все время до момента прекращения обработки персональных данных, указанных в п. 6 и п. 7 Согласия.