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

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.