Алгоритм оценки гипотез о поведении покупателей
В ходе разработки позиционирования магазина маркетологи розничных сетей разрабатывают портреты потребителей, на основе этого формируют ценовые и ассортиментные корзины, разрабатывают промо акции и программы лояльности.
Описание группы часто сводится к анализу социальных характеристик и уровня доходов покупателей, миссии и ситуации покупки, критериев выбора магазинов. В результате получается многомерная картинка, с которой, во-первых, достаточно сложно работать, во-вторых, не всегда описание маркетологов соответствует действительности.
Описание группы часто сводится к анализу социальных характеристик и уровня доходов покупателей, миссии и ситуации покупки, критериев выбора магазинов. В результате получается многомерная картинка, с которой, во-первых, достаточно сложно работать, во-вторых, не всегда описание маркетологов соответствует действительности.
Я считаю, что разные покупатели по-разному ведут себя в различных ситуациях, поэтому в каждый момент времени магазина в зависимости от стандартных для этого времени ситуаций, групповая структура покупателей меняется.
Объективный критерий для оценки поведения покупателей – структура продаж.
Объективный критерий для оценки поведения покупателей – структура продаж.
Я разработал следующий алгоритм уточнения структуры покупателей:
Раннее утро – время, когда делаются покупки по пути на работу
Утро – время, когда делают основные покупки пенсионеры и неработающие домохозяйки
День – обеденное время вплоть до времени, когда заканчивается рабочее время
Вечер – время, когда покупатели совершают закупки для семьи на вечер (после работы)
Поздний вечер – время до закрытия магазина, когда совершаются разовые или импульсные покупки.
3. Выбираем период анализа. Желательно не менее месяца, но при этом не должно быть событий (праздников и т.п.) и сезонных колебаний.
4. Выбираем показатель. Так как мы анализируем поведение покупателей по ситуации, разумно выбрать в качестве критерия структуру чека, т.е. долю категории в товарообороте в рассматриваемый период времени.
5. Выбираем порог отклонения. Так как нас характеризует не общая структура чеков по периодам, а отклонения, то надо определить, какое отклонение доли продаж категории от средних продаж является критическим. Я обычно для первоначального исследования устанавливаю порог 10 % от среднего значения.
6. Анализируем отклонения в доле продаж исследуемой категории:
- Определяем наиболее значимую группу товаров в магазине. Это зависит от специализации магазина. Например, в магазине у дома это бакалейная группа.
- Делим рабочее время на 5 диапазонов. Меньше не информативно – больше сложно для анализа.
Раннее утро – время, когда делаются покупки по пути на работу
Утро – время, когда делают основные покупки пенсионеры и неработающие домохозяйки
День – обеденное время вплоть до времени, когда заканчивается рабочее время
Вечер – время, когда покупатели совершают закупки для семьи на вечер (после работы)
Поздний вечер – время до закрытия магазина, когда совершаются разовые или импульсные покупки.
3. Выбираем период анализа. Желательно не менее месяца, но при этом не должно быть событий (праздников и т.п.) и сезонных колебаний.
4. Выбираем показатель. Так как мы анализируем поведение покупателей по ситуации, разумно выбрать в качестве критерия структуру чека, т.е. долю категории в товарообороте в рассматриваемый период времени.
5. Выбираем порог отклонения. Так как нас характеризует не общая структура чеков по периодам, а отклонения, то надо определить, какое отклонение доли продаж категории от средних продаж является критическим. Я обычно для первоначального исследования устанавливаю порог 10 % от среднего значения.
6. Анализируем отклонения в доле продаж исследуемой категории:
7. Анализируем другие отклонения в исследуемый промежуток времени, например Среда Вечер.
Из таблицы 2 видно, что вместе с бакалеей растет доля продаж овощей и фруктов, при этом падает продажа кондитерки (импульсная или запланированная на длительный срок покупка), заморозки (покупка впрок), табак (ситуационная покупка), БА напитки – нужен более глубокий анализ.
Как видим, в это время приходят покупатели, совершающие запланированную покупку на вечер, при этом они минимально отвлекаются на все другие категории.
Как видим, максимальный пик продаж по овощам-фруктам. Дополнительное исследование показало, что именно в среду после обеда выкладывается расширенная поставка от основного поставщика овощей и фруктов.
Как видим, в это время приходят покупатели, совершающие запланированную покупку на вечер, при этом они минимально отвлекаются на все другие категории.
Как видим, максимальный пик продаж по овощам-фруктам. Дополнительное исследование показало, что именно в среду после обеда выкладывается расширенная поставка от основного поставщика овощей и фруктов.
Вывод из ситуации и предложения
1. Причина дополнительного трафика: Расширенный ассортимент овощей и фруктов
2. Кто пришел: закупающие для семьи на вечер
3. Как расширить их чек: Сделать интересное предложение в тех категориях, которые они закупают на неделю или скорректировать маршрут, проведя его через эти категории
4. Кого еще может привлечь ситуация: Закупающих на неделю
5. Как их привлечь: Заказать «недельную» упаковку по выгодной цене.
Аналогичный анализ можно провести по другим ситуациям пиков и падения продаж
2. Кто пришел: закупающие для семьи на вечер
3. Как расширить их чек: Сделать интересное предложение в тех категориях, которые они закупают на неделю или скорректировать маршрут, проведя его через эти категории
4. Кого еще может привлечь ситуация: Закупающих на неделю
5. Как их привлечь: Заказать «недельную» упаковку по выгодной цене.
Аналогичный анализ можно провести по другим ситуациям пиков и падения продаж
Хотите записаться на обучение?