Рано или поздно любой интернет-магазин задаёт себе вопрос, на который сводный отчёт не даёт ответа. За счёт каких именно товаров бизнес зарабатывает, а какие только создают оборот? Разобраться помогает аналитика продукта — она отражает данные в разрезе каждой позиции и категории. В статье разберём пять инсайтов: кто из покупателей вернётся за второй покупкой, где теряются продажи внутри карточки, что стоит вывести из ассортимента и окупается ли реклама на конкретную товарную группу.
Начнём с того, что привычная отчётность отвечает на вопросы о магазине целиком: сколько было визитов, какая конверсия, сколько заказов и на какую сумму. Пока ассортимент небольшой, этого достаточно — владелец и так представляет, что у него продаётся.
Аналитика продукта задаёт те же вопросы, но про каждый товар и каждую категорию отдельно.
- Сколько человек открыло эту карточку и сколько из них дошло до оплаты?
- Какие позиции покупают вместе?
- Кто из клиентов вернулся за второй покупкой и с какой категории он начинал?
- Сколько потратили на рекламу этой товарной группы и сколько она принесла?
По отдельности каждый такой вопрос выглядит мелким, но из ответов складывается понимание, за счёт чего магазин зарабатывает, а что — тянет его вниз.
Почему общие отчёты перестают работать
Сложности начинаются при росте. Позиций становятся тысячи, категорий — десятки, и усреднённые показатели по магазину продолжают выглядеть нормально ровно до тех пор, пока перекосы внутри не начнут влиять на общий результат.
Причина в самой природе средних значений. Прибыльные категории компенсируют убыточные, стабильные товары маскируют провальные, а лояльные покупатели вытягивают статистику за счёт разовых. Отчёт при этом остаётся «спокойным» и не даёт поводов разбираться глубже — именно поэтому проблемы такого рода обнаруживаются с запозданием в несколько месяцев.
Вот с чем в итоге сталкивается бизнес:
- выручка растёт, а прибыль стоит на месте, и непонятно, какая часть ассортимента её съедает;
- реклама в целом окупается, но неясно, за счёт каких товарных групп и какие из них работают в минус;
- часть ассортимента месяцами лежит на складе, замораживая деньги, которые могли бы работать;
- маркетинг привлекает клиентов по стоимости заказа, не зная, кто из них вернётся, а кто купит один раз;
- решения об ассортименте принимаются по ощущению «продаётся или нет», без данных о стабильности спроса.
Что приходит на смену сводным отчётам
Аналитика продукта не отменяет привычную отчётность, а разбирает её средние значения на составляющие. Вместо одной цифры конверсии по магазину появляется конверсия каждой карточки, вместо общего LTV — разные значения по категориям, вместо единого ROMI по кабинету — окупаемость каждой товарной группы.
Работать с этим удобнее по трём уровням. Сначала данные о покупателях: кто приходит, кто возвращается и сколько денег приносит за всё время. Затем данные о товарах: что продаётся, где теряются продажи и какие позиции держать в ассортименте. И наконец связка с рекламой — сколько стоило привлечь покупателя в конкретную категорию и окупились ли эти расходы.
Первые два уровня строятся на данных, которые в магазине уже есть. Третий требует отдельной настройки — его закрывает сквозная аналитика Roistat, которые связывают рекламные расходы с продажами по каждой позиции. Именно этот уровень превращает аналитику в инструмент управления бюджетом.
Кто покупает: сегменты и ценность клиента
Сегментировать покупателей по поведению, а не по демографии
Пол, возраст и город покупателя говорят о будущих заказах меньше, чем то, как часто и как давно он покупал раньше. Два человека одного возраста и с похожим доходом ведут себя по-разному: один заказывает раз в полгода под конкретный повод, другой возвращается каждые две недели за расходными материалами. Демографическая сегментация объединит их в одну группу и отправит одинаковую рассылку, хотя работать с ними нужно совершенно иначе.
Поведенческий подход строится на другом основании. Чаще всего для этого используют RFM-анализ: покупателей делят по давности последнего заказа, частоте покупок и сумме потраченных денег. С каждой полученной группой работают отдельно — активных удерживают персональными предложениями, уходящих возвращают, а разовых покупателей лишний раз не беспокоят и не тратят на них рекламный бюджет.
Ценность такой разбивки в том, что группы почти никогда не равны по вкладу в выручку.
Допустим, анализ показал: постоянные покупатели составляют около 15% базы, но приносят порядка 40% оборота. Тогда логично сосредоточить усилия на этом сегменте и на похожей по поведению аудитории в рекламе, а не распределять бюджет по всей базе равномерно. Работает это и в обратную сторону: сегментация подсвечивает клиентов, которые раньше покупали регулярно, а в последние месяцы перестали.
Считать LTV и повторные покупки по категориям
Общий LTV клиента — полезная метрика, но она усредняет то, что усреднять не стоит. Категории по-разному влияют на дальнейшее поведение покупателя: одни закрывают разовую задачу вроде подарка к празднику, другие втягивают в регулярные заказы. Расходные материалы, товары для дома, корма для животных, косметика формируют привычку возвращаться, а сезонная или подарочная позиция чаще приводит человека ровно один раз.
Чтобы увидеть разницу, когорты покупателей разбивают не только по времени первой покупки, но и по категории, с которой человек пришёл. Такие отчёты строит когортный анализ Roistat: он показывает, как ведут себя группы клиентов с одинаковой точкой входа. Тогда становится заметно, что клиенты из одной категории возвращаются несколько раз за год, а пришедшие из другой не появляются больше никогда — хотя первый заказ у обеих групп мог быть одинаковым по сумме.
Допустим, анализ показал: покупатели, чей первый заказ был из категории с высокой повторяемостью, приносят за год в два-три раза больше выручки, чем те, кто начал с разовой позиции. Тогда за привлечение клиента через первую категорию имеет смысл платить дороже, даже если стоимость заказа там выше средней. Без такой разбивки все каналы оцениваются по стоимости первого заказа, а значит, реклама самых ценных категорий выглядит наименее выгодной и первой попадает под сокращение.
Что продаётся: карточка товара и структура ассортимента
Смотреть на карточку товара как на воронку
У каждого товара есть собственная микро-воронка: просмотр карточки, добавление в корзину, оформление заказа. Если считать конверсию только по магазину целиком, проблемы отдельных позиций растворяются в общем числе, а разбор по этапам показывает, где именно теряются продажи.
Товар с высоким трафиком на карточку и низкой долей добавлений в корзину чаще всего упирается не в спрос, а в саму карточку. Что стоит проверить в такой ситуации:
- цену относительно конкурентов в поисковой выдаче;
- количество и качество фотографий;
- полноту описания и наличие характеристик, важных при выборе;
- отзывы и их отсутствие в категориях, где это критично.
Другая ситуация выглядит похоже, а причина у неё иная: товар регулярно кладут в корзину, но до оплаты доходит меньшая часть заказов. Здесь смотрят на условия доставки, наличие на складе и сам процесс оформления. Нередко дело оказывается в стоимости доставки, которую покупатель видит только в корзине, — и она меняет всю экономику покупки в его глазах.
В отчёте о продажах обе проблемы выглядят одинаково: товар продаётся хуже плана. Но решения у них разные, и без разбивки по этапам выбрать правильное можно только наугад.
Провести ABC/XYZ-анализ ассортимента
ABC/XYZ-анализ раскладывает ассортимент сразу по двум осям. Первая отвечает за вклад в выручку: в группу A попадают товары, которые формируют основную часть продаж, в B — позиции со средним вкладом, в C — те, что приносят минимум. Вторая показывает стабильность спроса: X — товары с ровными продажами, Y — с заметными колебаниями, Z — с непредсказуемыми всплесками и провалами.
По отдельности каждая ось даёт лишь половину картины: товар может приносить большую выручку, но продаваться рывками, и закупки по нему планируют иначе, чем по стабильному лидеру. Поэтому оси соединяют в матрицу, где каждая ячейка подсказывает решение:
- AX — держать в постоянном наличии и не экономить на рекламе;
- AZ — важны для выручки, но спрос скачет, поэтому закупки планируют осторожнее и следят за сезонностью;
- CX — приносят немного, но стабильно, их держат в ассортименте без активного продвижения;
- CZ — кандидаты на вывод: приносят мало, продаются непредсказуемо, занимают место на складе.
Исключение делают для позиций, которые выполняют другую задачу: приводят трафик по популярным запросам или продаются в комплекте с основными товарами. Остальные CZ-товары обычно и оказываются тем балластом, из-за которого склад заполняется позициями без перспектив, а замороженные в остатках деньги не работают.
Сколько это стоит: продажи в связке с рекламой
Это ключевое отличие аналитики продукта от обычной отчётности по продажам. В большинстве магазинов расходы на рекламу и выручка по товарам живут в разных системах: бюджет остаётся в рекламных кабинетах, продажи фиксируются в CRM. Прямой связи между ними нет, поэтому окупаемость оценивают на уровне магазина или отдельной кампании, но не на уровне товара.
На этом уровне картина почти всегда выглядит приемлемо: общий ROMI по кабинету в норме, кампании работают, отдел маркетинга отчитывается о результате. Но среднее значение скрывает разброс — внутри него одни товарные группы приносят прибыль, а другие месяцами уходят в минус за счёт первых.
Связать одно с другим помогает сквозная аналитика Roistat: она показывает эффективность рекламы, сайта и отдела продаж в разрезе каждого товара. По каждой группе видно, сколько на неё потратили и сколько она принесла, а вместе с этим — какие каналы лучше приводят покупателей конкретной категории. Причём в расчёт идут реально оплаченные заказы, а не оформленные, что для e-commerce с высокой долей отмен и возвратов принципиально.
Именно на этом уровне убыточная категория перестаёт быть невидимой. Пока она растворена в общем отчёте, поводов разбираться не возникает, и бюджет продолжает уходить туда, где отдачи нет.
Какие решения принимают на этих данных
Сами по себе разбивки ничего не меняют — важно, какие решения на них строятся. Чаще всего аналитика продукта влияет на четыре области.
- Первая — распределение рекламного бюджета. Вместо равномерного распределения по кампаниям деньги перераспределяют между товарными группами по отчётам сквозной аналитики Roistat: масштабируют то, что окупается, оптимизируют работающее в ноль и отключают продвижение категорий, которые не выходят в плюс даже после доработок.
- Вторая — ассортимент. Матрица ABC/XYZ прямо подсказывает, что держать в постоянном наличии, по каким позициям планировать закупки осторожнее и какие товары выводить. Освободившиеся деньги из неликвидных остатков возвращаются в оборот.
- Третья — привлечение клиентов. Когда известно, какие категории удерживают покупателей дольше, ставки в рекламе выставляют не по стоимости первого заказа, а с учётом дальнейших покупок. Это позволяет платить за ценного клиента дороже конкурентов и всё равно оставаться в плюсе.
- Четвёртая — работа с карточками. Позиции с высоким трафиком и низкой конверсией дают самый быстрый прирост продаж при доработке, поэтому их правят в первую очередь, а не по алфавиту или по дате добавления.
Есть и обратная сторона: часть решений на этих данных принимать не стоит. Самая распространённая ошибка — резать бюджет по стоимости первого заказа, не заглядывая в LTV по категориям. Так под сокращение попадают именно те направления, которые приводят постоянных покупателей.
С чего начать: четыре шага
Внедрять все пять направлений сразу необязательно. Разумнее двигаться от того, что делается на текущих данных, к тому, что требует настройки систем.
- Провести ABC/XYZ-анализ ассортимента. Он делается на выгрузке из учётной системы, не требует новых инструментов и сразу показывает, что держать в наличии, а что выводить.
- Разобрать карточки товаров с высоким трафиком и низкой конверсией. Здесь достаточно данных веб-аналитики, а результат виден в течение месяца после доработок.
- Сегментировать покупателей и посчитать LTV по категориям. Понадобится выгрузка из CRM и чуть более сложные расчёты, зато этот шаг сильнее всего влияет на распределение маркетингового бюджета.
- Настроить сквозную и товарную аналитику Roistat, чтобы связать продажи с рекламными расходами. Самый трудоёмкий шаг, но без него остальные инсайты остаются в отрыве от денег.
Главное
Аналитика продукта переводит e-commerce от общих отчётов к решениям на уровне конкретного товара: какие сегменты покупателей приносят выручку, какие категории удерживают клиентов дольше, где теряются продажи внутри карточки, что выводить из ассортимента и окупается ли реклама товарной группы.
Общие цифры по магазину не врут — они усредняют. И чем больше ассортимент, тем меньше в этом среднем остаётся полезного для принятия решений. Для более детального изучения возможностей и оптимизации работы с маркетингом рекомендуется обращаться в сервис сквозной аналитики для ритейла.
Источник: Пресс-служба ООО «Бизнес-Аналитика»
