«Lays в комбо с Pepsi продаётся на 60% лучше»: какие инсайты даёт брендам новая система аналитики Dialog.X5

Международные производители товаров рассказали, как инструменты на основе больших данных помогают анализировать динамику повторных продаж в магазинах, реакцию покупателей на новинку, оценивать эффект от конкретных рекламных кампаний.

В октябре 2020 года X5 Retail Group запустила аналитическую систему Dialog.X5, предназначенную для партнёров и поставщиков компании. К ней уже подключилось 37 международных производителей товаров, в том числе PepsiCo, IDS Borjomi Russia, Mars, British American Tobacco, Ferrero, Fazer.

Не все цифры компании готовы раскрывать, но уже наметилась очевидная тенденция — партнёры продлевают лицензии на пользование системой и используют полученные данные для оптимизации внутренних бизнес-процессов.

руководитель продукта Dialog.X5/InsightsЮлия Девятова

«Для крупных и мелких поставщиков возможности нашей системы не отличаются ничем: одинаковый прайс-лист, одинаковый интерфейс и принцип взаимодействия. Все функции Dialog.X5 доступны для всех наших партнёров. Но для них самих это может создавать различную нагрузку. К примеру, большая компания с широким ассортиментом и разными категориями товаров, такая как PepsiCo или «‎Боржоми», может легко интегрировать нашу информацию в свои бизнес-процессы: у них есть на это и время, и средства, и специалисты в штате.».

Специалисты крупных международных компаний рассказали на конкретных кейсах, что они смогли понять об успешности отдельных продуктов, линеек и эффективности рекламных кампаний.

Кейс компании «‎Боржоми»

Эдуард Жучков, директор по цифровым инновациям и большим данным компании IDS Borjomi International:

Dialog.X5 мы используем для решения разных задач. Так, аналитический модуль Dialog.X5/Insights позволяет отслеживать, как изменяется та или иная категория товаров, какие есть переключения в рамках нашего портфеля, как влияют промоакции на эти показатели. Данные этого модуля использует и отдел продаж, и отдел трейд-маркетинга, и отдел маркетинга.

К примеру, сейчас мы расширяем ассортимент наших продуктов, выпускаем новинки в различной упаковке и с разными вкусами. Благодаря Dialog.X5 мы можем понять, как сработала новинка, отслеживаем динамику повторных продаж, капитализацию нашего портфеля, пересечения в продуктовых корзинах покупателей.
Интересно всё это смотреть, тестировать, сравнивать корзины для совместных акций с другими брендами.

Например, минеральную воду «Боржоми 0,5» в пластиковой таре часто покупают вместе с красным вином. Так составляются усреднённые портреты покупателей: данные из системы помогают их лучше понять.

Второй, не менее важный блок, который мы активно используем в своей работе, — Dialog.X5/Targeting. Он позволяет смотреть, как работает сегментированная реклама. Большинство рекламных кампаний запускается с расчётом на максимальный охват — с тем допущением, что реклама так или иначе влияет на покупку. Если же мы запускаем рекламу на выделенный сегмент сформированный на данных Х5, то можем точно увидеть и посчитать, как транаслируемая реклама сказалась на продажах. Важно то, что динамику продаж можно дальше отслеживать и оценивать длительность эффекта от конкретных рекламных кампаний.

Кейс PepsiCo Inc.

Виктория Емельяненко, руководитель группы по исследованиям покупателей PepsiCo Inc.:

Подключение к системе Dialog.X5 позволяет нам отслеживать результаты проводимых активаций в режиме реального времени. Например, сейчас идёт активация перекуса в «Пятёрочке» и «Перекрёстке» — «Комбо с Бузовой». Мы можем в режиме реального времени отследить продажи и кросс-покупки Pepsi и готовой еды с помощью модуля «Диагностика категорий» системы Dialog.X5/Insights.

Прошлым летом у нас была аналогичная активация с участием Надежды Бабкиной и Тимати. Точно так же в режиме реального времени мы могли смотреть, где нужны корректировки, в каких регионах что лучше сработало. На основе транзакционных данных мы смогли понять, что новогодняя активация достигла своей цели, ведь количество корзин с чипсами Lays, содержащих одновременно Pepsi, увеличилось на 60%.

Кейс Media Instinct Group

Александр Сафронов, Digital Media Strategy Director, Media Instinct Group:

Технологическое решение Dialog.X5 позволило наглядно увидеть зависимость медиаинвестиций и бизнес-результатов. Доступ к подробным данным помогает решить оперативные задачи по оценке эффективности рекламных кампаний и сформировать долгосрочную стратегию с учётом специфики аудитории.

Мы давно понимали, что не все покупатели имеют одинаковую ценность для бизнеса. Кто-то тратит в год 1000 рублей в определенной категории, а кто-то — 10 тысяч рублей. Но только сейчас мы смогли понять, насколько успешны те или иные действия с точки зрения привлечения новых покупателей с высоким средним чеком или насколько эффективно нам удаётся удерживать аудиторию в пиковые месяцы.

Мы стали по-новому смотреть и на медиаметрики. Когда мы работаем со множеством сегментов и ставим специфические задачи, повышается значимость быстрого принятия решения на базе концепции test & learn. Следовательно, медиаметрики теперь — это важный инструмент оценки эффективности от реализации той или иной гипотезы.

Работа с более узкими сегментами целевой аудитории помогает понять, что работает в рекламе, а что нет, делать кастомизированные опросы, оценивать комплексы действий, проверять различные бизнес-гипотезы. Благодаря продвинутой аналитике маркетинг перестаёт быть непонятным «чёрным ящиком». Все схемы становятся прозрачными и позволяют производителям и поставщикам товаров считать возвратные инвестиции от рекламы.

Кейс Mars Petcare

Скидки и акции привлекают покупателей, но далеко не всегда рост спроса на товары по низкой цене однозначно хорош для производителя и продавца. И дело не только в прибыли, но и в ценности бренда в глазах потребителя, и в поведении конкурентов.Эти закономерности не всегда видны невооружённым глазом даже опытному маркетологу, в то время как искусственный интеллект помогает их отследить и сделать определённые выводы.

Александр Скупченко, руководитель отдела бизнес аналитики Mars Petcare:

Для нас наиболее полезным оказался модуль Insights, отчёты «Диагностика категорий» и «Источники продаж». В системе мы видим, какие наши действия приводят к увеличению продаж.

К примеру, если взять корма для животных, то мы проводили эксперименты с упаковками разного веса и изменением цен на них. Раньше мне казалось, что владельцы животных покупают корм в том или ином объёме в зависимости от количества домашних питомцев. Благодаря аналитике с помощью Dialog.X5 я понял, что это не так. Есть покупатели, которые запасаются кормом впрок из соображений экономии. Соответственно, спрос на упаковки по 600 граммов и 1,5 кг зависит от цены: многие владельцы собак и кошек не упустят возможности купить такой товар со скидкой.

Второй пример в выявлении ценовой эластичности на различные бренды, благодаря этой аналитике мы нашли товары, наиболее чувствительные к цене. Соответственно, мы можем использовать аналогичный бюджет для создания более привлекательного предложения для покупателя.

Также Dialog.X5 помогает понять, какая частота промоакций наиболее эффективна для увеличения спроса. Если товар слишком часто будет продаваться по акционной цене, его ценность в глазах потребителя может упасть. Мы видим динамику продаж, можем строить графики, анализировать. Как и все, иногда делаем ошибки, но благодаря Dialog.X5 можем их оценить и эффективнее на них учиться.

Сложно однозначно выразить в цифрах, какие данные привели к каким показателям. На объёмы продаж влияет множество факторов: от экономической ситуации до работы наших логистов и мерчендайзеров. Но мы однозначно можем быть благодарными X5 за возможность дальше развивать категорию кормов для домашних животных.

Деревья принятия решений: когда большие данные — наиболее верные

Деревья принятия решений уже не первый год используются в управлении бизнес-процессами в розничной торговле. Традиционный способ их построения многим знаком: интервьюер находится в торговой точке и спрашивает покупателей о том, какие товары они приобрели в данный момент, и какие приобрели бы в случае отсутствия нужного товара в продаже. Это называется «Игра в замены»: к примеру, что бы они купили, если бы их любимой марки сухариков не было в продаже. Но у таких опросов может быть определённое искажение: часть респондентов пытается понравиться собеседнику — и отвечает не вполне честно. Некоторые исследования показывают, что именно большие данные, собранные с помощью искусственного интеллекта, для построения деревьев принятия решений оказываются наиболее объективными.

Виктория Емельяненко, руководитель группы по исследованиям покупателей PepsiCo Inc.:

Для нас очень полезным оказался блок, позволяющий строить деревья принятия решений на основе Big Data. Мы использовали его при построении дерева в категории сухариков – и : с помощью данных системы Dialog.X5 смогли понять, на каком этапе покупатель выбирает размер упаковки, тип хлеба и конкретный вкус.

Также мы очень активно используем аналитику по онлайн-продажам. Мы внимательно следим за всеми трендами, которые появились в последнее время, в том числе и связанными с пандемией. Мы изучаем сегмент e-commerce и пытаемся понять, что движет людьми при покупках онлайн и офлайн. Здесь есть существенная разница и по брендам, и по ценовым сегментам, и по наполнению корзины в рамках разных категорий.
Подобный анализ показывает ключевые потребности в рамках той или иной категории и помогает нам сформировать ассортимент так, чтобы каждый покупатель мог найти на прилавке супермаркета тот товар, который ему нужен.

Из очевидного: когда люди заказывают товары с доставкой, они чаще выбирают более дорогие премиальные позиции.

Торговые сети и поставщики: точка соприкосновения в сфере логистики

Ещё один продукт в общей экосистеме Dialog.Х5, активно используемый партнёрами X5 Retail Group, — продукт Dialog.X5/Logistics. Этот продукт предназначен для более эффективной и детализированной работы с поставками и продажами по конкретным торговым точкам, в конечном итоге призван помочь построить цепочку поставок от производства поставщика до полки ритейла. Массив логистических данных от торговых сетей, сведений о заказах, продажах и планов пополнения складов помогает оценить перспективы роста по тем или иным позициям в ритейле.

Кирилл Собетов, руководитель продукта Dialog.X5/Logistics:

Основные получатели информации из нашей системы — торговые сети, поставщики и мерчандайзинговые агентства. Наша цель — на основе большого массива накопленных данных создать единое коммуникационное и информационное пространство в рамках общего интегрированного процесса между торговыми сетями и поставщиками.

У поставщиков и торговых сетей единая цель: получение актуальной информации. Используя продукт Logistics экосистемы Dialog.X5, они могут сверять информацию по полученным и отправленным заказам, анализировать причины недопоставки товара или заказа. Со стороны поставщика у сотрудников отпадает необходимость писать письма или звонить по телефону представителям торговой сети, отвлекать их от процессов внутри компании. Достаточно зайти на единую платформу и получить информацию.

В Dialog.X5/Logistics существует транслирование плана пополнения: это помогает торговым сетям и поставщикам осуществлять совместное планирование. Отчёты по ассортиментным матрицам позволяют видеть листинг товаров по магазинам торговых сетей X5 Retail Group. Информация о поставках может передаваться мерчандайзинговым агентствам: это позволяет оптимизировать маршруты перемещения полевых сотрудников и их приход к торговым точкам.

Имеющиеся в продукте отчеты по остаткам и продажам подходят для решения сразу целого ряда задач. Отображают информацию о реальной дистрибуции товаров по торговым сетям. Процесс листинга и делистинга товаров. Позволяет рассчитать доступность товара в магазине. Как дополнительный кейс для полевых команд (торговых представителей, супервайзеров, мерчандайзеров) особую ценность представляет информация за предыдущий день: она позволяет определить «болевые точки» на местах и оперативно пересмотреть маршруты.

Специалисты отделов планирования компаний-поставщиков могут отслеживать динамику продаж и остатков за последние 14 дней, а также за квартал или за год (в зависимости от выбранной подписки).

На основе чековых данных аналитики X5 Retail Group могут рассчитать упущенную прибыль и оценить доступность товара на полке. Отчет формируется по запросу, в котором будет зафиксирован список товаров, магазинов и показателей, которые требуется рассчитать. Для корректного формирования запроса команда консультантов продукта Dialog.Х5/Logistics проведет бриф с поставщиком.

К примеру, по высокочастотным товарам если в каком-то магазине посреди дня в чеках перестала встречаться конкретная марка товара, можно сделать вывод, что она закончилась на полке. Аналитики рассчитают, используя методы математической статистики и машинного обучения средние продажи этого товара и как следствие покажут количество упущенных продаж, а поставщик или торговая сеть — работая с этими данными и поймут свои точки роста.

Механизмы аналитики дают поставщикам и ритейлерам множество инструментов, помогающих оценить то, что не видно невооружённым глазом. Это и формирование различных сегментов аудитории с возможностью наблюдать их в динамике, и оценка состоятельности рекламных кампаний и обеспечение их с точки зрения логистических механизмов.