Поток посетителей магазина разнороден и непредсказуем, поэтому бизнес-аналитики часто воспринимают его как неуправляемую "биомассу". Еще бы, ведь попытки направить этот поток в нужное русло - в так называемые коридоры гарантированных покупок, редко приносит ощутимую отдачу.
Несмотря на все уловки мерчендайзинга, людская масса продолжает жить собственной жизнью - двигается вспять, толпится в широких проходах и "в упор" не замечает товар, который вам так необходимо продать. Однако если изменить шаблонное восприятие, можно повернуть эту ситуацию лицом к себе.
Идея рассматривать посетителей как некую однородную субстанцию заведомо ошибочна, ведь каждый человек приходит в магазин с разными целями и имеет разные возможности совершить ту или иную покупку. Для выработки эффективной стратегии продаж нужно точно знать, кому, что и как предлагать.
А чтобы это выяснить, необходимо разделить посетителей на кластеры - устойчивые группы, объединенные набором важнейших для вас признаков:
Рассмотрим это на примере реально существующей сети продуктовых супермаркетов
По результатам наблюдений аналитики разделили всех посетителей торговой сети на 5 групп:
Новички. Это самый массовый кластер, состоящий преимущественно из молодежи, которая ходит за покупками стихийно и не имеет привязанности к одному магазину. Объем покупок у этих людей небольшой, выбор товаров - непостоянный, средняя сумма чека самая маленькая.
Середнячки. Эти посетители приходят в магазин регулярно, покупают более 7 единиц товаров за раз, тратят средние и крупные суммы. Как правило, эта группа отдает предпочтение одному магазину сети. Ее численность - вторая после "Новичков".
Старые клиенты. Кластер составляют в основном мужчины, которые ходят в магазин давно, но не часто. Совершают однотипные покупки.
Гурманы. Это малочисленная группа состоятельных людей, которая тратит значительные суммы на эксклюзивный и деликатесный товар. Приходит в магазин часто, покупает немного.
Обеспеченные. Самый небольшой кластер, состоящий преимущественно из женщин старшего возраста. Эти люди посещают разные магазины сети, покупают много, тратят большие суммы. Часто имеют дисконтные карты с накопленной солидной скидкой.
Как выяснилось, максимальный процент прибыли магазинам этой сети приносят "Гурманы" и "Обеспеченные" - их вклад составляет более 50% выручки. 35-40% приносят "Середнячки" и "Новички". На долю "Старых клиентов" приходятся оставшиеся 10-15%.
Соответственно, целевой группой покупателей являются состоятельные клиенты из двух последних кластеров. "Середнячки" и "Новички" составляют перспективную группу, а "Старые клиенты" - нецелевую.
Определив вышеописанным способом свою целевую группу, необходимо выстроить концепцию продаж на основе ее потребностей и интересов. Так, покупатели из кластера "Новичков", "Середнячков" и "Старых клиентов" выбирают магазины по средней цене товара (чем она ниже, тем лучше) и по скорости обслуживания (много касс, небольшие очереди).
"Гурманы" и "Обеспеченные" предпочтут магазин, где им предложат высококачественные эксклюзивные продукты и сервис бизнес-класса.
Получается, основная зона внимания - это товарный ассортимент, его ценовая категория и уровень обслуживания. Если класс магазина не соответствует ожиданиям целевой группы, его следует повысить либо понизить.
Разделение магазинов на классы предусматривает не только различный ассортимент и сервис, но и разную выкладку товаров. Так, в недорогих магазинах целесообразно группировать товары по сочетаемости, например, ставить рядом напиток и закуску - это увеличит спонтанные покупки того и другого.
В магазинах среднего и высшего классов, куда клиенты приходят со списком необходимых товаров, этот прием не работает.
Лучший продавец не всегда тот, кто продает много. Ради увеличения объема продаж персонал часто предлагает покупателям более дешевые товары, чем те могли бы купить, а дорогие оставляет лежать на полках.
В действительности максимальную отдачу приносят те работники, которые продают каждому покупателю свой товар: "Новичку" - дешевый, "Середнячку" - по средней цене, "Обеспеченному" и "Гурману" - дорогой.
Повышать уровень продаж можно по-разному. Один способ - регулярно устраивать акции, теряя потенциальную прибыль, а другой - нанять или подготовить грамотный персонал, который, используя знания о кластеризации покупателей, вытянет магазин правильными продажами.
Персонификации продаж с применением индивидуальных политик лояльности способны компенсировать низкосортный товар, неприглядную обстановку и другие недостатки магазина. Доходы торговой точки при этом растут без массовых акций.
Для более точного деления посетителей на кластеры целесообразно собирать и анализировать большие объемы данных (big data). Это, безусловно, требует времени и затрат, но результат может превзойти все ожидания. Сбор малозначительной, по мнению многих, информации способен повысить продажи на 10-15% и оптимизировать работу персонала.
1. В магазине женской одежды и обуви полгода собирали следующие данные:
В результате анализа были установлены весьма неожиданные зависимости, которые в итоге привели к росу продаж на 16%. Выяснилось, что люди, которые примеряют более 4 пар обуви за один визит редко что-либо покупают. Отсутствие внимания к ним позволило понемногу вытеснить их из магазина и тем самым разгрузить персонал.
Одновременно это повысило количество покупок, сделанных другими, а также снизило уровень стресса работников от несостоявшихся продаж.
2. Сбор информации о посетителях сети ресторанов "N" позволил бизнесу оптимизировать траты на продукты, рационализировать обслуживание (кого из гостей куда посадить, что предложить) и безошибочно прогнозировать, сколько прибыли принесет открытие новых точек. Для этого были получены следующие данные:
Анализ больших данных позволяет максимально точно выделить кластер посетителей, приносящий основную прибыль. Ориентация на потребности этих людей гарантированно повышает доходность предприятия и выводит бизнес на качественно новый уровень.
Трафик клиентов. Принято считать, что чем больше поток посетителей, тем больше продаж. На самом деле это справедливо только для магазинов с отдельным входом с улицы. В торговых центрах люди часто заходят в магазины просто из любопытства. Также замечено, что более высокую конверсию дает кластер "Середнячков" и "Новичков".
Цена товара. Оптимальный уровень цен зависит от конверсии посетителей - чем она выше, тем сильнее можно "задрать" среднюю стоимость. Кроме конверсии следует учитывать уровень доходов жителей региона и объем трафика посетителей.
Средний чек. В магазинах с отдельным входом с улицы средний чек больше, чем в торговых центрах. На объем покупок также влияют расположение магазина на местности (удобные подъездные пути, отсутствие вблизи торговых точек с аналогичным ассортиментом) и соответствие ранга магазина основному кластеру покупателей.
Из рассмотренных выше групп самый большой чек у "Середнячков", "Обеспеченных" и "Гурманов". Самый маленький - у "Старых клиентов".
Ранг магазина. В магазинах высокого ранга трафик выше, но на конверсию посетителей это не влияет. Она в большей степени зависит от других факторов.
Товары. На численности продаж сказывается полнота основного ассортимента, новизна и актуальность товара (модно - не модно), а также сезон и погода.
Персонал. Обучение продавцов индивидуальной работе с каждым кластером покупателей повышает объем продаж, конверсию и средний чек.
Расположение магазина внутри торгового центра. На трафик и конверсию посетителей влияет этаж - чем он выше, тем меньше покупателей. Но это может быть компенсировано более низкой арендной платой.
Площадь магазина. Чем она больше, тем больше трафик, но на конверсии величина торговой зоны сказывается незначительно. На средний чек площадь и расположение магазина внутри торгового центра также не влияют.
Из внимания ко всем упомянутым факторам складывается модель продаж. Применение модели, основанной на объединении кластеров клиентов в группы целевых, перспективных и нецелевых позволяет не только предсказывать поведение покупателей, но и управлять им, затрачивая минимум усилий.
Именно это является основным драйвером роста продаж и процветания торгового бизнеса.
Роман Агапов
Алексей Анкудинов
Директор по продуктам Set