ABC анализ товарных групп прибавляет 10% к марже — методика для eCommerce
Привет! В марте команда DATAFORCE выступала на Одиннадцатой Вебмастерской у Яндекса. Запись есть на YouTube, ссылку оставили здесь.
Станислав Поломарь, CEO DATAFORCE / SEOWORK, выступил у Яндекса с интересным докладом об одном из методов аналитики — ABC анализ в разрезе товарных категорий. Почему сравнивать категории на сайте сложно? Как сегментировать категории после нескольких ABC анализов? Какие вопросы задавать отделам и зачем? Об этом расскажем в статье!
Синхронизируемся в понятиях
Товарная группа (категория) — это совокупность товаров, которые потребители воспринимают как группу похожих или дополняющих друг друга. То, на чем строится весь категорийный менеджмент.
Приведем простую аналогию, что ваш товар — это кирпичик, из него строится дом = ваш eCommerce. Внутри есть категории, подкатегории, своя иерархия, проще наглядно:
Как это выглядит в реальной жизни? Зайдем на Яндекс.Маркет, тут:
Вертикаль (Электроника) → Общая категория (Смартфоны и гаджеты) → Категория (Смартфоны) → Товар (начиная с первого смартфона Apple iPhone 14 Pro Max 256 ГБ)
Анализируя товарные группы разного уровня, мы можем видеть перекосы, проблемы, сложности и, как следствие, точки роста!
Предполагаем диагноз и инструменты для исправления:
- проигрываем по ассортименту
- недоработали в части важных каналов
- важно разобраться с ценообразованием
- все дело в UX и конверсии карточки
и пр.
Теперь про ABC-анализ
ABC-анализ — метод классификации ресурсов по степени их важности. В его основе лежит принцип Парето — 20% усилий дают 80% результата.
Представим, что у нас есть несколько категорий. Классифицируем данные по продажам:
А — наиболее ценные, 80% — продаж
В — промежуточные, 15% — продаж
С — наименее ценные, 5% — продаж
Бывают другие пропорции, но принцип не меняется. Для поиска точек роста мы применяем ABC анализ к маркетинговым данным в разрезе товарных групп. Собираем в таблицу:
Транзакции, сессии и конверсия + множество разных категорий, где у каждой есть посадочная страница (листинг, карточка товара). Часть мы можем получить из фида, но, как правило, там нет посадок = категорий и подборок товаров — это придется добывать самостоятельно. Или выгрузить данные из систем аналитики (DATAFORCE в помощь).
Как выглядит алгоритм действий:
- Выгружаем данные по сессиям, транзакциям и выручке из системы аналитики (с настройкой электронной торговли) в разрезе URL страниц входа
- Группируем URL в категории, к которым они относятся
- Определяем семантические ядро для каждой категории и по нему подтягиваем данные из Wordstat к каждой (получаем столбец “Спрос”)
Переходим к ABC — суть как у детской раскраски:
- Отдельно по каждой метрике (спрос, сессии, транзакции, выручка) проводим ABC анализ в разрезе товарных групп. В итоге одна товарная группа участвует в 4-х отдельных таблицах.
- Собираем 4 ABC в одну таблицу. Категория — это единица данных, по которой идет сборка.
- Соединяем полную таблицу (скрин выше) с единой ABC
- Раскрашиваем столбцы через условное форматирование: A — зеленый, B — желтый, С — красный
Например, по в транзакциям в Категории №13 мы замечаем красную ячейку С — здесь болеет конверсия, нужно чинить в рамках этих урлов.
А в столбце «Спрос» у Категории №24 есть желтая ячейка В. Остальные же метрики зеленые. Сама по себе Категория №24 хорошая — она несет конверсию, трафик и выручку, но у нее маленький охват по запросам. Следует поискать дополнительные инструменты для увеличения охвата (медийная реклама, контекст, оффлайн и тд).
Комбинировать можно как угодно. В рамках этой статьи распишем методологию работы с самыми «жирными» категориями. Вскоре выйдет новая публикация, где будут другие варианты комбинаций. Надеемся помочь вам заработать еще больше :)
ААА — категории, приносящие бизнесу максимальную пользу
На первый взгляд кажется, что все хорошо и можно двигаться на поиски «красных» строк, но здесь не все чисто. В этой точке вы сможете быстро найти зону роста. Для этого стоит задать несколько вопросов релевантным отделам.
Спросите своего категорийного менеджера:
- Можно ли увеличить маржинальность этих категорий?
- Или получить дополнительные бонусы от поставщиков?
- Или превратить часть товаров от поставщиков в экслюзив?
Специалистов UX/UI + продуктовая аналитика:
- Можно ли увеличить средний чек в этих категориях?
Пример: блок похожих товаров для увеличения среднего чека / маржинальности или блок с этим товаром покупают ― увеличение строчности. После идет серия A/B тестов с проверкой гипотез.
Маркетинг
- Какие каналы страдают по охвату?
- Каким образом можно увеличить охват, там где все остальные ААА? (Часто актуально для СТМ)
Пример №1:
Запустить охватные рекламные кампании. У отдела категорийного менеджмента забрать инфу по категориям, которые имеют AAA, а по охвату имеют B. Там, где подобное будет уместно (например, какой-то эксклюзив), продумать охватную РК. Есть смысл сходить к отделу рекламы поставщика и обсудить совместные рекламные бюджеты.
Пример №2:
Следить за динамикой конкурентов — следить за их динамикой и долей в платном промо и органике. За контекстом можно следить в Яндексе, для органики — DATAFORCE. Если конкуренты сильно обогнали нас в органике, компенсируйте это другими инструментами.
Пример №3:
В категории много органики с хорошей конверсией, но плохой охвачен контекст.
Самый простой вариант проверить — пойти в данные по категории и сравнить канал к каналу. На графике выше есть 2 анонимные категории и 2 канала — SEO и контекст. Мы сравниваем их по объему и замечаем, что в обеих категориях с органики приходит сильно больше людей. Однако конверсия у них примерно одинаковая.
Другими словами, вы как минимум можете усилить контекст, чтобы оценить результат экономики.
Что нужно для таких отчетов:
Самостоятельно:
- Подготовить данные (спрос, сессии, транзакции, выручка) в разрезе категорий/товарных групп
- Загрузите их в Excel, можно дополнительно посчитать CR и AOV
- С помощью сводных таблиц сделать ABC-сегментацию по каждой базовой метрике из пункта 1. Там же использовать функцию ВПР и собрать все в одну таблицу
В помощь: скачайте готовую матрицу для ABC здесь. Наша команда сделала удобные таблицы, пришлем на почту после заполнения формы.
Или делегировать все процессы DATAFORCE :)
Получайте такие отчеты с рекомендациями и выделенными проблемными зонами регулярно!