Покупательская аналитика на RS.Magnit — ключ к повышению продаж и лояльности клиентов

С 1 октября 2024 года на портале RS.Magnit поставщикам доступен новый блок данных — «Покупательская аналитика». Он основан на продажах с использованием карт лояльности сети. О том, чем полезно обновление, рассказали Наталия Ларина, эксперт по аналитическим порталам на данных сетей и Владимир Белолипецкий, старший аналитик-разработчик Retail Services.

Клиентская, или покупательская аналитика сети «Магнит» позволяет детально изучить покупательское поведение и предпочтения клиентов. С помощью современных технологий, таких как большие данные (Big Data) и машинное обучение (machine learning, ML), «Магнит» собирает и анализирует данные о покупках, частоте посещений и предпочтениях товаров. Это помогает улучшать ассортимент, оптимизировать запасы и запускать целевые маркетинговые кампании, повышая удовлетворенность покупателей и увеличивая товарооборот. В результате торговая сеть «Магнит», а вместе с ней и поставщики, становятся более конкурентоспособными, предлагая покупателям персонализированное обслуживание и выгодные предложения.

Данные нового приложения позволяют поставщикам проанализировать изменение ключевых показателей как по сети в целом, так и в рамках категорий присутствия, включая бренды конкурентов:

• количество покупателей;
• количество чеков;
• средние продажи в чеке;
• доля программы лояльности по чекам;
• средние продажи на покупателя;
• доля продаж по программе лояльности;
• частота покупок.

Анализ указанных выше показателей играет ключевую роль в успешном управлении бизнесом. Лояльные покупатели, участники программы лояльности, являются основой стабильного дохода и роста. Их удержание зачастую обходится дешевле, чем привлечение новых клиентов.

Работа с аналитическими данными, доступными в рамках новой панели, позволяет поставщикам достичь нескольких целей, например:

1. Оптимизировать ассортимент: средние продажи и частота покупок помогают определить динамику покупательского поведения. Высокая частота покупок говорит о сильной привязке к бренду и его продуктам. Совместный анализ этих данных позволяет выявлять тренды и паттерны поведения, что помогает в разработке стратегий ценообразования и оптимизации ассортимента.
2. Персонализировать предложения: анализ частоты покупок и их структуры помогает создавать индивидуальные маркетинговые кампании и акции, направленные на определённые группы клиентов, что способствует увеличению продаж и повышению лояльности.
3. Повысить эффективность трейд-маркетинга: сравнение средних продаж по разным сегментам клиентов помогает оценить эффективность текущих маркетинговых стратегий и корректировать их по мере необходимости для достижения лучших результатов.
4. Нарастить клиентскую базу и удержать клиентов: регулярный анализ данных по картам лояльности помогает выявить тенденции и предпочтения, что позволяет разрабатывать программы, направленные на привлечение новых и удержание существующих клиентов.

В совокупности, анализ этих показателей позволяет поставщикам более точно понимать свою клиентскую базу в торговой сети «Магнит» и эффективнее выстраивать стратегии взаимодействия, что в конечном итоге ведет к увеличению прибыли и устойчивому росту бизнеса.

Данные блока «Клиентская аналитика» на портале RS.Magnit детализированы до месяца, бренда, товара (только по ассортименту поставщика), формата/ подформата, численности населенных пунктов, где расположена торговая точка, и федерального региона.

Чтобы лучше разобраться в том, как работает блок данных «Покупательская аналитика» на портале RS.Magnit, приходите на вебинар — он пройдет 12 ноября в 12:00. Чтобы принять участие, просто зарегистрируйтесь.