Сценарий работы с порталом RS.Magnit №6: Покупательская аналитика

Покупательская аналитика: как получить, дополнить и использовать данные о сегментах на портале RS.Magnit

Данные о покупателях — их моделях поведения, сценариях выбора товаров, предпочитаемых каналах продаж — помогают гибко управлять эффективностью работы с торговой сетью на всех этапах жизни товара на полке ритейлера.

Так, для запуска новинки важно опереться на данные о потребителях, которые уже выбирают категорию и товары конкурентов. А в момент запуска промо и в период анализа результатов знания о покупателях помогают точнее настроить коммуникации и новые кампании.

Рассмотрим, как получить объемные знания о потребителях с помощью инструментов портала RS.Magnit для покупательской аналитики и как дополнить их во внешних источниках.

Содержание:

Какие данные о покупателях есть на портале RS.Magnit
Как узнать эффективные каналы и территории для нового брифа на запуск рекламы через DMP
Как узнать оптимальное время дня для запуска рекламы на носителях «Магнита»
Как определить, где и когда стоит продавать более дорогие товары
Как узнать дополнительные факты о покупателях

1. Какие данные о покупателях есть на портале RS.Magnit

На портале RS.Magnit доступны данные о покупателях сети «Магнит», которые совершали покупки по карте лояльности, в обобщенном и обезличенном виде. В сети более 80% чеков проходит с применением карты лояльности, а всего их зарегистрировано около 80 млн, поэтому данные можно считать репрезентативными для всей аудитории «Магнита».
Для каждого товара в ассортименте «Магнита» есть набор данных о том, кто его покупает. На портале RS.Magnit доступны и еженедельно обновляются такие показатели:

Пол, возраст, семейный статус — базовые социально-демографические данные из анкет покупателей, которые применяются в сегментации во всех аналитических системах.
Частота посещения магазина в чеках — среднее количество покупок, которые сделали люди из выбранного сегмента в каждом формате магазинов в нужный период.
Склонность сегмента к промо-акциям — расчетный показатель. На основе данных о покупках людей, вошедших в выбранный сегмент, определяют степень склонности к промо: низкую, среднюю или высокую. Если склонность к промо низкая — люди в сегменте покупают выбранный товар, даже если никаких акций на товар нет, высокая — покупают, только если есть промо, а средняя — это присутствие обоих вариантов в равных долях. Можно оценить склонность к промо у людей, покупавших всю категорию, группу товаров или одну позицию ассортимента.

Данные в приложении 4.17 «Сегментация» не детализированы до анкеты каждого покупателя и торговой точки, а у товаров нет признаков промо и новинки.

Бюджет домохозяйства — справочная информация о среднем доходе домохозяйств на выбранной территории. Обновляется еженедельно по данным Росстата, помогает подобрать регионы с более высокими или низкими доходами населения и создать подходящие людям промо-предложения.
Ценовой сегмент — показывает долю товаров каждого ценового сегмента в чеках выбранной когорты покупателей в выбранный период.

В «Магните» все товары разделены на 4 ценовых сегмента, от социально-значимых с минимальной ценой до премиум-товаров. Ценовой сегмент присваивает коммерческий менеджер сети.

Миссии покупок и их частота — это условный признак, показывающий причину покупки товара или категории. Миссию для каждой покупки присваивают в «Магните» по времени посещения магазина, составу чека, частоте покупок. Примеры миссий: «покупки к чаю», «покупки для детей» и др. Миссию присваивают покупке по максимальной группе товаров в чеке вне зависимости от покупателей. Например, миссия «для детей» — это число чеков, где максимальное количество товаров принадлежало соответствующей группе.
Состав корзин — показывает, с какими миссиями чаще приходили в магазин люди из выбранного сегмента утром, днем и вечером.

Детальные данные по основным показателям — частоте посещений по форматам торговых точек, полу, возрасту, семейному статусу, склонности к промо — наглядно показаны в приложении 4.17 «Сегментация». Чтобы его открыть, используйте раздел APP в личном кабинете поставщика на портале RS.Magnit (скриншот 1).

Скриншот аналитического портала RS.Magnit

Скриншот 1. Личный кабинет поставщика → портал RS.Magnit → Раздел APP → список доступных приложений

В приложении 4.17 «Сегментация» есть несколько листов с разными разрезами данных. На первом листе приведены диаграммы с основными показателями (скриншот 2).

Скриншот 2. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 1 «Диаграммы»

На втором листе приложения данные представлены в табличном виде (скриншот 3).

Скриншот 3. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 2 «Таблица»

Показатели, описывающие сегменты, можно соотносить друг с другом, представлять в виде групп. Для этого используют:
1. Показатели (меры)
Это виды данных о сегменте покупателей, которые нужно показать. Они отображаются в столбцах таблицы или в сегментах диаграмм. Например, можно выбрать такие показатели: частота посещений, семейный статус, ценовой сегмент, пол, возраст, склонность к промо-акциям (скриншот 4).

Скриншот 4. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 2 «Таблица». Красной рамкой на изображении выделены показатели (меры).

2. Измерения (скриншот 5)
Это уровень детализации данных для выбранных показателей (мер). Например: филиал, город, товар, формат торговой точки и пр.

Скриншот 5. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 2 «Таблица». В выпадающем списке справа отображены доступные измерения.

3. Фильтры (скриншот 6)
Это условия, которые определяют, какие данные по выбранных измерениям будут выгружены, а какие — нет. Данные о клиентах можно фильтровать по округу, городу, филиалу, формату торговой точки, товарным группам с 20 по 23, ценовому сегменту и наименованию товара.

Скриншот 6. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист «Диаграмма». Красными рамками на изображении выделены фильтры.

Кроме таблиц и диаграмм с основными показателями, в приложении 4.12 «Сегментация» есть отдельный наглядный раздел, описывающий миссии покупок и состав корзин — Лист 3 «Структура чека» (скриншот 7).

Скриншот 7. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 3 «Структура чека». Диаграмма «Миссия покупки» отражает, с какой целью люди приходили в магазин. Блок о составе корзин вверху показывает, зачем приходили в магазин покупатели из выбранного сегмента утром, днем и вечером.

После запуска новинки или промо, или того и другого одновременно, ценно узнать, какие покупатели лучше реагировали на новый товар или активацию. В первую очередь, чтобы сверить фактические результаты — интерес реальных людей к товару и акции в разное время суток, на разных территориях и в форматах магазинов — с изначальной стратегией. Такой анализ помогает понять, на кого лучше всего работают активности и как таргетировать рекламные и маркетинговые кампании в будущем. Рассмотрим на примере реальных задач, как использовать данные о сегментах покупателей.

2. Как узнать эффективные каналы и территории для нового брифа на запуск рекламы через DMP

DMP Magnit — это платформа управления данными «Магнит». Позволяет находить своего покупателя среди более чем 80 млн пользователей программы лояльности компании Магнит и создавать последующую рекламную коммуникацию на крупнейших интернет-площадках России. Также он дает возможность размещать рекламу на медийных поверхностях внутри более чем 10 000 магазинов сети Магнит с последующим замером эффективности этой коммуникации.

Можно использовать данные RS.Magnit, чтобы подобрать оптимальные настройки таргетинга и описать портреты сегментов покупателей, уже активно предпочитающих ваш товар. Для этого в первую очередь нужно определить такие характеристики:

Доли мужчин и женщин среди активных покупателей
Диапазон возрастов
Доли по семейному статусу
Регионы и города, где живут наиболее отзывчивые покупатели.

Эти данные можно выгрузить на портале RS.Magnit через неделю после завершения кампании или старта новинки. Вполне вероятно, что полученные результаты не совпадут с первоначальным планом: активировали, но не ту группу, а тех, кто откликнулся на активацию лучше, охватили не во всех возможных городах.

Пример 1.
Вы провели акцию одновременно в пяти городах, рассчитывая на больший отклик в двух из них, дополнительно усилив рекламную кампанию ТВ-трансляциями и маркетинговыми активностями на кассах самообслуживания. Эта реклама должна была привлечь внимание мужчин и женщин от 25 до 34 лет. Чтобы проверить, стоит ли повторять условия акции, узнайте число и частоту покупок, совершенных мужчинами и женщинами 25-34 лет в выбранных городах и сравните результаты с изначальным предположением о необходимом таргетинге.
Для этого:
1) загрузите приложение 4.17 «Сегментация»
2) выберите Лист «Диаграммы»
3) выберите период проведения кампании или запуска
4) установите фильтры: город, товарные группы или SKU и другие параметры кампании.
После этого на листе появятся соответствующие диаграммы (скриншот 8).

Скриншот 8. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 1 «Диаграммы»

С помощью этих диаграмм можно узнать, что:

Чаще всех выбранный товар покупали женщины, от 35 до 44 лет и старше.
Средний доход домохозяйства тех, кто покупал ваш товар в выбранных регионах - 80 079,40 рублей. В зависимости от региона этот показатель может отличаться, вы можете предположить корреляцию дохода и интереса к видам упаковки товара.
В течение трех недель чаще всего нужный товар был в чеках магазинов Магнит «у дома» — на диаграмме они обозначены аббревиатурой ММ.
Среди покупателей было больше тех, кто средне склонен к промо. А людей с высокой склонностью к промо было меньше всего. Это значит, что в будущем, чтобы удержать тех, кто покупает по промо, могут быть эффективны индивидуальные скидки.

Кстати! Если нужна справка о том, что обозначают термины или диаграммы на портале, используйте кнопку «показать описание» в верхнем левом углу экрана.

Пример 2.
Вы провели промо-кампанию и хотите сопоставить группы покупателей, выделенные по полу, возрасту, доходу и семейному статусу, миссии покупок и предпочтениям — с географией магазинов, их форматами и периодами продаж, чтобы узнать, кто и в каких регионах лучше реагировал на промо.

Скриншот 9. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 2 «Таблица». Выборка ограничена месяцем, в измерения выбраны все округа и филиалы, один товар.

В приведенной таблице можно увидеть, что выбранный товар чаще всего покупали в мини-маркетах Волжского округа и совсем не покупали в гипермаркетах, но при этом в Южном округе товар отлично продавался и в мини-, и в гипермаркетах «Магнит».

Скриншот 10. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист 2 «Таблица». Выборка ограничена месяцем, в измерениях выбран только Волжский округ и все его филиалы, один товар.

Если присмотреться к данным только по Волжскому округу, можно увидеть, что в гипермаркетах тоже были неплохие продажи. В обеих выгрузках также видно, что во всех филиалах среди покупателей преобладали женщины, но средний возраст отличался в разных филиалах сети. Если изначально планировали активировать сегмент женщин от 25 до 34 лет, то на основе этих данных можно сделать вывод, что наиболее активными были женщины более старшего возраста. Это может повлиять на содержание промо-материалов и выбор каналов коммуникации для следующих кампаний.

Детализировать знание о результатах промо или запуска новинки можно с помощью данных об эффективности работы внутренних рекламных инструментов «Магнит.DMP», если они были задействованы в промо. Для этого выводы, полученные на основе данных портала RS.Magnit, нужно перевести в бриф для торговой сети и запросить выгрузку данных портала «Магнит.DMP». Так можно оценить влияние отдельных инструментов, например, кассовых терминалов и экранов в прикассовой зоне, на результаты продаж.

Комплексный анализ фактов о предпочтениях клиентских сегментов и эффективности рекламных инструментов позволяет сформировать более выгодные брифы для запуска новых промо и новинок.

3. Как узнать оптимальное время дня для запуска рекламы на носителях «Магнита»

Чтобы поставщики нагляднее видели предпочтения покупателей «Магнита» в течение дня, в приложении 4.17 «Сегментация» создан отдельный лист — «Структура чека» (скриншот 11). На нем в виде диаграмм показаны три группы покупок — утренняя, дневная и вечерняя корзины. Они показывают доли покупательских миссий — причин прийти за покупками — в течение дня и учитывают чеки, в которых был выбранный товар. Чем больше чеков с товаром, тем крупнее квадрат на диаграмме и тем выше «вклад в пенетрацию».

Вклад в пенетрацию — это доля чеков с миссией покупки в абсолюте по всем чекам, в которых встречается товар поставщика.

Ориентируясь на время интереса к товару и миссии, можно подобрать оптимальное время дня для запуска рекламы.

Скриншот 11. Аналитический портал RS.Magnit. Приложение 4.17 «Сегментация» → Лист «Структура чека»

Временные интервалы:

утренняя корзина рассчитывается по покупкам с открытия магазина до 11 утра
дневная — с 12 до 16
вечерняя — с 17 до закрытия магазина или 5 утра. Данные приведены как доля чеков с товаром поставщика с миссией в абсолюте по всем чекам, где есть товар поставщика.

Используя эти данные, можно предположить, в какое время целевая аудитория будет контактировать с рекламными носителями в магазинах «Магнит», и заказать рекламу только на это время.

4. Как определить, где и когда стоит продавать более дорогие товары

На диаграмме «Бюджет чека» (скриншот 12) можно видеть доли покупателей товара с разной платежеспособностью. Этот показатель рассчитывают, ориентируясь на состав чека с товаром поставщика. Если в чеках преобладают товары низкого ценового сегмента, бюджет чека и платежеспособность покупателей — низкие.

Скриншот 12. Аналитический портал RS.Magnit. Структура чека выбранного сегмента покупателей. 92,6% чеков с товаром были на 100-200 рублей, а совершали эти покупки люди со средней платежеспособностью, так как бюджет чека в 56,7% случаев был средним.

Правее на диаграмме можно видеть размер чека в рублях. Она показывает, в чеках на какую сумму чаще всего встречался товар поставщика.

Если бюджет и размер чека, в которых встречался товар поставщика, высокие, а сам товар из низкого ценового сегмента, это значит, что его покупают не только люди с низкими доходами, но и те, кто может позволить себе больше. А значит можно предложить для них более подходящую продукцию.

5. Как узнать дополнительные факты о покупателях

На портале RS.Magnit поставщику доступны данные только о сегментах покупателей его товаров. Поэтому, когда нужно узнать о предпочтениях нового сегмента покупателей, например, для запуска новинки, потребуется иной источник данных. Им могут стать заказные исследования, которые спроектируют и проведут специально для решения задачи поставщика на основе более широкого пула данных, которые есть в распоряжении сети «Магнит» и других источниках, но не используются на портале RS.Magnit.

В профессиональной терминологии специализированные источники данных и их аналитика по индивидуальному запросу называются Ad-hoc исследованиями. Они же называются заказными исследованиями.

Такие исследования покажут:

Дополнительные поведенческие признаки сегментов. Например, состав семьи и возраст детей, уровень лояльности и цикл покупки, образ жизни и вредные привычки, наличие питомцев и другие характеристики.
Кластеры покупателей на основе реального поведения, выделенные с помощью технологий машинного обучения. Могут показать детальные тенденции, так как программа группирует людей с похожими характеристиками или поведением так, чтобы внутри кластера покупатели были максимально похожи, а между кластерами — максимально различались.
Склонность к первой и повторной покупке, оттоку.
Комплексные профили сегментов, характеризующие выделенные группы сразу по нескольким факторам и метрикам (Shopper Scorecard). Такая сегментация показывает, как люди переключаются между каналами и точками продаж, потенциал роста, чувствительность к промо, устойчивость к оттоку и ключевые сценарии потребления.

Кроме того, в специализированном исследовании могут быть использованы данные внешних платформ и аналитических агентств, например — GFK (ООО "ГФК-Русь" — независимая исследовательская компания, эксперт в области глубокой аналитики потребительского рынка).

Сегментация покупателей полезна не только коммерческому блоку. Такие данные нужны аналитикам, маркетологам, специалистам по категориям, медиа и трейд-маркетингу.

Более объемные данные о клиентских сегментах позволяют точнее понять, как построить стратегию работы с товаром, коммуникацию, вовремя замечать тревожные признаки и корректировать тактику работы на меняющемся рынке.

Если вам нужны особенные факты о покупателях, проконсультируйтесь об оптимальных инструментах для исследования сегментов с командой RS.Magnit: nl@myretail.ru.

Вам также будет интересно:

Пульс промо: как управлять акциями в «Магните» с помощью данных торговой сети

Промо-механики используют во всех категориях товаров, а в некоторых доля промо достигает 100%. Для конкуренции в таких «горячих» условиях нужно гибко управлять предложением в промо.

Как вести переговоры с «Магнит» о завершенных и активных промо с помощью данных

Когда план промо-кампаний согласован с сетью на год вперед, вносить в него изменения трудно, особенно если нет весомых аргументов. Анализируйте данные по промо на портале RS.Magnit и соберите такие аргументы.