Comments 7
Интересные данные (и логичные). На некоторых графиках обрезана шкала. Вопрос: в большинстве случаев confidence меньше 10-15, это правда хорошее значение в ритейле? Я понимаю, что мы смотрим на разницу между категориями, но все же.
Вы правы — только на confidence нельзя смотреть,
1. Иногда бывает что достоверность всего 5% а количество чеков огромное, потому что основной товар часто покупают.Тогда акция все равно затронет большое количество людей. Нужно смотреть так-же на количество чеков и поддержку чтобы понимать а сколько же в абсолютных числах эти 5%
2. Чаще всего если посмотреть на пары с достоверностю 30-40%, то они будут не интересны и уже известны без анализа (пиво-чипсы, пиво-памперсы) и многократно использованы. А вот пары с 10-15% достоверностю как раз и рождают идеи для акций.
1. Иногда бывает что достоверность всего 5% а количество чеков огромное, потому что основной товар часто покупают.Тогда акция все равно затронет большое количество людей. Нужно смотреть так-же на количество чеков и поддержку чтобы понимать а сколько же в абсолютных числах эти 5%
2. Чаще всего если посмотреть на пары с достоверностю 30-40%, то они будут не интересны и уже известны без анализа (пиво-чипсы, пиво-памперсы) и многократно использованы. А вот пары с 10-15% достоверностю как раз и рождают идеи для акций.
Откровенно говоря, не понимаю, зачем всё это. Чисто научный интерес — да. Но практический?
Если мне кола не нужна, на нее можно сколько угодно акции объявлять — не куплю.
Даже если предположить, что покупатель купит что-то по акции, то с немалой вероятностью это просто означает, что он не купит это завтра.
Вся эта деятельность у касс, с акциями, фишечками-наклейками, списанием баллов, озвучиванием акций — только замедляет обслуживание, даже скорее раздражает.
Если мне кола не нужна, на нее можно сколько угодно акции объявлять — не куплю.
Даже если предположить, что покупатель купит что-то по акции, то с немалой вероятностью это просто означает, что он не купит это завтра.
Вся эта деятельность у касс, с акциями, фишечками-наклейками, списанием баллов, озвучиванием акций — только замедляет обслуживание, даже скорее раздражает.
Предсказать поведения и реакцию одного отдельно взятого человека невозможно. Слишком много факторов влияет. А вот предсказать поведения уже сотни или тысячи людей задача не такая уж сложная если есть исторические данные.
Мы смотрим на использования парных товаров или акций не как на метод получения дополнительного дохода, а как на метод с использованием которого, мы сможем принести больше пользы покупателю.
Вот если есть 2 товара которые часто покупаются и ритейлер их ставит рядом, то от этого же всем польза.Ходить далеко не надо.
Такая статистика показывает высокую роль бессознательного, влияние трендов, каких-то стереотипов. Даже если вы отличаетесь от большинства, представьте ситуцацию — вы спешите, вам в корзине не хватает только сока. Вы любите сок одного известного бренда, но он например в другом конце зала, а тут рядом стоит другого бренда, на котором магазин заработает чуть больше, чем на том, что вы в идеале хотите купить. Вы идете на компромисс и кладете в корзину сок, который мерчандайзер поставил рядом, чтобы не тратить время, потому что выпив один раз свой не самый любимый сок вы ничего не потеряете, зато успеете вовремя приехать куда надо. А магазин на сотнях таких же как вы заработает больше.
PS: jinxu спасибо за статью, очень интересные кейсы и очень странно, что пока так мало клиентов пользуются вашим продуктом. Не могу понять: у вас много конкурентов, крупные сети сами делают такую аналитику или просто мало кто еще ценит эту аналитику?
PS: jinxu спасибо за статью, очень интересные кейсы и очень странно, что пока так мало клиентов пользуются вашим продуктом. Не могу понять: у вас много конкурентов, крупные сети сами делают такую аналитику или просто мало кто еще ценит эту аналитику?
elibri вы все правильно сказали.
На самом деле мало кто из крупных сетей делает продвинутую аналику, а еще меньше кто умеет ею пользоватся.
В некоторых больших сетей есть свои решения, они хотят все иметь in house. Эти решения разрабатывались уже достаточно долгое время в основному это или клиент-серверные приложения. Или что чаще всего это скрипт который делает выгрузку з БД складывает все в ексель файл и розсылает кому надо. На продвинутые запросы отвечает отдел аналитики — маркетолог пишет ТЗ — а сколько клиентов до 25 лет есть в городе N, аналитик же формирует отчет. Человеческий труд у нас дешевый.
Меньшие сети применяют же 1С.
Есть еще некоторые решения базирующиеся на tableu.
Продукцию оракла или саса не каждый может себе позволить, плюс тяжелая интеграция и обучения персонала.
Мы вот тоже думаем написать обзорную статтю по рынку аналитики для ритейла. (Там главное себя не перехвалить ))))
На самом деле мало кто из крупных сетей делает продвинутую аналику, а еще меньше кто умеет ею пользоватся.
В некоторых больших сетей есть свои решения, они хотят все иметь in house. Эти решения разрабатывались уже достаточно долгое время в основному это или клиент-серверные приложения. Или что чаще всего это скрипт который делает выгрузку з БД складывает все в ексель файл и розсылает кому надо. На продвинутые запросы отвечает отдел аналитики — маркетолог пишет ТЗ — а сколько клиентов до 25 лет есть в городе N, аналитик же формирует отчет. Человеческий труд у нас дешевый.
Меньшие сети применяют же 1С.
Есть еще некоторые решения базирующиеся на tableu.
Продукцию оракла или саса не каждый может себе позволить, плюс тяжелая интеграция и обучения персонала.
Мы вот тоже думаем написать обзорную статтю по рынку аналитики для ритейла. (Там главное себя не перехвалить ))))
jinxu давайте, очень интересно)
Sign up to leave a comment.
Сравнительный анализ покупательских корзин