Как кластеризация помогает подобрать правильный ассортимент в категории?
Как кластеризация помогает подобрать правильный ассортимент в категории?
Запросы покупателей в соседних точках розничной сети могут кардинально различаться. Просто масштабировать ассортимент под размер торговой площади – не выход. Такое решение может снизить лояльность клиентов и продажи. Как кластеризация помогает определить потребности покупателей каждого из магазинов огромной сети и наполнить полки именно теми товарами, которые будут покупать? Подробный разбор в нашей статье. Поехали!
Что такое кластеризация?
Грамотно подобранный ассортимент в каждой категории товаров – ключевой фактор в повышении продаж и прибыльности. Чтобы правильно подобрать ассортимент, нужно изучать историю продаж, поведение покупателей и спрос каждой отдельной торговой точки сети. Возражение, что это долго и затратно по ресурсам – справедливо. Тут поможет кластеризация. В процессе кластеризации мы определяем закономерности в потреблении и собираем магазины в группы (кластеры) с похожим потреблением.
К примеру, возьмем категорию пиво. Разобьем категории продукта по определённым свойствам:
- тип упаковки;
- страна происхождения;
- ценовые сегменты;
- вкус и сорта пива;
- импортная или национальная марка.
И попытаемся найти чем, магазины похожи между собой в структуре потребления слабоалкогольного напитка.
В математике давно есть разработанные средства кластерного анализа. К примеру, метод кластеризации и поиск k-средних. Расположим магазины на карте координат, сосчитаем и проанализируем, чем торговые точки схожи между собой. Метод кластерного анализа k-means позволяет сгруппировать торговые точки по определённым признакам.
К примеру, проведя анализ, можно кластеризовать группы магазинов, где:
- преобладает потребление пива национальных марок;
- преобладает потребление крафтового или импортного пива;
- растет потребление немецкого пива низкого ценового сегмента.
Кластеризация этих магазинов позволяет подобрать и оптимизировать ассортимент на основе анализа, а не интуитивным способом.
На базе полученной выборки по группам, в ассортимент определенных точек добавим сорта пива в соответствии с предпочтениями покупателей.
В проработке кластеризации стоит обращать внимание на все свойства товаров, поскольку даже такая характеристика, как количество в упаковке, может быть решающей при принятии решения о покупке. Так, в магазинах на выезде из города зачастую лучше продаются товары в большой упаковке, чем маленькой.
Чтобы понимать, какие именно товары пользуются спросом в определенных группах магазинов торговой сети, и делается группировка. В этом нам помогает кластеризация. В дальнейшем эти группы насыщаем профильным ассортиментом, который пользуется спросом в этих торговых точках.
Что следует учитывать в кластерном анализе для ритейла?
Кластеризацию торговых точек нужно делать разную для каждой категории товаров. То есть кластеризации по принципу «тут продаются дорогие товары или дешевые» категорически мало.
Команда Consulting for Retail (C4R) изучает каждую товарную категорию, проводит глубокое исследование кластеризации. Благодаря этому, эксперты выделяют в каждой категории те свойства товаров, которые характеризуют спрос в определенной группе магазинов.
Например, на основе данных о потреблении пива можно выделить всего три кластера магазина, а потребление макарон поможет выделить целых пять кластеров. Это связано с разными факторами:
- географическим положением;
- людьми, готовыми тратить свои средства в наших торговых точках;
- уровнем доходов посетителей;
- конкурентной средой.
Поэтому кластеризацию нужно проводить для каждой из категорий товаров, и группировать торговые точки нужно в разрезе каждой отдельной категории товаров.
Что дает ритейлеру кластеризация магазинов?
Кластерный анализ подсказывает, в каких группах и какие узкие подкатегории стоит развивать. То есть не нужно во все точки пытаться вставить одинаковый ассортимент. А следует понимать, что определенную группу магазинов посещает своя категория покупателей. И они ищут товары с определёнными свойствами. К примеру, памперс низкой ценовой категории, молоко определенной жирности, продукцию в маленькой упаковке или тому подобное. А кластеризация дает ответ, что именно в этой группе магазинов стоит развивать эту категорию товаров и ни в каких других.
В крупной сети сложно оперировать свойствами товаров и таргетированным ассортиментом на уровне одной розничной точки, поскольку это будет затратно по ресурсам и времени. А вот выбирая группы магазинов, похожих между собой по структуре потребления определенных товаров, можем формировать похожий ассортимент. Таким образом получаем специализированное предложение для покупателей со схожими потребностями.
Кластерный подход к составлению таргетированного ассортимента оптимизирует количество объектов, которыми стоит управлять. К тому же кластеризация дает понимание, что же в этих объектах такого особенного и что привлекает в эти торговые точки покупателей.
Решения C4R для кластеризации в ритейле
В решениях C4R для категорийного менеджмента кластерный анализ уже встроен. Мы помогаем и проводим исследования по определению паттернов в поведении покупателей, выявляем значимые атрибуты в каждой из категорий товаров. Наша команда имеет опыт более 15 лет в консалтинге бизнес-процессов ритейла.
Решения C4R помогают сформировать лучший ассортимент и позволяют повысить продажи. К примеру, в совместном кейсе торговой сети Magnum Cash&Carry и C4R удалось добиться увеличения оборота на 8%, благодаря внедрению системы управления ассортиментом.
Хотите больше узнать о кластеризации, особенностях переключения спроса, решениях для автоматизации процессов ритейла, логистики и дистрибуции, а также услугах аудита для розницы и консалтинга – пишите на [email protected] или заполняйте форму обратной связи. Наши эксперты свяжутся с вами.
Автор статьи Андрей Шевчук,
Руководитель направления бизнес-консалтинга C4R
