Оценка магазина в реале интернет-методами

    Интернет-магазин достаточно легко анализируется в плане статистки посещамости и действий пользователя. Чтобы посмотреть, что же делает клиент, всегда есть Яндекс.Метрика и Гугл-Аналитика, которые помогают выкопать подготную, есть сервисы мыштрекинга и айтрекинга, есть собственные скрипты, которые учитывают пути движения клиентов по сайту и вообще «держат их за руку».

    Магазины в реале такой роскоши не предоставляют, а исследовать их нужно, потому что это повышает прибыль. В топике рассказ про то, как мы это делаем.



    1. Подсчёт потока клиентов


    Первое, что мы начали считать со старта первой же точки — это количество клиентов, средний чек и соотношение заходящих и интересующихся к совершающим покупки. Сделать это оказалось достаточно просто: половину про покупки считает 1С, а просто заходящих в магазин учитывает продавец за кассой (или, если магазин большой — автоматический счётчик на входе, такие, кстати, стоят во многих торговых центрах).

    Конверсия продажи изменяется в зависимости от сезона. Ещё на неё очень влияют действия продавцов, выкладка и другие контролируемые параметры. Если конверсия выходит из своего сезонного коридора больше чем на 10-15 процентов, значит, где-то что-то не так, и нужно исправлять косяки. Если она вдруг взлетает вверх, нужно ехать и смотреть, что же было сделано в магазине, чтобы внедрять по всей сети.

    2. Reason Why


    Второй источник информации — это внутренние примечания к заказам, а точнее, «Reason Why» на каждую позицию. Мы продаём настольные игры, игрушки и сувениры — и потому хотим знать, кому и что больше подходит. Клиенты в большинстве говорят, для кого делается покупка (например, в подарок другу-бизнесмену, сыну 12-лет на день рождения и так далее) — и эти данные в обезличенной форме вносятся в базу к конкретной игре.

    Аналог в интернет-магазине — просмотр карт движения по сайту и формирование новой навигации на основе полученных данных, плюс списки «рекомендуемые товары».

    3. Анкетирование


    В декабре-январе в магазинах были огромные очереди, стоять в которых скучно и неинтересно. Мы раскладывали 52-секундные анкеты и ручки — и клиенты делились с нами своими мнениями, выбирали любимую игру, плюс давали другую информацию. В паре анкет мы даже встретили резюме, ещё в паре — предложения о сотрудничестве.

    Анкеты дали не только множество данных, которые нельзя было бы получить другим путём, но и позволили рассказать клиентам о ряде фич магазина, о которых они не знали. Например, чекбокс «Я знаю, что игры можно заказать с доставкой» говорил «людям с улицы» о наличии интернет-магазина.

    4. Аналитика


    Имея сегментацию игр и учёт продаж в реальном времени в 1С, можно выстроить графики продаж игр в разное время суток. Например, оказалось, что детские игры, в основном, покупают утром, а вечериночные — в обеденный перерыв и вечером. Ассортимент продаж на выходные очень сильно отличается от ассортимента в будни.

    На выходе мы получили данные об оптимальном времени рассылок с предложениями по клиентской базе, плюс данные о том, когда какие предложения и товары на главной лучше показывать (сейчас этого нет, но планируется в следующей версии сайта).

    5. Анализ групп в соцсетях


    У нас есть большое сообщество Вконтакте. Благодаря анализу профилей участников наших встреч и групп, мы поняли, на какой именно круг увлечений стоит обратить внимание: оказалось, к примеру, что среди «наших» нереальное количество любителей артхаусного кино (59%) и айтишников (32%, из них половина — из МГУ). Это — прямое указание на стиль проводимых мероприятий и стиль подачи информации о товарах. Понятно, что выборка ВК захватывает только один сегмент аудитории, но и эти данные оказались очень ценными. Оттуда же легко можно почерпнуть данные о семейном статусе, количестве детей и других вещах (которые люди зачем-то пишут в своём профиле), дающих точный таргетинг.

    6. Айтрекинг и «рукотрекинг»


    Наконец, последний этап наблюдений — это проход всего пути от начала до конца за клиентом. Подробно эта методика описана у Пако Андерхилла в книгах. На деле — нужно стоять на точке продаж и, не привлекая внимания, отслеживать деятельность клиента. Это похоже на айтрекинг. Специальный человек логирует, где клиент остановился в магазине после входа, куда пошел, что и в каком порядке смотрел, когда обратился к консультанту, какие игры открыл перед покупкой, сколько времени ушло на каждую операцию, что бросилось в глаза в выкладке и так далее.

    Мы делаем такие наблюдения при открытии точек в ТЦ, выкладывая в витрину игры, наиболее привлекающие внимание проходящего потока, отслеживаем баги (например, детские игры, до которых молодые клиенты не дотягиваются), «отпугивающие» блоки (эротические игры, в которые упирается взгляд молодой мамы с дитём) и другие возможные глюки. По итогам таких наблюдений, как правило, появляется сразу ряд улучшений по юзабельности магазина — как и после хорошего анализа айтрекинга.

    7. Макроуровень


    На западе даже есть компании, которые строят траектории движения клиентов по торговым центрам (на основе отслеживания объектов по видеокамерам) и исходя из этого делают новые проекты и определяют действия в конкретном здании. Например, сейчас известно, что центры первого поколения просто прогоняли клиента по этажам странным расположением лестниц, второго — загоняли людей в галереи со вкусными и интересными точками на последних этажах, а последние — загоняют посетителей в кольцо с галереями, в котором по пути к нужному магазину нереально удержаться от кучи других соблазнов.

    Как видите, анализировать магазины в реале можно привычными сетевыми методами: это интересно и очень полезно для повышения продаж. Кстати, анализ нужно начинать с самого начала: в нашем блоге на Хабре есть, например, про выбор места под точку продаж.

    Примеры


    UPD: по просьбе в комментариях добавил кейсы-примеры:
    • Поток клиентов. Каждый день мы отслеживаем конверсию по точкам. В момент начала экспериментов с ассортиментом держится две контрольных точки (для оценки нормальных изменений) и три тестовых, где делаются разные новые предположения о том, как ставить товар и какой. Так, например, мы узнали, что смеющиеся тигры не идут, а вот, например, йо-йо — очень даже позитивно привлекает детей со всего района. Учитывая, что йо-йо позиционируются как молодёжные, это тоже был сюрприз.
    • Reason Why. Ряд позиций, которые мы считали детскими, ушел в вечериночный список — и наоборот. Мы с удивлением узнали, что, например, Монополия – это подарок 12-14 летнему мальчику, Дженга – лучшая игра для девушки, а вертолёт «Стрекоза» покупается женами для мужей-айтишников. Результат — более точная сегментация целевой аудитории и более точные кейсы предложений.
    • Анкетирование. Из анкет мы узнали, сколько игр дома у человека (и сопоставили со списком любимых). Выяснилось, например, что есть некоторый предел для разных типов игр, который держится не очень долго: человек, покупая N-ную штуку, становится экспертом и душой компании — и начинает брать ещё и ещё. Это хорошие данные для программы лояльности, в частности, порогов накопительной скидки. Кстати, самая продаваемая игра года Активити по результатам опроса совпала с самой любимой.
    • «Рукотрекинг». Даёт знания о лучших играх в витрине, правит косяки выкладки. Например, оказалось, что детскую «Операцию» нужно класть вниз — реклама крепко действует, и дети тянутся к ней, когда родители её даже не видят. А вот, например, городки и скворечники должны лежать строго в корзинах или на уровне пояса, чтобы пенсионеры могли купить привет из детства своим внукам. Хотя я уже знаю, что скворечник — это всё же молодёжь.
    • Анализ групп в соцсетях. Мы узнали про МГУ и пошли туда со спонсорством и призами. Узнали про артхаус — набрали из этой среды нескольких аниматоров.
    • Аналитика. Сопоставляем парные товары — знаем о лучших предложениях к чему-то. К примеру, после покупки покера часто берут Уно. Вообще, здесь настоящее раздолье для разного data mining'a, поэтому можно копаться годами и постоянно выносить что-то новое.
    Мосигра
    448,00
    Настольные игры и здравый смысл
    Поддержать автора
    Поделиться публикацией

    Комментарии 11

      0
      Что-то мне подсказывает, что все новое, это хорошо забытое старое. Наверняка еще в «доинтернетные» времена именно так и начинали исследовать публику. Затем это все перенесли в интернет, а теперь вот мы думаем что несем обратно =)
        +1
        Да, действительно, компания Пако Андерхилла стала это делать во времена плёнки — и стала потребителем узкой киноплёнки №1 в мире. Потом перешла на цифру.

        Проблема в том, что я регулярно встречаюсь с владельцами точек продаж, которые просто не думают, что так можно делать, но при этом более чем круто используют аналитику интернет-магазинов.
        0
        Странно вроде много «количество любителей артхаусного кино (59%) и айтишников (32%, из них половина — из МГУ)», а продаж ночью нет? — самое то время для Айтишника в 24-00 как раз напоминалки о днях рождениях срабатывают и тд.
          +2
          Сложно продавать в закрытом на ночь магазине.
          0
          Порою даже очевидные вещи, которым не уделяют должного внимания по причине их очевидности могут весьма неплохо поднять планку дохода.
          Но много ли бизнесов делают анализ аудитории по соц.сетям или тот же айтрекинг. Увы, у нас мало кто заморачивается таким, а зря!

          Автор, статья безусловно полезна! Можно больше практических примеров? Т.е. что делали, зачем делали, к чему это привело? Было бы замечательно иметь такие вот «кейсы».
            +1
            Обновил топик примерами.
              +1
              То, что нужно! Спасибо!
            0
            Интересно узнать, как вы анализируете возврат товара? Ведь возврат нового товара, это ошибка в его выборе.
              0
              У нас свободный возврат, даже если игра не подходит по цвету к обоям, поэтому много рандома. Мы просто выстраиваем эвристику — если возврата по браку много (скажем, больше 5%), снимаем этот товар с продаж.

              Ошибок в выборе почти нет: ведь всё на месте показывается. Часто бывают возвраты «мне подарили две одинаковых игры на праздник».
              0
              Понравился 7 пункт особенно:)
              Забыл узнать в прошлый раз. Вопрос не в тему топика, но все же: вы продаете настольные игры. Я заходил на сайт, искал настольный хоккей и не нашел. Я плохо искал или вы действительно его не продаете?

            Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

            Самое читаемое