Как увеличить прибыль с помощью сопутствующих товаров?

Главная цель любого бизнеса — получение прибыли, поэтому любая коммерческая компания стремится повысить свой доход. Существует много способов увеличения выручки, работающих с разной эффективностью в разных сферах. Однако все способы можно отнести к одной из четырех групп:

1. Увеличение числа клиентов.
2. Увеличение среднего чека клиента.
3. Увеличение частоты обращения клиента в кампанию.
4. Увеличение периода сотрудничества с каждым клиентом (увеличение пожизненной ценности клиента).

Рассмотрим все 4 группы приемов на основе продукции компании Apple. Активная реклама продукции в Интернете, по ТВ, в журналах и кинофильмах увеличивает охват аудитории и привлекает новых клиентов (1). Продажа сопутствующих товаров (аксессуаров и совместимых устройств) увеличивает средний чек (2). Регулярное обновление модельного ряда мотивирует покупателей к покупке новых гаджетов (3). Качество продукции и отсутствие совместимости платформы с устройствами других производителей увеличивают период сотрудничества с каждым покупателем (4).

Наиболее слабым местом в маркетинговой схеме Apple является 2-й пункт, т.к. большую часть аксессуаров для iPhone, iPad и iMac все же выпускают сторонние производители. Остановимся подробнее на задаче увеличения среднего чека.

Как ненавязчиво продать больше?

Итак, покупатель выбрал товар и хочет его купить. Если продавец станет его отговаривать от покупки в пользу более дорогой модели, это, скорее всего, вызовет у покупателя неприязнь. А если продавец предложит сопутствующие покупке товары (карту памяти для телефона, специальную салфетку для монитора ПК, компьютерную мышь для ноутбука), покупатель сочтет это за знак внимания со стороны работника магазина и более охотно потратит больше, чем собирался. Таким образом, предложение сопутствующего товара - самый простой и в то же время - самый эффективный способ увеличения чека. Описанный пример тривиален и подходит только для небольших специализированных магазинов, где продавец хорошо знает ассортимент и мотивирован к продажам (это непосредственно владелец или продавец с премией от продаж).

Очевидно, что более эффективно задействовать в торговле сопутствующими товарами самих покупателей. Самый яркий пример — размещение в продовольственных супермаркетах различных снеков рядом с пивом. Это неудивительно, т.к. большинство потребителей пива покупает и снек-закуски к нему.

Если у магазина большой ассортимент, на помощь в определении дополняющих товаров приходят алгоритмы дата-майнинга, в частности поиска ассоциативных правил. Чеков много и в них много товаров. Как понять, какие товары по-настоящему наиболее часто покупаются вместе, например, «хлеб-молоко», «пиво-снеки», «макароны-кетчуп» и т. д.?

В поле анализа попадают все пары, которые встретились хотя бы в одном кассовом чеке. В паре выделяется один товар, который считается причиной (body, например, хлеб); второй называется следствием (head, например, молоко). После аналогичный анализ проводится и при изменении ролей body-head.

Для того чтобы понять, насколько часто товары покупаются совместно, высчитывают два показателя:

• достоверность (confidence) – отношение чеков, в которых есть и хлеб, и молоко, ко всем чекам, в которых есть причина, т. е. хлеб;
• поддержка (support) – отношение чеков, в которых есть пара хлеб-молоко, ко всем чекам.

Достоверность показывает, насколько тесна связь между двумя товарами, а поддержка — насколько в принципе это знание значимо в контексте всего объема продаж.

Выбираются минимальные пороговые значения показателей достоверности и поддержки, при превышении которых пара товаров подвергается дальнейшему анализу. Очевидно, что оба показателя меньше единицы, и такими значениями могут быть, например, 0,6 для достоверности и 0,4 для поддержки.

Определив сопутствующие пары товаров, можно спланировать их расстановку таким образом, чтобы «провоцировать» покупателя на дополнительные покупки и улучшить навигацию по торговому залу. Таким образом, грамотная расстановка товаров не только увеличивает прибыль, но и делает пребывание в торговом зале комфортным для потребителя, что задействует механизмы увеличения прибыли 3 и 4: в комфортный магазин мы стремимся приходить чаще и становимся на долгий срок лояльным покупателем. Кроме того, анализ парных продаж также способен помочь планированию проведения промо-акций и поддержанию оптимального объема товара в зале.

Товары могут сопутствовать не только другим товарам, но и событиям. Тогда наблюдается всплеск спроса. Примеры товаров, сопутствующих событиям: шампанское перед новым годом, куриные яйца перед Пасхой и канцелярские товары перед 1 сентября.

Есть примеры и неочевидных закономерностей. Так, используя анализ больших данных, сеть супермаркетов Walmart выявила интересную корреляцию: спрос на печенье Рop-Tarts и сухие завтраки возрастает перед приближением ураганов. Более того, анализ показал, какое печенье пользуется наибольшим спросов в такой период времени, — клубничное. Стоит ли говорить, что выставление подобных товаров ближе к кассе после оповещения о надвигающейся стихии значительно увеличило прибыль?

Как продать сопутствующие товары?

Конечно, розничная торговля в сетевых супермаркетах — самый наглядный пример, однако сферы использования алгоритма выявления ассоциативных правил практически не ограничены. Большинство крупных интернет-магазинов используют алгоритм показа сопутствующих товаров, увеличивая свою прибыль и улучшая юзабилити сайта. Ряд компаний может предлагать комплекс услуг, которые часто востребованы попарно (например, шиномонтаж и балансировка колес).

Также следует отметить, что по истечении определенного периода времени тренды поведения покупателей могут меняться. Самый простой пример — выпуск на рынок новинки, которая несовместима с прежними аксессуарами. Держать руку на пульсе потребительских предпочтений, выявлять новые и проверять актуальность прежних закономерностей позволит регулярный анализ покупок клиентов. Наилучшим вариантом будет внедрение в CRM-систему специального модуля анализа.