unitdeep ipnetsell servhosts widemrelpage.com widemrelpage.org miniklad apphost.download apphost.stream rhost.download widemarkets netserv.stream На Районе в Абакане На Районе в Ачинске На Районе в Адлере На Районе в Анапе На Районе в Ангарске На Районе в Архангельске На Районе в Армавире На Районе в Артеме На Районе в Арзамасе На Районе в Астрахани На Районе в Балаково На Районе в Балашихе На Районе в Барнауле На Районе в Белгороде На Районе в Бердске На Районе в Березниках На Районе в Березовском На Районе в Братске На Районе в Брянске На Районе в Будденовске На Районе в Бузулуке На Районе в Бийске На Районе в Чебоксарах На Районе в Челябинске На Районе в Набережных Челнах На Районе в Череповце На Районе в Чите На Районе в Дмитровограде На Районе в Дубне На Районе в Дзержинске На Районе в Екатеринбурге На Районе в Ельце На Районе в Электростали На Районе в Элисте На Районе в Энгельсе На Районе в Геленджике На Районе в Хабаровске На Районе в Химках На Районе в Иркутске На Районе в Ишиме На Районе в Иваново На Районе в Ижевске На Районе в Калининграде На Районе в Калуге На Районе в Комсомольске-на-Амуре На Районе в Каменск-Уральском На Районе в Камышине На Районе в Канске На Районе в Казани На Районе в Краснодаре На Районе в Кемерово На Районе в Кирове На Районе в Клине На Районе в Коломне На Районе в Королеве На Районе в Костроме На Районе в Красноярске На Районе в Кунгуре На Районе в Кургане На Районе в Курске На Районе в Лазаревском На Районе в Липецке На Районе в Люберцах На Районе в Магнитогорске На Районе в Махачкале На Районе в Москве На Районе в Мурманске На Районе в Муроме На Районе в Мытищах На Районе в Находке На Районе в Нефтекамске На Районе в Нижнекамске На Районе в Нижнем Новгороде На Районе в Норильске На Районе в Новокузнецке На Районе в Новосибирске На Районе в Нижнем Тагиле На Районе в Новороссийске На Районе в Октябрьском На Районе в Омске На Районе в Орехово-Зуево На Районе в Орле На Районе в Оренбурге На Районе в Орске На Районе в Старом Осколе На Районе в Пензе На Районе в Перми На Районе в Петропавловске-Камчатском На Районе в Подольске На Районе в Прокопьевске На Районе в Пскове На Районе в Петрозаводске На Районе в Ревде На Районе в Ростове на Дону На Районе в Рязани На Районе в Рыбинске На Районе в Салавате На Районе в Самаре На Районе в Санкт-Петербурге На Районе в Саранске На Районе в Сарапуле На Районе в Саратове На Районе в Сасово На Районе в Серпухове На Районе в Северодвинске На Районе в Шахтах На Районе в Смоленске На Районе в Сочи На Районе в Ставрополе На Районе в Стерлитамаке На Районе в Сургуте На Районе в Сыктывкаре На Районе в Сызрани На Районе в Тамбове На Районе в Тольятти На Районе в Томске На Районе в Торжке На Районе в Туле На Районе в Тюмени На Районе в Твери На Районе в Уфе На Районе в Ульяновске На Районе в Улан-Удэ На Районе в Южно Сахалинске На Районе в Уссурийске На Районе в Нижневартовске На Районе в Волгодонске На Районе во Владикавказе На Районе во Владивостоке На Районе во Владимире На Районе в Волжском На Районе в Великом Новгороде На Районе в Волгограде На Районе в Вологде На Районе в Вольске На Районе в Верхней Пышме На Районе в Воронеже На Районе в Воткинске На Районе в Якутске На Районе в Ярославле На Районе в Йошкар-Оле На Районе в Златоусте
Как анализ потока клиентов помогает увеличить прибыль.

Поток посетителей магазина разнороден и непредсказуем, поэтому бизнес-аналитики часто воспринимают его как неуправляемую "биомассу". Еще бы, ведь попытки направить этот поток в нужное русло - в так называемые коридоры гарантированных покупок, редко приносит ощутимую отдачу.

Несмотря на все уловки мерчендайзинга, людская масса продолжает жить собственной жизнью - двигается вспять, толпится в широких проходах и "в упор" не замечает товар, который вам так необходимо продать. Однако если изменить шаблонное восприятие, можно повернуть эту ситуацию лицом к себе.
Идея рассматривать посетителей как некую однородную субстанцию заведомо ошибочна, ведь каждый человек приходит в магазин с разными целями и имеет разные возможности совершить ту или иную покупку. Для выработки эффективной стратегии продаж нужно точно знать, кому, что и как предлагать. А чтобы это выяснить, необходимо разделить посетителей на кластеры - устойчивые группы, объединенные набором важнейших для вас признаков:

частота посещений магазина (регулярно, часто, редко);
средняя сумма чека;
количество товаров в чеке;
сочетание товаров в чеке;
частота повторяемости покупок одних и тех же товаров;
материальная обеспеченность;
демография (пол, возраст, национальность и прочее)

Кластеризация потока посетителей на примере сети универсамов.

По результатам наблюдений аналитики разделили всех посетителей торговой сети на 5 групп:

Новички. Это самый массовый кластер, состоящий преимущественно из молодежи, которая ходит за покупками стихийно и не имеет привязанности к одному магазину. Объем покупок у этих людей небольшой, выбор товаров - непостоянный, средняя сумма чека самая маленькая.
Середнячки. Эти посетители приходят в магазин регулярно, покупают более 7 единиц товаров за раз, тратят средние и крупные суммы. Как правило, эта группа отдает предпочтение одному магазину сети. Ее численность - вторая после "Новичков".
Старые клиенты. Кластер составляют в основном мужчины, которые ходят в магазин давно, но не часто. Совершают однотипные покупки.
Гурманы. Это малочисленная группа состоятельных людей, которая тратит значительные суммы на эксклюзивный и деликатесный товар. Приходит в магазин часто, покупает немного.
Обеспеченные. Самый небольшой кластер, состоящий преимущественно из женщин старшего возраста. Эти люди посещают разные магазины сети, покупают много, тратят большие суммы. Часто имеют дисконтные карты с накопленной солидной скидкой.

Как выяснилось, максимальный процент прибыли магазинам этой сети приносят "Гурманы" и "Обеспеченные" - их вклад составляет более 50% выручки. 35-40% приносят "Середнячки" и "Новички". На долю "Старых клиентов" приходятся оставшиеся 10-15%.
Соответственно, целевой группой покупателей являются состоятельные клиенты из двух последних кластеров. "Середнячки" и "Новички" составляют перспективную группу, а "Старые клиенты" - нецелевую.

Каждому покупателю - свое.

Определив вышеописанным способом свою целевую группу, необходимо выстроить концепцию продаж на основе ее потребностей и интересов. Так, покупатели из кластера "Новичков", "Середнячков" и "Старых клиентов" выбирают магазины по средней цене товара (чем она ниже, тем лучше) и по скорости обслуживания (много касс, небольшие очереди).  
"Гурманы" и "Обеспеченные" предпочтут магазин, где им предложат высококачественные эксклюзивные продукты и сервис бизнес-класса.
Получается, основная зона внимания - это товарный ассортимент, его ценовая категория и уровень обслуживания. Если класс магазина не соответствует ожиданиям целевой группы, его следует повысить либо понизить.

Не забывайте про мерчендайзинг.

Разделение магазинов на классы предусматривает не только различный ассортимент и сервис, но и разную выкладку товаров. Так, в недорогих магазинах целесообразно группировать товары по сочетаемости, например, ставить рядом напиток и закуску - это увеличит спонтанные покупки того и другого. В магазинах среднего и высшего классов, куда клиенты приходят со списком необходимых товаров, этот прием не работает.

Обучайте продавцов.

Лучший продавец не всегда тот, кто продает много. Ради увеличения объема продаж персонал часто предлагает покупателям более дешевые товары, чем те могли бы купить, а дорогие оставляет лежать на полках.
В действительности максимальную отдачу приносят те работники, которые продают каждому покупателю свой товар: "Новичку" - дешевый, "Середнячку" - по средней цене, "Обеспеченному" и "Гурману" - дорогой.

Пересмотрите маркетинговые активности.

Повышать уровень продаж можно по-разному. Один способ - регулярно устраивать акции, теряя потенциальную прибыль, а другой - нанять или подготовить грамотный персонал, который, используя знания о кластеризации покупателей, вытянет магазин правильными продажами. Персонификации продаж с применением индивидуальных политик лояльности способны компенсировать низкосортный товар, неприглядную обстановку и другие недостатки магазина. Доходы торговой точки при этом растут без массовых акций.

Анализируйте большие данные.

Для более точного деления посетителей на кластеры целесообразно собирать и анализировать большие объемы данных (big data). Это, безусловно, требует времени и затрат, но результат может превзойти все ожидания. Сбор малозначительной, по мнению многих, информации способен повысить продажи на 10-15% и оптимизировать работу персонала.

Приведем пару реальных примеров, как работает такой анализ.

1. В магазине женской одежды и обуви полгода собирали следующие данные:
какие модели товаров покупатели берут в руки и в какой очередности их примеряют;
по какому поводу совершается покупка (для повседневного ношения, в поездку, на событие);
какие бренды указаны на пакетах, с которыми посетители заходят в магазин.
В результате анализа были установлены весьма неожиданные зависимости, которые в итоге привели к росу продаж на 16%. Выяснилось, что люди, которые примеряют более 4 пар обуви за один визит редко что-либо покупают. Отсутствие внимания к ним позволило понемногу вытеснить их из магазина и тем самым разгрузить персонал. Одновременно это повысило количество покупок, сделанных другими, а также снизило уровень стресса работников от несостоявшихся продаж.

2. Сбор информации о посетителях сети ресторанов "N" позволил бизнесу оптимизировать траты на продукты, рационализировать обслуживание (кого из гостей куда посадить, что предложить) и безошибочно прогнозировать, сколько прибыли принесет открытие новых точек. Для этого были получены следующие данные:
каким обращением гости подзывают официанта;
какие столики занимают быстрее и на какие места садятся в первую очередь;
какими купюрами оставляют чаевые;
средняя сумма чаевых;
какие блюда гости просят принести раньше, какие позже;
какие блюда заказывал гость в прошлые визиты;
какое место выбрал гость с учетом уже занятых столиков;
что заказали посетители за соседними столиками.
Анализ больших данных позволяет максимально точно выделить кластер посетителей, приносящий основную прибыль. Ориентация на потребности этих людей гарантированно повышает доходность предприятия и выводит бизнес на качественно новый уровень.

Факторы, влияющие на рост продаж.

Трафик клиентов.
Принято считать, что чем больше поток посетителей, тем больше продаж. На самом деле это справедливо только для магазинов с отдельным входом с улицы. В торговых центрах люди часто заходят в магазины просто из любопытства. Также замечено, что более высокую конверсию дает кластер "Середнячков" и "Новичков".
Цена товара.
Оптимальный уровень цен зависит от конверсии посетителей - чем она выше, тем сильнее можно "задрать" среднюю стоимость. Кроме конверсии следует учитывать уровень доходов жителей региона и объем трафика посетителей.
Средний чек.
В магазинах с отдельным входом с улицы средний чек больше, чем в торговых центрах. На объем покупок также влияют расположение магазина на местности (удобные подъездные пути, отсутствие вблизи торговых точек с аналогичным ассортиментом) и соответствие ранга магазина основному кластеру покупателей.

Из рассмотренных выше групп самый большой чек у "Середнячков", "Обеспеченных" и "Гурманов". Самый маленький - у "Старых клиентов".

Ранг магазина.
В магазинах высокого ранга трафик выше, но на конверсию посетителей это не влияет. Она в большей степени зависит от других факторов.
Товары. На численности продаж сказывается полнота основного ассортимента, новизна и актуальность товара (модно - не модно), а также сезон и погода.
Персонал. Обучение продавцов индивидуальной работе с каждым кластером покупателей повышает объем продаж, конверсию и средний чек.
Расположение магазина внутри торгового центра. На трафик и конверсию посетителей влияет этаж - чем он выше, тем меньше покупателей. Но это может быть компенсировано более низкой арендной платой.
Площадь магазина. Чем она больше, тем больше трафик, но на конверсии величина торговой зоны сказывается незначительно. На средний чек площадь и расположение магазина внутри торгового центра также не влияют.

Из внимания ко всем упомянутым факторам складывается модель продаж. Применение модели, основанной на объединении кластеров клиентов в группы целевых, перспективных и нецелевых позволяет не только предсказывать поведение покупателей, но и управлять им, затрачивая минимум усилий. Именно это является основным драйвером роста продаж и процветания торгового бизнеса.

Сервис AppHost.Stream приглашает Вас на бесплатную вводную консультацию по анализу трафика ваших клиентов.
Цены на обслуживание - договорные. Наш менеджер сможет сделать для Вас индивидуальное предложение после консультации и первичного анализа вашего бизнеса.

НАШИ КОНТАКТЫ


129000 Москва,
ул.Елисейская д.21а
Email: [email protected]

Phone: 8(801) 505-5-400

2017-2019 Все права защищены
APPHOST.STREAM