Анализ ассортимента партнеров в e-commerce: гайд для брендов

Контроль за представленностью вашего бренда у партнеров предполагает регулярную работу с данными. Ее цель — выявлять точки роста, оптимизировать сотрудничество с интернет-магазинами и, как результат, увеличивать онлайн-продажи. Разберем, как эффективно выстроить процесс работы с данными с помощью аналитических инструментов Pricer24.

Содержание:

• Use Case 1. Контроль представленности ассортимента
• Use Case 2. Отслеживание новинок
• Use Case 3. Анализ представленности брендов-конкурентов
• Use Case 4. Кто занимает лучшие позиции в категории
• Use Case 5. Анализ топовых позиций в каталоге партнера

Use Case 1. Контроль представленности ассортимента

Мария работает менеджером по продажам в украинском представительстве производителя ноутбуков. 

Среди ее KPI на квартал — увеличить долю интернет-полки на 15%. Когда покупатель заходит на сайт партнера, он должен видеть все ноутбуки ее бренда в наличии, а не серые ярлыки «Не в наличии» или, что еще хуже, вообще не находить нужного товара.

Чтобы проанализировать текущую картину, Марии необходимо ответить на вопросы:

• Какая часть ассортимента закончилась (Out-of-Stock)?
• Сколько моделей вообще не заведено в каталоги партнеров?
• Какие партнеры представляют ее бренд лучше всего и хуже всего?

Еще месяц назад Мария начала бы выполнять эту задачу по следующему алгоритму: 

1. Загрузить девять вкладок браузера с сайтами партнеров.
2. Вручную проверить наличие каждой из 79 моделей ноутбуков их бренда. Модель за моделью: поиск, скролл, клик, проверка статуса — «Доступен» / «Закончился» / «Нет в каталоге партнера».
3. Далее — наполнить Excel-файл и обработать его до того вида, чтобы наглядно увидеть процент товаров, недоступный для покупки на сайте каждого партнера.

Это заняло бы день-два работы. Пальцы Марии болели бы от скроллинга, а глаза — от переключения между вкладками и ячейками в таблице. И, что хуже всего, к концу проверки данные с первых сайтов, которые она анализировала, уже могли бы быть неактуальными.

Теперь Мария выполняет эту задачу за 5 минут, ведь у нее есть Pricer24.

Разумное решение: отчет «Анализ ассортимента» в Pricer24

Мария использует отчет «Анализ ассортимента», показывающий наличие товара на сайтах контрагентов. Его можно отобразить в разном виде. Рассмотрим наиболее удобные варианты представления данных для ее задачи.

1. Гистограмма

• Зеленый цвет — доля доступных товаров.
• Розовый — доля закончившихся товаров.
• Бледно-розовый — доля товаров, которых нет в каталогах партнеров.

Общий рыночный тренд можно прочесть за 5 секунд:

• на сайте Allo — лучшая представленность товаров бренда (~60%);
• на сайте Telemart — критически низкая представленность (только ~10% товаров в наличии).

2. Таблица с количественными показателями

3. Та же таблица, но в процентах

Мария выявила, что у партнеров представлено в среднем только 38% товаров ее бренда, 39% — закончились, 23% — не заведены в каталоги на сайтах партнеров. Ключевые инсайты:

• У Brain большая часть ассортимента просто закончилась.
• У Telemart 90% ассортимента недоступно, а большая часть из них даже не заведена.
• Лучшая представленность — в Allo.

Теперь Мария хочет посмотреть, сколько товаров ее бренда не представлено ни в одном магазине партнеров. У нее девять партнеров. Она конфигурирует отчет следующим образом:

• строки — все модели товаров бренда;
• колонка «Не найдено» — количество партнеров, у которых товара нет в каталоге.

Мария фильтрует колонку от большего к меньшему:

Оказывается, таких позиций нет — каждая модель представлена ​​хотя бы в одном магазине партнера. Однако она уже видит проблему: какие модели нуждаются в срочном расширении дистрибуции — сейчас их можно купить онлайн только у одного-двух партнеров из девяти.

Это цифры, с которыми можно работать, спускаясь на уровень конкретных SKU.

Для формирования плана дальнейших действий Мария проводит углубленный анализ: выбирает конкретного партнера и кликает на количество товаров в красной колонке «Закончился» — загружается подробная таблица с товарами.

В таблице она видит:

• партнеров, у которых товар закончился;
• полное название и артикул SKU;
• статус наличия товара («Закончился»);
• ссылку на страницу товара на сайте партнера;
• точную дату и время, когда товар закончился.

Эти данные при необходимости можно экспортировать в один клик.

Аналогичный анализ Мария проводит для товаров, которые не были заведены на сайты партнеров (статус «Не найдено»).

Возможные дальнейшие шаги

Для товаров, закончившихся у разных партнеров (64 позиции):

• проанализировать, как давно товары стали недоступными;
• сформировать приоритетный список для пополнения запасов;
• обратиться к партнерам со списком SKU.

Особый фокус — на самые популярные модели (для этого, например, можно отфильтровать отчет по тегу «ТОП продаж», предварительно назначив этот тег товарам-бестселлерам бренда).

Для товаров, не заведенных в каталоги интернет-магазинов, нужно так же сформировать список и обратиться к партнерам. Следовательно, исходя из этих данных, Мария может быстро сформировать предложения для партнеров.

А далее:

• настроить регулярный мониторинг (еженедельный/ежедневный) — для этого она может добавить отчеты по отсутствующим товарам на дашборд;
• отслеживать динамику, измеряя прогресс в соответствии с целевым KPI (+15% доли интернет-полки);
• сформировать отдельный отчет по популярным закончившимся товарам и добавить на дашборд для ежедневного мониторинга, чтобы всегда держать в фокусе свои приоритеты и контролировать доступность этих позиций для покупки.

Use Case 2. Отслеживание новинок

В рамках контроля представленности у Марии есть еще одна задача: оперативно отслеживать добавление всех новых моделей бренда на сайтах онлайн-партнеров.

Ранее она проверяла новинки вручную: заходила на сайт партнера и вводила артикул товара в поиск. Если он ничего не показывал, возникало несколько вопросов:

• Возможно, партнер еще не добавил товар?
• Или добавил, но артикул содержит ошибку?
• Может быть, его можно найти по названию или конфигурации?

Каждая проверка занимала определенное время, и это было очень неудобно.

Разумное решение: тег «Новинка» в Pricer24

Мария использует тот же отчет «Анализ ассортимента», только с тегом по товару («Новинка»). 

Перед запуском новых моделей на рынок она добавляет информацию о товарах в каталог Pricer24 и назначает им тег «Новинка».

В отчете «Анализ ассортимента» Мария выбирает фильтр: Тег — «Новинка». 

Подгружается отчет, где есть информация по каждому партнеру: сколько новинок уже добавлено, а сколько еще отсутствует.

Мария кликает по сумме в колонке «Не найдено» — загружается полный список SKU, еще не добавленных партнерами.

Мария может экспортировать этот список и отправить менеджерам партнеров с просьбой добавить новинки на сайт. Теперь она полностью контролирует процесс.

Use Case 3. Анализ представленности брендов-конкурентов

Елена — бренд-менеджер производителя кормов для собак и кошек.

Ее KPI — за год войти в ТОП-3 брендов по уровню представленности у ключевых онлайн-партнеров.

Елена знает, сколько товаров ее бренда представлено у партнеров — онлайн-зоомагазинов. Но когда дело доходит до сравнения с конкурентами, начинаются сложности, ведь ей нужно проанализировать:

• сколько SKU Royal Canin, Brit или Josera представлено на электронных полках зоомагазинов;
• сколько из них доступно для покупки, а сколько — просто «висит» в каталоге партнера.

Ручной подсчет через фильтры на сайтах интернет-магазинов был трудоемким, но все равно не давал четкого ответа. Выдача может показывать 200 товаров, но сразу сложно понять, сколько из них в наличии, а сколько — закончилось.

Сейчас Елена пользуется преимуществами автоматического мониторинга конкурентов в Pricer24.

Разумное решение: отчет «Анализ ассортимента по брендам»

Система автоматически собирает данные обо всех SKU каждого бренда у выбранных партнеров и ежедневно отслеживает их актуальный статус. В результате Елена получает не разовый срез, быстро теряющий актуальность, а постоянную, обновляемую картину рынка, и она может сравнить свой уровень представленности с конкурентами.

1. Абсолютные значения

Первый уровень — это простая, но важная таблица: сколько SKU каждого бренда есть в каталоге каждого партнера.

Из нее сразу видно:

• кто является лидером по количеству товаров в каталоге;
• каков реальный разрыв между брендами по количеству SKU в каталогах партнеров;
• где бренд Елены отстает больше всего.

Например, если бренд Елены — Club 4 Paws, становится очевидно, что:

• Royal Canin — бесспорный лидер с наибольшим присутствием у всех партнеров, особенно в Petchoice, где у него почти 700 SKU.
• Brit — второй лидер, почти на уровне с Royal Canin. Самая широкая представленность — в MasterZoo, где Brit даже опережает Royal Canin. У всех партнеров товаров Brit в 3 раза больше, чем Club 4 Paws.
• Догнать Josera по количеству товаров будет легче всего (в MasterZoo Club 4 Paws даже опережает Josera).

Реалистичная цель для Елены — уверенно закрепиться на 3-м месте, обогнав Josera. Ведь, чтобы догнать лидеров, нужно завести +900 SKU, то есть утроить ассортимент.

Примечание. Мы рассмотрели гипотетический сценарий и проанализировали всего четыре бренда (Brit, Club 4 Paws, Josera, Royal Canin) для демонстрации возможностей платформы. В реальности в него можно добавить любое количество конкурентов. Кроме того, стоит иметь в виду, что разница может быть как в ассортименте (например, у Club 4 Paws просто меньше товаров в портфеле), так и в дистрибуции (товары есть, но они не заведены в каталоги партнеров).

2. Качество представленности: какая доля товаров доступна для покупки

Теперь переходим ко второму уровню анализа — таблицы с распределением по статусам: «Доступны для покупки» и «Закончились».

Имея перед собой абсолютное значение и распределение по статусам, Елена больше не оценивает ситуацию интуитивно. Она четко видит, сколько товаров ее бренда и брендов-конкурентов сегодня доступны для покупки на электронных полках каждого партнера, где сформировался наибольший разрыв и из-за чего именно он возникает — из-за недостаточного количества SKU, заведенных на сайтах партнеров, или проблем с наличием.

Эти данные становятся основой для ее дальнейших действий.

Например, если часть товаров, имеющих статус «Не найдено», значительна (см. кейс 2), Елена формирует список SKU и передает его партнерам для добавления в каталог. Если значительная часть ассортимента закончилась (см. кейс 1), это сигнал для работы с цепью поставок и пополнения запасов.

Use Case 4. Кто занимает лучшие позиции в категории

Андрей работает менеджером e-commerce-канала сбыта в компании, производящей мелкую бытовую технику для кухни. 

В прошлом квартале Андрей заметил падение продаж у ключевого партнера на 20%. Проанализировав электронную полку, он выявил, что их топовые модели по двум основным категориям не отображаются на первых страницах в выдаче интернет-магазинов.

Чтобы проанализировать выдачу партнеров, ранее Андрею приходилось:

• заходить на каждый сайт партнера;
• искать свои категории;
• прокручивать страницы категорий в поисках своих моделей;
• записывать позиции в Excel-таблицу.

Сейчас он делает это проще и быстрее: Андрей пользуется отчетом «Анализ рынка» в Pricer24.

Разумное решение: отчет «Анализ рынка» в Pricer24

Этот отчет автоматически показывает позицию каждой модели в выдаче категории на сайтах партнеров, а также минимальную цену товара, количество отзывов на товар и наличие акций.

Теперь анализ позиций товаров в интернет-магазинах Андрей осуществляет так:

1. Загружает отчет «Анализ рынка» → фильтрует по категории (например, «Кофемашины») и по брендам (бренды конкурентов и его бренд).
2. Выбирает нужный интернет-магазин из списка (сайт ключевого партнера).
3. Видит все модели — свои и конкурентов — в единой таблице.
4. Сортирует их по колонке «Средняя позиция» — понимает, какие товары являются лидерами в выдаче категории. Смотрит также минимальную позицию.
5. Понимает, с кем он конкурирует за внимание покупателя. Анализирует цены, средний рейтинг, количество отзывов на эти товары, а также условия акций, если они есть.

Возможные дальнейшие шаги

1. Проанализировать цены конкурентов в ТОП-100 позиций и скорректировать собственную ценовую стратегию для повышения конкурентоспособности.
2. Обсудить с ключевым партнером возможности улучшения позиций товаров, например, с помощью рекламных кампаний или специальных условий.
3. Добавить скидки или подарки к топовым моделям, чтобы повысить их привлекательность.
4. Улучшить контент в карточках товаров.

Use Case 5. Анализ топовых позиций в каталоге партнера

Дмитрий — руководитель отдела онлайн-продаж производителя телевизоров.

Он хочет понять, какие товарные группы целесообразно продвигать у конкретного партнера: пользуются ли здесь большим спросом модели с более высоким или более низким ценовым сегментом, а также телевизоры с большей или меньшей диагональю экрана.

Ранее Дмитрий делал это так:

1. Заходил на сайт партнера.
2. Просматривал категорию «Телевизоры».
3. Вручную записывал цены первых 10–20 товаров по популярности.
4. Пытался понять, какие характеристики есть у товаров на топовых позициях страницы категории у партнера. Строил предположения.

Теперь он делает это автоматически — с помощью Pricer24.

Разумное решение: анализ цен на топовые позиции в выдаче

Дмитрий анализирует, какие товары занимают топовые позиции на сайте партнера и каковы цены на эти товары:

1. В отчете «Анализ рынка» выбирает свою категорию («Телевизоры») и партнера, которого он хочет проанализировать.
2. Фильтрует товары по позиции в выдаче от меньшего к большему.
3. Просматривает цены и диагональ телевизоров в ТОПе выдачи на сайте ключевого партнера.

Анализируя топовые позиции в выдаче, Дмитрий видит:

• Преобладают модели от 11 499 до 21 999 грн, что указывает на спрос в среднем сегменте.
• Лучшие позиции занимают телевизоры диагональю 50, 55 и 43″ — оптимальный размер для большинства покупателей.

Таким образом Дмитрий выявил, что Rozetka фокусируется на бюджетных и среднесегментных моделях диагональю 43-55″. Он делает вывод, что для продвижения в этом интернет-магазине стоит фокусироваться на доступных моделях 43–55″ в ценовом диапазоне 12 000 — 22 000 грн.

Возможные дальнейшие действия

Следует предложить партнеру специальные условия для моделей среднего сегмента и увеличить маркетинговую поддержку. Но перед формированием коммерческого предложения Дмитрий делает еще один важный шаг — анализирует цены конкурентов на модели диагональю 43–55″ у ключевых партнеров.

Для этого он:

1. В том же отчете «Анализ рынка» добавляет к анализу других своих партнеров-ритейлеров — Comfy, Citrus, Foxtrot.
2. В фильтре «Характеристики» устанавливает диагональ от 43 до 55″, чтобы сузить выборку до целевого сегмента.
3. Анализирует колонки «Min Цена» и «Среднее Рейтинг» для идентичных моделей у разных контрагентов.

Дмитрий решает предоставить специальные условия на ТОП-15 моделей диагональю 43–55″ с рейтингом 4,5+, уменьшив ценовой разрыв с конкурентами до 2–3%. Приоритет — моделям с высоким рейтингом, но небольшим количеством отзывов, чтобы стимулировать продажи и нарастить социальные доказательства. Ожидаемый результат — улучшение позиций в выдаче и увеличение доли рынка в сегменте 43–55″.