Кейс: підвищення прибутку за категорією «Відеокарти» в інтернет-магазині TELEMART.UA

Клієнт

TELEMART.UA — інтернет-магазин комп’ютерних комплектуючих та периферії для геймерів, що входить до ТОП-50 онлайн-магазинів України за даними Retailers.ua.

На сайті клієнта основним інструментом для продажу є конфігуратор ПК, який дає відвідувачам можливість в онлайн-режимі «зібрати» комп’ютер для подальшої купівлі. Щодня через конфігуратор клієнти здійснюють понад 8000 віртуальних збирань.

У цьому кейсі команда TELEMART.UA поділилася вражаючим досвідом — як їм вдалося збільшити свою частку ринку в категоріях «Відеокарти» та «Персональні комп’ютери».

Дисклеймер: цей кейс було записано кілька років тому, у ньому ви побачите скриншоти інтерфейсу Pricer24, актуального на 2020 рік.

Завдання

У вересні 2020 року в Україні відбувся черговий стрибок розвитку ринку криптовалют, який супроводжувався активним зростанням курсу Bitcoin. Майнінг пожвавився, попит на відеокарти почав стрімко зростати, а наявний на ринку асортимент — звужуватися.

Зважаючи на ринковий дефіцит і різкі стрибки цін на відеокарти, нам необхідно було швидко провести аналіз ринку в розрізі сегментів (чип, об’єм пам’яті, бренд, сімейство) з метою:

• визначення дефіцитних сегментів для закупівлі та отримання додаткового прибутку в результаті таких закупівель;
• створення звітів про наявність товару в дистриб’юторів і конкурентів для бронювання та закупівлі асортименту першими на ринку;
• визначення ціноутворення в сегменті виходячи з ринкових пропозицій для збільшення динаміки продажів у високий сезон;
• аналізу нових ніш у цій категорії (визначення нових точок зростання).

Рішення

Парсинг даних

Час упровадження командою Pricer24: 4 години.

Для аналізу ринку відеокарт необхідно було провести сегментацію товарів.

Оскільки наш клієнт вибирає товар виходячи з технічних параметрів, ми створили кастомний звіт у Pricer24 за моделями, додавши до нього ключові характеристики.

Платформа почала збирати такі дані:

• сімейство відеокарти (NVIDIA, AMD);
• чип (RTX 3070, GTX 1660 Super тощо);
• об’єм пам’яті (4 ГБ, 8 ГБ тощо);
• кількість кулерів (1, 2, 3 кулери).

Наступним кроком стало зіставлення товарів в межах кастомного звіту з SKU у конкурентів і дистриб’юторів, що дало змогу бачити в динаміці за днями такі характеристики:

• мінімальну, середню, максимальну ціни;
• кількість пропозицій на ринку в конкурентів;
• кількість пропозицій на ринку в дистриб’юторів.

Кастомний звіт давав можливість здійснювати аналіз з урахуванням SKU і технічних характеристик (сегментів) товару в динаміці.

Після зіставлення було завершено підготовчий процес і поставлено завдання з формування звітів для аналізу ринку.

Звіти

Звіт для аналізу дефіциту на ринку

Для визначення дефіциту було сформовано звіт з аналізу кількості унікальних пропозицій на ринку в конкурентів за певний період.

Звіт явно показав падіння кількості пропозицій у магазинах конкурентів на чипах NVIDIA 1650, NVIDIA 1660 Super, які були основними драйверами продажу відеокарт і ПК у сегменті до 1000 у. о.

Цей аналіз у динаміці, разом з внутрішніми даними про продажі та звітом щодо прибутку магазину за товарами, дав змогу сформувати список SKU, необхідних для купівлі на склад.

Звіт для визначення сегментів товарів для закупівлі в дистриб’ютора

Після аналізу конкурентів було сформовано аналогічний звіт щодо аналізу пропозицій у дистриб’юторів.

Результатом аналізу став список сегментів та SKU, які за допомогою дистриб’ютора в подальшому було імпортовано до України для продажу в магазині.

Ці транзити та дані про надходження у продаж дефіцитного та/або навіть ексклюзивного товару дали можливість сформувати:

• план продажів відеокарт від відділу маркетингу;
• план з підготовки готових ПК;
• план роботи складу (оренда додаткових площ для зберігання ліквідного товару).

Звіт «Повідомити про наявність» у межах сегмента

Більшість дистриб’юторів надають дані про появу товарів через розсилки на електронну пошту чи в онлайн-месенджерах, що не дає змоги отримувати інформацію про надходження товару оперативно.

Парсинг наявності товарів як за SKU, так і за сегментами дав можливість скоротити час на аналіз пропозицій категорійним менеджером.

Щоденне регулярне завдання (менш ніж 30 хвилин уранці) з перегляду звіту щодо кількості пропозицій на ринку дало змогу першими бронювати сток товарів у дефіцитних сегментах.

Перевірка гіпотез у роботі

Кейс: визначення причини відсутності продажів та зростання продажів на 100% у нових сегментах.

На початку грудня 2020 року було викуплено значний сток товару з нової ніші відеокарт 1050 Ti (найдешевший ігровий сегмент), які раніше не було представлено в магазині.

У перші три тижні була відсутня динаміка продажів товарів, водночас ціна на SKU була найнижчою на ринку.

Цей SKU був представлений у двох конкурентів на ринку, а в середині місяця повністю зник із продажу, причому динаміка з продажу стоку не з’явилася.

Наприкінці грудня — на початку січня відбувся різкий стрибок продажів (стабільний щоденний попит), водночас ціна залишалася стабільною в межах всього місяця.

Після докладного аналізу ринку відеокарт у цьому сегменті виявилося, що на ринку до кінця місяця було представлено товари-аналоги з ціною, на 15% нижчою від ціни продажу закупленого товару.

Після їх вимивання в конкурентів продукт став найдешевшою пропозицією на ринку і здобув популярність у клієнтів, що показав звіт із продажів.

Звіт за сегментом 1050 Ti:

• середня ціна на товар із сегмента;
• мінімальна з цін на товар із сегмента.

Звіт показав, що ціна на товар була вищою на початку місяця, але в кінці стала середньою (навіть мінімальною), що й допомогло закрити попит у низькому сегменті продажів, де ключовим фактором купівлі є ціна.

Результати

Гнучка система звітів дала нам можливість створити механізми управління:

• закупівлями дефіцитних позицій, що поліпшило показники прибутку та доходу;
• оперативною закупівлею товарів у дистриб’ютора;
• диференціацією продажів згідно з ринковим попитом та пропозиціями постачальників, чого не було в конкурентів.