Анализ эффективности продаж необходим для:
-
определения KPI для специалистов по рекламе;
-
построения планов для отдела продаж;
-
определения ценовой политики;
-
оценки эффективности работы сотрудников;
-
формирования маркетинговой стратегии.
В целом изучение и контроль аналитики продаж позволяют увидеть динамику развития компании, скорректировать текущие недоработки и выстроить правильную стратегию на будущее.
Анализ продаж в интернет-магазине и его значение
Как правило, небольшие интернет-магазины уделяют мало внимания анализу продаж и построению комплексной стратегии. В этом их ошибка, которая и не даёт им расти. Ведь именно эти процессы являются залогом развития и масштабирования компании.
Анализ продаж — это оценка эффективности реализации товаров по различным показателям, которые в совокупности отражают общую картину, а в динамике дают прогноз будущего развития. Изучать данные можно по всему ассортименту, отдельным категориям и товарам, по всей территории продаж и конкретным регионам.
Качественно проведённая аналитика продаж будет полезна собственнику магазина, маркетологу, руководителю отдела и менеджерам по продажам. В частности, делаются выводы про перспективные группы товаров для продаж, а также позиции, реклама и реализация которых не приносят достаточной прибыли или убыточна.
Пошаговый алгоритм выполнения анализа продаж
Аналитика продаж для онлайн-ритейлеров невозможна без систем аналитики. Самые известные из них — Яндекс.Метрика и Google Analytics. В соцсетях могут быть свои системы, например, пиксель Facebook. Данные счётчиков аналитики на одном и том же сайте могут отличаться между собой из-за отличий методов подсчёта показателей и атрибуции. Тем не менее, если всё работает корректно, эти отличия колеблются в пределах 5–10%.
Большое значение имеет и настройка таких систем профессиональными аналитиками. Грамотное техническое задание должно предусматривать фиксацию максимально возможного количества событий, приводящих к конверсии. Это поможет выявлять ошибки на разных этапах воронки продаж, исправлять их и не терять клиентов.
В частности, благодаря качественно настроенным системам аналитики проводится анализ рентабельности продаж, оцениваются такие показатели как объёмы продаж, выручка, чистая прибыль, рентабельность инвестиций в рекламу, средний чек, возвраты, коэффициент конверсии, ресурсоёмкость.
Пошаговая аналитика продаж
Шаг 1. Определение показателей для оценки.
Шаг 2. Выбор инструментов для сбора данных и анализа.
Шаг 3. Сравнение полученных данных с предыдущими периодами.
Шаг 4. Выводы, принятие тактических и стратегических решений.
Анализ продаж по ценовым сегментам
Суть метода заключается в разделении всего ассортимента товаров на ценовые категории в сравнении с конкурентами: средние, ниже средних, выше средних, заниженные и завышенные цены.
Рассмотрим на конкретном примере. Для сбора информации и деления товаров на ценовые сегменты относительно конкурентов в интернет-магазине использовался специализированный сервис анализа цен. С его помощью была выполнена ценовая сегментация 7200 товаров интернет-магазина по таким категориям:
-
средние цены с отклонением в меньшую или большую сторону до 5%;
-
цены ниже средних (дешевле на 5–10%);
-
цены выше средних (дороже на 5–10%);
-
сильно заниженная цена (ниже средней более чем на 10%);
-
сильно завышенная цена (выше средней более чем на 10%).
Вот как распределились товары по ценовым категориям после анализа цен:
В этом конкретном магазине бо́льшая часть товаров подпадает под категорию «импульсных покупок». Для дорогих позиций, требующих более длительного периода принятия решений и тщательного выбора пользователями, отклонения для вышеперечисленных ценовых сегментов будут отличаться.
Собственник интернет-магазина активно отслеживает новинки в области маркетинга и управления бизнесом. Поэтому все процессы, сервис и доставка организованы на высшем уровне, протестированы все возможные каналы продаж. Рекламный бюджет не ограничен. Есть ли зазор для роста продаж в таком случае?
Анализ продаж показал, что наилучшие результаты по доходу на единицу товара и рентабельности инвестиций в рекламу показали товары из ценовой категории «Цены ниже средних». Было принято решение сделать переоценку товаров в остальных ценовых категориях: минимальные и максимальные цены, среднерыночные цены и цены выше средних.
Процесс переоценки был автоматизирован с помощью ценовых рекомендаций сервиса uXprice по формуле «среднерыночная цена — 10%» по всем позициям ассортимента. В дальнейшем цены регулярно корректировались для поддержания на этом уровне.
Вот какие результаты показал анализ продаж через месяц после первой переоценки товаров (скрин с Google Analytics, период с 15.07.2021 по 14.08.2021 в сравнении с предыдущим периодом с 14.06.2021 по 14.07.2021):
-
рост дохода от продаж на 41,93%;
-
средняя длительность сеанса выросла на 8,52%;
-
падение показателя отказов на 1,68%;
-
увеличение количества просмотренных страниц за 1 сеанс на 4,81%;
-
повышение коэффициента транзакций на 7,89%;
-
рост количества транзакций на 28,02%.
Если отдельно рассматривать источники, то вот как изменился доход:
-
google/cpc вырос на 35,56%;
-
facebook/click поднялся на 76,71%;
-
google/organic показал рост на 20,03%;
-
(direct)/(none) увеличился на 35,18%.
Важно отметить, что в обоих периодах, которые сравнивались, бюджет на рекламные кампании не ограничивался, никаких существенных изменений в ведение рекламных кампаний не вносилось, а продажи оценивались в рамках одного сезона (не было фактора сезонности).
В целом результат превзошёл ожидания. Но, как мы говорили выше, для объективности анализ продаж необходимо проводить по нескольким показателям. Поскольку на некоторые товары стоимость была снижена, важно было оценить рентабельность инвестиций в рекламу. И поскольку этот показатель тоже существенно вырос — на 10,67% (скриншот с Google Analytics ниже), принятое решение о переоценке товаров по выбранной стратегии можно считать успешным и стоит использовать на регулярной основе.
В отчёте видны и другие положительные изменения: CTR вырос на 4,53%, стоимость за клик упала на 0,25%, а доход от клика вырос на 10,39%.
Преимущества метода:
-
быстрый и существенный результат;
-
эффективная переоценка товаров;
-
быстрая коррекция ассортиментной политики.
Недостаток: платное использование дополнительного инструмента для анализа и переоценки товаров.
ABC-анализ продаж
ABC-анализ имеет широкое применение для анализа продаж. Можно провести АВС-анализ продаж всего ассортимента, товаров отдельных категорий или товаров по брендам по различным показателям (доход, прибыль, рентабельность).
Результаты такого анализа продаж покажут:
-
самые прибыльные позиции;
-
товары, которые продавать не выгодно;
-
самую прибыльную категорию;
-
объём закупки каких товаров стоит увеличить;
-
товары, которые залеживаются на складе.
Суть классического ABC-анализа заключается в делении товаров на 3 группы:
A — товары, которые приносят 80% продаж (20% ассортимента);
B — товары, которые приносят 15% продаж (30% ассортимента);
C — товары, которые приносят 5% продаж (50% ассортимента).
Допустимы отхождения от стандартно принятого деления 80%–15%–5%, а также деление товаров на большее количество групп. Главная цель — ранжирование ассортимента по степени влияния на выбранный показатель.
В группу А попадают товары, продажи которых приносят максимальную прибыль. Это самая ценная группа для компании, поэтому по ней нужно отслеживать и анализировать продажи чаще всего. А также стараться находить новые товары, которые смогут попасть в эту категорию.
В группе B находятся товары, которые не дотягивают до группы А, но лучше группы C. Нужно работать над тем, чтобы эти товары с группы В перешли в группу А.
В группе С у нас товары, продажа которых приносит минимальную прибыль и скорее не выгодна, чем выгодна для магазина. Именно поэтому анализ этой категории товаров не менее важен, чем первых двух. Прежде всего усилия должны быть направлены на то, чтобы перевести товары из категории А в категорию В и выведение из ассортимента тех позиций, с которыми эти усилия результатов не принесли.
Чтобы избежать ошибок, учитывайте сезонность, а также то, какую роль играют товары группы С в продажах в целом. Например, в McDonald’s эти товары привлекают посетителей, обеспечивая тем самым продажу более выгодных позиций.
ABC-анализ продаж по доходу, обороту и прибыли поможет улучшить ассортиментную политику и распродать остатки благодаря продуманным скидкам на товары из группы С. Анализировать товары этим методом необходимо с такой частотой, с какой меняется ситуация на рынке и внутри самой компании.
Преимущества метода:
-
сегментация ассортимента по нужному показателю;
-
коррекция ассортиментной политики.
Недостаток: этот метод даёт расплывчатое понимание о применении результатов на практике. Вопросы о том, как перевести товары из группы В в группу А и из группы С в группу В остаются открытыми. Больше подходит как вспомогательный способ получить дополнительные данные для изучения.
XYZ-анализ продаж
XYZ анализ объёма продаж помогает определить тенденции в изменении спроса на товары и продажах для планирования закупок, площадей на складах для хранения, дохода и прибыли магазина. Суть метода в определении коэффициента вариации — отклонений от продаж, которые наблюдаются за определённый период. И разделении товаров на три группы в зависимости от размера этого показателя:
X — коэффициент вариации до 0,2, высокая степень прогнозирования продаж;
Y — коэффициент вариации от 0,2 до 0,6, средняя степень прогнозирования продаж, возможно, сезонные колебания спроса;
Z — коэффициент вариации более 0,6, низкая возможность прогнозирования спроса и продаж, возможно изменение тренда. Если продажи происходят большими скачками (то их нет, то в один момент их очень много), то коэффициент вариации может быть больше 1.
Самой ценной группой товаров будет группа X — она приносит бо́льшую часть продаж. Продажи товаров из группы Z варьируются больше всего. Нужно определить, почему происходят такие колебания, учитывать их при планировании и постараться сгладить.
Первым этапом XYZ-анализа будет заполнение таблицы перечнем товаров и продажами по нему. На примере внизу мы видим три товара, которые относятся к группам X, Y и Z в зависимости от размера коэффициента вариаций.
Товар/ Продажи |
Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | Июнь | V | Группа |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Товар 1 | 120 | 100 | 105 | 95 | 95 | 80 | 0,12 | X |
Товар 2 | 200 | 170 | 130 | 35 | 30 | 25 | 0,72 | Z |
Товар 3 | 30 | 25 | 30 | 40 | 40 | 50 | 0,23 | Y |
XYZ-анализ можно проводить по всем товарам или только по тем позициям, которые покупают не реже, чем 4 раза в месяц, если интервал для анализа составляет 1 месяц, как в примере выше. Если товары продаются хуже, по ним ситуацию необходимо рассматривать индивидуально.
Чем больший период анализируется (чем большее количество временных интервалов в нём), тем большее количество данных берётся, и тем точнее рассчитывается коэффициент вариативности и точнее будет прогноз будущих продаж.
Временной интервал может составлять 1 день, неделю или месяц. Но для коротких временных интервалов важно, чтобы было достаточно продаж для анализа. Периодичность продаж у большинства анализируемых товаров должна превышать выбранной временной интервал.
1) Рассчитываем среднее количество продаж каждого товара за 1 день месяца как среднеарифметическое значение по выборке:
XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:
Товар/ Продажи |
Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | Июнь | V | Группа |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Товар 1 | 120 | 100 | 105 | 95 | 95 | 80 |
|
|
2) Рассчитываем среднеквадратическое отклонение:
Среднеквадратическое отклонение показывает, насколько сильно значения из выборки могут отличаться от среднего арифметического значения по выборке.
XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:
Товар/ Продажи |
Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | Июнь | V | Группа |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Товар 1 | 120 | 100 | 105 | 95 | 95 | 80 |
|
|
3) Рассчитываем коэффициент вариации для каждого товара:
XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:
Товар/ Продажи |
Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | Июнь | V | Группа |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Товар 1 | 120 | 100 | 105 | 95 | 95 | 80 | 0,12 | X |
Преимущества метода:
-
планирование спроса на товары;
-
коррекция ассортиментной политики.
Недостаток: метод даёт представление о текущей ситуации и прогноз на будущее, но не даёт рецепта, как её исправить или улучшить. XYZ-анализ лучше использовать в паре с ABC-анализом продаж.
Аналитика продаж и принятие решений
Тщательный анализ продаж по различным показателям даёт объективную оценку того, соответствует ли реальная ситуация с продажами намеченной стратегии. По его результатам принимаются решения об изменениях в ценовой и ассортиментной политике для коррекции текущей и будущей ситуации.
Анализ продаж позволяет:
1) выявить приоритетные категории и товары с целью увеличения их доли в общем ассортименте;
2) выявить невыгодные для магазина позиции с целью определить причину проблемы и методы её ликвидации;
3) вести эффективную ценовую политику;
4) ставить KPI перед специалистами и подрядчиками и оценивать их выполнение;
5) вовремя принимать меры, касающиеся изменений продаж;
6) планировать развитие компании и отслеживать его динамику.
Принимаемые меры должны опираться не только на текущие показатели, но и на их изменение в сравнении с предыдущими периодами. Длина периода для сопоставления зависит от активности рынка. Если ситуация меняется быстро, анализ нужно делать чаще. Всё стабильно — период для анализа можно увеличить. Стандарт отрасли — ежемесячный анализ продаж.
***
Анализ и прогнозирование динамики продаж можно проводить по таким показателям как объёмы продаж, доход, совокупная прибыль на сегмент, средняя прибыль на единицу товара, рентабельность инвестиций в рекламу.
Методы анализа продаж и их выбор зависят от общей стратегии и стратегических целей интернет-магазина. В компаниях национальных и международных масштабов эти методы используются одновременно. Если же у вас нет отдела аналитиков, рекомендуем использовать анализ продаж по ценовым сегментам, поскольку он основной, а остальные два вспомогательные.
Напишите в комментариях, какие методы анализа продаж используете вы, и какие показатели рассматриваете в первую очередь.
Источник фото на тизере: Annie Spratt on Unsplash