Как вырастить оборот в сто раз за счет не рекламных инструментов
Для быстрого роста бизнеса проще всего вложиться в рекламу и получить много заказов. Но что делать, если внушительного рекламного бюджета нет, а расти хочется? За 4 года работы с фабрикой по производству мебели мы протестировали сужение ассортимента, расширение каналов сбыта, работу с аналитикой продаж и ценообразованием, а также анализ данных. Рассказываем, что из этого получилось.
Выбор узкой ниши и отказ от сайта
«Дизайн Фабрика» обратилась к нам в 2021 году. К этому времени у компании уже было свое производство в г. Щелково, на котором «Фабрика» производила корпусную мебель, включая кухни, по индивидуальным размерам.
Продажи были небольшие. Трафика на сайте мало, конкурентов на рынке много. Вот что мы сделали в начале работы.
Проанализировали категории. Вместе с клиентом приняли решение сосредоточиться на узкой нише: компьютерные столы. «Под заказ» можно было выбрать цвет, ножки и кромку, но самих моделей было единицы. Это позволило сфокусировать усилия и имеющийся рекламный бюджет.
Отказались от продаж через сайт. Все товары разместили на маркетплейсах, что автоматически решило проблему с трафиком. При этом, от самого сайта не отказались, трафик с него вели на карточки на маркетплейсах, где и проводили продажу. При этом, работа с сайтом не прекращалась, осталось мягкое SEO-продвижение «на вырост». Таким образом, нашим стартом был выход на Озон и Вайлдберриз с примерно 30 SKU.
Расширение каналов сбыта
Выбор ниши оказался удачным. Быстро удалось выйти на пятизначный оборот в день в рублях.
Продолжили расширять каналы сбыта. Вывели карточки на Яндекс.Маркет и Леруа Мерлен (теперь Лемана Про), но продажи на последнем оказались нерентабельными.
К выходу на каждый новый маркетплейс мы относились, как к гипотезе: проверяли, есть ли спрос на наши столы, выдерживаем ли конкурентное окружение, удается ли удерживать маржу после выплаты всех платежей по обслуживанию заказа. Важно было не сливать все продажи в один таз, а отслеживать как юнит-экономику в разрезе по товарам, так и сходимость экономики в разрезе по площадкам.
Ежедневно сотрудники собирали данные в табличку, аналитики приводили эти данные в порядок, следя за комиссиями, стоимостью хранения, доставки и прочего. Маркетплейсы не давали скучать, регулярно меняя условия работы. Ручной труд занимал несколько часов в день, и мы решили автоматизироваться, чтобы освободившееся время потратить на работу головой.
Автоматизация сбора данных
В автоматизации мы пошли по пути от ручного сбора данных к дашбордам. Придерживаясь подхода «value for money» (оптимального сочетания выхлопа на затраты), автоматизировались поэтапно. Первым шагом стало затягивание данных из маркетплейсов по API в наши таблицы.
Когда удалось собрать все сырые данные корректно, перешли к шагу два — удобной визуализации. Для этого переехали на Looker Studio (ранее Google Data Studio), который позволил не только объединить цифры, но и нарисовать удобные графики для создания понятной системы отчетности.
Анализ снова занимал больше времени, чем сбор данных для него. Что было очень кстати, потому что на маркетплейсах появлялось все больше рекламных инструментов, а тратить бюджет без понимания, что сработало и насколько, не хотелось.
Добавив несколько строк и колонок, а также опыт и знания аналитиков, нам удалось в том же интерфейсе следить за ДРР рекламных кампаний, а также за реакцией продаж на регулярные тесты гипотез.
Репрайсер
Следующим инструментом по максимизации прибыли стало автоматизированное управление ценообразованием. Можно назвать его установкой цены на базе данных или репрайсингом.
По аналогии с аналитикой своих продаж, мы автоматизировали аналитику конкурентного окружения и запрограммировали несколько базовых стратегий ценообразования для разных задач:
- фиксированная маржинальность (задача очевидна);
- следование за конкурентом (если хочется продавать за столько же или на 10 рублей/процентов дешевле);
- продажи с нулевой маржинальностью (для освобождения склада);
- и некоторые другие, ситуативные.
Репрайсер позволил зарабатывать больше с каждой конкретной продажи. Он страховал нас от предоставления убыточных скидок, и мы не уходя в минус, даже если маркетплейсы запускали какую-то свою акцию. “Фабрика” смогла не нанимать категорийного менеджера, который делал бы всё то же самое вручную.
Работа над автоматизацией нам так понравилась, что, основываясь на пройденном опыте, мы сделали производительный сбор данных уже не на Google инструментах, а на PоstgreSQL и ApacheAirflow для выкачивания и переноса большого массива информации. После сбора в хранилище, данные нормализовывали, стандартизировали и визуализировали. Удобно, наглядно и без ошибок.
Анализ данных
Итак, в результате упражнений по автоматизации мы получили массу цифр. Что нам удалось выудить из этих данных, чтобы улучшить продажи?
Изменили упаковку. Основываясь на статистике доставок, поняли, что упаковывать товар желательно в одну коробку, а не в несколько. Это сокращало потери при доставке.
На основе статистики возвратов и рекламаций мы радикально усилили защиту уголков, чем сократили и возвраты, и негативные отзывы на битый товар.
Оптимизировали складское хранение. Торгуя и по FBO, и по FBS, мы подобрали такую комбинацию, на которую лучше всего реагируют алгоритмы маркетплейсов, которые любят, чтобы товар и не залеживался, и был поближе к покупателю. Правильно распределять товар по складам нам также помогла аналитика продаж по географии.
Параллельно со сбором идеальных формул и скриптов, мы постоянно улучшали продукт и сервис для покупателей.
Постепенно улучшали карточки товаров. Контент начинался с базового описания и рендеров, но со временем мы научились рендерить не просто изображения на белом фоне, а в интерьере, а также тестировали все возможные варианты инфографики, шрифты, шильдики, акцентные УТП. И каждый раз сверялись с цифрами — что сработало, что нет. Всё это можно и нужно делать постоянно, но имея наглядные инструменты визуализации результатов — проще.
Добавили в ассортимент новые категории товаров. В частности, полки, стеллажи, вешалки, тумбы, туалетные столики. Сами по себе эти товары не приносят прибыли, но обеспечивают присутствие «Дизайн Фабрики» в других категориях, давая рекламный и имиджевый эффект. Кстати, это единственные товары, которые «Фабрика» хранит на складе производства, т.к. они редко продаются и выгоднее хранить их у себя в небольшом количестве.
“Выжимали” прибыль без увеличения рекламного бюджета. Делать это удавалось за счет:
- фокуса на узком сегменте товаров;
- скрупулезной работы со статистикой;
- проработке обратной связи от покупателей, работе с репутацией.
Сейчас у «Дизайн Фабрики» около 180 активных SKU. Сайт по-прежнему используется исключительно как витрина, а для покупки посетителя перекидывает на страницу товара на маркетплейсах.
Спрос на недорогую мебель сейчас стабилен, а хорошие отзывы позволяют привлекать новых покупателей с меньшими усилиями. Обходить конкурентов удается за счет рыночной цены и внимательной работы с качеством товара. К демпингу не прибегаем, в минус не уходим. В 2025 году планируем продолжать рост.
Все эти последовательные улучшения, основанные на данных, позволили вырастить оборот продаж с пятизначных до семизначных цифр в день за 4 года.
Методичка для начинающих: начните!
Если вы не знаете, с чего начать работу с данными, предлагаем сделать сводный отчет данных из Озона. Он позволит увидеть данные по продажам и продвижению в наглядном формате, а также рассчитать прогноз выполнения за текущий месяц на основе ваших продаж.
Скачайте в Озоне отчет по заказам. Затем скопируйте шаблон с формулами к себе на диск и, следуя инструкциям внутри шаблона, добавьте в него необходимые данные. В файле есть подсказки, куда и что именно нужно вставить.
По итогу действий вы получите наглядные данные о заказах, продажах в штуках и рублях, а также расходы на рекламу, ДРР и ДРО в разрезе по артикулам. В таком виде вам будет проще принять решение об ассортименте и продвижении.
Хороших вам продаж!