В классическом представлении мясные снеки потребляют как закуску к пиву и пивным напиткам, однако аналитика показала, что их покупают и с безалкогольными напитками: соками, газировкой, энергетиками, молочными продуктами. Команда 
NTech и «Дымов» поделилась с Sostav, как с помощью чековой аналитики изменить представление о позиционировании продукта.
Цели и задачи
Компания «Дымов» — это современный производитель колбас, мясных полуфабрикатов, снеков и деликатесов. «Дымов» входит в число лидеров отечественного рынка мясопереработки. Продукция компании продаётся во всех федеральных и локальных сетях, поставляется в лучшие рестораны и кафе. В состав группы компаний входят три завода: в Москве, Красноярске и Дмитрове, а также три животноводческих комплекса: в Краснодарском крае, Красноярске и во Владимирской области. Одно из важных направлений — производство мясных снеков, в котором компания видит потенциальный рост.
Ключевая цель:
Изменить представление о позиционировании категории мясных снеков внутри компании для принятия верных стратегических решений.
Маркетинговые цели:
- Проверить гипотезу: мясные снеки — это не только закуска к пиву, а полноценный снек.
- Выявить категории и бренды продуктов, которые покупают с мясными снеками «Дымов».
- Отслеживать эффективность прошедшей маркетинговой активности.
- Определить ценовое позиционирование снеков «Дымов» в сознании потребителя.
- Выявить, с какими брендами эффективно проводить коллаборационные активности.
- Найти возможности привлечения новой целевой аудитории.
Нужно было более глубоко изучить поведение потребителя, чтобы привлечь новую аудиторию потребителей мясных снеков.
«Дымов» определял эффективность различных маркетинговых активностей и искал новые инструменты для увеличения лояльности потребителей. Исследования показывают, что снековая категория растет, но в России потребитель недоисследован. Компания «Дымов» ставила одной из своих целей найти драйверы роста продаж мясных снеков в нашей стране и занять лидирующие позиции в категории.
Денис Чалый, руководитель отдела разработки новых продуктов компании NTech:
В классическом представлении мясные снеки потребляют как закуску к пиву и пивным напиткам. Основная ЦА представлялась следующим образом: потребители от 18 до 35 лет обоих полов с достатком не ниже среднего, потребляющие пиво и другие слабоалкогольные напитки. Традиционно на полках в магазинах их стремятся разместить рядом с отделом со слабоалкогольными напитками. Однако в рамках исследования мы проверяли гипотезу о том, что снеки потребляют не только как закуску к пиву, но и как перекус. Благодаря качественному анализу на основании работы с BigData, мы выявили, что мясные снеки потребляют не только с пивом, а примерно в равных долях с безалкогольными напитками, кондитерскими изделиями и молочной продукцией.
По словам Чалого, исследование чеков, в которых присутствуют мясные снеки «Дымов», показало, что:
- 30% чеков содержат пиво и пивные напитки,
- 29% чеков содержат безалкогольные напитки,
- 25% чеков содержат кондитерские изделия,
- 19% чеков содержат молочную продукцию.
Почему именно чековая аналитика?
«Дымов» создал одну из первых масштабных программ лояльности среди потребителей мясной гастрономии. В рамках этой программы компания получает большое количество чеков в электронном виде. Чек по факту — это ответы потребителя на массу вопросов. Например, что берут вместе с нашим продуктом, сколько упаковок покупают за один поход в магазин, какая специфика потребления в разных торговых сетях, сколько SKU в чеке с исследуемым товаром.
Качественная чековая аналитика превосходит соцопросы с точки зрения затрат и точности информации. При соцопросах ответы могут не соответствовать реальности, а чек основан на фактическом поведении.
Нейросеть для FMCG
В штате нашей компании одна их самых больших в России команд по обработке данных в аналитике FMCG-сектора — более 50 человек, но большие данные невозможно в разумные сроки проверить вручную. Единственный инструмент быстрой обработки — машинные алгоритмы.
На основании опыта команды была разработана универсальная методология работы с чековыми данными. Она легла в основу логики нейросети.
В итоге был создан единственный в России инструмент с подобной детализацией и качеством идентификации товаров, разработанный именно для FMCG-производителей с учётом их интересов и запросов.
Производительность нейросети позволяет обрабатывать 4 млн строк за 1 час, что в 10 тыс. раз быстрее, чем ручная обработка. Качество идентификации составляет не менее 99%.
Аналитика — это на 90% грамотное структурирование данных. Без четкой структуры невозможно делать корректные выводы.
Этапы работы:
1. Получение чековых данных.
У «Дымова» благодаря программам лояльности находился большой чековый массив данных. Для отработки гипотез эти данные были переданы нам, так как внутри и небольших и даже крупных компаний, как правило, нет соответствующих ресурсов.
2. Машинная разметка данных и ручная проверка.
Одним из главных этапов работы стала идентификация всех товаров, которые находились в чековом массиве. Товарам были присвоены идентификаторы, по котором в дальнейшем проводили агрегированную аналитику.
Сначала при помощи разработанных нами машинных алгоритмов сопоставили данные из чековых массивов «Дымов» с нашими базами и проставили идентификаторы (бренд, категорию, упаковку, вес и др.). После этого провели ручную доразметку и проверку.
3. Аналитика и составление подробного отчета.
Аналитики нашей компании проанализировали полученные после предыдущих этапов данные, подготовили все аналитические срезы и составили подробный отчет для клиента «Дымов».
- Составили сводную статистику по анализируемому массиву данных.
- Определили частоту попадания категорий в чек в общем.
- Определили частоту попадания категорий в чек со снеками «Дымов».
- Определили комплементарные бренды к снекам «Дымов» вне категорий.
- Проанализировали покупку снеков «Дымов» в одном чеке с пивом и пивными напитками.
- Проанализировали покупку снеков «Дымов» в одном чеке с безалкогольными напитками (вода, соки, газировка).
- Посчитали отклик в потреблении товара, как ответ на ту или иную механику.
Снеки — не только закуска к пиву
1. Ключевая цель была достигнута: внутри компании изменили представление о позиционировании категории мясных снеков. Аналитика показала, что снеки покупают не только с пивом, но и с безалкогольными напитками: соками, газировкой, энергетиками, молочными продуктами.
2. На основании этой информации изменилась выкладка в торговых сетях, снеки переместили на другие полки, в другие отделы, на кассовый узел и к напиткам. Также изменили расстановку торгового оборудования. На 130% увеличили продажи снеков на этапе эксперимента.
3. Выявлены категории, товары и бренды, с которыми снеки «Дымов» покупают чаще всего, чтобы решить вопрос коллаборации. Среди них Coca Cola, Pepsi, Heinz, «Простоквашино», «Фрутоняня», Kinder, «Чудо». На основании этих сведений намечен блок новых акционных активностей, связанных с коллаборациями, усилением бренда.
4. Отследили, сколько единиц снеков продается в среднем на один чек в тот или иной период. То есть получили инструмент, помогающий анализировать прошедшую маркетинговую акцию, чтобы оценить не только объем продаж, но и получение новой целевой аудитории. За счёт понимания, с какими товарами в чеке покупают снеки «Дымов», выявили ценовое позиционирование в сознании потребителя. Убрали барьер на тему того, что товар дешёвый. Исследование показало, что чеки с брендом «Дымов» выше. В переговорах с торговой сетью этот факт помог аргументировать, что снеки «Дымов» необходимо ставить не рядом с самым дешевым пивом и соками, а в средней ценовой категории.
ООО «Дымовское колбасное производство»:
Полученные данные по категориям, с которыми чаще всего покупают нашу продукцию, позволили детально проработать вопрос усиления бренда и проведения совместных маркетинговых активностей с производителями комплементарных (дополняющих) товаров.
По результатам исследования было визуализировано позиционирование бренда в сознании потребителей: результаты исследования явились аргументом при переговорах с торговыми сетями, которые считали, что бренд «Пиколини» позиционируется потребителем как «товар низкого ценового сегмента». Выводы исследования помогли в убеждении торговых сетей о выкладке продукции на полки и в отделы средней (а не низкой) ценовой категории.
Был получен инструмент отслеживания изменения индекса продаж единицы продукции в среднем на один чек в тот или иной период в разных торговых сетях. Данный индекс помог анализировать прошедшие маркетинговые активности, чтобы оценить не только объём продаж, но и получение новой целевой аудитории.