Как с помощью чековой аналитики изменить представление о позиционировании мясных снеков

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.