Привет, Habr!

Меня зовут Яна, я продакт-менеджер BigData в Lenta Tech, отвечаю за развитие цифровых продуктов блоков «Монетизация» и «Клиентская аналитика». Вместе с командой мы создали инструмент BIRD, который помогает превратить данные о покупателях в мощный рычаг для управления ассортиментом. Сегодня расскажу, как мы используем аналитику поведения клиентов, чтобы принимать решения, которые, действительно, работают.

Почему банан — это не просто банан

Давайте начнём с самого простого для всех продуктов – банан. Казалось бы, что банан может рассказать о клиентах? Но, в ритейле банан — это якорь в море базовых потребностей. Вот несколько фактов, которые заставят вас взглянуть на потребность по-новому:

• за 2024 год купили что-либо в «Ленте» 27 миллионов уникальных покупателей (почти каждый пятый россиянин!).

• из них 8 миллионов (почти треть покупателей) положили в свою корзину банан.

• почти 60% этих покупателей вернулись за бананами повторно.

• при этом, в среднем - в одной корзине покупают 2,5 банана.

И это только верхушка айсберга. Например, при росте продаж во всех каналах и форматах, в online-канале количество уникальных покупателей бананов выросло на 16%, а в offline — упало на 6%. При этом, частота покупок в offline выше. А ещё мы можем посмотреть, с чем чаще всего покупают бананы:

• по кросс-чекам лидируют яблоки и молоко.

• по индексу аффинитивности — киви и груши.

Это лишь базовые метрики, которые помогают определить проблему или зону для развития ассортимента. Но, как этот инструмент работает в теории? Давайте разберёмся.

Что такое BIRD, и как он помогает бизнесу

BIRD — это аналитическая платформа, которая агрегирует данные о покупателях «Ленты» и помогает принимать более эффективные управленческие решения.

Как это работает

• База данных: BIRD основан на транзакциях, совершённых с использованием карты лояльности. Более 96% всех покупок в «Ленте» проходят по карте лояльности, что делает данные крайне валидными.

• Гранулярность: аналитика доступна с детализацией до одного дня.

• Модули: BIRD состоит из трёх ключевых модулей:

  • отчеты: 7 готовых отчётов для анализа покупательского поведения;

  • выборки: возможность создавать собственные множества товаров, категорий или сегмент покупателей;

  • CDT (Customer Decision Tree): инструмент для построения дерева принятия решений покупателями.

Кто использует BIRD

Основные пользователи — это команды коммерции и маркетинга. В 2024 году с помощью BIRD было построено почти 13 000 отчётов, с помощью которых команде удалось:

• ротировать неэффективный ассортимент;

• завести новую потребность и выделить ее на полке;

• расширить новинку с хорошим перфомансом на всю географию;

• найти новые зоны роста продаж категории;

• оптимизировать ассортимент с точки зрения изменения структуры ассортимента в части: брендов, СТМ и импорта;

• сократить ассортимент без потери эксклюзивных покупателей, etc.

Реальные кейсы: как BIRD помогает бизнесу

1. Ассортиментные тесты

Крупный поставщик Food предложил добавить в ассортимент сыр известного бренда в формате «полшара», утверждая, что это принесёт дополнительные продажи.

• Что сделали: завели новую SKU и протестировали гипотезу в Санкт-Петербурге.

• Что выяснили: более 80% покупателей переключились на меньший формат упаковки куска сыра аналогичного бренда. Новинка не привлекла новых клиентов.

• Результат: поставщику был предоставлен аргумент против расширения ассортимента из-за каннибализации продаж.

2. Рост AWOP (Average Weight of Purchase)

Ключевой поставщик Non-Foood решил стимулировать покупателей путем увеличения объёма корзины в объемообразующей категории – корма для животных.

• Что сделали: произвели масштабную оценку анализа корзины.

• Что выяснили: выявили gap в среднем количестве штук в корзине в сравнении с ключевым конкурентом и количестве чеков с 1 штукой в корзине (в 2 раза больше «однопаучевых» покупателей).

• Результат: подготовили персонализированные промо для разных когорт покупателей и получили соответствующий uplift по метрике количества штук в корзине.

3. Новые потребности

С помощью модуля CDT (Customer Decision Tree) команда выявила новые потребности покупателей и сокращение брендозависимости ассортимента.

1. Что сделали: загрузили CDT по всем категориям, требующих пересмотра стратегии.

2. Что выяснили: покупатели выделяют большие упаковки в ряде категорий (например, макаронные изделия), клиент четко сегментирует и выделяет новые вкусы и текстуры (например, молочные изделия), в рамках импортозамещения покупатель стал четко выделять товары СТМ и российских производителей в отдельную группу (например, бытовая химия).

3. Результат: полученные инсайты были переданы команде мерчандайзинга для тестирования изменений в области выкладки. Например, потребность макарон в упаковке более 3 кг была внесена в планограмму, и в магазине был выявлен позитивный эффект.

Почему знание о клиентах — это ключ к успеху

В современном мире, где покупатели становятся всё более требовательными, понимание их поведения — это не просто полезный навык, а необходимое конкурентное преимущество. Компании, которые не анализируют поведение своих клиентов часто сталкиваются с серьёзными проблемами:

• неэффективный ассортимент. Без чёткого понимания спроса компании рискуют закупать товары, которые не пользуются популярностью, что приводит к потере выручки.

• упущенные возможности. Не зная предпочтений клиентов, бизнес не может вовремя реагировать на изменения спроса, теряя потенциальную прибыль.

• недостаточная персонализация. Без аналитики сложно формировать дерево потребностей и предлагать покупателям персонализированные предложения, что снижает их лояльность и уровень удовлетворённости.

Инструмент, который превращает данные в конкурентное преимущество

BIRD — это in-house решение, которое стало настоящим драйвером роста для компании. С его помощью можно не только анализировать текущие тренды, но и прогнозировать изменения спроса, делая каждый шаг бизнеса осознанным.

Например, благодаря BIRD в «Ленте» можно:

• оптимизировать ассортимент. Инструмент помог выявить товары, которые теряют популярность и оперативно заменить их на более востребованные, что увеличило продажи и снизило затраты на хранение.

• улучшить персонализацию. Анализируя данные о покупках, BIRD помогает предложить клиентоцентричные решения, что повышает их лояльность и средний чек.

Почему это полезно для вас

Если вы работаете в ритейле, маркетинге, коммерции или аналитике, история BIRD покажет, как данные о покупателях могут стать основой для принятия ключевых решений. А если вы просто интересуетесь BigData и аналитикой, вы узнаете, как превратить терабайты данных в actionable insights.

BIRD — это не просто инструмент, это ключ к пониманию покупателей. С его помощью можно:

• открывать новые инсайты и получать инкрементальный эффект трафика и продаж;

• подтверждать или опровергать гипотезы;

• легко принимать решения через удобный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс.

Если вы хотите узнать больше о том, как данные меняют ритейл, подписывайтесь и следите за нашими публикациями. Увидимся в комментариях! ?