Как мониторинг цен конкурентов на 46% повысил доход интернет-магазина

Рецепт повышения продаж в интернет-магазине: отслеживание и анализ стоимости товаров у других продавцов, оптимизация своих цен.

Как мониторинг цен конкурентов привел к росту дохода на 46% и количества транзакций более чем на 26%. Кейс сервиса мониторинга цен uXprice для интернет-магазина STALL.

Дано: интернет-магазин интересных подарков и гаджетов STALL:

работает более 9 лет;
ассортимент состоит из более чем 3,5 тыс. товаров;
имеет хорошо настроенную аналитику;
использует все стандартные каналы трафика (SEO, PPC, соцсети, e-mail-рассылка и др.).

Задача: привести цены в интернет-магазине к конкурентным и увеличить за счет этого количество транзакций, общий доход от продаж и рентабельность инвестиций в рекламу по всем каналам трафика.

Решение: оптимизация цен по рекомендациям сервиса мониторинга цен uXprice и использование конкурентной стратегии ценообразования в дальнейшем.

Реализация

Чтобы оптимизировать цены на 3500 товаров, было привлечено 3 сотрудника магазина (категорийных менеджера), а сама работа проходила по такому плану:

План

1. Регистрация и загрузка товаров
2. Выбор конкурентов и разметка своих позиций
3. Анализ ключевых показателей
4. Оптимальная цена по рекомендациям сервиса
5. Подключение API
6. Анализ показателей после оптимизации цен

Давайте рассмотрим каждый пункт подробнее.

1. Регистрация и загрузка товаров

После регистрации в сервисе для загрузки товаров на Быстром старте была добавлена ссылка на Google фид. Она есть у всех, кто рекламирует свои товары в Google Shopping, и сильно сокращает процесс загрузки во времени. В ином случае необходимо добавить ссылки для каждого товара вручную.

2. Выбор конкурентов и разметка своих позиций

Перечень загруженных ассортиментных позиций можно увидеть на странице Товары. После перехода на страницу Выбора конкурентов, для каждого из товаров система находит до 100 потенциальных конкурентов. Сотрудники STALL добавляли в список отслеживания точно такие же товары, как и в их магазине.

Хотя в списке предложенных Потенциальных конкурентов есть как идентичные, так и аналогичные товары. Например, производителям могло бы быть интересно отслеживать как раз товары других производителей, а свои наоборот не учитывать. Такой анализ позволяет определить среднерыночную цену на позиции, которые впервые выходят в продажу. А также лучше понимать, какую оптовую цену ставить на товары, чтобы их розничная цена была привлекательной для покупателей.

3. Анализ ключевых показателей

До подключения сервиса мониторинга цен uXprice, оптимизация цен в магазине последние 3 месяца не проводилась. Поэтому после разметки товаров и получения аналитики, было решено сначала проанализировать прошлые продажи. Это должно было помочь определиться с ценовой стратегией, от которой напрямую зависят продажи.

Было высказано несколько предположений, проверить которые и предстояло:

основную часть дохода приносят товары с самой низкой, то есть минимальной ценой;
большую часть дохода дают товары со средней ценой или с некоторым отклонением от нее (тогда нужно найти конкретное значение этого отклонения).

Минимальные цены — максимальные продажи?

Для проверки первого предположения все товары интернет-магазина были разделены в соответствии со своей ценовой позицией от 1-ой до 10-ой. Ценовая позиция — это место цены товара среди конкурентов при сортировке от дешевого к дорогому. Например, 4-ая ценовая позиция товара означает, что 3 конкурента продают этот товар дешевле, а 6 — дороже.

Таким образом, все товары были разделены на 10 групп. Далее в каждой из них рассчитали количество продаж на единицу товара за последние 3 месяца. Для этого общее количество продаж товаров из группы 1 разделили на количество товаров в группе 1, и так по каждой группе.

Таким образом, в одну группу могли попасть абсолютно разные товары: из разных категорий и из разных ценовых сегментов. Что свидетельствует про объективность эксперимента.

Анализ полученных результатов показал, что связи между дешевизной товаров и хорошими продажами нет. Первое предположение не подтвердилось: люди не покупают больше дешевых товаров. И для интернет-магазина это важная информация, поскольку понятно, что нет смысла стремиться ставить на свои товары минимальную цену.

Средняя цена и отклонения от нее

Осталось второе предположение: большую часть дохода дают товары со среднерыночной ценой или с некоторым отклонением от нее (плюс нужно найти значение отклонения).

В сервисе uXprice есть метрика Дельта от средней цены — это процентное отличие вашей цены от Средней цены. Где Средняя цена — это средняя арифметическая цена среди добавленных в список отслеживания конкурентов. Чтобы проверить второе предположение, товары были отсортированы и поделены на группы по Дельта от средней цены с шагом в 10%. Получилась 21 группа товаров, где точка отсчета — это средняя цена:

Δ ср. (%) = 0% — в группе товары со средней ценой;

Δ ср. (%) = - 10% — в группе товары дешевле от средней цены в диапазоне от -1% до -10%;

Δ ср. (%) = + 10% — в группе товары дороже от средней цены в диапазоне от +1% до +10%;

Δ ср. (%) = - 20% — в группе товары дешевле от средней цены в диапазоне от -11% до -20%. Ну и та же логика для остальных групп товаров.

Для каждой из полученных групп тоже высчитали количество продаж на единицу товара за последние 30 дней. Как и при проверке первого предположения, в группы попадали товары из разных категорий и из разных ценовых сегментов.

По итогам, наибольшее количество продаж на единицу товаров было в следующих трех группах (от большего к меньшему):

1) Δ ср. (%) = - 10%;

2) Δ ср. (%) = 0%;

3) Δ ср. (%) = - 20%.

То есть больше всего у покупателей пользуются спросом товары на 10% дешевле от средней цены, а также товары со средней ценой, и на 20% дешевле от нее. Получив результаты, руководство магазина приняло решение использовать стратегию -10% от средней цены.

Как это сказалось на продажах, вы узнаете из скринов аналитики ниже.

4. Оптимальная цена по рекомендациям сервиса

После того, как ценовая стратегия была выбрана и задана в сервисе, сотрудники магазина приступили к оптимизации цен на весь ассортимент товаров. Благодаря метрике Рекомендованная цена и сортировке по Дельта от средней, сначала были оптимизированы самые высокие среди конкурентов цены, ну а потом и все остальные.

Рекомендованная цена — это оптимальная цена для продажи. Она определяется автоматически, в зависимости от выбранной вами стратегии в сервисе, или рассчитывается по вашей собственной формуле.

5. Подключение API

В общем процесс оптимизации цен у одного человека занял около недели. Не быстро, поскольку все делалось впервые, да еще и приходилось постоянно переключаться между страницей аналитики в сервисе и CRM сайта.

Чтобы ускорить работу в дальнейшем, интернет-магазин подключили к API сервиса. Это позволило выгрузить метрики из сервиса прямо в админ панель STALL. После чего разработчик добавил возможность замены цен на сайте на Рекомендованные сервисом. Таким образом, человеческий контроль остается, но все удобно и довольно быстро.

6. Анализ показателей после мониторинга цен и оптимизации цен

Эффект от оптимизации цен был заметен уже через 1-2 дня после их замены на рекомендованные. И неделя за неделей было очень приятно наблюдать, что это действительно не случайность, а положительное влияние внедрения конкурентной стратегии ценообразования.

С начала проекта прошло уже более 6-ти месяцев, и мы рады поделиться результатами с вами. Для объективности данных мы не захватываем предновогодний период, поскольку в это время есть сезонный рост продаж. На скринах данные с 14 июля по 13 ноября в сравнении с предыдущим периодом.

Рост дохода на 46% и количества транзакций на 26%, рентабельности инвестиций в рекламу на 10,68%

В сравнении с предыдущим периодом, за последние 5 месяцев количество пользователей было практически таким же — всего на 0,75% меньше. По ассортименту и ведению рекламных кампаний тоже существенных изменений не было. Поэтому полученные результаты — реальный эффект от оптимизации цен:

— коэффициент транзакций вырос на 19,53%;

— количество транзакций выросло на 26,36%;

— доход 46,49%.

На следующем скрине видно, что рост рентабельности инвестиций в рекламу за этот же период составил 10,68%:

Результаты и выводы

За 5 месяцев использования сервиса мониторинга цен uXprice, оптимизация цен помогла существенно улучшить ключевые для интернет-магазина STALL метрики:

— количество транзакций выросло на 26,36%;

— рентабельность инвестиций в рекламу повысилась на 10,68%;

— общий доход увеличился на 46,49%.

Столь существенный рост показателей мог быть вызван тем фактом, что до начала использования сервиса сотрудники магазина не мониторили цены других продавцов. А значит часто стоимость товаров была сильно завышенной или заниженной.

Дальнейшее использование сервиса мониторинга цен uXprice поможет магазину поддерживать цены конкурентными и чаще одерживать победу в борьбе за покупателя.