Дерево принятия решений или как находить сегменты, способные расширяться в 2 раза
Как развивать категорию, какие товары в ней приоритетны, а какие должны покинуть полочное пространство?
Любые изменения в ассортименте и выкладке должны быть выверены, основаны на математических вычислениях и моделях. Сегодня рассмотрим дерево принятия решений (ДПР), как эффективный инструмент в категорийном менеджменте. Хотите знать, как правильно использовать дерево решений и увидеть примеры кейсов внедрения ДПР на практике? Все самое интересное в одной статье. Поехали!
Изучение и построение ДПР дает понимание, какие сегменты категории следует развивать, и по какому принципу клиент делает выбор.
Дерево решений в категорийном менеджменте
На самом деле выбор товара – это сложный процесс, который совершается уже у полки магазина. Мы рассматриваем дерево принятия решений покупателем, как мощный инструмент аналитики, позволяющий получить неожиданные инсайты для разработки стратегии как отдельно в категорийном менеджменте, так и для всей торговой сети.
Задача изучения дерева принятия решений в категорийном менеджменте – развить узкие сегменты товаров, за которыми приходит наш специфический покупатель. Как это работает? Есть покупатели, которые заходят в магазин за товарами определенной категории и ценового диапазона. Целесообразно такие SKU при выкладке разместить рядом, чтобы покупатель не искал и смог с комфортом сделать свой выбор. Такое объединение SKU зачастую позитивно влияет на развитие категории.
По сути, формируются корзинки переключения спроса, то есть продукты, между которыми делается выбор. Именно поэтому анализ дерева решений важен при составлении планограмм и оптимизации выкладки. Какие выгоды дают математические алгоритмы и методы работы с деревом решений, читайте дальше.
7 причин использовать дерево принятия решений в ритейле
В магазины разных ритейлеров ходят свои посетители, поэтому у каждой розничной сети свое дерево принятия решений. Анализ больших данных помогает ритейлеру понять и оцифровать дерево принятия решений о покупке. В своей практике специалисты Consulting for Retail (C4R) часто используют ДПР. Причем для построения дерева решений эксперты используют не опрос и наблюдения, а процесс изучения истории покупок через карты лояльности, а также анализ, между какими товарами внутри категории покупатель делает выбор и почему.
Специалисты команды C4R максимально формируют ДПР под покупателя определенной сети. Это позволяет ритейлеру составить таргетированное предложение для своего целевого покупателя и удовлетворить спрос.
7 основных выгод от анализа и применения ДПР:
- Упростить выбор покупателя – группировать товары так, как их ищет посетитель.
- Повысить спрос и понять, какой из подсегментов стоит развивать благодаря определению корзинок переключения спроса с трендовым ростом.
- Целевые маркетинговые предложения клиентам: дает ответ, как подобрать ассортимент под эти акции.
- Дает понимание, какие товары между собой конкурируют и как усилить позиции той или иной продукции относительно конкурентов – важная информация как для ритейлера, так и для поставщика.
- Помогает сделать анализ переключения спроса, что в свою очередь объясняет процессы каннибализации.
- Позволяет определить границы спроса, насыщенность категории и корзин переключения спроса. И вот почему это важно. К примеру, сама категория вин может быть обширной, а в чеках видно, что выбор покупателя сводится к трем-пяти стойким наименованиям. Усиливая эти корзинки переключения спроса, можем получить хороший показатель роста продаж. Хотя при поверхностной оценке могло возникнуть мнение, что всю категорию вин следует сокращать.
- Помогает понять единицы потребности покупателей: бывает так, что сегмент категории продается плохо, но убрав его из ассортимента, есть риск потерять покупателей, которые закрывали свою потребность покупкой этих товаров.
Источник
Как вырастить дерево покупательских решений
На протяжении нескольких столетий алгоритм работы сотрудника торгового оператора, ответственного за формирование ассортимента — сначала самого владельца бизнеса, потом закупщика и, наконец, категорийного менеджера — заключался в следующем:
• определить целевого покупателя
• определить некое «пространство» «болей» целевого покупателя, т. е. перечень «болей», в решении которых торговый оператор намеревается помогать целевому покупателю;
• для каждой «боли» смоделировать алгоритм её устранения целевым покупателем, подобрав нужный для этого ассортимент товаров и услуг.
Этот алгоритм широко известен в торговом бизнесе под названием «дерево покупательских решений» и применяется повсеместно. Дерево покупательских решений (ДПР) — это модель принятия решения о приобретении товара или услуги целевым покупателем, основанная на анализе наиболее значимых для покупателя критериев выбора в данной категории, составляемая категорийным менеджером. Образно говоря, процесс составления дерева покупательских решений можно назвать «зеркалом категорийного менеджмента», потому что он отражает извечную проблему достижения баланса между стратегией и тактикой торгового оператора.
Позиционирование формата и стратегическая роль категории товаров и услуг — вот две базовые вещи, две отправные точки, от которых надо отталкиваться, для того чтобы смоделировать такое дерево покупательских решений, которое будет одновременно отвечать всем трём по-разному расположенным во времени целям торгового оператора. И вновь стратегическая цель — формирование долгосрочной покупательской лояльности; тактическая цель — обеспечение прибыльности торговой компании, операционная цель — удовлетворение текущей потребности покупателя «здесь и сейчас».
Ричард Талер (получивший Нобелевскую премию по экономике за 2017 год «за вклад в исследование поведенческой экономики») и Касс Санстейн в своей книге «Nudge. Архитектура выбора» рассуждают, в частности, о целевой функции мерчандайзинга в школьной столовой. Известно, пишут они, что с помощью выкладки можно регулировать покупку большинства блюд в пределах 25 %. Но ключевой вопрос здесь: а по какому принципу размещать на полке блюда, предлагаемые детям? Исходя из их полезности? В случайном порядке? Чтоб дети могли брать то, что им нравится? Ввести тех поставщиков, которые дадут откат? Максимизировать прибыль? По сути, вся эта «теория подталкивания» сводится к двум вещам — к объяснению, как работают механизмы влияния на выбор покупателя, и как это здорово, если продавец архитектурирует этот выбор исходя из нравственно правильных принципов.
Перед покупкой товаров предварительного выбора потенциальный покупатель начинает готовиться к формированию выбора: читает обзоры, расспрашивает друзей, просматривает интернет-сайты, посещает офлайн-магазины, следовательно, его решение о покупке (читай: дерево покупательских решений) будет в значительной степени сформировано теми предпосылками, которые будут предварительно уже сформированы на его пути категорийным менеджером. Или, не будучи экспертом, покупатель может иметь неверное представление о своих потребностях. Ещё вариант: покупатель может не знать о том, что именно ему нужно для решения его конкретной проблемы — так часто случается при покупке товаров ситуационного спроса.
При покупке товаров повседневного спроса в большинстве случаев покупатель пойдёт в «свой» магазин, в тот, посещение которого является для него привычным, и будет делать выбор, бродя между рядов стеллажей (ну, или перебирая иконки товаров онлайн). И во всех этих случаях он будет следовать по тому дереву покупательских решений, по которому его направит торговый оператор.
На что, как правило, опирается категорийный менеджер при принятии решений? Во-первых, на свою экспертизу, на мнение и опыт коллег, членов семьи, друзей и знакомых. Во-вторых, на данные производителей, поставщиков или исследования специализированных организаций. В-третьих, принимает во внимание ретроспективные данные о продажах. Необходимо отметить, что так называемый «опыт» категорийного менеджера во многих случаях является продуктом понимания результатов совершённых продаж. Налицо хороший пример так называемой «ошибки выжившего» — когда анализируются только имевшие место факты, но не потенциально возможные исходы событий.
Но создание дерева покупательских решений — это не просто описание семейства возможных решений потенциального покупателя. Категорийному менеджеру очень важно занять проактивную позицию, понимать тенденции и тренды, формировать выбор покупателя исходя из понимания будущего. Нельзя ориентироваться только на прошлое, ведь невозможно управлять автомобилем, смотря только в зеркало заднего вида. При этом важно также отметить, что дерево покупательских решений — это логическая модель принятия решения покупателем, а не категорийным менеджером. Экспертиза категорийного менеджера не должна играть «против покупателя», как это периодически бывает при слишком хорошем знании категории, но низком EQ — эмоциональном интеллекте. Дэниэл Гоулман в своё время говорил, что эмпатия — это понимание своего визави, но не отождествление себя с ним.
Дерево покупательских решений представляет собой иерархическую древовидную структуру, состоящую из решений, каждое из которых помогает «устранить» ту или иную боль покупателя внутри категории товаров и услуг. Наглядно эта модель может быть представлена как совокупность трёх элементов: «ветки», «узлы» и «листья». Строго говоря, «ветки» дерева решений (рёбра, или дуги графа, могут иметь как простую, так и сложную реализацию) — это аргументы, от которых зависит целевая функция, «узлы» — аргументы (факторы, свойства), по которым осуществляется маршрут поиска (движения к искомому состоянию), «листья» — значения целевой функции (искомого состояния). «Первая ветка», или «ствол» дерева, — это наименование категории товаров и услуг. «Узел» — выбор покупателем того или иного свойства товара в категории. Количество уровней, на которых расположены узлы, — это количество свойств категории, которое потенциальный покупатель принимает во внимание. Иерархия узлов соответствует тому, как покупатель видит взаимное расположение тех или иных свойств товаров категории. «Листья» — это SKU или единицы товаров или услуг.
Алгоритм построения дерева покупательских решений
Шаг 1. Чётко сформулировать определение категории или подкатегории.
Шаг 2. Исходя из позиционирования формата и стратегической роли категории определить и структурировать список «болей» целевого покупателя, которые торговый оператор поможет решить.
Шаг 3. Определить количество значимых критериев выбора для целевого покупателя (количество развилок ветвей категории, иначе — количество измерений матрицы покупательских решений). Кстати сказать, эти критерии в дальнейшем совершенно органично станут естественной системой фильтров для интерфейса интернет-магазина.
Шаг 4. Если требуется, определить иерархию развилок ветвей категории (расположение строк в матрице покупательских решений).
Шаг 5. Определить количество вариантов выбора по каждому критерию.
Шаг 6. Требуется смоделировать такое дерево покупательских решений, которое будет одновременно отвечать трём целям торгового оператора (построение долгосрочной лояльности, максимизация прибыли, помощь покупателю в выборе «здесь и сейчас»). При построении учитывается текущее состояние рынка, ретроспективный анализ продаж, данные производителей, желаемое состояние категории в «точке Б».
Возможны варианты, когда рынок не даёт категорийному менеджеру возможности для творчества (ну, или почти не даёт). Я имею в виду те случаи, когда категория является так называемой «жёсткой» категорией — структура такой категории жёстко задана рынком, и при всём желании не получится сделать шаг ни вправо, ни влево. Пример абсолютно жёсткой категории — «компьютеры Apple». Я очень рад, что в нашем сегменте «товары для дома, ремонта и сада» таких категорий нет. Вообще, это надо очень исхитриться, чтобы загнать свой бизнес на поле жёстких категорий (как там говорил в «Ералаше» директор катка — «здесь рыбы нет!»). Периодически читаю страшилки о том, что-де «наш покупатель привык к товару марки «Зайчик» производителя «Одуванчик» и знать больше ничего не желает». А что вы хотите? Есть компании, которые вваливают в рекламу бюджеты, сопоставимые с доходами иных российских регионов. Но канал-то в руках торгового оператора, который может и должен сформировать (с помощью дерева покупательских решений) действительно нужный покупателю ассортимент.
Источник