Продажи увеличились на 119% в кейсе производителя детских товаров и Ingate Analytics

Клиент — российский производитель детских товаров, продающий продукцию через собственный интернет-магазин, а также на популярных маркетплейсах: Ozon, Яндекс Маркет, Мегамаркет от Сбера и Wildberries.

Решения, принимаемые вслепую, часто мешают бизнесу расти и развиваться в прибыльном направлении. Сквозная аналитика — идеальный инструмент, который позволяет собирать данные из различных источников в едином окне, а также анализировать маркетинговые расходы в моменте. В этом случае каждый следующий шаг в стратегии продвижения взвешенный и основан на данных. Поскольку клиент ведет продажи сразу через несколько площадок с разнообразными системами учета, отчетности и сбора данных, основной целью стал сбор всей информации в единый контур и ее структуризация для дальнейшего выявления закономерностей и корреляций.

Исходные данные

Для реализации нам предстояло объединить в одном окне данные из следующих торговых и рекламных систем:

— Яндекс Метрика

— Яндекс Директ

— Wildberries

— Ozon

— Яндекс Маркет

— Сайт клиента

— Wordstat

— Реклама у блогеров

Нам необходимо было не просто собирать информацию из этих источников, но и систематизировать ее по ключевым показателям для бизнеса клиента. Мы собирали стандартные для онлайн-продаж и digital-продвижения характеристики, а также следующие параметры, связанные с продажами на маркетплейсах:

— Средний рейтинг товаров на маркетплейсах

— Количество уникальных карточек товара

— Спрос по запросам на Ozon и Wildberries

— Спрос в категориях

— Воронка продаж по маркетплейсам по SKU

— Сумма и количество самовыкупов

Для достижения цели клиента мы создали 26 страниц с отчетами по списку параметров, согласованному с заказчиком. Основной сложностью при сборке отчетности стал большой объем разрозненных данных из систем с разной логикой и различными методами их выгрузки. 

После реализации системы сквозной аналитики и тестового периода использования мы внесли некоторые доработки по обратной связи от клиента:

— Добавили воронки на Ozon и Wildberries.

— Выдвинули новые гипотезы о взаимодействии различных показателей.

— Разработали три различных решения для прогнозирования результатов, два из которых были с прогнозом на месяц, а одно — на год.

— Добавили аналитику по конкретным конкурентам.

— Добавили MPSTATS, сервис аналитики продаж на маркетплейсах, и сравнение с конкурентами.

Кроме того, мы также провели оптимизацию визуальной составляющей отчетов и настроили сбор статистики рейтинга товаров напрямую с маркетплейсов, а не с использованием стороннего сервиса. 

Благодаря настроенной системе аналитики, у нашего клиента появилась прозрачная картина расхода рекламного бюджета, продаж с разбивкой по источникам и отображение корреляций между различными бизнес-факторами. С помощью отчетности клиент смог принять решения, основанные на данных, для оптимизации расходов. Эти действия позволили добиться следующих результатов:

— Были увеличены расходы на маркетинг на маркетплейсах в сезон повышенного спроса.

— Также были увеличены расходы в период низкого спроса, чтобы привлечь больше пользователей.

— Одновременно с этим, для поддержания юнит-экономики, было проведено повышение цен на товары.

— Благодаря отчетам из продажи были выведены убыточные товары (на основании ABC-анализа).

— У клиента появилась сводная экономика маркетплейсов, включая все операционные расходы на осуществление деятельности на этих площадках.

— Были урезаны расходы на продвижение сайта из-за неэффективности этого канала. 

Эти действия позволили добиться существенных улучшений: 

Рост общего числа продаж увеличился на 119%.

А средний чек вырос на 9,4%:

Внедрение сквозной аналитики позволило нашему клиенту систематизировать работу с данными из различных источников. Собранная в отчеты информация стала легче восприниматься, а анализ эффективности маркетингового бюджета позволил скорректировать стратегию продвижения.

Принятые меры положительно отразились на ключевых метриках компании.