Пытаемся разобраться с продажами через бренд

Всем привет. Сегодня я хочу с вами поговорить о том, как я делаю аналитику продаж различных брендов на примере … светодиодных лампочек.

Я давно думал, с какой бы темой прийти на VC, технические особенности лампочек тут явно не будут интересны читателям, а тут вроде как маркетинг — проверю свою методологию, узнаю что-то из комментариев и, может быть, научусь чему-то новому.

Я не настаиваю на том, что мои измышления — истина в последней инстанции, а скорее призываю к диалогу.

Тут важно напомнить, что моя цель — оценить продажи игрока. И тут у меня скорее всего самая слабая сторона методологии. Я считаю, что известность бренда сильно коррелирует с продажами. Но именно поэтому мы сейчас будем говорить про нее.

Итак, к делу, существует рынок некого товара, это может быть что угодно, но я позволю себе порассуждать о светодиодных лампах. Это очень удобно, ведь я уверен, что большинство читающих этот текст относятся к ним как к расходнику и никогда не обладали намерением запоминать тот или иной бренд-производителя.

А ведь в этой отрасли во всю существует конкуренция, производители вкладывают большие средства в маркетинг своего товара. Да, они не мелькают постоянно в нашей повседневной жизни, но где-то мы видим рекламу на специализированных сайтах, где-то в контексте покупки, заходя, скажем, в условный Леруа.

Большинство из лампочек продавца никогда не продадутся, а многие продаются в минус, но они не просто так захламляют полки магазинов. Вся эта работа направлена на формирование отношения к бренду, чтобы росла его известность, а рост известности — это тот невиданный указующий перст, который заставит покупателя выбрать именно этого игрока, по своей, якобы не предвзятой воле, во время покупки тех немногочисленных, ходовых категорий продавца.

Как же это померить? Если говорить об объективном исследовании, то кажется логичным проводить классический АБ тест на фокус группах. Одним людям мы аккуратненько показываем рекламу, другим — нет. А потом ставим их перед стендом с кучей лампочек и предлагаем выбрать ту, что им больше понравится. Если мы все сделаем правильно, то в тестовой группе (той группе, которая смотрела рекламу) мы увидим больше выборов нашего товара, чем в контрольной (те, что не смотрели рекламу). Вот эту дельту можно и назвать условным действием бренда.

Теория понятна, но на практике это осуществить крайне трудно, хоть агентства и будут бить себя в грудь пяткой, говоря что все умеют:

Хорошо, есть еще способ — воспользоваться сервисом, который может подглядеть за трафиком сайта. Неплохо. Например, similarweb – очень даже неплох для этого, особенно в своей профессиональной версии. Но есть проблема, давно ли вы заходили на сайт производителя лампочек?

Уверен — никогда. Да, туда могут зайти гики, по ним можно построить условные предположения об известности бренда и это неплохо сработает с крупными игроками, но с малыми — нет, слишком мало данных.

Давайте прикидывать дальше — упоминания в соц. сетях. Ну это уже вообще какой-то бред, если честно. Ну упомянули вас 100500 раз в какой-то не сильно активной соц-сети, но ничего это не принесло...

Есть и еще подходы, мериться охватами — это вообще верх глубинной аналитики от «крутых» маркетологов. Спарсить все охваты, померить их и решить кто круче. Кажется очевидной проблема этого подхода. Условные площадки нещадно накручивают просмотры, да и просмотры эти неэффективны совсем.

Вот если бы считать эффективные просмотры — это другое дело, но как его посчитать для условного поста… Всегда скажут про лайки и шеры. Слушайте, это не вовлечение, увы, это либо боты, либо пара ваших фанатов, которые и так, и так все знали.

Нет, нужно что-то еще.

А что, если измерять поисковые запросы? По сути это очень мощный инструмент.

Давайте попробуем это сделать на примере лампочек, надеюсь этот пример является не холиварным и никого не заденет.

Первое — находим интересующих нас игроков, а также проверяем, правильно ли мы себе представляем их брендовый запрос. Давайте покажу пример. Есть такой производитель — Гаусс. А еще есть великий математик — Гаусс. Что же делать? Правильно — смотреть что именно имел ввиду пользователь.

Кажется сразу становится понятно, что лампочки — это Gauss, а математик — Гаусс.

Далее приходимся также по всем другим интересующим нас игрокам. Отобрав интересующую нас группу запросов, переходим к вкладке «история запросов» и аккуратно копируем ее к себе в эксель.

И вот что получается:

Понятно, что по данной аналитике можно говорить только про товары, которые продаются в розницу. Все что происходит в оптовых продажах — темный лес.

Еще, строя этот график, я для себя подметил, что не всегда задуманное название бренда ассоциируется у людей с брендом. Скажем, производитель «Эра». Потому в этом случае я брал сумму наиболее частотных подсказок, однозначно ассоциирующихся с производителем «лампы Эра», «светильники Эра».

Исходя из проведенного исследования, хочу сделать вывод, будто бы по продажам в розницу сейчас лидирует Feron, а также его динамика показывает на то, что лидерство свое укрепит. Но ведь это условное знание бренда, а не продажи! Сразу хочется умножить весь этот график на какой-то линейный коэффициент и получить правдивые продажи, но, кажется, это утопия и так работать не может.

Тогда и выводы про таких близких игроков как Feron и Gauss также делать преждевременно. Тем не менее более-менее категоризировать игроков отрасли вполнес себе получается.

Интересный факт, рекламы Feron на ТВ или еще где-то не видел, значит, видимо, берут за счет качества и сарафанного радио и представленностью в торговых площадках.

На этом все, дорогие читатели, мне правда очень интересно, какие бы вы предложили варианты подсчета продаж данных компаний без инсайдерской информации?

Спасибо, что уделили мне время.