Как мы обыграли Магнит-косметик, увеличив прибыль регионального бизнеса в 1,5 раза

Привет! Я Николай, основатель «Маркетинговой компании ВИАТ». Моя команда специализируется на разработке стратегии, проведении аудита и оптимизации коммерческих затрат. В 2022 году совместно с региональной сетью магазинов бытовой химии, косметики и товаров для дома провели большую работу по увеличению прибыли и развитию продаж. В этом материале детали проекта с цифрами, инструментами и рабочими решениями.

Предисловие. Ключевые проблемы бизнеса.

Сеть магазинов нашего партнера ещё с начала 2000-х годов придерживалась единой стратегии позиционирования - доступные товары по низкой цене рядом с домом. С развитием сети магазинов «Магнит-косметик», конкуренция усиливается. Компания проигрывает по цене на самые ходовые товары федеральному игроку, уступаю по уровню доходности. Акции «Магнит-косметик» с «жёлтым ценником» притягивают больше покупателей, совершающих покупки с высоким средним чеком.

Основной причиной падения продаж компании является снижение потока покупателей в магазины, при этом средний чек и глубина ассортимента сохраняются. Впрочем, данный тренд распределен не равномерно, изучив цифры по каждому магазину в отдельности, можно провести сегментацию с причинами падения продаж по трём критериям: количества покупателей, среднего чека и глубины ассортимента.

На графике ниже видно соотношение цен нашего партнера с главным конкурентом. Он показывает, что компания проигрывает в цене преимущественно в товарах среднеценовой категории, что соотносится с динамикой продаж данных продуктов.

Этап I. Анализ эффективности ключевых показателей

Базовых причин падения продаж для принятия эффективных решений недостаточно. Проблемы низкого спроса «зарыты глубоко» в бизнес-процессах. Приступая к изучению внутренней аналитики, попадаем в квест-комнату большого количества неструктурированных данных, на разгадку которых нам требуется около месяца.

Разобравшись, изучаем данные по трем показателям:

- эффективность работы каждой торговой точке;

- эластичность спроса в зависимости от цены;

- эластичность спроса в зависимости от стимулирующих акций.

По каждому магазину строим многофакторную модель. Например, в Магазинах №67, 73, 105, 107 падают продажи геля для душа Nivea Men по причине неэффективного планирования приведшее к отсутствию продукции на складе магазина, стирального порошка Persil из-за несвоевременного снижения цен, по причине технического сбоя ПО. Формируем карту проблем, выявленных на основе данных, отражаем долю их влияния на общие продажи.

За счет неэффективного управления бизнес-процессами компания теряет до 23% собственных продаж.

Сегментируем магазины по трем показателям: количество покупателей, средний чек, глубины ассортимента. На основании результатов разрабатываем мероприятия по корректировке каждого показателя. Например:

- для магазинов с низким потоком покупателей запускаем рекламные кампании по привлечению трафика;

- в магазинах с низким средним чеком обучаем продавцов предлагать товары в большой упаковке;

- при низкой глубине ассортимента запускаем акции с предоставлением дополнительных скидок на не связанные между собой товары, обучив продавцов по работе с клиентами в период акций. Задача таких акций, выработать привычку у клиентов приобретать ранее не используемые товары.

Проводим мониторинг цен в Магнит-косметик, Ozon, Wildberries, Лента и региональных магазинов в крупных городах России, оцениваем эластичность спроса у нашего партнера, на изменение цен со стороны конкурентов.

Формируем стандарты работы маркетологов заказчика на основе эластичности спроса. При снижении цен в Магнит-косметик на стиральный порошок Tide (наиболее подверженный эластичности спроса), запускаем аналогичную акцию на продукт аналог, например, Persil. По завершению акции в Магните, запускаем акцию на Tide. С целью повышения окупаемости акции направляем продавцам скрипты по увеличению среднего чека.

Отменяем все акции на продукты не подверженные эластичности спроса, это решение позволяет сохранить продажи и увеличить доходность компании на 7%.

Аналогичную оценку проводим по эффективности проводимых стимулирующих акций, с дублированием успешных кампаний в отдельных магазинах, на всю сеть.

За счет настройки аналитических инструментов, внедрение бизнес-процессов по управлению ассортиментом, товарным запасом, ценами за три месяца увеличиваем продажи региональной сети на 36% с ростом уровня прибыли на 16%.

Однако на этом работа ещё не заканчивается…

Этап II. CusDev и QFD-анализ

Статистика продаж и мониторинг рынка не позволяют ответить на важный вопрос: Почему? Почему клиенты покупают/не покупают тот или иной продукт? Почему выбирают Ваш магазин или магазин конкурента? Почему снижается или растет спрос?

В крупных городах присутствия сети нашего заказчика проводим CusDev – интервью с покупателями. В каждом городе общаемся с 5-ю лояльными покупателями и 10-ю покупателями конкурентов. Каждый покупатель по итогам интервью получает вознаграждение, в виде подарочного сертификата от сети магазинов.

CusDev (customer development) – это методология развития бизнеса, или создания продукта через общение и опыт потенциальных клиентов. Особенность CusDev от обычных опросов в том, что мы проводим дружескую беседу, направленную на выявление внутренних причин действий покупателей, которые невозможно раскрыть при постановке прямых вопросов.

По итогам CusDev – интервью, составляем матрицу QFD, для определения отклонений бизнес-решений, от реальных потребностей клиентов. О том, как работать с QFD я рассказывал в материале: “Технологии эффективного управления продуктами, которые мы используем в бизнесе”

Одним из основных параметров в выборе места покупки, клиенты озвучили режим работы. Салоны нашего заказчика работают с 9:00 до 19:00, тогда как салоны Магнит-косметик работают с 9:00 до 21:00. Покупатели не успевают посетить магазин после работы. Для оценки эффективности данного параметра в качестве эксперимента увеличили режим работы в магазинах с большим трафиком, выбрав 10 магазином с графиком работы до 20:00 и 10 магазинов с графиком до 21:00. Через два месяца после изменения графика получили прирост посетителей на 23% для магазинов с графиком до 20:00 и прирост на 27% для магазинов с графиком до 21:00. По итогам тестирования, приняли решение продлить режим всей сети магазинов до 20:00, как наиболее оптимальный.

Покупатели, приобретающие продукцию у конкурентов, ассоциировали сеть магазинов нашего партера с «дешевым магазином для пенсионеров». Анализ ассортиментной матрицы показал, что в сети отсутствуют многие известные бренды высокого ценового сегмента. Определив ТОП-20 наименований, которых не хватает целевой аудитории, начинаем вводить в ассортимент, также на ограниченное количество торговых точек в качестве эксперимента. Решение позволило в течение трёх месяца увеличить количество посетителей на 8%, средний чек на 16%.

На основании исследования, предлагаем отложить проекты по созданию интернет-магазина и программы лояльности, так как они требуют высоких инвестиций, и не сильно востребованы среди целевой аудитории.

Во II полугодии 2022 года CusDev и QFD-анализ дал ещё больший толчок в развитии продаж до 76% и рост прибыли бизнеса на 43%.

Этап III. Сегментация поставщиков по уровню доходности

Инструмент направлен на проведение оценки рентабельности поставщиков и определение тактики по развитию продаж на основании рентабельности. У нашего заказчика ведется валовый учет затрат, а доходность оценивается по уровню наценки. Такой подход является некорректным, так как не учитывает большое количество неявных затрат и преимуществ, например: доставка, отсрочка, выплата ретро бонусов, командировки, обучения, требования к полке и т.д.

Прежде чем провести такую сегментацию, мы настраиваем в системе учета принципы распределения затрат по поставщикам. Для выявления и учета всех затрат проводим аудит бизнес-процессов заказчика по работе с поставщиками, выявляем проблемы, с которым сталкивается заказчик.

Результаты анализа показывают, что не все “тюбики приносят столько денег, как кажется”. Например, несколько поставщиков с высокой наценкой на самом деле оказались низкорентабельными, и этому сопутствовало несколько причин:

- высокая стоимость доставки из-за больших габаритов и низкой стоимости товара;

- большой % брака (повреждения упаковки во время транспортировки);

- отсрочка платежа более 45 дней;

- выполнение плановых обязательств по объему закупки.

Разделив поставщиков на сегменты по уровню доходности, мы понимаем каких поставщиков развивать компании наиболее выгодно, а какие необходимы для поддержания ассортимента. Сегментация позволяет выработать базовые критерии ценовой политики:

- уровень доходности в зависимости от категории продукта и поставщика;

- программы продвижения, направленные на развитие поставщика;

- ценовые предложения в зависимости задач и интересов покупателей;

Разработка и реализация тактики работы с поставщиками позволила компании увеличить прибыль на 34% за счет оптимизации затрат и мероприятий по развитию продаж.

Этап IV. Эффективности сделок

Проанализировав все кассовые сделки по объему продаж и доходности, видим, не равномерное распределение:

Часть сделок компания осуществляет с высоким уровнем доходности, а часть с низким, на основании этого возникает вопрос, за счет каких мероприятий мы сможем повысить количество высокодоходных сделок и снизить объем низкодоходных.

Оценим, какие товары чаще всего присутствуют в чеке по высокодоходным и низкодоходным сделкам, выявим как на них могли повлиять акции с желтым ценником. Получаем сегментацию, с наборами потребительских предпочтений.

Сегментация показывает, что компания получает высокую доходность по сделкам в следующих случаях:

- в чеке присутствуют товары из высокого ценового сегмента реализуемые без промо-скидки;

- В чеке не менее 4-товаров;

- В чеке 70% товаров куплены без акции желтый ценник;

У заказчика нет программы лояльности, а соответственно и нет клиентской базы, что не позволяет провести сегментацию покупателей по уровню рентабельности. Однако состав сделок в чеке показывает, что чем более дорогие товары присутствуют в чеке, тем выше доходность. Это значит, что тактика компании в развитии дешевого ассортимента ошибочна.

Разом отказаться от продаж товаров низко-ценового сегмента невозможно, эти продукты привлекают в магазин 70% покупателей. Используя данные по рентабельности поставщиков разрабатываем три сценария развития продаж высокодоходного сегмента в зависимости от расположения магазинов. Затем тестируем сценарии на ограниченном количестве торговых точек.

Первый сценарий предполагает развитие продаж товаров высокого ценового сегмента за счет дополнительной мотивации продавцов и обучение работе по скриптам, второй - проведение акций 2+1, либо бесплатное предоставление пробников с целью переключения покупателей, третий - изменение принципов выкладки, применение промо-стеллажей. Вы наверняка подумали о том, что эффективнее будет реализовать все три сценария одновременно. Однако такое решение требует большого бюджета и ресурсов по внедрению и контролю эффективности, чего не мог позволить себе заказчик.

По каждому сценарию должна быть максимальная вовлеченность и рациональная обратная связь. Когда руководители компании объявляют: “теперь мы будем жить по-новому”, первое с чем сталкивается команда - это сопротивление и непонимание причин таких решений. Поэтому мы разбиваем проект на небольшие и понятные задачи, так как нельзя изменить всё сразу.

Первый сценарий стал самым эффективным в магазинах со средним и низким трафиком, и неэффективным с высоким трафиком из-за очередей в часы пик. Третий сценарий стал вторым по эффективности, и мы решили применять его во всех магазинах с высоким трафиком. Второй сценарий показал низкую эффективность, покупатели охотно приобретали товары участвующие в акции, но не возвращались повторно за ними.

За счет проведения тестирования с сентября по ноябрь 2022 года мы увеличили доходность торговых точек, работающих по первому сценарию на 23%, по второму сценарию на 5%, по третьему на 18%.

Предварительные итоги:

Реализация проекта продолжается, в течение 2023 года мы планируем запустить все решения, опубликованные в материале на всех торговых точках сети. Но уже сегодня мы видим, что проделанная работа приносит огромные результаты, несмотря на высокую конкуренцию с федеральными игроками.

На сегодняшний день прибыль заказчика на единицу продукции выросла в 1,5 раза, таких показателей компания не достигала даже в ранние годы развития. При этом продажи в 2022 году, по отношению к 2021 году выросли на 63%.

Давайте обсудим детали проекта в комментариях.

Для тех кому интересно следить за нашими новыми материалами, предлагаю подписаться на мой Telegram-канал или на страницу в VC.

Читайте наши похожие проекты, опубликованные на VC:

1. Увеличиваем выручку медицинской клиники в 3,5 раза за счет клиентской базы;

2. Внедрение системы ценообразования в компании по продаже строительных материалов;

3. Кейс, как мы изменили бизнес-процессы компании по производству мебели в период кризиса;

4. Пример оптимизации коммерческих затрат на основе реального кейса;

5. Как избежать ценового давления в B2B: кейс по повышения доходности компании по производству мясных и колбасных изделий