Q-Commerce и E-Commerce: в чем отличия и что перспективней

Разбираемся в тонкостях терминологии.

Во время пандемии люди окончательно подсели на быструю доставку и, кажется, не собираются отказываться. Эксперты считают, что рынок q-commerce (быстрой доставки) вырастет ещё на 25%. Правда уже сейчас компании сталкиваются с трудностями, чтобы просто выжить в этом гремучем океане.

Давайте проведем черту между e-commerce и q-commerce. В первом доставка осуществляется не сразу (более 1 дня), а в q-commerce — за 15-60 минут. E-com предоставляет покупателям полный ассортимент товаров, а в быстрой доставке ассортимент ограничен — продуктами и FMCG. Cклады в e-commerce — за городом, в q-commerce — небольшие в спальных районах.

Q-commerce (быстрая коммерция) работает с максимально быстрой доставкой. Скорость достигается за счет сетей дарксторов и партнерств с локальными магазинами. Q-commerce отличает внезапность спроса: все мы знаем это не понаслышке — закончились соль, напитки, бытовая химия — сразу в приложение!

Q-commerce бьется с большими вызовами:

Увеличение объёмов заказов усложняет менеджмент и растет количество ошибок.

Ограниченный ассортимент с высокой оборачиваемостью — два слона, на которых зиждется q-commerce. В условиях растущих объемов требуется максимальная точность прогноза.

ИИ выводит q-commerce на новый уровень: от предиктивной аналитики до персонализации.

Изначально q-commerce ассоциировался с товарами повседневного спроса (продуктами питания). Но диверсификация ассортимента — тренд, в который успели залететь все крупняки. Теперь многие q-commerce вышли за пределы магазина у дома и продают косметику, товары для дома, электронику, одежду и обувь.

Аналитики выделяют кастомизацию как один из ключевых трендов последнего времени. Уже сейчас AI активно используется в e-com для создания рекомендаций, учитывающих предпочтения клиентов.

Благодаря автоматизации запасы будут пополняться прежде чем закончатся, а скоропортящиеся товары вовремя списываться.

Резюмируя, в q-commerce стоит заходить с большими инвестициями и богатым опытом работы в ритейле. В e-commerce — иначе, зайти может каждый с небольшим чеком и базовым набором знаний.

Компании в e-com используют информацию о лидах и покупателях — как зовут, где проживают, чем интересуются, какие есть привычки. Это помогает персонализировать предложения — обращаться по имени, предлагать товары, которые могут заинтересовать. На сегодняшний день в e-commerce всё упирается в предиктивную аналитику.

В модель закладывают анализ большого количества факторов и KPI — они используются для настройки персонализированных скидок, акций и предложений. Модели оценивают готовность потребителя приобрести товар по времени года, дню недели, активности конкурентов — селлеры могут растить прибыль за счет динамического ценообразования и правильной отгрузки товаров.

JVO, например, ежедневно отслеживает действия ключевых конкурентов и предлагает внести в карточку продавца те изменения, которые продвинут ее в топ выдачи. Надо понимать, что алгоритмы JVO AI обучены на массиве e-commerce данных, поэтому система рекомендаций по каждому артикулу проводит многоуровневый скоринг каждого артикула, находит проблемы и точки роста и формирует готовые задания-решения для их исправления.

JVO решает ключевые проблемы крупных селлеров и компаний — находит все проблемы, которые влияют на ранжирование карточки, ее маржинальность и конверсию в покупку. Анализ затрагивает не только факторы, влияющие на ранжирование, но и все показатели, которые влияют на решение о покупке. Система оценит покупательскую конверсию, найдет причины отказа от покупки и сформирует задания, повышающие продажи.

Разберемся со складами. Здесь система уведомит о рисках скорого OUT-OF-STOCK и рассчитает точную отгрузку на каждый склад с учетом сезонного изменения спроса. Помимо общего подсортировщика по всей товарной матрице, JVO следит за остатками каждого артикула и формирует алерты, когда остаток подходит к опасным значениям по каждому складу. За счет управления подсортировками кратно снижаются риски out-of-stock и потери ранжирования.

Софт для e-com — это не просто аналитика товаров на маркетплейсах, а готовая стратегия продвижения на основе предиктивных данных. AI использует собственные инструменты аналитики и делает 100% точные выводы по карточкам товара и карточкам конкурентов.