Как мы на 7% вырастили категорию товаров в Magnum с помощью ай-трекинга и искусственного интеллекта
Мы в neurometrix.ai совместно с лидером ритейла в Казахстане, Magnum Cash & Carry, реализовала кейс, направленный на увеличение продаж категории и рост эффективности магазина на 1 кв м. Результаты проекта обсуждаем в этой статье и в интервью с Арчи Сканави, директором по коммерческой трансформации компании Magnum Cash & Carry.
Задача проекта: рост продаж по нескольким категориям
В рамках кейса мы успели поработать сразу с несколькими товарными категориями магазина: диетические и диабетические товары, чай/кофе, сладости и бакалея. Оптимизация некоторых из них показала значительные результаты — про них и расскажем.
Диетические товары, как правило, характеризуются низкой пенетрацией и редко становятся основными продуктами, ради которых покупатели заходят в магазин. Однако, правильно расположив такие продукты, можно привлечь внимание покупателей и стимулировать комплементарные покупки. Опыт наших исследований показал, что для повышения заметности категории важно использовать так называемые "якорные продукты", которые сигнализируют покупателям, что здесь можно найти нужные товары.
Перед внедрением аналитики категории в зонах с высокой проходимостью были размещены товары, такие как альтернативная мука. Однако результаты анализа показали, что для диетической категории якорными продуктами лучше служат хлебцы, батончики и каши быстрого приготовления. Эти товары являются более “понятными” покупателям, которые обычно не заходят в категорию, соответственно они привлекают внимание и побуждают к покупкам.
На основе аналитики neurometrix.ai команда Magnum Cash & Carry пересмотрела размещение ассортимента, и теперь товары, которые наиболее заметны для покупателей, стали привлекать большее внимание к категории. В результате такой приоритизации якорных товаров продажи категории здорового питания выросли на 7%.
Пример из категории чая и кофе
Аналитика категории чая и кофе тоже показала важное наблюдение. Первоначально шкафы с продуктами размещались с расчетом, что основной трафик идет только с одной стороны аллеи. Но анализ показал, что потоки с обеих сторон аллеи были примерно одинаковыми, и это определило необходимость разместить якорные товары с двух сторон.
В центре аллеи, в свою очередь, были размещены комплементарные продукты, что позволило увеличить средний чек в категории. Результаты оптимизации показали рост продаж чая и кофе на 3%, а комплементарных товаров — на 2%.
Узнать более подробно про кейс вы можете в полном интервью.
Мы обязательно напишем еще несколько статей про этот кейс, в частности — как он был реализован с точки зрения технологии.
Еще больше про ай-трекинг — в нашем телеграм канале.