FUTUROмаркетинг

Пользу от этих знаний коллеги во многом недооценивают. Ведь, понимая, как меняется цена у конкурента, можно предполагать, как будет распределяться спрос, и при помощи более грамотной системы закупок можно не допустить избытка товара. При помощи динамического ценообразования можно использовать сезонность себе во благо, уменьшать расходы и повышать уровень продаж, даже не выходя из офиса.

Предлагаю вашему вниманию кейс: аптечная сеть А готовится к сезону аллергии на цветение. Она закупает у производителей лекарства, которые хорошо продавались в прошлом году, плюс те, по которым производитель планирует рекламную активность плюс накидывает 10 % в счёт ежегодного прироста количества аллергиков.[2]

Но тут появляется новая крупная интернет-аптека, за спиной у которой — большой и важный инвестор, и она без опаски может развлекать себя и конкурентов ценовым демпингом. В таком случае сеть аптек А остаётся с большим избытком товара и понимает, что, вероятно, к концу срока годности лекарств она их не успеет реализовать. В результате, чтобы не тратиться на утилизацию, она продаёт их в дисконт-сеть, уходя в минус.

Как стоило бы поступить? Раз в год мы рекомендуем проводить профилактический анализ рынка. Даже экспресс-анализ позволит понять, что появились новые конкуренты, и покажет, что будет интересовать потребителей.

Если пойти дальше и сопоставлять цены, то можно видеть, по каким позициям компания очевидно проигрывает. В таком случае стоит акцентировать внимание на тех позициях, которые остаются выгодными, а цены на остальные товары желательно держать на уровне не выше среднего.

Подобную работу можно проделывать самостоятельно или доверить её алгоритмам программ типа PiwikPRO, AgilOne, Marketo. Они собирают данные по рынку, по потребительскому поведению и делают выводы и прогнозы.

Однако и здесь нужно быть аккуратнее и не следовать алгоритму слепо. Это отчётливо показал бизнес-кейс, который произошёл в компании «36,6». Сейчас сеть аптек «36,6» — один из российских фронтменов по оцифровке бизнеса. Но их путь к этому был весьма тернистым. Первый блин оказался комом: подобрав алгоритмы по сезонности, спросу, рекламной активности, они где-то допустили ошибку, и склад забился непродающимся товаром, а востребованного товара не хватало. Стало очевидным, что системе не хватало гибкости, и компания вернулась на ручной метод управления.

В старом режиме компания работала до тех пор, пока в 2020 году не начала новую попытку. Она создала крупный интернет-магазин с нативным поиском, завязанный с приложением (в том числе и для Iwatch) и подключённый к дорогой системе аналитики продаж SAP Hybris Customer Experience на базе системы SAS Marketing Automation (не стоит путать SAP и SAS[3]). Компания обозначила цели в рамках создания этой цифровой экосистемы:

• Полноценный запуск интернет-магазина на новой платформе для реализации ассортимента компании «Аптечная Сеть “36,6”».

• Построение системы управления продажами на основе методологии управления воронкой продаж.

• Формирование KPI для сбытовых подразделений общества.

• Автоматизация операционных процессов преддоговорной деятельности.

• Консолидация информации о клиенте и установленном оборудовании, клиентская история.

• Выявление новых возможностей для cross/up-sell продукции, замены и сервиса.

• Анализ клиентской истории и цен конкурентов для формирования ценного предложения.

• Увеличение скорости реализации рыночных возможностей.

• Прозрачность рабочих процессов сбытовых подразделений.

• Повышение эффективности подготовки и информативности отчетности по продажам.

• Анализ предложений конкурентов.

Проект запланирован сроком на три года и должен одновременно преобразовать всю федеральную сеть. За первый год внедрена платформа SAS Marketing Automation, автоматизирован запуск кампаний, построена первая версия витрины данных, сформирована контактная политика. Компания уже отметила, что коммуникация с клиентами стала более активной, и тем самым обозначила начало персонификации. Так, за первый месяц эксплуатации системы было запущено 98 целевых рекламных кампаний, в которых учитывались история покупок и отклик покупателей на предыдущие рекламные действия.[4] Для сравнения: за год до этого запускалось всего 40–50 целевых кампаний.

До конца второго года программы планируется запустить предиктивные модели, которые позволят прогнозировать отклик и в соответствии с этим выстраивать коммуникации. Благодаря этому компания перенаправит усилия сотрудников на работу с клиентами, а не на техническую часть маркетинга. Как бы там ни было, результаты этого проекта можно будет оценить лишь в 2024 году.

4. AdTech — реклама по расчёту. Биржи, пиксели, проверка видимости