Как увеличить средний чек и заставить конкурентов вам завидовать

Всем привет!

Сегодня хочу рассмотреть, как увеличить продажи в вашей торговой сети, и как для этого можно использовать систему Qlik. Возьму простую задачу, чтобы показать, что можно сделать для повышения продаж на основе аналитической системы. Итак, сегодня мы рассмотрим, как для этих целей можно использовать анализ среднего чека.

Анализа чеков в ритейле: цели и задачи

“Как же оптимизировать наши продажи?”, — этот вопрос мучил Станислава Николаевича уже несколько месяцев. Из-за кризиса, выручка их торговой сети в последнее время стабильно снижалась. И ему, как руководителю коммерческого департамента, следовало найти способы по исправлению ситуации.

Их торговая сеть включала 20 небольших супермаркетов и до недавнего времени, продажи в магазинах были стабильными, бизнес развивался. Однако в последнее время прибыль их розничной сети падала. В связи с кризисом в стране, покупатели стали экономить.

Для того чтобы предпринять действия по исправлению сложившейся ситуации, Станислав Николаевич поручил своим сотрудникам проанализировать следующие показатели:

  • конверсию,
  • средний чек,
  • возвраты.

Наиболее перспективной для дальнейшей работы, оказалась аналитика по среднему чеку. Перед командой коммерческого департамента стояла задача, увеличить количество позиций в среднем чеке и, тем самым, выручку магазина.

Далее, я расскажу, как Станиславу удалось справиться с поставленной задачей, и какие инструменты он для этого использовал, но для начала немного сухой теории.

Средний чек: ликбез для новичка в продажах

Для начала, давайте повторим, что такое “средний чек” и почему его значение так важно для работы ритейлеров.

Средний чек обычно рассчитывается как размер всех покупок в течение определенного периода времени, разделенный на общее количество чеков за это время.

Анализ продаж в QlikView

НА ЗАМЕТКУ! Не стоит путать общее число покупок и количество проданных товаров. Покупкой считаются только товары, приобретенные клиентом во время одного визита торговой точки.

Средний чек — показатель, который необходимо анализировать в динамике. Если она положительная — дела идут хорошо, если нулевая или отрицательная — стоит принять меры по изменению ситуации в лучшую сторону.

Анализ чеков в QlikView в примерах

До начала анализа

Перед тем, как приступать к анализу данных, стоит определиться с отчетным периодом. Хотим мы отследить данные по году, месяцу, дню недели или же нам нужны еще более точные данные, вплоть до часа? Нужны ли нам данные, которые учитывают совокупность года, месяца, даты и дня недели транзакции? Именно этот шаг является определяющим для всего дальнейшего анализа. Чем более детальные данные нам нужны, тем глубже мы анализируем динамику во временном периоде.

Шаг 1. Работа с основными показателями

Переходим к основным показателям. Данные измеряются по магазинам и временным отрезкам. Этот пункт включает в себя такие показатели как:

  • продажи в натуральных единицах,
  • продажи в рублях,
  • количество чеков,
  • среднее количество строк в чеке,
  • среднее количество товаров в чеке,
  • средняя цена товара,
  • средняя сумма чека.

Вот, как представлена аналитика чеков в моем приложении.

Анализ продаж в QlikView

Данные представлены по таким категориям:

  • общее количество чеков,
  • количество клиентов в каждом конкретном магазине,
  • данные по среднему чеку,
  • общий тренд продаж.

НА ЗАМЕТКУ! Можно посмотреть данные не только по отдельной торговой точке, но и сумму по всем выбранным магазинам. Выбор конкретных магазинов, который мы видим сейчас, будет оставаться по умолчанию, даже если мы углубимся в более детальные данные по любому из представленных параметров: будь то количество клиентов, чеков или позиций, максимальная и минимальная сумма чека.

Шаг 2: Анализ динамики

Поскольку продажи упали во всей торговой сети, то нам нужно отследить все эти показатели в динамике. Для этого переходим во вкладку “Динамика”.

НА ЗАМЕТКУ! Стоит обращать внимание на индекс пенетрации отдельных товаров. Если дорогостоящие товары редко попадают в чек, то стоит предпринять меры по их продвижению или улучшить мерчандайзинг.

Шаг 3: Анализ среднего чека

Углубляемся в анализ среднего и типового чека. В этих разделах нас интересуют параметры класса суммы и количества артикулов. Анализ данных показал, что средняя сумма чека в нашей сети — 1100 рублей. Чтобы увеличить эту цифру, предлагаем клиентам скидки, если они произвели покупки на сумму от 1500 рублей.

НА ЗАМЕТКУ! Чтобы качественно проанализировать сумму чека, важно правильно выбрать «шаг». От того, будете вы сегментировать чеки по 1000 рублей или по 500 зависят результаты вашего анализа и последующие решения, принятые на основе аналитики.

Шаг 4: Анализ пиков продаж

Следующий шаг —  выяснить, в какие дни длина среднего чека стабильно увеличивается, и какие часы являются “пиковыми” в работе супермаркета.

Итак, логично, что большинство людей крупные покупки совершают на выходных. Исходя из статистических данных, в будние дни ниже как показатель среднего чека, так и средняя сумма покупки.

Дальше можно уйти в следующую подкатегорию и открыть в приложении статистику по часам. Статистика в нашем супермаркете показала, что в будние дни хлеб и выпечку часто покупают в дневные и утренние часы, а колбасу и сыр – ближе к вечернему пику.

Анализ продаж в QlikView

Если присмотреться к деталям, видно, что пик покупательской активности приходится на пятницу-субботу. Значит, именно в эти дни стоит проводить акции, направленные на увеличение среднего чека (что для нас неожиданностью, конечно, не стало).

Анализ продаж в QlikView

Но чтобы провести подобные акции с наибольшей эффективностью, необходимо также выяснить, какие часы являются самыми популярными для посещения магазина. Для этого открываем почасовую статистику по нужному нам дню недели. В нашем случае, давайте обратимся к данным за пятницу:

Анализ продаж в QlikView

Итого, мы можем выделить два пика посещений: вечерний — с 19:00 до 20:00 и дневной — с 14:00 до 15:00. Именно в эти часы будет целесообразным проводить акции внутри магазина, предлагая покупателям дополнительные товары со скидкой.

Шаг 5: Привлекаем покупателей или акция «счастливые часы»

Однако это не решит проблему полностью. Следующий шаг —  привлечь покупателей в магазин в менее пиковые часы. Так, судя по графику в нашей торговой сети, низкая активность покупателей наблюдается по утрам, а также в период с 15:00 до 16:00. Чтобы исправить такую ситуацию, можно провести акцию “Счастливые часы”: продавать наиболее популярные товары с большей скидкой.

Анализ чеков в QlikView: итоги

Итак, проведя анализ по заданному алгоритму, Станиславу Николаевичу удалось определить сумму среднего чека, пиковые дни и часы посещаемости магазинов и разработать систему скидок и специальных предложений, которые помогут привлечь покупателей в магазин и стимулируют их приобретать больше товаров.

На этом все!

Поделитесь, пожалуйста, своим мнением о представленном алгоритме анализа продаж!

Спасибо всем!

Комментарии

  • Октябрь 15, 2015 at 18:07
    Permalink

    Что такое длина среднего чека и нужно ли её увеличивать?
    Что такое типовой чек и зачем его сравнивать со средним?
    Как пики посещений связаны с пиками продаж (количеством чеков) и необходимостью проведения акций в эти (либо другие) пики? Я бы проводил акции ровно в противофазе, чтобы эффективнее использовать ресурсы магазина.

    Ответить
    • Октябрь 26, 2015 at 12:51
      Permalink

      Виталий, я, конечно, новичок, в этом вопросе, и очень рад вашему комментарию. ИМХО, о длине среднего чека мы говорим, когда обсуждаем не сумму покупки, а количество наименований в чеке. В этой статье, я рассматриваю, как нам продать товар покупателю, который уже зашел в наш магазин, а вопрос использования ресурсов, хочу описать в другой статье.

      Ответить
      • Октябрь 26, 2015 at 19:25
        Permalink

        Я рад, что удалось завязать дискуссию. В вашей публикации вы вводите понятия, не определяя их. Осталось доопределить их, и у вас будет замечательная методичка для начинающих аналитиков:
        Типовой чек — это …
        Cредняя сумма покупки — это …

        Ответить

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Подпишись на Data-Daily!

Введите email и будьте в курсе!

Подпишись!