Urmărirea mărcilor în retailul FMCG cu învățare automată

Retailul FMCG se caracterizează prin dinamică rapidă și competiție agresivă. Retailerii și mărcile CPG care se străduiesc să păstreze o poziție unică pe piață trebuie să urmărească constant performanța mărcii lor. Dar doar printre iaurturi, există în jur de 1500 de produse diferite pe unele piețe; este aproape imposibil să ținem evidența tuturor doar folosind cercetarea panoului sau analiza manuală a datelor. Studiul nostru în 147 de magazine alimentare din Germania demonstrează că învățarea automată poate ajuta.

Dacă retailerii găsesc o modalitate de a valorifica marea abundență de date tranzacționale pe care le au despre clienți, ei pot oferi mărcilor o înțelegere cuprinzătoare a poziției lor pe piață. În plus, comercianții cu amănuntul pot folosi aceste date și pentru a-și optimiza mai bine categoriile, sortimentele de magazine și ofertele promoționale.

S-ar putea să fi auzit deja de analiza structurilor de piață produs-to-vec (P2V). Această abordare de învățare automată oferă retailerilor și mărcilor o modalitate cu totul nouă de a lucra cu datele. Activitatea de cercetare din spatele acestei abordări a Dr. Sebastian Gabel, alimentată de motorul nostru SO1, a câștigat anul acesta EHI Retail Science Award 2020 și a fost publicată în Journal of Marketing Research.

Abordarea – bazată pe rețele neuronale profunde – folosește datele de cumpărături ale retailerului și analizează co-apariția a mii de produse în milioane de coșuri de cumpărături. Acest lucru îi permite să mapeze toate produsele pe 800 de vectori diferiți și să le plaseze într-o hartă vizuală în care fiecare produs din portofoliul retailerului este reprezentat ca un singur punct:

Primul lucru de observat este că produsele sunt grupate într-un mod în care clienții le cumpără, nu comercianții le plasează pe rafturi. Exemple de astfel de grupuri sunt mâncarea italiană, grătar, copt, mic dejun, vegetariene și chiar produse pentru copii (de exemplu, cutii mici cu sucuri, gustări pentru școală, carne de prânz în formă de ursuleți sau iaurt Disney). De asemenea, putem vedea ce produse din aceste grupe sunt complemente (ex. paste + sos de rosii) si care inlocuitori (doua tipuri diferite de paste).

Harta de mai sus provine de la un mare lanț de băcănie german și este derivată din 73 de milioane de coșuri de cumpărături. Analiza funcționează complet autonom, folosind doar date brute de cumpărături din sistemele POS și programele de loialitate. Să ne uităm la câteva exemple în care mărcile pot beneficia de această viziune imparțială asupra structurilor pieței.

Descoperirea substituției

Retailerii doresc să descopere substituția pentru a scăpa de mărcile redundante sau pentru a negocia condiții mai bune cu ei. Mărcile au nevoie de informații despre concurenții lor cei mai apropiați și despre cât de bine se diferențiază de aceștia pentru a preveni înlocuirea în primul rând.

Pentru a vedea cum poate ajuta această analiză, să mărim sub-clusterul de ciocolată neagră:

Vedem că produsele Lindt (considerate un brand de ciocolată premium în Germania) cu procente similare de cacao, atât soiurile „ușoare”, cât și „obișnuite”, sunt foarte apropiate. Mărcile Zetti și Sarotti (mărci mai regionale și la prețuri reduse) sunt situate departe de Lindt, dar foarte apropiate, indicând o relație de substituție puternică. În dreapta jos, vedem o subcategorie de batoane de ciocolată neagră cu ingrediente suplimentare (portocale, chili, sare de mare...), indicând că își dețin propria poziție unică pe piață.

Acest lucru oferă mărcilor câteva informații importante. În primul rând, Lindt se diferențiază puternic de alte mărci, dar versiunea Mild nu este recunoscută clar de clienți. Lindt ar putea dori să comunice mai bine diferența dintre cele două pe pachet sau în reclamă.

Brandurile Zetti și Sarotti par a fi înlocuitori puternici unul pentru celălalt. Clienții probabil nu le diferențiază foarte bine și nu le-ar deranja să schimbe dacă una dintre mărci era în promovare, epuizată sau lipsește complet. Ar putea fi necesară o schimbare a strategiei de marketing pentru a le diferenția mai bine pe cele două.

Ceea ce determină diferențierea

Deci știm deja care produse sunt înlocuitori și care sunt poziționate în mod unic, dar ce anume motivează această diferențiere? Privind în subclusterul de ciocolată neagră, putem vedea două tendințe – prețul este în scădere de jos în sus (cu Lindt pentru 2 € și Zetti/Sarotti pentru 1,29 €) și procentul de cacao de la stânga la dreapta. Prin urmare, aceste două atribute par a fi principalele diferențieri, cu excepția cazului în care ciocolatele sunt aromate.

Pentru Zetti și Sarotti, aceasta ar putea însemna o oportunitate de a introduce o versiune aromată a ciocolatei lor. Cu prețuri mai mici și ca marcă regională, acest nou produs ar putea fi o competiție pentru ciocolatele cu aromă Lindt.

Să mărim un alt grup, de data aceasta vin. Vedem că primul și cel mai important factor de diferențiere este dacă este vorba despre un vin spumant („Sekt”) sau standard. Sticlele mici de vin de 0,25 l și spumante își păstrează propria poziție destul de departe de altele.

În dreapta, mărim grupul de vinuri de 0,7 l. Prețul pare să fie cel mai puternic factor de diferențiere aici, mult mai mult decât tipul propriu-zis de vin (ex. Chatou, Sauvignon, Riesling...). Atunci când produsele sunt separate în mod clar în funcție de preț, vorbim despre o piață extrem de mărfuriată, care pare să fie vinul. Acest lucru sugerează că această categorie este determinată în principal de preț și promoții, dar există încă un loc pentru diferențiere, de exemplu prin branding mai puternic sau origini regionale.

Poziționarea produsului

Abordarea poate fi folosită și pentru a determina poziționarea anumitor produse. De exemplu, un brand de biscuiți CPG ne-a abordat pentru a afla dacă consumatorii își percep produsele mai mult ca pe o gustare sau ca pe un produs de mic dejun. Privind pe hartă, am recunoscut rapid că produsele de biscuiți de la acest brand se aflau printre produsele pentru micul dejun, destul de departe de alți biscuiți și gustări.

Această perspectivă a fost folosită pentru a consolida și mai mult această poziționare „mic dejun” a mărcii prin publicitate și ambalaje, pentru a începe parteneriate cu mărci care produc categorii complementare de mic dejun, cum ar fi cereale sau gemuri, și chiar pentru a se extinde și în unele dintre aceste categorii.

Linia de jos

Avantajele cheie ale acestei abordări sunt simplitatea, obiectivitatea și automatizarea. Deoarece abordarea folosește doar date brute de cumpărături și reflectă adevăratul comportament al consumatorului, nu există părtiniri care apar adesea în alte abordări. Și pentru că întreaga analiză este automatizată, aceasta poate fi repetată ori de câte ori este nevoie cu date noi sau filtrate pentru a evalua eficacitatea campaniilor de marketing, introducerea de noi produse sau influențele sezoniere și regionale. Pentru a înțelege mai bine abordarea P2V, aruncați o privire la articolul complet al Dr. Sebastian Gabel.

Tehnologia folosită în această cercetare – motorul SO1 – este folosită și în motorul nostru avansat de personalizare. Pe baza informațiilor obținute în acest proces, acesta permite comercianților cu amănuntul să recomande în mod autonom produsele potrivite la prețul și timpul potrivit pentru fiecare client în parte - toate ținând cont de obiectivele comerciale ale retailerilor și ale mărcilor.