Monitoring cien konkurentov: od analýzy k reagencii za jeden deň
Zákazník porovnáva ceny na polici a často si vyberie lacnejší tovar pri porovnateľnej kvalite. Rozdiel 5-10% v rámci kategórie už zmení jeho rozhodnutie, preto výrobcovia a distribútori pravidelne sledujú ceny konkurentov, aby včas upravili svoje a plánovali propagačné kampane. Problém je v tom, že údaje do marketingového oddelenia prichádzajú so oneskorením. Zamestnanci chodia po obchodoch, fotia cenové štítky, posielajú fotky v messengeri a analytik tieto obrázky ručne spracovávajú. Celý proces trvá 3 až 5 dní, a počas tej doby konkurent predáva viac.
V tomto článku sa pozrieme, aké údaje o konkurencii stojí za to zbierať, prečo ručný monitoring zlyhava a čo mení automatické rozpoznávanie cenných štítkov.
Čo sa dá zistiť z konkurenčných cenových štítkov: tri kategórie údajov
Väčšina spoločností redukuje monitoring konkurencii len na sledovanie cien. Dnes to však už nestačí. Aby bola FMCG spoločnosť úspešná, musí súčasne sledovať tri kategórie informácií.
Cenový štítok ukazuje nielen aktuálnu cenu, ale aj to, ako konkurent manipuluje s cenou. Pravidelný zber údajov odhalí, či ju drží stabilnú alebo ju znižuje na konci mesiaca, či sú zľavy trvalé alebo sa spúšťajú vlnami. Dôležité sú aj rozdiely medzi regiónmi, pretože konkurent často testuje nižšiu cenu v jednej oblasti skôr, ako ju rozšíri na celú sieť. Spoločnosť, ktorá vidí tento test od začiatku, stihne reagovať skôr, ako sa cena zmení na celom trhu.
Na cenovom štítku je názov produktu, takže z fotky police vidno nielen ceny, ale aj zoznam konkurenčných pozícií a krajinu pôvodu. Spoločnosť tak zistí o novinkách v prvý deň ich výskytu v obchode, nie až za štvrťrok podľa správy analytickej spoločnosti. Počet cenných štítkov v kategórii hovorí, koľko pozícií konkurent v obchode drží a ktoré kategórie rozširuje alebo naopak zužuje. Ak sa objavila produktová línka, ktorú nemáte vo vašom portfóliu, stojí za to skontrolovať, či je na ňu dopyt. Alebo sa možno zmenila krajina výroby.
Propagačný štítok sa vizuálne líši od normálneho, takže z fotky je vidieť, aké kategórie konkurent zaradil do promócie a ako dlho zľavu udržuje. Pravidelný monitoring kampání konkurenta ukazuje, v ktorých týždňoch spúšťa akcie a na aké produkty vsádza v jednotlivých sezónach. Toto využijete pri plánovaní vlastných aktivít a rozhodnutí, či ísť s akciou súčasne alebo si ju posuniete na iný čas či región, keď je konkurent už hotov a polica je bez zľavných ponúk.
Ako spoločnosti sledujú ceny konkurentov v súčasnosti
Väčšina spoločností zbiera ceny ručne. Zamestnanci chodia po obchodoch, fotia cenové štítky na mobil a posielajú obrázky do spoločného chatu alebo priečinka. Analytik otvára tieto fotky, prepísuje čísla do tabuľky a trieďuje ich podľa kategórií a sietí. Až potom marketing vidí situáciu a rozhoduje, či zmeniť vlastnú cenu.
Keď sa na analýze podieľajú desiatky zamestnancov chodiaci po tisíckach obchodov, celý proces trvá až päť dní. Konkurent sa v tomto čase predáva viac, zákazník sa zvykne na nové podmienky a výrobca zmení ceny až potom, čo časť predajov prejde k konkurencii.
Druhý problém je, že údaje prichádzajú neúplne a ľudia ich spracovávajú, čo vedie k chybám. Zamestnanec môže prehliadnuť cenový štítok, preskočiť kategóriu alebo nesprávne prepísať číslo, a marketing nevie, ktoré údaje chýbajú a ako sú spoľahlivé.
Tretia prekážka je škálovateľnosť. Čím viac obchodov, tým viac ľudí musí chodiť skontrolovať ceny. Pri tisícke bodoch si týždenný monitoring vyžaduje vlastný tím. Väčšinou si spoločnosti vyberú vzorku niekoľkých desiatok obchodov a jednu-dve kategórie, zvyšok trhu ostáva bez dohľadu. Alternatíva – najmúť marketingovú agentúru – je ešte drahšia a pokrytie aj tak ostáva limitované.
Čo dáva automatické rozpoznávanie cenných štítkov
Automatické rozpoznávanie nahrádza ručný rozpis fotiek. Na príklade Goods Checker ukážeme, ako to funguje.
Zamestnanec odfotografuje konkurenčné cenové štítky v danej kategórii, aplikácia pošle snímky na server, kde neurónové siete rozpoznajú všetko na štítku: cenu, názov produktu, krajinu pôvodu, čiarový kód, príznak akcie atď. Údaje sa dostanú do analytiky počas auditu predajného miesta, takže marketing vidí zmenu ceny a ďalších parametrov v reálnom čase.
Systém spracuje všetky cenné štítky, takže údaje prichádzajú úplne a bez chýb z ručného prepisu. Ďalej sa zoradia do detailných správ – podľa obchodu, siete, kategórie, produktu aj zamestnanca. Manažér má možnosť analyzovať údaje a porovnávať ich s predchádzajúcimi obdobiami.
Fotografovanie police trvá dve až tri minúty, takže zamestnanec ju urobí počas auditu predajného bodu. Zvláštny audit len kvôli monitoring cenám nie je potrebný.
Ako sa zmení práca s cenami, sortimentom a obchodmi po automatizácii
Rýchlosť aktualizácie a úplnosť údajov menia spôsob prijímania rozhodnutí o cenách a sortimente. Ukážeme si tri situácie.
Konkurent znížil cenu v jednom regióne a v ostatných nechala pôvodnú. Spoločnosť vidí rozdiel v ten istý deň a napr. znížiúi cenu len tam, kde konkurent, namiesto zníženia po celej sieti a straty marže v regiónoch, kde sa nič nemenilo.
Systém porovná názvy na štítukoch s referenčným katalógom konkurentových produktov a vyznačí nové pozície. Spoločnosť sa dozvedí o novej položke v prvých dňoch jej predaja a stihne zhodnotiť dopyt skôr, ako konkurent obsadne výrazný podiel police v tej kategórii.
Vďaka automatizácii jeden manažér zmôže skontrolovať viac obchodov ako pri ručnom monitoringu. Navyše sa pokrytie a operatívnosť zvýšia, ak sa do sledovania cien zapoja predajcovia v obchodoch alebo terénni zástupcovia.
Monitoring cien sa stáva súčasťou auditu predajného miesta
Zbieranie konkurenčných cien dlho zostávalo samostatnou úlohou s vlastným plánom a osobitným personálom. Dnes automatické rozpoznávanie zabuduje túto úlohu do bežnej kontroly merchandisera bez predĺženia času v predajnom bode, a spoločnosť dostane údaje o cenách, sortimente a kampáňach konkurenta v ten istý deň, kedy zamestnanec fotografoval policu.
Náklady sa nezvyšujú. Merchandiseri chodia do tých istých obchodov podľa pôvodného plánu a fotografovanie cenných štítkov pridá k návšteve len dve až tri minúty. Zvláštny tím na túto úlohu nie je potrebný a s rastom počtu obchodov sa zaťaženie analytika nezvyšuje, pretože fotky spracováva systém automaticky.
Spoločnosť už nemusí voliť medzi pokrytím a rýchlosťou. Predtým musela brať vzorku niekoľkých desiatok obchodov a jednu kategóriu, teraz sú pod dohľadom všetky prevádzky a rozhodnutie o cene sa prijme skôr, ako predaje v kategórii prejdu ku konkurencii.