Це інноваційне рішення відповідає потребам малого та середнього бізнесу за простотою, мобільністю та гнучкістю у продажах, а споживачів – у швидких та зручних платежах. Завдяки tapXphone безготівкові платежі стають можливими там, де раніше була доступна тільки готівка: на виїзній торгівлі, ярмарках, концертах та в місцях відпочинку.

Нагадаємо, що першим банком із групи Райффайзен, для якого IBA Group запустила tapXphone, у 2020 році став Пріорбанк. У 2021 році сервіс був запущений у словацькому Tatra banka. Найближчим часом запуск tapXphone запланований і в інших європейських банках групи Райффайзен.

Raiffeisen Bank International AG (RBI) – провідна банківська група в Центральній та Східній Європі. Дочірні компанії групи працюють у 13 державах регіону. До складу RBI входять фінансові, банківські, лізингові, страхові та інші організації, що пропонують клієнтам повний спектр послуг у сфері індивідуального та корпоративного управління активами.

Маркетологу недостатньо інформації, щоб обґрунтувати бюджет

Одне із завдань маркетолога — порахувати, скільки грошей потрібно вкладати в кожен канал просування: інтернет-рекламу, радіо, телебачення та ін.

Бюджет слід затверджувати у керівника. Останній хоче отримати аргументовані цифри, а маркетологу часто не вистачає інформації, чому інша сума не принесе потрібних результатів і яких загалом очікувати результатів при більшому або меншому обсязі вкладень. Адже на розподіл бюджету впливають і особливості кожного каналу, і зовнішні чинники, наприклад свята, заходи чи сезон року.

Щоб обґрунтувати бюджет, потрібний інструмент, який зможе врахувати всі фактори розрахувати їх вплив і показати, як найбільш вигідно розподілити бюджет.

Розглянемо з прикладу телеком-оператора, як з допомогою маркетинг-мікс моделінгу побудувати декомпозицію витрат і дізнатися, куди краще інвестувати залежно від завдань.

Калькулятор оптимального бюджету з прикладу телеком-оператора

Маркетологам телеком-оператора поставили завдання отримати максимальну кількість відвідувань в офлайн-магазинах. Бюджет фіксований, але його потрібно було правильно розподілити за медіаканалами.

Оператор мав дані за три роки:

1. Суми на рекламні кампанії тижнів.
2. Зведення медіаканалів: радіо, інтернет, зовнішня реклама по всій країні.
3. Число клієнтів, які приходили до магазину оператора щотижня.

Нам необхідно було визначити бюджети на медіаканали та фактори, що впливають на канали просування..

Завдання 1: визначити бюджети на медіаканали

Завдання складалося з трьох частин:

1. Знайти залежність між відвідуваннями магазинів та витратами по кожному каналу просування. Наприклад, люди починали масово відвідувати магазини через тиждень-два після запуску реклами на телебаченні та продовжували навіть після її завершення..
2. Оптимально розподілити фіксований бюджет за медіаканалами. Наприклад, бюджет 100$ потрібно розподілити на діджитал-канали, друковану рекламу, радіо та телебачення.

Визначити, який канал найкраще підходить для залучення людей залежно від завдання. Наприклад, якщо потрібно досягти тривалого припливу людей або швидко залучити максимальну кількість відвідувачів.

Завдання 2: визначити фактори медіаканалів

Ми припустили, що кожен медіаканал має три ключові фактори, які впливають на відвідування магазину:

1. Безпосередній вплив медіаканалу: запустили рекламу – отримали приплив відвідувачів.
2. Затримка впливу медіаканалу: запустили рекламу, а приток відвідувачів отримали через деякий час.
3. Згасання впливу медіаканалу: рекламний період закінчився, і кількість відвідувачів поступово знижується.

Додатково працює постійний фактор: люди ходять у магазини і без реклами. На це впливає насамперед впізнаваність бренду, а також сезонність, свята, модні тренди.

Як вважали: Data Science та математика

Data Science пропонує багато математичних моделей, наприклад нейронні мережі, бустингові алгоритми або алгоритми, засновані на деревах та ін.

Для завдань телеком-оператора вибрали модель, результати якої легко інтерпретувати, а сама модель легко вбудується в потрібні інструменти і працюватиме, коли даних мало.

Першим викликом були самі дані: їх було не дуже багато, деякі з них являли собою розфарбовані графіки акцій в Excel. Для моделі всі дані структурували і сприяли єдиному виду. Також додали екзогенні змінні, наприклад, рівень споживчого щастя та ін.

Другим викликом стала модель. Вона має враховувати величезну кількість невідомих змінних за умови обмеженої кількості даних.

Щоб переконатися, що параметри правильні, ми радилися з експертами.

Результати проекту: вартість залучення одного клієнта знизилася втричі

Оператор порівняв ефективність попереднього розподілу бюджету та нової методології та з’ясував, що вартість залучення клієнта знизилася втричі.

Щоб маркетологам було простіше розподіляти бюджет, ми створили «калькулятор»: фахівці задають суму та отримують оптимальне розбиття. Наприклад, якщо бюджет невеликий, краще вкладатися в інтернет-рекламу. А за великих сум — закуповувати рекламу на телебаченні, бо люди йтимуть до магазинів завдяки ефекту згасання.

Тепер маркетологи можуть вважати ROAS (return on ad spend) — рентабельність витрат на рекламу. Вони розуміють, який прибуток приносить кожен вкладений долар.

Новий розподіл бюджету

В результаті моделювання отримали такі дані:

1. Для кожного з каналів визначили цифрове значення впливу медіаканалу, а також значення постійного фактора.
2. За допомогою побудованих моделей визначили коефіцієнти затримки та згасання, оцінили вплив кожного з медіаканалів.
3. Збудували моделі, які показують, що за однієї комбінації реклами приходить 50 осіб, а за іншої — вже 150.

На основі цих даних визначили, як працює кожний медіаканал.

Інтернет-реклама ефективна, працює без затримок та без згасання

Реклама на телебаченні ефективна з великим періодом згасання, але й із початковою затримкою впливу.

Реклама на радіо, у пресі чи зовнішня реклама мають мінімальну ефективність, працюють з невеликими затримкою та згасанням.

За підсумками проекту змогли оцінити, яку частку клієнтів отримали завдяки рекламі в інтернеті, а яку – на TV. Визначили, скільки людей прийшло навіть без реклами, лише завдяки впізнаваності бренду та загальному попиту на ринку. Виявили сезонні чинники, наприклад, свята та відпустки. Завдяки інформації про рекламу конкурентів змогли оцінити, яку частину клієнтів конкуренти забрали у нашого замовника.

Завдяки маркетинг-мікс моделюванню маркетолог дізнається, скільки і у що потрібно інвестувати

Маркетинг-мікс моделінг допомагає відповісти на кілька головних питань маркетолога:

• Який канал принесе більше клієнтів?
• Як розподілити маркетинговий бюджет залежно від завдання?
• Скільки потрібно інвестувати, щоб отримати максимальний прибуток?

Маркетинг-мікс моделінг побудує декомпозицію витрат на основі даних бюджетів на просування за минулі періоди. Це допоможе зрозуміти, який вплив мають різні фактори на ваших клієнтів: вкладення в інтернет, TV, активність конкурентів, сезонність та інше. А калькулятор бюджету розраховуватиме оптимальне розподілення інвестицій по медіаканалам.

Як зробити якісне фото, якому менеджери будуть раді

Правило 1: не використовувати спалах.

При спалаху упаковка товару може блікувати, особливо якщо це поліпропілен. У такому разі розрізнити, який саме товар стоїть на полиці буде складно чи навіть неможливо.

Правило 2: збільшити різкість.

Зробити фото чітким допомагає автофокусування. Воно є у кожному телефоні. Перед зйомкою досить зачекати 1-2 секунди, і камера сама сфокусується на об’єктах. Якщо фото вийшло змазане, варто його переробити.

Правило 3: фотографувати не далі за два метри від стелажу.

Якщо фотографувати на відстані понад два метри, товари на знімках перестають бути видні навіть людському оку. І менеджер не зможе перевірити викладку та забракує знімок.

Правило 4: один стелаж – одне фото. Усі об’єкти на стелажі повинні знаходитись на зображенні.

Це означає, що стелаж повинен розміщуватись на фотографії повністю. Інакше неможливо перевірити частину зображення, яка не потрапила на фото. Такий знімок також не можна буде оцифрувати в майбутньому, щоб його проаналізували нейронні мережі.

Проблема: що робити, якщо стелаж не можна сфотографувати одним кадром, щоб усі об’єкти були добре помітні?

Така проблема трапляється часто. Стелажі в магазинах довгі і в один кадр не розміщуються навіть при горизонтальній зйомці.

Фото під кутом не підходять, тому що далекі товари вже складно розглянути.

Вирішити цю проблему можна серією фотографій. Декілька знімків можна буде об’єднати в один і отримати фото стелажу повністю.

«Склеїти» зображення можна вручну або за допомогою спеціальних програм. Розглянемо об’єднання фото на прикладі ІТ-рішення Goods Checker.

Щоб Goods Checker “склеїв” знімки правильно, потрібно фотографувати з перехльостуванням. Це означає, що на кожному фото має бути видно перехід від однієї групи товарів до іншої.

На схемі показано правильне перехльостування. На першому та другому знімках видно товари з різних груп.

Мобільний додаток Goods Checker розпізнає товари на фотографії та перевіряє відповідність фото планограмі, допомагає вирівняти перспективу зображення, поєднує кілька знімків в один. А у веб-додатку ще можна складати планограми і отримувати докладну аналітику за мерчандайзерами, магазинами, товарами тощо.

Правило 5: фотографувати максимально фронтально, щоб на фото не було екстремальних кутів.

Цей пункт уже згадували раніше. Якщо фото під невеликим нахилом і далекі товари легко розпізнати, фото підійде. Але якщо кут знімка дуже великий, то далекі товари зливаються і їх не можна розпізнати, а значить, перевірити викладку.

Правило 6: одна серія фотографій – одна категорія та один стелаж.

Якщо на одному стелажі розташовані кетчуп та олія, то не потрібно фотографувати їх разом. Краще зробити дві фотографії з кожною категорією товарів окремо.

Правило 7: кожну сторону стелажу фотографувати окремо.

Якщо стелаж великий та багатогранний, то кожну сторону потрібно фотографувати окремо. Не треба намагатися знімати його збоку, щоб було видно все й одразу. У такому разі буде важко перевірити викладку.

Правило 8: прибирати перешкоди, які заважають перевіряти планограму.

На фото не повинно бути людей, візків, коробок та інших об’єктів, які закривають частину стелажу. У таких випадках повністю перевірити викладення товарів неможливо.

Також не варто фотографувати оточення стелажу. Воно лише заважає розглянути предмети.

Правило 9: перевіряти, чи не перевернуто фото.

Звучить банально, але з практики можна сказати, що часто відправляють перевернуті знімки. Це відбувається через поспіх, втому, часто самі телефони перевертають фотографії та ін..

Автоматизація зробить життя мерчандайзерів та менеджерів краще

Правила здаються простими, але коли мерчандайзеру потрібно обійти десятки магазинів, зробити кілька десятків фотографій, шукати потрібний ракурс стає стомливо. Адже людський чинник ніхто не скасовував.

У мерчандайзера у торговій точці багато роботи: виставити товар, перевірити його відповідність до планограми, сфотографувати результат, заповнити опитувальник, сформувати звіт про виконану роботу. Якщо все це робити вручну, йде багато часу. Причому, як у самого мерчандайзера, так і у менеджера. Останнім доводиться розбирати усі фото вручну, оцінювати їх та формувати власні звіти.

Зробити якісне фото нескладно. Не включати спалах, використовувати автофокусування, фотографувати максимально фронтально, прибирати перешкоди, не намагатися одним фото охопити одразу все – прості правила, які спростять життя мерчандайзерам та допоможуть не втратити бонус наприкінці місяця.

При розробці мобільного додатка особлива увага приділялася безпеці. Так, завдяки технології PIN-on-Glass, продавець може приймати оплати на великі суми. Під час проведення кожної операції цифри для введення PIN-коду відображаються у різній послідовності, що унеможливлює зчитування інформації. tapXphone відповідає всім вимогам безпеки міжнародних платіжних систем та Payment Card Industry (PCI).

Таким чином, IBA Group запустила tapXphone для банків Білорусі, України, Казахстану, Молдови, Словаччини, Латвії, Литви та Естонії. До кінця року очікується запуск tapXphone ще у низці європейських країн.

Це рішення відповідає всім вимогам безпеки міжнародних платіжних систем та Payment Card Industry (PCI). У додатку tapXphone використовується технологія PIN-on-Glass, яка дозволяє приймати транзакції на великі суми. При проведенні кожної операції цифри для введення PIN-коду відображаються в різній послідовності, що унеможливлює зчитування інформації. Таким чином, tapXphone є безпечним, як традиційний банківський термінал.

Використання звичайного смартфона у якості термінала знижує бар’єр для початку прийому платежів, що дозволяє відкривати нові ніші для розрахунку банківськими картками, наприклад, на фестивалях, виїзних заходах, службах доставки і так далі.

Завдяки використанню смартфона у якості платіжного термінала підприємці та невеликі компанії економлять гроші на купівлі та обслуговуванні дорогого обладнання.

Платіжне рішення tapXphone вперше запустили у комерційну експлуатацію у 2020 році. Сьогодні рішення вже успішно працює у Білорусі, Казахстані, Україні, Молдові та Словаччині. Найближчим часом очікується запуск додатка у країнах Центральної та Західної Європи, а також в Азії.

Goods Checker — SaaS-рішення, яке автоматизує всі етапи мерчандайзингу: створення і редагування планограм, аналіз SKU на полицях магазинів, порівняння викладки з планограмою і формування детальної аналітики.

Goods Checker допомагає розпізнавати правильність викладки, а також наявність або відсутність товарів на полицях з точністю 98%. Рішення працює з SKU будь-яких розмірів і форм.

Goods Checker формує детальну аналітику в потрібних розрізах та інтегрується з будь-якою BI-системою.

Завдяки Goods Checker мерчандайзери швидше та якісніше проводять аудит торговельної точки, а аналітичні звіти будуються на точних і достовірних даних, які доступні одразу після аудиту.

Для запуску пілотного проєкту потрібно всього 2-3 тижні.

Задайте питання нашому експерту

Як отримувати аналітику?

Goods Checker пропонує два види аналітики для управління мерчандайзингом: онлайн і офлайн. Онлайн-аналітика обробляє фотографії з застосунку Goods Checker або застосунків клієнта в реальному часі. Це дає змогу одразу відстежувати KPI та швидко реагувати на проблеми. Запуск займає від двох тижнів.

Офлайн-аналітика працює з уже зібраними фотографіями з різних джерел. Вона підходить для швидкого аналізу накопичених даних без зміни бізнес-процесів. Результати оновлюються раз на день.

Програма для розпізнавання товару Goods Checker допомагає:

• оптимізувати бізнес-процеси мерчандайзингу та обробляти візити мерчандайзерів до торгових точок менше ніж за 60 секунд
• отримувати дані про викладання товарів за планограмою, порівнювати реалограми та планограми в режимі реального часу та швидко вносити зміни за рахунок високої швидкості та якості обробки даних
• збільшити продажі за рахунок аналітики в рітейлі, оперативного отримання даних з торгових точок про викладення своїх товарів та товарів конкурентів, а також підвищення залучення мерчандайзерів до процесу

• мінімізувати вплив людського фактора при обробці даних
• інтегрувати всі модулі системи на запит клієнта з усіма необхідними внутрішніми системами
• заощадити на обладнанні та його підтримці, використовуючи потужності ЦОД IBA Group, отримувати техпідтримку програмістів та спеціалістів по роботі з даними без найму додаткових співробітників до штату
• бути на крок попереду конкурентів, аналізуючи SKU конкурентів та їхню частку полиці, анализируя SKU конкурентов и их долю полки

Як працює Goods Checker?

Наша експертиза

КЛЮЧОВІ ТЕХНОЛОГІЇ

Python, Tensorflow, OpenCV, Pytorch, R

ІНСТРУМЕНТИ

Python, Tensorflow, OpenCV, Pytorch, R, Pillow, albumentations, scikit-image, numpy, pandas, scikit-learn, DLib, PostgreSQL, MongoDB, sqlalchemy, ZeroMQ, Kafka, pyexecerate, pyopenssl, contextlib2, flask, Docker, Apache Airflow, git, DVC, AngularJS, REST API

Що відбувається зараз: більшість фотографій від мерчандайзерів залишаються необробленими

Власники магазинів та постачальники товарів домовляються, як і де буде розміщуватися товар в торговому залі. Товар часто викладають мерчандайзери від компаній-виробників або дистриб’юторів. Після того, як фахівці закінчили розставляти товар, вони фотографують торгові полиці та відправляють менеджерам. Їм доводиться вручну розбирати та оцінювати сотні знімків.

І тут виникає проблема: мерчандайзери надсилають змащені фото, знімки своїх ніг, невірно заповнені анкети. Це відбувається тому, що магазинів багато, потрібно встигнути все об’їхати. До того ж мерчандайзеру складно зробити хорошу фотографію через вузькі проходи, довгі полиці або поток покупців.

Менеджери та маркетологи в свою чергу не встигають оцінити всі фотографії та звіти: адже їх надсилають сотнями. Інформацію частково обробляють в кінці дня або навіть місяця або тільки в разі конфліктів. Тисячі фотографій безсистемно скупчуються на корпоративному сервері.

Приклад невдалої фотографії

Як працюють зараз

Було
		Мерчандайзери, супервайзери та інші користувачі фотографують розташування SKU на полицях.
		Фотографії безсистемно скупчуються на корпоративному сервері.
		Маркетологи вручну розбирають знімки, припускаються помилок розпізнавання та залишають частину фотографій невикористаними.

В результаті, фахівці фізично не можуть переглянути всі знімки та складають звіти на основі неповної інформації та своєї суб’єктивної оцінки. Це спотворює інформацію, на базі якої керівники приймають рішення, наприклад, чи працює викладка, як задумували.

Що можна зробити: орендувати комп’ютерний зір та автоматизувати процес

Найпростіше — це збільшити штат супервайзерів, найняти їм помічників, які будуть п’ять днів на тиждень переглядати фотографії, відсіювати неякісні або неправильні знімки та оцінювати тільки потрібні зображення.

Великий мінус цього рішення — плинність кадрів та постійна трата часу на навчання нових співробітників. Адже, як правило, на такі роботи влаштовуються студенти в якості підробітків.

Інший варіант — автоматизувати процес за допомогою ІТ-рішень. Існує багато додатків для автоматизації роботи мерчандайзерів, наприклад, VisitBasis, iMarkt Mobile, WellDone, Goods Checker та інші.

Всі звикли, що впровадження програмного забезпечення для комерційного використання — це довго та дорого. Адже потрібно купувати або замовляти розробку власного програмного забезпечення. Але ІТ-компанія з Білорусі пішла іншим шляхом та пропонує ритейлу орендувати рішення.

Як звичайні користувачі, ми орендуємо квартири або машини та платимо тільки за період користування. Точно також компанія може орендувати і ІТ-рішення, а витрати на ПЗ — визначити в операційні витрати (OPEX).

Джерело: Yandex Collection

Розглянемо автоматизацію обробки фотографій мерчандайзерів на прикладі продукту Goods Checker. Це хмарне рішення по підписці, яке за допомогою комп’ютерного зору аналізує фотографії та показує, чи правильно виставлений товар на полицях магазину. Перевірка відбувається за наперед визначеними правилами та завданням, наприклад, відповідає планограмма реалограммі або яку частку полиці займають ваші товари?

Планограмма	Реалограмма Оцінка Goods Checker

Автоматизація обробки інформації допоможе поліпшити мерчандайзинг. Ви зможете виконати відразу три завдання практично в реальному часі:

1. Отримувати повну та точну інформацію по роботі мерчандайзерів
2. Отримувати інформацію, щоб аналізувати представленість товарів як власних, так та конкурентів
3. Контролювати наявність товару на складах магазинів.

Оренда ІТ-рішення — платите тільки тоді, коли користуєтеся

Покупці платять більше на 13% в тих магазинах, де мерчандайзинг організований правильно. Автоматизація процесу мерчандайзингу допомагає зберегти та збільшити рівень продажів, не відставати від конкурентів, а також корисно використовувати робочий час співробітників. А підхід SaaS (Software-as-a-Service) – оренда програмного забезпечення — знижує вкладення впровадження ПЗ та позбавляє від ризиків покупки невідповідного рішення. Адже в будь-який момент можна скасувати оренду та перестати користуватися сервісом.

Що таке маркетинг-мікс моделювання?

Маркетинг-мікс моделювання (медіамікс моделювання, моделювання комплексу маркетингу, або МММ) – це математичні моделі, які допомагають виміряти вплив минулих та спрогнозувати вплив майбутніх маркетингових активностей на продажі та прибуток.

Маркетинг-мікс моделювання використовує узагальнені дані, наприклад, з продажу або бюджетам на маркетинг за кілька років, щоб оцінити ефективність традиційних та цифрових каналів просування. Крім того, за допомогою маркетинг-мікс моделювання маркетологи можуть враховувати також зовнішні фактори впливу: сезонність, тренди, дії конкурентів, тощо.

Маркетинг-мікс моделювання стало популярним ще в 1960-70-х роках, коли ринок був досить простим: існувало кілька каналів просування, була відсутня накопичена інформація, технології тільки починають розвиватися. Наприклад, коли компанія Kraft запустила желатинові десерти Jell-O, то для просування її співробітники вибирали лише між трьома або чотирма телевізійними каналами та рекламою в журналах. Зараз же для реклами товарів компанії розглядають десятки каналів на ТБ, радіостанції, друковану та зовнішню рекламу, інтернет-рекламу, блоги, піар, спонсорство та ін.

За що критикують маркетинг-мікс моделінг?

Сьогодні ринок став високо конкурентним, інформації дуже багато та клієнти вже майже не реагують на рекламу «для всіх». Щоб достукатися до клієнта, потрібна детальна та різнобічна аналітика. З цієї причини багато хто вважає, що МММ не справляється зі своїм завданням.

Три основні претензії до МММ:

1. Маркетинг-мікс моделінг враховує тільки короткостроковий ефект реклами.
2. Маркетинг-мікс моделінг не оцінює сенсу рекламного повідомлення або її креативи.
3. Маркетинг-мікс моделінг часто не може виміряти ефект одночасного запуску декількох медіа каналів.

Чому маркетинг-мікс моделювання все ще працює?

Незважаючи на критику МММ працює. На ринку існує кілька рішень маркетинг-мікс моделювання, наприклад, від компаній Nielsen або Coffee-analytics.

Щоб маркетинг-мікс моделювання правильно відповідало на поставлені питання, необхідні дві речі:

1. Історичні данні. Чим більше інформації буде для аналізу, тим точніший результат МММ зможе побудувати, де врахує зовнішні чинники, а також довгостроковий ефект від активностей. Наприклад, якщо у моделі МММ не було даних про зовнішню рекламу, вона не зможе спрогнозувати приплив клієнтів при збільшенні витрат на зовнішню рекламу.
2. Правильно підібрані моделі. Data Science пропонує багато математичних моделей, наприклад, нейронні мережі, бустінгові алгоритми або алгоритми, засновані на деревах тощо. Наприклад, щоб оптимально розподілити бюджет по медіа каналах, визначити їх чинники та ефект накладення, підійде модель, яка швидко вбудовується в інструменти, працює, коли даних не дуже багато, та результати легко зрозуміти.

baseline_t — оцінка базового значення КРІ за умови незначних коливань активності ЗМІ;

Media_i,t — медіа активність (аудиторія, бюджет);

β_i.γ_i — параметри функції відгуку;

есоn_j,t — економічні фактори;

α^j — параметри економічних чинників;

ε_t — вільний коефіцієнт моделі;

AdStock (x_t. λ_i,) — функція adstock, яка моделює авторегресійні процеси (процеси, які включають ефект «розпаду»), де λ_i  —параметр розпаду

 Модель, що враховує різні медіаканали та додаткові чинники

Креативна складова реклами оцінюється іншими способами, наприклад, A/B тестуванням.

Олександра Гончарова поділилася кількома проектами по МММ, які вона разом зі своєю командою виконали за останні кілька років.

Приклад маркетинг-мікс моделювання для маркетингової компанії: «гало-ефект» та калькулятор оптимального розподілу бюджетів

Компанія хотіла зрозуміти, чи правильно витрачається бюджет на рекламу ліківта сформувати ефективну рекламну стратегію.

Data Science – команда Олександри разом з фахівцями замовника проаналізували витрати на рекламу в різних каналах: ЗМІ, ТБ та радіо, зовнішня реклама та кампанії в інтернеті. У них були дані за п’ять років. Це допомогло в прогнозної моделі врахувати вплив економічних факторів та сезонність.

Модель показала, що зовнішня реклама не приносить потрібний результат та до неї потрібно ставитися уважніше.

Цікавий факт: реклама одних ліків не збільшує продажі інших ліків цього виробника. Відсутність такого ефекту, його ще називають «гало-ефект», можна пояснити в даній ситуації – ми частіше запам’ятовуємо назву ліків, а не виробника.

Маркетологи також отримали інфопанель, яка допомагає порівнювати продажі та реклами в різних каналах, а також калькулятор для оптимального розподілу бюджетів на потрібний період. Це допомогло визначити суми, вище яких вкладати в рекламу безглуздо: нові клієнти не принесуть прибуток.

Маркетинг-мікс моделювання для компанії «Лідське пиво»: обсяг дистрибуції та оптимальні знижки

«Лідське пиво» хотіло проаналізувати якість роботи машинного навчання в завданні «прогнозування продажів». Для цього були обрані дані, що містять інформацію про постійні та промо знижки без урахування маркетингових активностей. З усієї наданої інформації були відібрані дані по групі товарів для оцінки ефекту канібалізації. IBA Group реалізувала пілотний проект, використавши маркетинг-мікс моделювання та технології Data Science. Проект реалізували в кілька етапів.

1. Підготовка даних. Клієнт надав дані із зазначенням глибини постійної та промо знижки, структуровані по партнерам та SKU, постійним та промопродажам. Надані дані привели до формату, придатного для обробки. Зібрали та проаналізували додаткові чинники.
2. Побудова економетричної моделі. Зробили декомпозицію показників, визначивши сезонність та вплив додаткових чинників, оцінили ефекти відкладень та загасання для знижок, а також ефект канібалізації в рамках групи товарів.
3. Побудова прогнозної моделі, яка оцінює обсяг дистрибуції, на наданому обсязі даних.

В результаті описали чинники, що впливають на обсяг дистрибуції, в тому числі і продажу аналогічного товару в іншому обсязі і тарі; побудували модель, яка показує, який вплив надає кожен з цих факторів; оцінили прогнозні значення обсягу дистрибуції на квартал для окремих товарів та категорії в цілому. Відхилення від факту прогнозних показників моделі за обсягом дистрибуції на рівні категорії не перевищила +/-3%. А по окремих товарах отримане значення було в два рази більше того, яке очікував побачити клієнт.

Приклад маркетинг-мікс моделювання для телеком-оператора: оптимальний розподіл бюджету та фактори медіаканалів

Маркетологам телеком-оператора необхідно було залучити максимальну кількість людей в точки продажів. Бюджет на просування визначено заздалегідь, та його потрібно правильно розподілити по каналах. У компанії є дані за останні три роки: рекламний бюджет по тижнях, зведення по каналах та кількість клієнтів, які прийшли.

Для вирішення завдання розробили модель, яка враховує фундаментальне значення KPI, медіа активності та економічні чинники, якщо є. Визначили коефіцієнт впливу кожного медіаканалу, значення постійного фактору, коефіцієнти затримки та загасання, оцінили вплив медіаканалів.

В результаті нова методологія привернула в три рази більше клієнтів.

Вона допомогла визначити, фактори кожного медіаканалу та його ефективність. Наприклад, інтернет-реклама ефективна, працює без затримок та без загасання. У той же час реклама на TV ефективна з великим періодом згасання та з початкової затримкою впливу.

Розробили калькулятор оптимального бюджету. Необхідно тільки задати потрібну суму, а калькулятор запропонує, скільки потрібно інвестувати в інтернет-рекламу або рекламу на телебаченні. Також тепер можна оцінити ROAS (return on ad spend) – який дохід приносить кожен вкладений долар.

Залиште свої коментарі чи запитання