Quante vendite perde il mio prodotto quando è in promozione?

Nel precedente post abbiamo visto che la marca analizzata era stata toccata 18 volte senza essere messa nel carrello ed era stata acquistata 4,6 volte (media giorno). In pratica, ho perso il 75 % delle opportunità di vendita. WOW!! Se recuperassi il 5 % delle vendite perse avrei una crescita (teorica) del sell-out del 14 %. Ora, possiamo capire in dettaglio cosa inibisce l’acquisto: il prezzo? La visibilità del prodotto? L’equity dei concorrenti? Mettiamoci davanti allo scaffale, accendiamo i nostri sensori e vediamo cosa succede.

Iniziamo, ovviamente, con le promozioni. Prendiamo quindici giorni di attività con uno sconto del 25 %. Prima cosa che può sembrare stupefacente: diminuiscono gli shopper potenziali (ovvero quelli che guardano i prodotti). Prima della promo registravamo circa 100 persone al giorno, che calano a 78. Nulla di strano: il 46 % delle vendite durante la promo è in fuori banco (ebbene sì, misuriamo anche da dove si genera il sell-out nel punto vendita e capiamo quante vendite vengono dallo scaffale e quante dai fuori banco).

Durante la promo 13 persone hanno toccato il prodotto senza comprarlo e si sono avuti 18 acquisti (consideriamo lo scaffale per fare un confronto omogeneo con il periodo no promo). Quindi: le vendite perse (toccato ma non comprato) diminuiscono del 28 %. Gli acquisti sono più che triplicati. Ottimo risultato, anche economico: il ROI è positivo (+ 1,88), risultato non banale dato che molto spesso rileviamo ROI negativi nelle attività promozionali. Rimangono comunque da recuperare 13 acquisti potenziali non conclusi: che fare? Forse il prezzo non è l’unico fattore, o comunque non il più rilevante?

Nel prossimo post proseguiremo l’analisi e introdurremo l’intelligenza artificiale per definire le regole che determinano il sell-out.

Quante vendite perde il mio prodotto?

Pur sapendo che il vero momento dell’acquisto, cioè quando lo shopper è davanti allo scaffale e deve decidere, è un buco nero (in senso cognitivo, se ne sa pochissimo, in letteratura e nella prassi), abbiamo qualche informazione sul sell-out del prodotto. Che dire delle vendite perse? Ovvero, quanti shopper guardano il mio prodotto ma non lo acquistano? O, peggio, quanti toccano il mio prodotto ma non lo mettono nel carrello e magari (tragedia) scelgono un competitor? Nebbia. La mancanza di informazioni attendibili, quindi reali e quantitativamente rilevanti, non da la dimensione del potenziale dei prodotti e non permette di imparare quali fattori (posizione, esposizione, prezzo, packaging, visual…) stimolano o inibiscono l’acquisto. Una cecità tragica per chi si occupa di marketing.

I nuovi sensori Shelf Scanner, affiancati ai nostri sensori di Shopper Detection permettono in tutti i supermercati (al momento possiamo attivare circa 300 punti vendita reali in tre store format più 4 punti vendita reali di dimensioni più piccole da usare in modo sperimentale) di misurare in modo preciso, esteso e, soprattutto reale, il comportamento degli shopper calcolando, fra l’altro, le vendite perse.

Come sempre passiamo ad un caso: prendiamo come esempio un ipermercato e analizziamo un prodotto (marca molto nota) a scaffale in periodo non promozionale:

Il prodotto ha avuto circa 100 shopper potenziali (ovvero coloro che lo hanno guardato) al giorno. E’ stato toccato da 18 Shopper senza arrivare ad un acquisto: sono stati acquistati 4,6 pezzi medi giorno. Quindi, fatto 100 il potenziale massimo (ovvero quelli che hanno guardato), il 18 % è stato attirato ma non ha concluso l’acquisto e solo il 5 % circa ha acquistato (semplifichiamo: in realtà un 6 % degli acquirenti ha fatto un acquisto multiplo). Circa 13 vendite perse.

Cos’è andato storto? Quanto potenziale sto sprecando? Cosa posso fare per migliorare? Domande fondamentali a cui fino ad ora era molto difficile rispondere.

Nel prossimo post vedremo il caso dello stesso prodotto durante una promozione.

Come scovare nuove opportunità negli assortimenti per aumentare volumi e margini

Torniamo con il primo post del 2019 per analizzare come si possono cogliere occasioni di aumento del sell out per brand e retailer.

Consideriamo la categoria delle acque minerali e una analisi effettuata in quattro ipermercati per 20 settimane. Il compito: migliorare il sell out e la redditività della categoria (sai che novità!).

Analizziamo i dati: 582.000 shopper transitati davanti alla categoria, 4.000 confezioni singole e 10.000 fardelli venduti in media per settimana. Il 64 % degli shopper ha osservato i prodotti, il 65 % di coloro che hanno guardato i prodotti ha acquistato un fardello, il 27 % una confezione singola.

Domanda: perché perdiamo il 35 % degli shopper potenziali nei fardelli e addirittura il 73 % nelle confezioni singole?

L’intensity index (pressione promozionale) medio è del 35 %. Categoria frammentata, con continui problemi di rottura di stock, alte rotazioni, margini minimi e in continuo calo. Che facciamo? I dati “classici”, quote di mercato, quote spazio, Roi delle promo, non offrono nessuna chiave di lettura. La discussione degli attori attorno al tavolo, retailer, category leader, Dialogica, si aggroviglia attorno alle solite questioni: inserire una linea primo prezzo, everyday low price…mah… sa di aria fritta.

Poi analizzando i dati scopriamo la formula magica: sale index, ovvero gli atti d’acquisto legati al numero di shopper che guardano i prodotti. Si apre un nuovo mondo dato che abbiamo riunito in un unico indice la quantità di shopper, l’attrattività dei prodotti, le vendite.

Scopriamo (il grafico mostra il sale index delle confezioni singole) che 3 referenze (cerchiate nel grafico) su un totale di 16 (37 %) hanno un indice superiore alla media e sono tutte confezioni da mezzo litro.

Analizziamo in dettaglio l’assortimento, l’esposizione, la rotazione delle mezzo litro in confezione singola o in fardello: risultato: manca la frizzante del leader, l’esposizione a fardelli è sopra i bancali e non c’è una logica, né per tipologia (gassata/naturale) né per brand; la pressione promozionale è circa la metà della media della categoria; ma soprattutto, le confezioni sono molto ricercate dagli shopper e le condizioni assortimentali ed espositive non sono adeguate: lo shopper cerca ma non trova. La conclusione del retailer: stiamo perdendo un’opportunità. Azioni: inserimento delle referenze mancanti per completare la gamma, revisione dell’esposizione. Risultati: aumento del sell-out e della redditività (ma non vi dico di quanto…).

 

 

Le ricerche consumer indicano una percentuale di RA (donne) dell’80 %. Ma chi compra veramente?

Andiamo subito al nocciolo della questione: Il dato generalmente utilizzato nelle ricerche consumer riporta una percentuale del 75 % di RA alimentari donna.

Davanti allo scaffale abbiamo rilevato la seguente suddivisione di shopper, utilizzando i sensori Dialogica che monitorano in continuo tutti gli shopper (in modo censuario e non campionario) che segmentano per sesso e fasce d’età:

Donne: 49 %

Uomini: 51 %

Continuiamo: nelle acque minerali (analisi su 4 Ipermercati) la situazione è la seguente:

Donne: 39 %

Uomini: 61 %

Qualcuno dirà: impossibile! Peccato che se si analizzano i dati si scopre che il 74 % delle vendite è fatto da fardelli, il grosso dei quali è acquistato il sabato e proprio in questo giorno la presenza dei maschi vola in alto (c’è una correlazione pari a 0,78 fra maschi che osservano i prodotti e sell-out dei fardelli).

Vediamo la segmentazione nei succhi di frutta (la mamma compera per il bambino?):

Donne: 47 %

Uomini: 53 %

Di fatto il marketing delle aziende sta vivendo nel mito delle Signora Maria, la regina incontrastata della casa, la signora che decide le sorti di una marca. E il povero signor Mario? Perché non possiamo accettare che la contaminazione dei generi coinvolga anche chi si reca a fare la spesa? Quante opportunità stiamo tralasciando per colpa di un pregiudizio? Oppure la colpa è solo quella di non fare ricerche shopper? Un dato per tutti: in media, sempre dalle nostre rilevazioni, uno shopper decide l’acquisto in 4 secondi (nelle acque in circa 2 secondi: quanto gioca l’equity della marca sulla decisione di acquisto? Esiste una correlazione fra tempi di acquisto e valore della marca? Come si traduce in atti di acquisto?). In questo tempo brevissimo si scarica tutta l’attività di marketing dell’azienda. Non sarebbe il caso di approfondire questo autentico (e vitale, per le marche) momento della verità?

Gli hot spot nei PV e i risultati di vendita

Riprendiamo dopo la pausa di agosto da dove ci eravamo lasciati (http://dialogica.it/blog/2018/07/13/piu-gente-nei-corridoi-significa-piu-sell-out-analizziamo-un-caso/).

Una volta arrivati davanti alle esposizioni, che succede? Possiamo misurare l’effetto reale dei display in termini di efficacia espositiva/comunicazione e di effetto sul sell out?

Prendiamo l’indice sviluppato da Dialogica e chiamato Sale Index. L’indice riunisce l’atto d’acquisto, quindi in sostanza le vendite (è infatti correlato alla market share) con il numero di shopper che guardano un prodotto. E’ forse il più importante indicatore di performance dato che aggiunge alla quota di mercato la dimensione e il comportamento dello shopper. Si legge come la market share, ovvero in percentuale e più è elevato meglio è.

Se vogliamo capire come la posizione nel punto vendita, la creatività, la equity della marca si traducono in vendite dobbiamo correlare fra loro diverse variabili:

  1. In primis l’attrattività dei display con il sale index.
  2. Poi il numero di interazioni (cioè il numero di volte in cui uno shopper tocca i prodotti) sempre con il sale index.

In questo modo abbiamo correlato sulla variabile comune (sale index) che riporta lo shopper e i suoi acquisti l’attrattività del prodotto e l’interesse (lo tocco).

I risultati:

Le due zone/display A e B che avevamo analizzato nel post di fine agosto hanno i seguenti risultati:

La zona/display A, che ricordiamo genera il 12 % di vendite in più della B, deve la sua performance a una migliore attrattività (effetto della creatività) che si traduce in maggiore interesse (interazioni) e in maggiore sell-out.

Più gente nei corridoi significa più sell out? Analizziamo un caso.

Proviamo ad analizzare un caso, tratto dal Database di Dialogica, che raccoglie più di 14 milioni di shopper profilati in-store per caratteristiche, comportamenti, acquisti.

In una zona di uno store monitorato per sette mesi, arriva il 42 % dei clienti. Sono presenti due strutture espositive differenti, una sulla destra, l’altra sulla sinistra. Entrambe sono food di larghissimo utilizzo quotidiano, anche se di categorie diverse (sostituibili per funzione e momento d’uso), ma comunque con brand “super”.

Alla prima struttura giunge il 27 % degli shopper, alla seconda il 15 %.  Gli shopper potenziali, ovvero coloro che prestano attenzione ai prodotti, nella prima sono il 7,4 % dei passanti, nella seconda il 5 %.

La prima vende 5,4 pezzi per shopper potenziale. La seconda 4,8 pezzi.

Stesso numero di persone nell’area, 58 % di shopper in più nella zona della struttura 1. La struttura registra, in termini reali, ovvero rispetto alle persone che la hanno guardata, il 12 % di vendite in più. L’intensity index (ovvero la percentuale di vendite in promozione) era il 33 % per i prodotti in zona 1, il 30 % per quelli in zona 2.

Stessa zona, brand parimenti potenti, ugualmente promozionati. La differenza di performance si spiega con una maggiore equity della marca e con vendite complessive della categoria (registrata in toto nel medesimo periodo) superiori, quindi maggiori acquisti.

Conclusioni; non è vero che un hot spot di uno store produce sempre gli stessi risultati. Non è sufficiente misurare quante persone entrano in un punto vendita e dove vanno. La realtà è ben più complessa delle nostre semplificazioni.

Una scommessa (vinta) sulle promozioni

Ho scommesso con mia moglie che per un anno sarei riuscito a comprare sempre il mio deodorante (Breeze neutro) in promozione. Le condizioni: comprarlo sempre nello stesso punto vendita (Esselunga), non fare mai overstocking.

Scommessa vinta: ho acquistato sempre un pezzo (tranne una volta in cui ne ho comprati 2) con uno sconto medio del 40, 50 %.

Il prezzo a scaffale è di circa 6 Euro. In media ho pagato 3,3 Euro. In un anno ho acquistato 8 confezioni. Quindi l’Azienda invece di incassare 48 Euro ne ha incassati circa 26, con una perdita secca di 22 Euro.

Sono, come si vede, uno shopper fedele e avrei acquistato comunque Breeze anche senza promozione.

Si pongono alcune questioni:

L’azienda ha fatto delle ricerche shopper misurando il tasso di fedeltà? Ha stimato la percentuale di acquirenti fedeli che comprerebbero comunque il prodotto anche a prezzo pieno? Li ha segmentati per genere, età, abitudini di acquisto? Ha mai testato iniziative rivolte ai clienti fedeli che non siano necessariamente tagli prezzo? Partendo dai risultati ha definito una strategia promozionale?

Mi capita di vedere dei questionari di interviste in-store o spese accompagnate e raramente (ma sarà un mio difetto, forse vedo solo questionari che non contemplano la verifica delle fedeltà) noto un approfondimento sui comportamenti di acquisto durante le promozioni e sulla fedeltà alla marca.

Se, poniamo, 10.000 clienti fossero come me, fedeli e soddisfatti al punto tale da comperare il prodotto a prezzo pieno, l’azienda perderebbe 220.000 Euro all’anno. Hai voglia a finanziare una ricerca shopper!

Come dico sempre agli studenti del Master, ognuno di noi ha un paniere di marche a cui è fedele e non ha alcuna intenzione di cambiare, nemmeno se ammaliato dalle offerte speciali (che poi, come abbiamo visto, speciali non sono più, vista la frequenza). Le aziende hanno ben chiaro chi sono e cosa vogliono? Non è un discorso accademico. Lo sconto ha un difetto mortale: parte dal prezzo e cala inesorabilmente sul margine.

Ernst & Young (l’immagine in evidenza è ripresa dalla ricerca) riporta fra i risultati di una ricerca condotta negli USA (2.000 promo, 14 retailer, 25 categorie) il seguente statement: “Decision-makers need access to powerful, relevant data analytics. Move beyond piloting tools and embed analytics into the fabric of the business”.

Come diceva il mio babbo: meglio arrossire prima che sbiancare dopo.

Il primo panel di punti vendita sperimentali in Italia

Fino ad ora la fase di analisi che precede il lancio di un nuovo prodotto, la revisione del packaging, la esposizione ottimale a scaffale e fuori banco, è stata condotta in laboratorio; focus group, finti supermercati più o meno attrezzati per simulare un punto vendita reale. Le metodologie fin qui usate, corrette dato che niente di meglio era disponibile sul mercato, hanno qualche limite che possiamo riassumere nel limitato numero di shopper coinvolgibili, nella impossibilità di verificare il loro comportamento in condizioni reali, insomma, nella “asetticità” che un laboratorio comporta.

Partendo da queste considerazioni abbiamo studiato il problema: abbiamo analizzato il territorio, il nostro database con più di 14 milioni di shopper profilati, verificato caratteristiche e comportamenti. Abbiamo utilizzato gli strumenti di geo marketing per evidenziare alcune zone d’Italia che potessero essere, per caratteristiche della popolazione, reddito, consumi, in linea con il totale degli italiani.

Assieme a Doxa abbiamo poi creato un mini panel di due punti vendita sperimentali che abbiamo attrezzato con tutti i sensori di Dialogica. A questo punto è possibile seguire lo shopper in tutto il suo percorso di acquisto, testare nuovi prodotti, pack, posizionamenti a scaffale e fuori banco, price positioning…nel mondo reale.

Abbiamo anche usato, come criterio di scelta la “confidenzialità”: i due punti vendita sono sufficientemente “defilati” per evitare che qualche merchandiser (della concorrenza) spii i prodotti in test.

Associamo i risultati alle interviste in store condotte da Doxa, che mette anche a disposizione un panel di shopper che possono essere coinvolti per valutare l’effetto dell’advertising e delle promozioni.

Tutti i dati raccolti sono trattati con Rulex, il sistema di intelligenza artificiale premiato dall’MIT come una delle 10 tecnologie più importanti nei Big Data. Rulex restituisce i fattori che più influiscono sulle vendite, dal prezzo, alla posizione a scaffale; ci permette di creare analisi what-if misurando il potenziale del prodotto, l’impatto sui competitors, l’effetto di diversi tipi di promozioni e esposizioni fuori banco.

I libri spariranno dai supermercati?

Mach 2, la società partecipata da Mondadori, Rizzoli e De Agostini, leader nella distribuzione di libri nella GDO è in liquidazione. Perché, in un mercato librario in crescita (+ 4 % nel 2017, per un totale di 1,15 miliardi di Euro) la vendita nei supermercati subisce un tracollo? Quattro anni fa la quota del canale GDO sulle vendite dei libri era del 20 %, lo scorso anno è scesa al 9 %.

Si sono subito alzate le voci contro la solita Amazon: oggi (2017) l’e-commerce pesa per il 21,3 % dei libri venduti; nel 2016 la quota era del 16,5 %. O si da la colpa alla legge Levi che ha ridotto al 15 % la percentuale massima di sconto sul prezzo di copertina (e ci risiamo a dare sempre la colpa al prezzo).

E’ probabilmente superficiale imputare la perdita di vendite del canale GDO all’esplosione dell’e-commerce. Forse il supermercato non è il luogo più adatto per acquistare un libro e forse la signora Maria (o il signor Mario) non sono degli assidui lettori. Se però pensiamo a come i prodotti sono considerati dalle catene, forse qualche riflessione la possiamo fare.

Solitamente nei supermercati si trova uno scaffale confuso, con libri più o meno accatastati, un assortimento caotico, presenza di qualche best seller, nessuna indicazione per la scelta da parte dello shopper, nessun suggerimento. Insomma, sembra che i libri siano “messi lì”. Certo, non è il core business del retailer ma, se vogliamo considerare che il futuro dei negozi fisici si giocherà sulla piacevolezza e “unicità” dell’esperienza di spesa, allora il “caso libri” diventa un archetipo della visione del retailer. Offerta a scaffale non esperienza (piacevole) di acquisto. Moltissime categorie vantano ancora un investimento emotivo importante, che porta con sé una “fisicità”, una scoperta, un piacere nella scelta. Vino, Birre, prodotti per l’infanzia, cosmetici…La lista è lunga come è lunga la strada da compiere per coinvolgere (e fidelizzare) lo shopper. Un esempio: mi sono più volte trovato a suggerire ai retailer alcune banalità: perché non si crea un espositore di vini bianchi vicino al banco pesce, dove consigliare vini da abbinare a branzini, crostacei, molluschi? Che tipo di vino (di birra) accompagna il Sushi? Perché le etichette di vini Bio non sono valorizzate o evidenziate e non si dà alcuna indicazione sui vantaggi e gli abbinamenti? Perché il latte è quasi sempre lontano dai prodotti per la prima colazione?

Piacere della spesa, informazione, possibilità di “provare” i prodotti, creare abbinamenti, creare cultura (del consumo, ma non solo): tutte armi (leggi vantaggi competitivi) del retailer fisico rispetto all’ e-commerce. Veder sparire i libri dai supermercati non sarebbe solo una perdita culturale (nel presupposto, magari utopico, che all’aumentare delle possibilità di accesso ad un bene la gente ne fruisca di più), sarebbe anche un’opportunità persa per riflettere sul cambiamento di paradigma (e di cultura) da parte dei distributori.

Io compro come mia moglie?

Buongiorno,

torniamo a parlare del comportamento dei consumatori nel momento topico, cioè quando, di fronte ai prodotti, devono prendere una decisione.

Riportiamo un caso nel beverage: lo scaffale è stato suddiviso in tre macro sezioni; ciascuna è stata attrezzato con i sistemi di analytics di Dialogica che captano in tempo reale il numero di shopper, li segmentano per genere e età, colgono i loro atti d’acquisto (o non acquisto).

Alcune evidenze:

Il 74 % di coloro che arrivano nel corridoio si ferma ad osservare i prodotti.

In media il 42 % delle persone davanti allo scaffale effettua un acquisto. Quindi il 58 % non acquista (Amplissimo margine di miglioramento!).

Il 61 % degli shopper sono uomini: il dato dipende dalla presenza di maschi durante il week end. Confezioni pesanti e scorta settimanale.

Il prodotto che evidenzia il sale index più alto (cioè il numero di atti d’acquisto rispetto ai clienti potenziali che sostano davanti allo scaffale) è un formato del leader: sale index uguale a 6,6.

La prima private label ha un sale index di 1,5.

Ma come si comportano gli shopper?

L’83 % acquista in 2 secondi, ovvero idee chiare, pre determinazione di acquisto di un prodotto specifico.

Gli uomini e le donne si comportano nello stesso modo?

Se correliamo il sell-out con il tempo di attenzione ai prodotti (grafico sotto) notiamo che uomini e donne hanno il medesimo comportamento d’ “impulso”: comprano in meno di 2 secondi (le donne sono più determinate…). Gli uomini poi si “impigriscono”, cioè più osservano lo scaffale e meno acquistano. C’è poi un gruppo di “indecisi” (il 5 % circa) che si ferma, osserva (per 8/10 secondi) e poi acquista. Le donne invece hanno un comportamento più lineare, tranne “stufarsi” dopo gli otto secondi di attenzione.

Morale: quante opportunità perse!!! 58 % di shopper non acquirenti, 17 % “indecisi”, comportamenti molto differenziati da approfondire, il target maschile da studiare…

Non compro come mia moglie ma quanto sono potenziale!!