Что не так с Big Data в FMCG?

Архив рассылок
Что не так с Big Data в FMCG
 
Блеск и нищета Data Driven менеджмента
Веб-версия письма
 
 
 
Управление промо в контуре SFA. Опыт Abi

Здравствуйте,

Рынок данных растет. Крупнейшие игроки FMCG уже подключили 2GIS, DaData и OSA X5. В планах — забирать продажи с касс у банков и мониторить трафик на Best Place. Nielsen обещает нам обогащенную клиентским опытом Big Data и тотальную персонализацию ретейла. 

Но все технологии бессильны, когда надо узнать, сколько у вас точек в Новосибирске 🙂

Почему так получается?

Традиционная розница — это огромная серая зона: сайтов у магазинов нет, качество данных 2GIS низкое, записи дистрибьюторов — еще хуже.

Недавно мы разбирали АКБ крупного производителя. За время работы он аккумулировал порядка 3 млн. записей по ТТ.

По данным систем учета, в 900 тыс. из них были продажи в 2020-2021 гг.

Но разбор показал, что из 900 тыс. ТТ — реальных только 200 тыс.

Остальные 700 тыс. записей — это дубли, фейки и мусор.

Размер клиентской базы на разных этапах очистки

Три стратегии работы с клиентской базой

На дистрибьютора опереться нельзя, в открытых источниках данных нет. Что же делать? Как правило, производители выбирают одну из трех стратегий.

  1. Отдать канал дистрибьютору, установив KPI по АКБ. Это большой куш: несетевая розница до сих пор приносит FMCG-компаниям 30-40% оборота. Производитель рискует потерять продажи и проиграть конкурентную войну. Мы знаем крупных игроков, которые за три года «слили» традицию и теперь пытаются отыграться.
  2. Регулярно проводить сенсус. Это дорого, долго и требует вовлечения всей сейлз-структуры.
  3. Организовать системную поддержку Data Quality (DQ). С нашей точки зрения — самый экономичный и перспективный вариант.

Системная поддержка DQ

В 2021 году «Системные Технологии» выстроили системную поддержку DQ в двух крупных компаниях. Этот процесс нельзя полностью роботизировать: требуется подключение асессоров и апруверов.

Статья по теме

Об опыте KraftHeinz мы рассказывали в письме «Разделяй и властвуй: управление базой точек»
Читать письмо

Процесс работы с мастер-данными

Из базы убираются ТТ, в которых не было продаж за последний год: так формируется активная клиентская база. Оставшиеся адреса разбираются и геокодируются сначала автоматически, затем вручную. Около 10% ТТ невозможно найти на картах — они передаются для уточнения на территорию супервайзеру или менеджеру.

Затем проводится маппинг точек дистрибьютора на эталонную базу: программа соотносит записи дистрибьютора по торговым точкам с очищенной базой производителя. В дальнейшем клиентская база передается на поддержку.

Схема очистки базы данных

Схема очистки базы данных

Преимущества подхода

Благодаря системной поддержке DQ производитель получает эталонную базу точек, которая обновляется в режиме реального времени, при этом:

  • растет скорость и качество принятия решений за счет оперативной чистки и маппинга данных;
  • высвобождается ресурс аналитиков BD.

Приведя в порядок данные, компании переходят к сегментации ТТ. Например, вы увидели, что точка, задублированная дистрибьютором, прокачивает больший объём товаров. Можно ее ресегментировать и поменять ценовую политику или дать другой промобюджет.

Чтобы узнать больше об опыте «Системных Технологий» в управлении клиентской базой, посмотрите выступление Игоря Сергеева на отраслевой встрече «IT в FMCG» GlobalCIO|DigitalExperts: 

Видеозапись выступления Игоря Сергеева

Нет времени смотреть видео? Мы подготовили для вас конспект этого выступления:

Читать конспект

Расширение дата-сетов

Настоящая магия начинается, когда мы обогащаем эталонные данные. Подключение одного только 2GIS помогает перестроить мотивацию торговых партнеров и получить дополнительные аргументы на переговорах. Например, дистрибьютор утверждал, что покрыл 100% территории (и получает за это соответствующие бонусы). Производитель проанализировал территорию через 2GIS и выяснил, что торговый партнер не охватил даже 70% территории.

Сейчас мы проводим пилот по шерингу данных торговых точек между неконкурирующими производителями. Нам кажется, у этой истории большое будущее. Например, анализ показывает: компания не сотрудничает с какими-то точками, а другой производитель с ними работает. Остается понять, почему так происходит, и исправить ситуацию.

Подведем итоги

Некачественные мастер-данные мешают производителю анализировать продажи, использовать инновации и принимать решения. Системный процесс поддержки качества данных может стать точкой роста и надежным фундаментом для развития продаж.

 
Игорь Сергеев
 
Хотите узнать реальную ёмкость канала и долю рынка?
Обратитесь к нам, и мы очистим вашу базу данных.
 
Связаться с экспертом
 
LogoST
Группа компаний
«Системные Технологии»
+7 499 921-02-62
info@systtech.ru
 
Вы получили это письмо, потому что оставили свои контакты нашему менеджеру.
 
Чтобы отписаться от этой рассылки, перейдите по ссылке
 

Отправлено через

SendPulse