Что такое kvi в торговле
Кей Ви Ай (KVI)
KVI (key value indicator) — ключевой индикатор уровня (величины), позволяет оценить уровень показателя, за которым ведется наблюдение и сделать вывод о качественной либо количественной характеристике объекта наблюдения. Цель индикатора – указывать текущее состояние объекта наблюдения.
Суть key value indicator. Как правило, объект за которым ведется наблюдение сложен, будь-то потребитель, процесс, марка или событие, оценить происходящее с объектом довольно сложно, поскольку у него одновременно меняется большое число параметров. Тогда, среди изменяемых параметров объекта выделяют основные, наблюдение за изменением величины которых и ограничиваются. Эти важные для понимания происходящего показатели и называют «ключевыми показателями» или KIV.
Ключевые индикаторы в маркетинге (marketing KVI) помогают измерить расхождение между исполнением стратегии маркетинга и ее конечными результатом. Ключевых индикаторов в маркетинге большое количество. Среди типичных маркетинговых индикаторов эффективности необходимо выделить:
Ключевые индикаторы бизнеса (business KVI) – параметры, позволяющие оценить уровень капитализации бизнеса, его прибыльность, устойчивость, и окупаемость инвестиций в бизнес.
KVI (Key value indicator) в торговом маркетинге – это торговые марки и конкретные товары этих марок, которые хорошо известны потребителю в силу их постоянного присутствия, известности в силу маркетинговой активности, регулярности приобретения.
Товары группы KVI — товары, которые влияют на восприятие покупателем всего торгового предложения. Нужно различать KIV-товары для специалистов и потребителей;
Для специалистов товароведов (закупщиков, категорийных менеджеров) KVI-товары – это, как правило, товары маржинальные и (или) высокооборачиваемые, сильно эластичные по цене, чувствительные к цене товары, ошибка при ценообразовании которых сильно влияет на выручку и рентабельности торговой точки.
Для потребителей KVI-товары – это товары их потребительской корзины, товары постоянных покупок. Покупатель запоминает цены на такие товары и сравнивает их при посещении других магазинов. Если цены на KVI товары не превышают пороговый уровень психологического восприятия между «приемлемая цена» и «доррого», то покупатель считает, что и стоимость и других товаров в предложении продавца оптимальна. Поэтому для торгового маркетинга является жизненно важным выделение товаров в товарной категории, с самой низкой, определяющей для покупателей ценой.
Как правило, группа товаров KVI составляет приблизительно от 3 до 5 % от всего ассортиментного предложения. Торговому персоналу и маркетологам необходимо постоянно отслеживать постоянное наличие и достаточное количество товаров KVI. Все от поставщика до продавца в магазине должны знать товары этой группы и уделять им повышенное внимание, регулярно анализировать обновление товаров KVI в сознании покупателей и, соответственно, в товарном предложении.
Выделение из общего товарного предложения товаров KVI активно используется в магазинах сегмента FMCG, HORECA, в продуктовой розницы, в магазинах по продаже электроники, и некоторых других, товарных категорий, наиболее чувствительных к цене, по которым покупатель определяет ценовой уровень самого магазина.
С точки зрения мерчандайзинга, товары KVI (Key value indicator) должны быть заметны на полке, но внимание на них покупателей не должны специально акцентироваться. Обнаружив товары KVI, покупатель может сориентироваться и понять какого ценовой категории магазин, каков уровень товара, и для какого стредне-статистического покупателя товары представлены в магазине.
Как ритейлеру определить KVI-позиции в ассортименте
Чтобы привлечь больше покупателей и увеличить прибыль, ритейлеры должны постоянно совершенствовать стратегию ценообразования. KVI-позиции (категории и товары) являются важной частью оптимальной ценовой стратегии и помогают ритейлерам привлекать чувствительных к ценам покупателей и наращивать маржинальность.
Ценовая Стратегия
Согласно свежему опросу PwC, 44% ответивших еженедельно совершали покупки в оффлайн-магазинах в 2018 году, то есть на 4% больше, чем в 2015 году. Кроме этого, только 21% опрошенных отметили, что в основном покупают онлайн.
Тем не менее, хотя оффлайн-ритейл еще удерживает позиции, покупатели все больше используют цифровые инструменты, чтобы найти самое выгодное предложение в смысле цены, времени доставки и инструментов оплаты.
Ожидается, что рынок онлайн-ритейла продолжит расти и достигнет 17,5% от мирового объема розничных продаж к 2021 году. Так как ритейл все больше оцифровывается, бизнесы могут воспользоваться появляющимися трендами в управлении KVI-позициями:
Как определить KVI-позиции
Правильные KVI-позиции, подкрепленные другими элементами сбаланированного ценообразования, увеличивают вовлеченность и лояльность покупателей, а значит, прибыль.
Как KVI-позиции помогают увеличивать прибыль?
Прежде всего, ритейлеры должны составить список наиболее привлекательных для покупателей категорий и товаров KVI и адаптировать их по ценовой зоне и географии. После этого, они должны выставить цены для выбранных товаров на основе цен конкурентов и текущих целей бизнеса, включая целевую долю рынка и прибыль, а также эластичности цены.
KVI-позиции, помимо отличающейся цены, требуют отдельного подхода к размещению на полке, а также к маркетинговым и промо активностям.
Покупатель запоминает цены на такие товары и сравнивает их при посещении разных интернет-магазинов. Если цены на эти товары не превышают допустимый уровень психологического восприятия, то покупатель считает, что и стоимость других товаров оптимальна. Поэтому цены на KVI-позиции (товары-индикаторы) так много значат для продаж магазина.
Чтобы поддерживать стратегию ценообразования оптимальной, ритейлеры должны обновлять цены на KVI-позиции максимально часто.
Мониторинг цен на KVI-позиции
Как управлять KVI-позициями
Как ритейлеры решают, какие товары включать в список KVI-позиций? Как правило, учитываются следующие факторы:
Есть четыре типа KVI-позиций:
Компания McKinsey предлагает несколько способов трансформации процесса отбора товаров и групп товаров KVIs:
Гибкое управление KVI-позициями, основанное на данных, позволяет ритейлерам быстро реагировать на изменения рынка и удовлетворять потребности покупателей раньше конкурентов, что, в свою очередь, значительно увеличивает прибыль.
Выводы
KVI-позиции — очень кажный элемент оптимальной ценовой стратегии, так как они являются ключевыми товарами, на которые ритейлер выставляет цену. Компании все чаще используют решения для сбора данных и оптимизации цены, в то время, как покупатели все больше покупают и собирают информацию о покупках онлайн.
Поэтому ритейлеры должны использовать любую возможность, которую могут предоставить технологии, чтобы сделать свои предложения для KVI-позиций максимально гибкими и персонализированными.
Какие метрики помогут выбрать KVI-товары?
KVI-товары определяют ценовой имидж магазина и влияют на восприятие потребителем всего торгового предложения. Если покупатель видит отличные цены на товары-индикаторы, то решает, что и цены на другие товары подходящие.
Из 10 тысяч позиций ассортимента у вас может быть всего 300 KVI-товаров. Управление ценами на эти товары позволит привлекать покупателей. Вы можете предлагать суперцены на iPhone, но продавать еще дополнительные аксессуары и на них зарабатывать. В данном случае смартфоны iPhone — это KVI-позиции, а аксессуары к ним — это товары Back Basket.
KVI-анализ проводится на основе внутренних данных и внешних источников. Внутренняя информация покажет наиболее популярные товары в магазине на данный момент. С помощью внешнего анализа можно понять, какие из позиций ассортимента также являются KVI, но пока что не востребованы покупателями.
Итак, для того, чтобы выбрать KVI-товары, нужно определить:
1. Какие товары пользуются спросом на вашем сайте
В этом случае нужно замерить, какие позиции чаще всего продаются в вашем магазине. Здесь нам поможет статистика продаж. По ней можно определить наиболее популярные покупки.
Также необходимо учитывать полную статистику сайта, чтобы определить товары-трафикогенераторы. Нужно найти страницы с максимальным количеством просмотров, страницы входа, проанализировать брошенные корзины. Если 30% пользователей переходят на ваш сайт со страницы конкретного товара, то он определенно популярен.
При выборе KVI-товаров можно ориентироваться на показатели выручки, прибыли и товарооборота по каждой позиции. При этом обратите внимание на следующие моменты:
Верный подход — проанализировать ваш ассортимент одновременно на основе 3-5 показателей. Затем проверить полученный список на предмет логики, чтобы исключить ненужные позиции.
Иногда специалисты советуют исключать из KVI-анализа товары собственной торговой марки, так как они не имеют прямых аналогов у конкурентов. На наш взгляд всё не так однозначно. Товар вашего производства может стать KVI — покупатели будут приходить за ним, а заодно заказывать и другие товары в вашем интернет-магазине. Это произойдет в том случае, если вы предложите оптимальное соотношение “цена-качество” по сравнению с товарами-аналогами других брендов.
Сервис Metacommerce разработал функционал, который позволяет сравнивать товары собственных торговых марок с аналогичными товарами конкурентов.
2. Какие товары популярны в интернете с учетом региональных предпочтений и целевой аудитории
Это поможет увеличить приток новых покупателей, которые пока что не покупают товары на вашем сайте из-за невыгодной цены. Для этого вам нужно проанализировать:
С помощью сервиса Wordstat можно посмотреть статистику поиска и количество поисковых запросов по городам и регионам.
Лучший в мире магазин: мифы и правила при выборе товаров KVI
Класс товаров KVI (Key Value Indicator) – это товары, создающие ценовой имидж компании за счет выравнивания их стоимости под рынок. Мониторинг конкурентов по товарам KVI – необходимость, и его нужно проводить регулярно. Периодичность зависит от вида деятельности компании и скорости оборота товара. Правильный подход к отбору товаров KVI позволяет сети повышать уровень основного сегмента покупателей и увеличивать доход за счет покупки других товаров.
В вопросе выбора товаров-индикаторов и формирования перечня таких продуктов в ассортименте магазина существует множество мифов:
1. Сбор товаров KVI с помощью отбора топовых позиций по выручке/прибыли
Такой подход исторически самый распространенный и не отражает реальной картины происходящего. Например, при отборе топовых позиций по показателю доходности в KVI могут попасть высокомаржинальные продукты, а по параметру товарооборота в единицах продаж – товары, которые дешево стоят. Так пакеты, которые мы приобретаем на кассе, могут занимать топовую позицию по количеству покупок, но это не означает, что они должны быть включены в KVI. Сопоставление с конкурентами в таком случае может привлечь к снижению доходности товара, подбору тех позиций, которые не влияют на ценовое восприятие сети.
Важно проводить отбор по таким бизнес-показателям, как пенетрация, доля выручки, оборот в штуках и эластичность. Оптимальное количество таких показателей – от 3 до 5, исключая коррелирующие между собой.
2. Данные без очистки от аномалий
Продажи по промоцене, с низким стоком и оптовые продажи должны быть исключены из входного массива данных для анализа. К примеру, в продуктовой сети заключили договор регулярной продажи соусов в большом объеме для сети ресторанов – такой тип продаж относим к оптовому и исключаем из массива данных для отбора товаров KVI. Данная продукция может быть даже не представлена в сети или реализовываться исключительно для определенного потребителя.
3. Ограничение количества товаров до кратного стам
Кратность 100/500/1000 в таком случае определяется выбором топовых SKU. Наличие строгих верхнего и нижнего лимитов по количеству товаров может привести к потере доходности. Такой результат обусловлен двумя причинами. Первая – «доподбор» товаров, не относящихся к KVI, и, как следствие, потеря маржи, увеличенная стоимость мониторинга внешними силами, если клиент обращается к субподряду. И вторая – «недобор», который приводит к меньшему эффекту по выручке от товаров KVI и упущенной выгоде.
4. Пересмотр товаров раз в год
Необходимо учитывать фактор сезонности, то есть характерный для бизнеса всплеск продаж, который влияет на результат. Колебания количества и объёма покупок в таком случае носят регулярный характер и повторяются из года в год. Чем больший период для анализа сезонности берете, тем очевиднее отслеживается всплеск спроса, продаж и других параметров сети. Минимальная частота пересмотра товаров KVI – один раз для периода сезонности и остального периода.
Также на дискретность сильно влияет объем изменения ассортиментной матрицы. После большой модификации набора товарных позиций нужно выждать какое-то время, пока данные не обогатятся продажами по обновленному ассортименту, и только потом запускать процесс пересчета KVI.
5. Позиционирование товаров под конкурента с другой ценовой позицией
Отбор ключевого конкурента на рынке – важный и решающий этап алгоритма. Формирование ценовой политики сети под конкурента-дискаунтера не всегда является правильным решением для бизнеса. Например, торговой сети с сегментом товаров премиум-класса не стоит отбирать конкурентов среди ритейлеров масс-маркета, выбор должен остановиться на конкурентах с аналогичной ценовой политикой компании. В противном случае сеть не только теряет доходность, но и своего потребителя.
Неправильно торговой сети выравнивать цены и под маркетплейсы. Такая площадка предполагает большую конкуренцию и продажу от разных продавцов, условия ценообразования реализуемой ими продукции отличны от ценообразования ритейлера.
Что же такое «правильный» KVI?
Целевой поиск и выбор товаров KVI строится на предоставлении сервиса, удовлетворяющего требованиям потребителя. В этом процессе есть последовательный алгоритм, выполняя который мы получаем перечень SKU, влияющих на ценовое восприятие покупателя. Для их поиска имеет смысл применять алгоритм с использованием математического подхода:
1. Собираем и формируем требования к перечню. К ним относятся присутствие сезонности, ограничение поиска по категориям или подразделениям компании, наличие истории продаж не менее, чем за один год и прочие – всё, что может повлиять на исходный массив данных.
2. Валидируем и формируем ограничивающие параметры для очистки анализируемого набора данных. На текущем этапе важно фиксировать желаемый результат: плановую долю выручки по товарам KVI от оборота компании, ожидаемый объем SKU товаров KVI от всего ассортимента. Эти параметры позволят в дальнейшем проверить итоговый результат на противоречивость ожиданиям. Сюда же относятся особые условия для товаров собственной торговой марки. Поскольку такая продукция зачастую не имеет абсолютных аналогов среди конкурентов, они исключаются из ассортимента, среди которого осуществляем поиск KVI. И, конечно, проверяем данные на наличие аномалий, чтобы очистить датасет, исключаем несколько типов продаж: по промоцене, оптовые и которые не относятся к регулярным.
Подбираем состав бизнес-показателей и их влияние. Обычно выделяются следующие парные показатели для поиска товаров KVI: выручка и эластичность, выручка и пенетрация товара с применением карты лояльности, то, как часто покупают ту или иную продукцию, и пр. Влияние показателей или веса (коэффициент распределения приоритета между показателями, их сумма равна единице) рассчитываются переподбором множества возможных вариантов. Их распределение среди показателей зависит от бизнес-цели ритейлера. Например, если нужно увеличение числа лояльных покупателей, вес показателя с учетом дисконтной программы должен быть приоритетным.
3. Нормируем все показатели для приведения к однородности метрик, после чего формируем скоринговый балл, то есть взвешенный относительно других позиций. И далее – ранжируем их от большего к меньшему.
4. Выделяем товары KVI по взвешенному скорингу при помощи функции отсечения, которая показывает на каком моменте должен остановиться алгоритм отбора. Распределение скорингового балла по товарам внутри категории показывает наличие или отсутствие позиций-лидеров. Товары с лидирующим скорингом обязательно попадают в KVI. Если скоринговый балл по товарам категории равномерный и нет ярко выраженного лидера, то функция отсечения позволяет ограничить отбор товаров.
5. И в завершении – интерпретируем результаты и проверяем их на противоречивость бизнес-логике компании для товаров KVI. Важно фиксировать комментарии и обновления к требованиям, чтобы удостовериться в правильном понимании результатов всеми заинтересованными лицами.
Конечно, подготовить подобный список товаров для компании невозможно однократно. Необходимо проводить регулярные замеры эффекта от обновления списка товаров KVI, чтобы динамично отслеживать и корректировать перечень и логику отбора товаров. Процедуру можно также автоматизировать, ускорив время на анализ итогового списка. Это достаточно серьезный пласт работы, но результат — наращивание выручки и удержание покупателей — того стоит.
Как машинное обучение помогает розничным сетям оптимизировать цены
Алгоритмы работы машинного обучения не создают новых процессов, они оптимизируют существующие. Как соединить человеческий опыт и современные технологии воедино на примере проектов по оптимизации ценообразования, рассказывает руководитель направления «Оптимизация ценообразования» ГК «Корус Консалтинг» Сергей Воробьев.
Помимо этого, ценообразование способно влиять на продажи постоянным покупателям, привлекать их и удерживать именно в вашей сети.
Для достижения высоких результатов зачастую недостаточно ресурсов компании, времени, а ведь нужно «поспевать» за рынком и требованиями покупателя. И тут на помощь ритейлерам приходит машинное обучение. Давайте посмотрим на задачи, которые можно выполнить при помощи ML.
Автор: ako photography/shutterstock
Автоматическое выявление товаров KVI
Товары группы KVI (Key Value Indicator) – товары из потребительской корзины. Их доля в ассортименте магазина составляет, как правило, около 15%, но может варьироваться в зависимости от разных факторов. Покупатель запоминает цены на такие товары и сравнивает их с другими магазинами. Если психологический порог не превышен, потребитель считает, что весь остальной ассортимент тоже не выше этого уровня. Поэтому так важно уделять повышенное внимание группе KVI и регулярно анализировать смену товарных предпочтений населения.
В большинстве случаев ритейлеры определяют товары KVI по упрощенной схеме. Например, к ним относят топовые позиции продаж в категории или те, что формируют наибольшую долю выручки в категории или сети. Такой подход во многих случаях ошибочен.
Во-первых, не каждый ходовой товар выступает в качестве KVI. «Топ продаж» – это продукт, который отсутствует или присутствует в минимальном количестве у конкурентов. Его оптимальная цена определяется на основе себестоимости и спроса. Допустим, сеть продает кокосовое молоко, его доля в сегменте на рынке занимает 3%. При этом 2% – только у определенной торговой сети. Товар будет продаваться очень хорошо, но не потому, что кокосовое молоко сильно востребовано, а из-за того, что потребители находят товар только у одного ритейлера.
Во-вторых, товары, которые не находятся в числе первых среди покупок населения, могут быть KVI. Продукция, приобретенная в небольшом количестве, может быстро продаваться, но из-за небольшого количества не попасть в топовые. К ней относится, например, дорогой телевизор: его покупают редко, к приобретению готовятся заранее, сравнивая цены по всему рынку. Это товар, который не обусловлен показателями продаж: его стоимость мониторят, поэтому розничные компании выравнивают ее под конкурентов.
Чтобы правильно определять товары KVI, нужно учитывать следующие показатели:
Пенетрация (доля продукции в общем объеме закупок);
Уровень дистрибуции товара;
Илл. 1. Определение KVI для товаров ритейлера
Анализ полученных данных проводится по всему списку товаров ассортимента, для каждого из которых используются исторические данные: продажи, количество товара и др. При расчете алгоритм принимает во внимание ограничения по количеству групп, которые могут содержать товары, не формирующие ценовое восприятие покупателя. По сути, это все товары, которые не находятся в группе KVI.
Учитываются веса бизнес-показателей, которые могут колебаться в зависимости от целей компании. Например, у ритейлера может быть цель максимизировать прибыль, а увеличение выручки для него не так приоритетно. Товары, попавшие в расчет, получают отметку, которая показывает, относится ли товар к группе KVI.
В этом случае ML используется при определении факторов для выявления KVI на основании метрики future importance. Алгоритм перебирает показатели со всеми возможными весами и отбирает релевантные и значимые для целей конкретной сети.
Илл. 2. Расчет отметки для выявления товара KVI
Следующий шаг – регулярный мониторинг цен перечня товаров-индикаторов у конкурентов. Это важно, потому что любое изменение – показатель перемен ценовой политики компании в целом. Например, установка цен на уровне с основным конкурентом. Это помогает поддерживать нужное ценовое восприятие со стороны покупателей.
Кластеризация магазинов на тест и контроль
При установлении цены на новый товар или ее изменении в одном магазине важно правильное прогнозирование реакции реакцию покупателя в другой торговой точке сети. Представьте, как уменьшится лояльность ваших покупателей, если они будут видеть различные цены на одни и те же товары в нескольких магазинах.
Для этого можно запустить пилотный проект оптимизации ценообразования на тестовой группе магазинов. Поскольку методология измерения результатов пилотирования должна быть точной и наглядной, контрольная группа торговых точек должна быть максимально похожей на тестовую. Проводя регулярные замеры пилота, мы можем своевременно отслеживать динамику изменения продаж и управлять бизнес-стратегиями и ограничениями, настраиваемыми в системе ценообразования. Это позволит добиться достижимого результата за весь тестовый период.
Чтобы понимать сопоставимость двух магазинов, нужно посмотреть на следующие критерии:
Средний чек в торговой точке;
Доля выручки категорий.
Динамика изменений перечисленных показателей в магазинах должна быть максимально схожа на протяжении длительного периода.
В рамках созданных критериев можно сделать предположение, что алгоритм должен сводиться к задаче кластеризации временных рядов, то есть к разделению данных на отдельные кластеры таким образом, чтобы различия между объектами внутри групп были минимальными, а между самими группами – максимальными.
Чтобы выделить в полученной информации ясные закономерности, нужно сконструировать хорошую функцию близости. Если представить, что временной ряд – это сигнал, изменяющийся во времени, то алгоритмы для анализа и распознавания речевых сигналов хорошо справляются с задачей нахождения максимально близких друг другу магазинов.
Здесь можно использовать ML, а конкретно – алгоритм динамической трансформации временно́й шкалы (dynamic time warping, DTW). Он позволяет найти оптимальное соответствие между временными последовательностями. Для определения тестовых или контрольных магазинов мы берем какой-нибудь показатель сети, например, средние чеки двух магазинов, и сравниваем их величины. У каждой пары получается взвешенная величина. ML позволяет выявить самую близкую пару двух магазинов, чтобы потом объединить их в единую пилотную зону или провести в них тесты.
Когда вы обнаружите явные закономерности и выделите магазины в группы, то сможете создать единую ценовую среду для этих точек и определить портрет целевого покупателя. В таком подходе к клиенту ценообразование будущего – когда сеть знает «своего» потребителя. При этом она может влиять и наращивать объем и содержание ценовой корзины, увеличивать трафик и, как следствие, объем продаж.
Даже не самые сложные модели машинного обучения способны помочь бизнесу оптимизировать многие процессы, достичь роста основных финансовых показателей, снизить расходы. Но не стоит внедрять машинное обучение, потому что это популярно. Для чистоты результатов, на базе которых строятся описанные выше методологии, требуется валидность данных. Прежде чем запускать ML, убедитесь в необходимости затрачиваемых мощностей и оцените возможный эффект.