Нашли точки роста для кондитерского дома «Куликовский» с помощью анализа данных

Кондитерский дом «Куликовский» начинался как маленькое семейное производство. Сейчас это международная сеть. И, как у многих крупных компаний, у них возникла проблема: данных много, а единого консенсуса о том, как работать с ними, нет.

Коллеги обратились к нам, чтобы повысить общее качество работы с данными и, в том числе за счет этого, найти точки дальнейшего роста.

Мы разделили работу на три этапа:

1. Анализ текущей ситуации
2. Разработка маркетинговой стратегии
3. Внедрение обновленных бизнес-процессов и обучение сотрудников компании

Этап комплексной аналитики завершен, и мы готовы рассказать:

- как гибкий подход к управлению сетью позволяет находить индивидуальные точки роста для каждой локации;

- как количество посещаемых точек влияет на лояльность клиентов;

- почему при избыточной централизации промо-материалы менее эффективны.

Дано: кондитерский дом «Куликовский»

История этого кондитерского дома началась с объявления «Торты на заказ», которое Олег Куликов сделал на печатной машинке и развесил на остановках Бишкека. Сейчас это 4 тысячи квадратных метров производства, 1500 сотрудников, 100 фирменных магазинов и кафе.

Компания зрелая: процессы поставлены на высоком уровне, оргструктура разветвленная, роли в ней определены четко и последовательно.

За 33 года предприятие несколько раз переходило с одной стадии жизненного цикла на другую. Избежало «детской смерти» в младенчестве и «преждевременного старения» в юности. И сейчас оказалось на стадии аристократии: с одной стороны все хорошо, а с другой стороны, есть узкие места, где начала теряться связь с рынком.

Найти: точки роста с помощью работы с данными

В компании нет единой методологии работы с данными. В разных областях деятельности действуют свои IT-системы, но они изолированы друг от друга: система управления розничными продажами изолирована от системы производственного планирования и так далее. Коммерческий отдел каждый месяц видит в базе продаж новый миллион строк данных, но пока не знает, как на их основе принимать стратегические решения.

Коллеги вовремя заметили проблему и поняли, что её решение позволит найти новые точки роста.

Решение

В трех городах присутствия собственных розничных точек – Бишкек, Алматы, Новосибирск – мы анализировали три предметных области:

1. Работа компании. Насколько эффективны производственные и коммерческие процессы.
2. Поведение клиентов. Где в части взаимодействия с клиентами компания делает достаточно, а где не дорабатывает.
3. Промо-материалы. Как компания взаимодействует с основными сценариями потребления клиентов.

Что мы сделали:

• проанализировали ассортимент и процессы управления жизненным циклом продукта
• выяснили, как розничная сеть отправляет заказы на производство
• оценили эффективность работы точек
• изучили уровень компетенций персонала
• провели анализ по методу «Тайный покупатель» среди заведений конкурентов и кофеен «Куликовский»
• проанализировали данные продаж
• изучили промо-материалы
• выявили JTBD (Jobs To Be Done) и кластера клиентов

Это позволило нам:

• выявить точки роста в части ассортимента
• определить финансовые рычаги для каждой из точек бренда
• найти бутылочные горлышки розничной сети в каждом городе по Формуле прибыли
• определить основные сценарии взаимодействия с клиентами

Выводы

1. Единый подход к управлению всеми точками сети может быть неэффективен

Мы обнаружили, что в разных городах у сети разные уровни зрелости. В Бишкеке «Куликовский» это lovemark. Нынешние 25-летние клиенты в детстве ели тортики, которые в «Куликовском» им покупала мама, а теперь ходят в кафе этой сети уже со своими детьми. В Алма-Аты «Куликовский» тоже знают и любят, но воспринимают исключительно как кондитерскую. При этом на казахском рынке есть сильные локальные игроки с похожими форматами, которые делают акцент на национальных рецептах, и за счет этого дают «Куликовскому» бой. А в Новосибирске «Куликовский» знают хуже. И спрос там отличается от других городов.

В «Куликовском» классическая для ритейла ситуация: в одном городе ко всей сети применяются единые подходы к управлению. При этом есть точки, которым легче расти за счет клиентов, есть точки, которым легче расти за счет допродаж, а есть точки, которым лучше надо работать с лояльностью.

Мы проанализировали:

1. За счет каких показателей и метрик легче будет расти каждой конкретной точке.
2. С какими показателями и метриками лучше всего справляются конкретные сотрудники этих точек.

Для этого мы сравнили на разных квадрантах, какой рычаг роста преобладает у каждой точки:

Это привело к формированию проекта релокации: мы предложили руководителей из одних точек перемещать в другие. Чтобы сотрудник, который хорошо справляется со средним чеком, переходил работать в точку, которая нуждается в росте среднего чека. Сейчас коллеги развивают эту программу дальше и делают ее международной, чтобы обменивать менеджеров между странами.

А чтобы легче было управлять сетью, мы создали для коллег транзакционный дашборд, который позволяет каждый день отслеживать динамику продаж в каждой точке, по каждой категории продуктов и SKU.

2. Триггерные коммуникации с клиентами эффективнее, если использовать data driven подход

До работы с нами коллеги отправляли клиентам уведомления в мобильном приложении без определенной методологии. Стандартно предлагали всем «попробовать наши новинки» или «поучаствовать в акции». Так работает большинство.

Мы предложили коллегам внедрить data driven подход к триггерным коммуникациям.

Для этого мы внедрили RFM-сегментацию и добавили деление клиентов на кластера по предпочтениям в товарах. Это позволило нам сформировать точные рекомендации для уведомлений в мобильном приложении: каким клиентам нужно напоминать про акции, а каким предлагать попробовать новый десерт в дополнение к его любимому кофе и выпечке.

3. Клиенты, которые ходят только в одну точку, редко становятся лояльными

RFM-сегментация на наших проектах – это практически джентльменский набор. Но с «Куликовским» мы пошли дальше. Мы решили посмотреть, как меняется поведение людей, которые ходят в сеть часто, но при этом разными способами.

Например, я хожу в «Куликовский» каждый день. Но я могу ходить каждый день в одну и ту же точку, могу в две-три любимых, могу в пятьдесят любимых по городу. Мы стали сравнивать клиентов, которые посещают много точек «Куликовского», но делают это по-разному.

Задача RFM-сегментации – показать, после какого по счету визита, при какой частоте и каком среднем чеке поведение клиента меняется, и он становится из «случайного» «не случайным», а из «не случайного» «лояльным». На этом проекте мы впервые привязали лояльность не только к порядковому номеру визита и регулярности посещений, но и к количеству точек.

Здесь видно, что клиенты, которые ходят только в одну точку, с высокой долей вероятности лояльными так и не станут. Нам нужно сделать так, чтобы люди дошли до третьей точки, а потом до пятой. Это механика, которую легко перенести в программу лояльности в формате «посети еще четыре точки, и получишь бонус».

Вывод о том, что лояльность клиентов достигается не только за счет частых посещений, но и за счет контакта с определенным числом точек бренда, может быть универсальным для сегмента HoReCa. Сейчас сотрудники Paper Planes, отвечающие за научную новизну в работе, тестируют эту гипотезу. Итогами поделимся в наших каналах, следите за публикациями.

Одно дело знать, что клиент должен посетить три точки, другое дело знать, в какие точки он вероятнее всего пойдет. С помощью теории графов мы выяснили, какова вероятность того, что человек посетивший точку А, посетит точку В или точку С. Это позволило нам построить гипотезы о том, какие именно сочетания локаций предпочтет клиент.

В результате клиент внедрил новые механики в свою программу лояльности:

• стал предлагать клиентам пробовать новые продукты и получать за это бонусные баллы
• внедрил в мобильное приложение опросы, чтобы обогатить данные о клиентах
• начал рекомендовать к посещению новые точки и предлагать клиентам за это бонусы
• рекомендовать конкретные продукты, западающие в продуктовой матрице каждого клиента
• стимулировать оформление заказов в интернет магазине

4. Избыточная централизация мешает учитывать узкие сценарии потребления

Мы сопоставили промо-материалы «Куликовского» с основными сценариями потребления и увидели, что коллеги редко апеллируют к узкоспециальным Jobs to be done. Например, есть точка, которая находится рядом с больницей. Клиенты часто заходят в эту кондитерскую, чтобы купить тортик в благодарность врачу. Казалось бы, довольно благодатная почва, чтобы выстроить отдельную логику коммуникации. Но наши коллеги этого не делали, потому что при избыточном формате централизации трудно учитывать такие мелкие для всей сети сценарии потребления. А для точек, где этот сценарий актуален, игнорировать его – значит упускать выгоду.

Мы проанализировали влияние инфраструктуры вокруг торговых точек. Для этого провели полевое исследование и использовали геомодель влияния различных заведений на транзакционные данные:  

В результате клиент перестроил работу так, чтобы учет этих сценариев стал возможен и отразился в промо-материалах. Где-то это стали сценарии для сотрудников компаний, у которых рядом офисы. Где-то сценарии для мам, гуляющих с детьми.

Пример промо-материала, который клиент внедрил после учета узкоспециальных JTBD

Что будем делать дальше?

В HoReCa логика управления жизненным циклом продукта требует постоянно анализировать ситуацию и вводить новые маркерные позиции, которые будут заново стимулировать интерес аудитории. Это хорошо видно на примере «Куликовского».

В первые годы работы кондитерских в Бишкеке клиенты приходили туда только за тортиками и пирожными. Через несколько лет вау-эффект прошел, и уровень потребления тортиков начал неуклонно снижаться. Но компания вовремя подхватила кофейный тренд, ввела эту позицию в меню, и клиенты поменяли логику взаимодействия с «Куликовским». Раньше это была логика, «хожу только за тортиками», сейчас «хожу за тортиками, закусками и кофе». Причем в деньгах это большого выигрыша не дало, но позволило укрепить позиции на высококонкурентном рынке.

В новой фазе проекта одна из наших задач – найти следующую большую идею, которая должна будет перекрыть постепенно сокращающийся интерес к кофейной истории. Для этого будем тестировать новые форматы и позиции ассортиментной матрицы.

Вторая большая задача – научить топ-менеджеров, мидл-менеджеров и руководителей точек работать с данными в единой методологии. Это сократит время на принятие решений в центре, увеличит гибкость и точность. Для этого мы учим сотрудников «Куликовского» собирать и анализировать нужные данные. И видеть за столбцами цифр точки роста компании.