Brandquad автоматизировал расчет ключевых KPI для продавцов в e-commerce

Для расчета KPI используются  данные о  ценах, промо и скидках на товары, их позициях в поисковой выдаче на торговой площадке, доле товаров в категории. Роботы-парсеры Brandquad ежедневно мониторят обновления данных на нужных поставщику площадках и загружают их в систему ECI, где они сравниваются с информацией из PIM-каталога поставщика и другими данными.  Собранные данные показывают динамику показателей по каждому товару в течение дня, недели, месяца или любого другого периода.

На основе собранных данных ежедневно рассчитываются фактические % выполнения KPI е-ком продавцов:  

• Наличие товаров на полке и товаров out-of-stock
• Соответствие фактического и ожидаемого  ассортимента (матрицы товаров ритейлера)
• Соответствия фактического контента на сайтах продавцов и данных о товарах в PIM-системе Brandquad 
• Долю товаров брендов на 1-й странице и/или в преднастроенном ТОПе в категории и в поиске по ключевым поисковым запросам 
• Количество отзывов и рейтинг товаров
• Соответствие фактической цены и рекомендуемой розничной цены (РРЦ) и другие KPI, связанные с ценами

Также поставщики могут указать значимость (вес) каждого показателя KPI, чтобы рассчитать общий % выполнения задач на месяц, квартал или любой другой период. Кроме того, система хранит исторические данные и позволяет сравнивать показатели в ретроспективе. 

Набор отслеживаемых KPI каждый продавец может настроить под свои задачи и ассортимент. Результаты  могут быть представлены как в разрезе группы товаров, так и по магазинам, категориям и в детализации до SKU. Рассчитанные показатели отображаются на наглядных дашбордах, а исходные данные для их расчета можно выгрузить из системы в виде .csv-файлов для других BI-систем. 

Помимо расчета KPI система позволяет видеть тенденции и зависимости между показателями и генерировать гипотезы для улучшения продаж. Так, например сравнение данных по остаткам товара на стоках ритейлеров, фактической цены в рознице и рекомендуемой цены от поставщиков в привязке к календарю позволит увидеть причину спада или возможность для еще большего роста продаж.

Еще один пример - сравнение данных об ассортименте товаров бренда и их конкурентах на разных площадках. Поставщик, видя данные о доле электронной полки каждого товара в ежедневном разрезе может наблюдать, какие стратегии выбирают конкуренты и захватывать свободные ниши. 

Третий пример -  сравнение текстов и изображений в карточках товаров у ритейлеров и в системе поставщика покажут, какие ритейлеры медленно или неверно обновляют информацию, какие карточки товаров работают лучше и почему.

Помимо обширных возможностей для генерации гипотез на основе данных, ECI помогает системно работать  с отзывами и рейтингами по каждому товару  и направлять усилия на обработку обращений, а не на ручную проверку отзывов на каждой площадке. 

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail