Transcription
Добрый день, друзья. На связи команда Wildbox.
И в этом видео мы с вами поговорим про такой инструмент, как аналитика склеек. С помощью данного инструмента вы видите, какие товары внутри склейки лидеры, а какие аутсайдеры, сколько трафика и заказов они получают, как влияет каждая позиция на конверсию и процент выкупа. И это помогает вовремя убрать слабые товары, качнуть перспективные и в целом улучшить экономику ваших карточек.
Давайте подробно познакомимся с работой данного инструмента. Находится он в блоке "Внутренняя аналитика". Напоминаю, для того, чтобы аналитика склеек у вас работала, необходимо будет добавить свой кабинет. Сделать это можно по данной кнопке. Там же есть необходимая инструкция, как это сделать.
Важное замечание. Если у вас подключена аналитика GEM, вы увидите больше данных в отчёте "Эффективность совместных заказов".
Кстати, мы всё предусмотрели. Если у вас большое количество товаров в разных категориях, в разных предметах, разных брендов, да, и вам необходимо фокусировать своё внимание на каких-то конкретиках, да, и не тратить время на поиски, пожалуйста, для этого есть полезные фильтры. Также, а, есть возможность проанализировать за конкретный период своей склейки. По умолчанию здесь включено 14 дней, и вы можете проверять свои гипотезы, выбирая разные периоды. К примеру, месяц назад у вас в склейке было пять товаров, вы добавили ещё несколько карточек, и вы можете посмотреть, какие у вас были конверсии месяц назад, когда у вас было пять карточек товаров в склейке, и какие у вас конверсии стали, когда вы добавили ещё четыре карточки в свою склейку и, соответственно, сопоставить данные, понять, насколько лучше или хуже стала отрабатывать ваша склейка. Ну и, конечно же, принять уже правильное решение.
Также здесь есть тумблер, обратите внимание, который подсвечивает в первую очередь те карточки, где есть какая-то проблематика. Проблематика в отчётах будет подсвечена вот таким значком.
Здесь же мы видим дашборд склейки. В моём случае девять артикулов. И по всем этим девяти артикулам мы видим основные метрики, такие как трафик, конверсия, из клика в заказ, заказы, процент выкупа, продажи, то есть выкупы и средневзвешенная оборачиваемость остатков.
Давайте перейдём в сам отчёт. Отчёт называется "Обзорная статистика". Итак, отчёт у нас загрузился. Давайте знакомиться. Какие здесь есть метрики и как их правильно смотреть и анализировать.
Первое, что нас встречает - это принадлежность к группе ABC анализа по продажам, выкупам внутри склейки, по карточкам товара. Категория А - это те карточки, которые приносят нам 80% объёма выручки. Категория Б и категория C - 5%. А вы можете простроить свою стратегию, к примеру, качать карточки категории BC, чтобы усилить свою склейку.
Также вы можете понять, какие карточки приносят вам тот или иной объём трафика в разрезе склейки. Увидеть добавление в корзину, конверсии из клика в заказ, заказы в рублях и в штуках, да, то есть можно определить фавориты или же наоборот аутсайдеров, а посмотреть свои продажи, выкупы, проценты выкупа, далее сопоставить средний процент выкупа конкретной карточки с эффективностью а процента выкупа в парном заказе. Я об этом чуть позже вам расскажу. А увидеть свои остатки по ФБ и ФБС, а также оборачиваемость в днях.
Ниже у нас представлена статистика по рекламе, где вы можете определить, да, свои расходы, а, по конкретной карточке товара, понять, какой у вас ДРР, какой CR в конкретной карточке товара, а также определить, стоит ли вам запустить рекламу, к примеру, на карточку категории ЦЕК. К примеру, ей не хватает просто трафика для того, чтобы немножко прокачать свои продажи. Но для этого нужно понять, насколько карточка у нас хороша в плане парных заказов и не является ли она паразитом. То есть отъедает трафик, при этом не приносит пользы.
Что ещё данный отчёт позволяет сделать? Вот такого, друзья, вы точно не видели. Это аналитика в разрезе размеров. Я пока не перехожу к эффективности совместных заказов. Мы к ним чуть позже перейдём. Давайте посмотрим, как выглядит эффективность совместных размеров. Да, мы кликаем на значок лупы и попадаем в отчёт "Обзорной статистики", но только уже по размерам. К примеру, у нас данное платье имеет четыре размера на борту. И, соответственно, мы можем понять, какие размеры у нас, э, опять же, соотносятся по ABC-анализу, какие размеры у нас чаще заказывают, на какую сумму, какие доли внутри заказов, а сколько отмен получает тот или иной размер, сумма выкупов, проценты выкупа в разрезе каждого размера, были ли возвраты, какие суммы были возвраты, какие остатки в разрезе каждого размера, какая оборачиваемость по каждому размеру. А также сервис нам даёт рекомендацию, что необходимо обратить внимание на размер М, так как у него более низкий процент выкупа. Соответственно, а мы уже заведомо подсветим вам, где какая проблематика в разрезе размеров.
И если говорить про эффективность совместных заказов в разрезе размеров, мы это тоже можем оценить, понять, а какие размеры у нас отъедают трафик, какие размеры паразитируют, а на какие размеры, допустим, нам стоит обратить внимание и усилить свою работу. Для этого мы нажимаем отчёт "Эффективность совместных заказов" и получаем вот такую статистику, где мы видим сравнение а основного размера с остальными размерами. В данном случае у нас основной размер - это размер S, который сравнивается с XS, с M и L. И, соответственно, мы видим, а, количество парных заказов, да? То есть у нас человек заходит в нашу карточку, выбирает данное платье и заказывает два размера S и XS. При этом он заведомо заходит сразу в размер S и закидывает себе в корзину ещё размер XS. Вот таких заказов мы видим, что их было два. И процент парных заказов от всех заказов базового товара составляет 5%, да? То есть всего лишь в 5% случаев у нас заказываются совместно. То же самое а по а размеру SM. А видим, что у нас S и L вообще вместе никогда не заказываются, да? То есть, ну, ввиду того, что, наверное, сильно большой разбег по размерам. Но обратите внимание на то, что когда у нас был заказан размер S и М, выкупался только размер S, да, 100% вот в одном случае заказа выкупался размер S.
Мы можем поменять размер, с которым будет вестись сравнение. К примеру, я хочу понять, а какие размеры с размером М у нас заказываются совместно. Выбираю базовый размер и вижу, что совместно с М а у нас был заказан ещё S. И в данном случае мы видим, что выкупили в итоге размер S. Ну, то, что мы видели в предыдущем отчёте. Таким образом, мы можем посмотреть и понять, а какие размеры у нас чаще всего заказываются совместно, какие размеры выкупаются, да, какие не выкупаются.
Также могу вам привести такой пример из практики. Когда у вас есть размеры, допустим, на разную ростовку. К примеру, там 170 см, да, размер и 180 см размер. У вас человек заказывает один и тот же размер, но с разной ростовкой, а, но выкупает, к примеру, на 170 см, и у вас получается размер с большей ростовкой просто катается, да, и съедает трафик. Таким образом, если у вас вот таких вот пересечений, заказов очень много, но выкупают всего лишь какой-то один, да, стоит ли вам вообще в своей размерной сетки держать вот большую ростовку? Да, она просто отъедает трафик, отъедает логистику, да, сжирает по факту деньги, но вы, э, какой-то пользы от этого не получаете. Вот, собственно, для этого и создан данный раздел, да, который позволяет оценить эффективность совместных заказов.
Более того, да, здесь можно выбрать другой период. По умолчанию у меня последние 14 дней, как я и сказал ранее.
Давайте вернёмся и посмотрим, как выглядит отчёт "Эффективность совместных заказов" в разрезе других товаров внутри склейки. Для этого мы нажимаем "Эффективность совместных заказов". Ну и, собственно, мы теперь можем оценить, как у нас происходили совместные заказы внутри склейки, да? То есть у нас есть базовый товар, а данное платье идёт сравнение абсолютно с каждым платьем. И мы видим, что у нас было совместных шесть заказов чёрного с бордовым платьем. При этом процент парных заказов от заказов базового товара составляет всего лишь 5%, да? То есть в 5% случаев у нас заказывается совместно чёрное и бордовое платье. И аналогично, а когда заказывается бордовое платье, у нас в 3% случаев заказывается ещё дополнительно чёрное платье. При этом процент выкупа базового товара при парном заказе 16-67%, а наоборот бордового платья к базовому - 33%. И мы видим, что это значение у нас ниже стандартного процента выкупа базового товара. Это нам говорит о том, что когда заказывается просто чёрное платье, у него процент выкупа выше. Когда заказывается совместно чёрное платье и бордовое платье, то у нас процент выкупа сразу начинает страдать у чёрного платья, у базового товара, да? То есть у нас отъедает полезный процент выкупа именно второй товар. И то же самое относительно э второго товара, да, мы видим такую же проблематику.
Дальше мы видим, а, значение по полезному трафику, да, то есть сколько у нас первый товар, чёрное платье отдало второму товару и аналогично, сколько бордовое платье отдало первому товару, да, чёрному платью, а, своего полезного трафика, где мы видим конкретную проблематику данных значений, сервис нам это всё подсвечивает.
Таким образом, друзья, мы, аэ, можем определить, какие у нас товары отъедают полезный трафик у своего же товара внутри склейки, а какие, наоборот, приносят дополнительный какой-то буст в виде увеличения процента выкупа, перетекание трафика. И мы можем принять правильные решения, прокачав, к примеру, карточку с низким процентом выкупа, да, при совместном заказе. Либо наоборот, если мы заметили, что у нас а наш базовый товар фаворит в категории А при совместном заказе начинает терять выкупах, да, то есть заказывают две карточки, но выкупает вторую, при этом карточка фаворит у нас просто начинает страдать, то стоит задуматься, может быть нам нужно нашу склейку пересмотреть для того, чтобы как минимум не терять в проценте выкупа, да, не терять на покатушках и так далее.
Давайте подытожим. Фишка инструмента в том, что он не ограничивается только лишь воронкой продаж. Он показывает ещё реальные переходы внутри склейки, сколько трафика ушло от одного товара к другому, насколько сильно изменился итоговый выкуп. То есть вы видите не только статистические цифры, а именно динамику взаимодействия товаров между собой.
Ну и, конечно же, напоминаю, вы можете делать сравнение за разный период времени, тем самым проверяя гипотезы либо находя моменты, когда именно у вас пошла просадка, с чем это могло быть связано. к примеру, там переливание трафика, добавили новую карточку, она начала паразитировать, и у вас ухудшилось общее состояние склейки, упали конверсии, а пошла потеря в карточки фаворите, да, по трафику, по выкупам и так далее. Ну и, соответственно, выявив эту проблему, быстро её решить.
Друзья, на этом всё. Анализируйте склейки вместе с нами, прокачивайте свой товар, используя инструменты сервиса. На связи была команда Wildbox. Увидимся в следующем видео.