Главная Кейсы

Кейс Ingate Performance и «Sибирская коллекция»: как с помощью анализа данных Mediascope и X5 Dialog создать эффективный медиаплан

О том, как охватить новые аудитории и усилить присутствие бренда в ключевых сегментах, — в кейсе

Клиент

«Sибирская коллекция» — лидер рынка замороженных продуктов, который активно работает над укреплением своих позиций и расширением влияния. Для достижения этих целей бренду необходимо опираться на актуальные данные о современных трендах потребления. Это позволяет проверить гипотезы о текущем состоянии рынка и выявить новые возможности для роста.

Задачи

Провести сегментацию ЦА по интересам, образу жизни, поведению и другим параметрам.
Проанализировать текущее потребление продукции бренда и его конкурентов.
Оценить продажи в разрезе демографии и каналов.

Реализация

Методология

Для проведения анализа на полное и точное представление о целевой аудитории бренда команда Ingate Performance использовала два источника данных:

Mediascope (апрель 2023 — март 2024): медиапотребление, демографический анализ;
X5 Retail Group (май 2023 — апрель 2024): продажи продукции в сетях «Перекресток» и «Пятерочка» в регионах присутствия по сравнению с конкурентами.

Количество источников зависит от цели исследования, при необходимости подключаем данные «Магнита», «Ленты», «Глобуса» и так далее. В этом случае ограничились «Перекрестком» и «Пятерочкой» как наиболее целевыми сетями.

Этапы анализа:

Демографическая сегментация. Проведение детального анализа ЦА по различным параметрам: полу, возрасту, составу семьи, семейному положению, особенностям работы и другое. Получаем точные профили потребителей с их потребностями.
Поведенческий анализ. Анализ потребления, предпочтений, динамики покупок. Здесь изучаем привычки потребителей, включая их покупательские предпочтения и динамику изменений в поведении. Такой подход позволяет выявить ключевые факторы, влияющие на выбор товаров.
Аффинитивный анализ каналов коммуникации. Оценка эффективности различных каналов связи с клиентами. Анализируем, какие каналы наиболее эффективно влияют на вовлеченность и конверсии.
Конкурентный анализ. Исследование позиций конкурентов на рынке, их стратегии продвижения и ассортимент товаров. Сравнительный анализ позволяет выявить сильные и слабые стороны конкурентов, а также определить возможности для улучшения собственных бизнес-процессов.

Комплексный подход к сбору и анализу данных позволяет сформировать целостное представление о рынке и разработать эффективные стратегии для достижения поставленных целей.

Ход исследования данных Mediascope

В рамках исследования изучили характеристики целевой аудитории «Sибирской коллекции», ее поведение и предпочтения для выделения ключевых сегментов и понимания эффективного взаимодействия с каждой группой.

Анализируя данные от общего к частному, проработали гипотезы о каждой возрастной группе и добавили к ним новые параметры, более подробно раскрывающие портрет ЦА.

Демографический анализ

Провели изучение соцдем-параметров для определения основных и лояльных групп к бренду. Также выявили категории, требующие проработки. Получилось найти самые выраженные возрастные группы и менее охваченные категории, где есть потенциал для роста. Аналогично сделали с данными X5 для сравнения соотношения групп из двух разных источников.

Совокупность трех брендов (SK и двух конкурентов) по всей РФ в разрезе сетей «Перекресток» и «Пятерочка». Данные X5 за май 2023 — апрель 2024

Психографический портрет аудитории

Анализ интересов показал, чем живет каждая возрастная группа и какие сайты и сервисы они используют. Эти данные помогают понять, как включить эти интересы в стратегию коммуникации.

Развлечения и досуг

Изучение привычек аудитории показало места развлечений разных групп ЦА, где реклама может застать наибольшее количество нужной аудитории.

Покупательское поведение

Исследование факторов выбора выявило основные драйверы покупок, в том числе в зависимости от уровня дохода. Помимо этого проанализировали товары (кроме продуктов клиента), которые целевая аудитория чаще всего покупает.

Данные Mediascope за апрель 2023 — март 2024

Влияние рекламы

Провели анализ рекламных каналов и их влияния на разные возрастные группы. Выявили общие виды рекламы, положительно влияющие на всю ЦА, и отдельные, точечно направленные на каждую группу.

Пример статистики по самым заметным видам рекламы. Данные Mediascope за апрель 2023 — март 2024

Наблюдаем, что акции и распродажи — лучший способ привлечь внимание к бренду. Также видна значительная разница типов рекламы между брендами.

Медиапредпочтения и платформы

Специалисты Ingate Performance изучили медиапотребление: видеосервисы, соцсети, платные подписки. У каждой возрастной группы есть свои предпочтения в потреблении контента, что нужно учитывать при коммуникации с ними.

Пример статистики самых популярных платных подписок. Данные Mediascope за апрель 2023 — март 2024

При такой популярности подписки «Яндекс Плюс» задумались о разных видах активности в ней.

Региональные особенности

Изучая разницу в потреблении и поведении ЦА в разных регионах, подчеркнули некоторые региональные особенности, которые помогут эффективно масштабироваться по геоблоку.

Пример разницы ЦА в Москве и Санкт-Петербурге. Данные Mediascope за апрель 2023 — март 2024

Динамика знания брендов

Оценили позиции клиента на фоне его конкурентов по разным регионам в динамике для понимания, где можно усилить нашу долю.

Динамика одного из видов знания бренда по Москве. Данные Mediascope за апрель 2023 — март 2024

По графику видно, что бренд SK постепенно сравнялся с конкурентами по доле узнаваемости среди ЦА.

Обработка и проверка гипотез

В ходе анализа обработали клиентские и собственные гипотезы. Поэтапно раскрыли новые детали и причины влияния по каждой гипотезе путем вопросов типа «мы получили такие данные, но почему?»

Эти данные помогли «Sибирской коллекции» глубже понять свою аудиторию и ее потребности, а также наметить ключевые шаги для персонализированных коммуникаций.

Анализ данных X5

Методология анализа продаж в сетевых магазинах заключалась:

в отчете «Профиль пользователя» с упором на сегментацию покупателей по полу и возрасту для анализа данных по продажам;
в сравнении товаров клиента и его конкурентов по показателям для понимания, что происходит в каждой ценовой категории товаров: сегментация происходила по возрастным группам и группам товаров бренда с аналогами конкурентов (в каждой ценовой категории у SK и конкурентов есть свои конкурирующие товары);
в изучении параметров в каждом ценовом сегменте (количество чеков, покупателей, сумма продаж, доля акций, представленность в магазинах и так далее) для выявления и изучения обстоятельств лидерства бренда.

По итогу получили результаты анализа продаж в двух сетях магазинов в разрезе демографии, географии, товарных групп и конкретных товаров от общего к частному.

Дополнительно рассматривали возможность использования отчета «Анализ корзин», позволяющий глубже проанализировать покупательскую миссию и пересечения покупок. Однако с учетом уже полученных результатов решили, что достаточно данных. Их анализ дополнил ранее составленные портреты ЦА и дал цифры о продажах, которые подсветили дополнительные инсайты.

Результаты

На выходе из проведенного анализа получили 20+ инсайтов, а также проработали изначальные гипотезы:

Описали и детально изучили все группы ЦА с их полным набором характеристик и методов коммуникации с ними.
Нашли инсайты по работе с сегментами целевой аудитории: как для тех, кто сейчас составляет основную долю ЦА (для усиления позиций), так и для тех групп, которые предстоит проработать. Например, выявили методы коммуникации с аудиторией 18–25 лет. Этот сегмент — точка роста с большим потенциалом на фоне уже устоявшихся и более лояльных сегментов аудитории.
Выявили методы по работе с геоблоком на основе полученных данных. Увидели, что происходит у конкурентов в Москве и в регионах. Это дало инсайты для расширения влияния на регионы.
Выявили лидерство брендов и товаров в каждом ценовом сегменте и обстоятельства этого лидерства. Например, в среднем ценовом сегменте определили главный товар-конкурента с высокой лояльностью среди большей части сегментов ЦА. Проанализировали причины такой высокой лояльности потребителей.
Рассмотрели возможность расширения ассортимента и присутствия в некоторых магазинах с учетом успешных продаж отдельной продукции.

Особенности кейса. Рекомендации

В этом кейсе использовали профиль ЦА и Brand Health Tracking в Mediascope, а также отчет «Профиль покупателя» в X5. Для каждой конкретной задачи индивидуально подбирали решение на основании одного или нескольких массивов данных и их анализа.

При аналогичных задачах рекомендуем:

1. Проводите анализ ЦА в Mediascope.

Это анализ множества параметров нужной целевой аудитории на основе данных Mediascope. Кто эти люди, сколько им лет, какую рекламу замечают, какую продукцию предпочитают и так далее.

2. Используйте аналитику данных из сетевых магазинов.

Для всех видов аналитики доступен анализ до конкретного наименования товара (по всей РФ с возможностью выбора региона).

3. Проводите аналитику категории продукции.

Как сравнить бренд клиента с его конкурентами? На какой сейчас позиции его доля в рынке категории? Какие есть тренды в категории? На что ориентироваться при запуске продукта?

ABC-анализ (способ классификации ресурсов по степени их влияния на прибыль компании от более значимых до менее) — базовый анализ категории по основным метрикам;
дайджест — верхнеуровневый анализ категории клиента и трендов потребления с выводами;
диагностика категории — анализ продаж бренда клиента и его конкурентов, его вклад в категорию и представленность ассортимента;
анализ трендов — динамика продаж бренда и конкурентов более чем по 20 метрикам, гранулярность до одной недели;
источники продаж — анализ точек роста, причин и источников изменения продаж, инкрементальность продукта по отношению к категории.

4. Проводите детальную аналитику ассортимента.

Почему товар клиента задерживается на полках и уступает аналогу конкурента? Что люди покупают вместе с этой продукцией и чем их корзины отличаются от тех, где лежат продукты конкурентов?

репертуарные покупки — анализ лояльности покупателей к бренду, какие товары покупатель считает идентичными и какой бренд имеет самых лояльных покупателей;
дерево принятия решений — кластерный анализ товаров для выявления ключевых потребностей покупателей;
анализ корзин — кросс-покупки: что покупают вместе с продукцией бренда клиента и его конкурентов.

5. Проводите аналитику покупателей.

Кто целевая аудитория? Какие покупатели приходят к бренду, какие уходят и почему?

профили покупателей — соцдем-анализ покупателей бренда и его конкурентов, сравнение продаж по группам;
миграция покупателей — источники новых и ушедших покупателей бренда, чем они отличаются, можно ли вернуть прежних покупателей;
LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента) — анализ в разрезе каждого покупателя и его вклада в продажи.

6. Проводите аналитику новинок и тесты.

Запустили новый товар на полки и хотите оценить его запуск?

анализ эффективности запуска новинок — оценка запуска нового продукта, анализ причин;
опросы и тесты представителей целевой аудитории;
каталог неценового промо — анализ трейд-маркетинговых акций;
кластеризация — выделение кластеров магазинов и покупателей под тесты и тактические бизнес-задачи.