Лучшее (и худшее) время для покупок в Аберкромби

  1. Наш рабочий набор данных
  2. Лучшее (и худшее) время для покупок
  3. Сколько времени нужно, чтобы товар поступил в продажу?
  4. Представляем «Kill Rate»
  5. Из Интернета в разведку

По данным Luxury Daily, онлайн-ритейл вырос на 113 процентов за последние десять лет, в то время как традиционная розничная торговля выросла только на 17 процентов

По данным Luxury Daily, онлайн-ритейл вырос на 113 процентов за последние десять лет, в то время как традиционная розничная торговля выросла только на 17 процентов. По мере увеличения размера рынка розничной торговли в Интернете доступ к розничным данным становится все более важным. Вот тут-то и появляется Mozenda. Мы решили заняться несколькими сложными розничными сайтами, чтобы посмотреть, как работает наш инструмент, и разработать некоторые передовые практики по созданию агентов. Эта запись блога представляет собой пробную версию некоторых наших выводов и некоторые идеи, которые мы получили в отношении поведения Abercrombie & Fitch по ценообразованию.

Наш рабочий набор данных

Каждую неделю, начинающуюся в июне прошлого года, мы использовали Mozenda для сбора контента с веб-сайта Abercrombie. Со временем мы отслеживали списанные продукты и новые продукты, используя уникальный идентификатор продукта, найденный на сайте. Через год мы завершили наше исследование и начали играть с данными. Мы организовали данные в таблицы значений, которые мы могли бы запрашивать и анализировать. Это позволило нам получить представление о процентах продуктов на уценке, средней уценке в процентах и ​​количестве новых продуктов.

Лучшее (и худшее) время для покупок

Одной из наших целей было определить лучшее и худшее время для покупок в Аберкромби. Таблица ниже демонстрирует это. (Красная) линия показывает процентную долю продуктов, на которые распространяется скидка, а (зеленая) линия показывает среднюю скидку на продукт. (Синяя) линия - это умножение этих двух процентов, и это был наш способ определить лучшее и худшее время для покупок. Чем ближе обе линии к 100%, тем лучше время для покупок. Низкие баллы для всех линий указывают на меньшее количество предметов, доступных с меньшими скидками, или наихудшее время для покупок.

Из графика мы можем увидеть лучшие и худшие времена для покупок, ожидаемые и неожиданные. Быстрый взгляд на пик в середине этого графика показывает нам, что «Черная пятница» оправдывает свое название. Одним из самых лучших времен для покупок был конец ноября. Почти сразу после Черной пятницы мы находим одно из худших времен для покупок - неделю или две, предшествующие Рождеству. Обязательно сделайте ваши рождественские покупки рано! Несколько других удачных покупок были в середине июля и сентябре, в то время как несколько не очень удачных покупок были в середине октября, конце января и начале апреля.

Сколько времени нужно, чтобы товар поступил в продажу?

Как и большинство розничных продавцов, Abercrombie имеет несколько видов продаж. Первый тип продажи не имеет определенной категории и является просто типом уценки. Это когда вы видите две цены, одна из которых зачеркнута, чтобы указать падение цены. Интересно, что эта уценка часто распространяется на новые продукты. С первого дня есть много продуктов, которые находятся в «продаже». Abercrombie также имеет две другие категории продаж, одну с пометкой «продажа» и одну с пометкой «оформление». Чтобы определить, сколько времени потребовалось продукту, чтобы иметь некоторый тип Снижение цен Мы проигнорировали все три из этих категорий и зафиксировали цену, по которой вы могли купить продукт, когда он был впервые представлен, а затем отслеживали этот продукт, пока цена покупки не упала.

На приведенном выше графике представлена ​​корзина из 7 000 товаров и время, которое потребовалось для первоначального снижения цены. Мы обнаружили, что 65% продуктов имели снижение в течение первых 30 дней, 85% в течение 60 дней и 90% в течение 90 дней. Как бы хорошо это ни звучало, это на самом деле обманчиво, потому что некоторые продукты на самом деле подорожали, а потом опустились ниже первоначальной цены предложения. Фактически, около половины продуктов имели повышение цены в какой-то момент после их первоначального внедрения. Хороший пример колебания цен можно найти с Super Skinny Jeans от Abercrombie. График ниже показывает цену покупки неделя за неделей. Обратите внимание, что джинсы были самыми дорогими в сентябре и наименее дорогими в июле, всего несколько месяцев назад.

Представляем «Kill Rate»

Одна из метрик, которую мы предпочитаем отслеживать в розничной торговле, называется «Коэффициент убийств». Уровень убийств - это скорость, с которой товары розничного предприятия исчезают с полок. Коэффициент уничтожения может быть одним из самых интересных фрагментов данных, поскольку теоретически он может показать успех или неудачу данной линейки продуктов. Когда продукт умирает, это может указывать на дефект, потерю интереса потребителей, проблемы с поставками или просто смену сезона. Когда большое количество продуктов умирает в течение короткого периода времени, это обычно указывает на серьезную проблему.

Выше приведен график нашего показателя убийств за 8 недель. Каждая точка на графике представляет процент продуктов, которые исчезли за предыдущие восемь недель. Одна интересная находка заключалась в том, что в период с августа по сентябрь 2014 года наблюдался значительный коэффициент убийств. Одновременно с этим выше среднего показателя Kill Rate цена акций Abercrombie начала свое длинное снижение вниз, как показано на графике (Оранжевый). Есть ли корреляция? Может ли высокий показатель убийств частично предсказать эффективность? Мы не говорим в любом случае, но данные, безусловно, интересны.

Из Интернета в разведку

Mozenda помогает компаниям во всем мире превратить Интернет в действенный интеллект. По мере увеличения объема доступных данных увеличивается способность принимать более разумные решения. Сбор розничных данных за определенный период времени для выявления закономерностей - это только одно из применений Mozenda. Пожалуйста, уделите немного времени, чтобы подумать о том, как новые данные, лучшие данные и больше данных могут принести пользу вашей организации.

Сколько времени нужно, чтобы товар поступил в продажу?
Есть ли корреляция?
Может ли высокий показатель убийств частично предсказать эффективность?