Trade marketing w FMCG to działania prowadzone w punktach sprzedaży, które mają zwiększyć rotację produktu: promocje, ekspozycje, aktywacje. Dane lokalizacyjne pozwalają kierować budżet trade-marketingowy tam, gdzie realnie jest grupa docelowa, zamiast rozkładać go równomiernie albo tylko według historycznej sprzedaży. Decyduje o tym profil demograficzny okolicy punktu, natężenie ruchu, lojalność klientów i współodwiedzalność z konkurencją.
Kluczowe wnioski
.jpg)
Działania promocyjne w FMCG opierają się tradycyjnie na danych sprzedażowych z POS – historii transakcji, rotacji produktów, wartości koszyka. Te dane mówią co i w jakich ilościach się sprzedaje, lecz nie odpowiadają na pytanie kto kupuje i dlaczego akurat tutaj. Jeszcze trudniej, gdy firma planuje promocję w nowym punkcie, z którego nie ma żadnych danych sprzedażowych – wówczas decyzje są w dużej mierze intuicyjne.
Dane lokalizacyjne zmieniają tę sytuację. Pozwalają spojrzeć na każdy punkt sprzedaży nie tylko przez pryzmat tego, co się w nim dzieje wewnątrz (dane POS), ale też tego, co dzieje się wokół niego – kto tam przychodzi, skąd, jak często, jaki jest profil demograficzny okolicznych mieszkańców i ile wydają na konkretne kategorie produktów.
Firmy z branży FMCG, z którymi pracujemy, często stają przed tym samym wyzwaniem. Mają przygotowaną personę zakupową – wiedzą, że ich klient to np. kobieta 25–44, z dzieckiem, o dochodzie powyżej średniej krajowej, mieszkająca w mieście powyżej 100 tys. mieszkańców. Ale nie wiedzą, gdzie w przestrzeni fizycznej ta persona się pojawia i w których konkretnie punktach sprzedaży robi zakupy.
Wynika to z tego, że dane POS i dane CRM opisują zachowania klientów wewnątrz ekosystemu firmy, ale nie mówią nic o szerszym kontekście: kim są ludzie przechodzący obok sklepu, jaki procent okolicznej populacji pasuje do grupy docelowej, jak wygląda ruch w danym punkcie na tle konkurencji.
Efekt? Budżety trade-marketingowe są alokowane równomiernie albo na bazie historycznych wyników sprzedażowych – co nie uwzględnia realnego potencjału lokalizacji. Punkt z niską sprzedażą może mieć ogromny niewykorzystany potencjał (bo w okolicy mieszka dużo osób z grupy docelowej), a punkt z wysoką sprzedażą może być już na granicy nasycenia.
Tradycyjna analiza punktu sprzedaży opiera się na danych wewnętrznych: obroty, liczba transakcji, średni koszyk, rotacja kategorii. Dane lokalizacyjne wzbogacają ten obraz o wymiar zewnętrzny – kontekst otoczenia, w którym punkt operuje.
Dla każdego punktu sprzedaży można określić, jaka populacja mieszka w jego zasięgu oddziaływania: strukturę wiekową, płeć, średni dochód, wielkość gospodarstw domowych, a nawet szacunkowe wydatki na konkretne kategorie produktów (np. alkohol, nabiał, środki czystości). To dane, które bezpośrednio odpowiadają na pytanie: czy w otoczeniu tego POS-u jest wystarczająco dużo osób pasujących do mojej grupy docelowej?
Dane o ruchu pieszych pokazują, ile osób pojawia się w okolicy punktu sprzedaży, w jakich godzinach, w jakie dni tygodnia. Pozwalają też określić typ ruchu – czy punkt obsługuje głównie okolicznych mieszkańców (ruch lokalny), czy osoby przejeżdżające tranzytem, czy pracowników pobliskich biur. Każdy z tych typów ruchu ma inną charakterystykę zakupową i wymaga innego podejścia promocyjnego.
Wskaźnik powracalności mierzący, jaki procent klientów danego punktu wraca do niego regularnie, pozwala odróżnić punkty z lojalną bazą klientów od punktów opartych na ruchu jednorazowym. Promocja w punkcie z wysokim wskaźnikiem powracalności będzie miała inny efekt niż w punkcie z niskim – w pierwszym przypadku budujesz wartość w istniejącej bazie, w drugim testujesz dotarcie do nowych odbiorców.
Dane o współodwiedzalności pokazują, jaki procent klientów danego punktu odwiedza również punkty konkurencji w zasięgu. Jeśli Twój POS ma wysoką współodwiedzalność ze sklepem konkurencyjnej sieci, to informacja o tym, że klienci łatwo przełączają się między punktami i że promocja cenowa w tym miejscu może być szczególnie skuteczna.
Wartość danych lokalizacyjnych w planowaniu promocji ujawnia się najwyraźniej w dwóch scenariuszach.
Firma FMCG, która dystrybuuje produkty przez tysiące punktów sprzedaży, stoi przed pytaniem: w których z nich zainwestować w promocję? Nie we wszystkich – budżet jest ograniczony.
Dane lokalizacyjne pozwalają przesegmentować całą sieć POS pod kątem potencjału dla konkretnego produktu. Punkt, w którego otoczeniu mieszka duży udział grupy docelowej, ale którego sprzedaż jest niska, to kandydat do intensyfikacji działań – ma potencjał, który nie jest wykorzystywany. Punkt z wysoką sprzedażą w otoczeniu o niskim potencjale demograficznym prawdopodobnie jest już blisko swojego sufitu.
Grupa Żywiec przy współpracy z dataplace.ai przesegmentowała w ten sposób blisko 9000 punktów gastronomicznych, zastępując subiektywne oceny obiektywnym modelem potencjału (zobacz case study).
Gdy firma wchodzi z produktem do nowej sieci lub nowego regionu, nie ma historycznych danych sprzedażowych. Tradycyjne podejście opiera się na intuicji przedstawiciela handlowego lub ogólnych szacunkach.
Dane lokalizacyjne pozwalają ocenić potencjał nowego POS-u zanim pojawią się pierwsze wyniki sprzedażowe. Na podstawie profilu demograficznego okolicy, natężenia ruchu, obecności konkurencji i zachowań klientów w pobliskich punktach można oszacować, czy dany punkt jest dobrym kandydatem do roll-outu produktu i z jakim prawdopodobieństwem konsumenci z grupy docelowej zrobią w nim zakupy.
Najcenniejszym zastosowaniem danych lokalizacyjnych w trade marketingu jest segmentacja punktów sprzedaży oparta nie tylko na wynikach sprzedażowych, ale na pełnym profilu lokalizacji.
Taka segmentacja pozwala pogrupować POS-y według ich realnego potencjału i charakterystyki otoczenia, co przekłada się na konkretne decyzje w czterech obszarach.
Zarządzanie półką produktową - inny asortyment sprawdzi się w punkcie otoczonym przez młode rodziny z nowych osiedli (produkty dla dzieci, zdrowa żywność), inny w punkcie z dominacją ruchu biurowego (gotowe posiłki, przekąski, kawa).
Planowanie promocji i aktywacji - budżet promocyjny kierowany do POS-ów, w których udział grupy docelowej jest najwyższy. Zamiast równomiernego rozkładu, alokacja oparta na potencjale.
Roll-out nowości produktowych - typowanie punktów do pierwszej fazy dystrybucji na bazie dopasowania profilu klientów POS do profilu docelowego nabywcy nowego produktu.
Wsparcie sił sprzedaży - przedstawiciele handlowi wyposażeni w dane o profilu każdego POS-u na swojej trasie mogą prowadzić bardziej merytoryczne rozmowy z właścicielami punktów i lepiej argumentować rekomendacje produktowe.
Skuteczny trade marketing w FMCG wymaga czegoś więcej niż danych sprzedażowych i intuicji przedstawicieli handlowych. Dane lokalizacyjne – o ruchu pieszych, profilu demograficznym, sile nabywczej i zachowaniach klientów wokół każdego punktu sprzedaży – pozwalają podejmować decyzje o alokacji budżetów promocyjnych, segmentacji POS i roll-outach produktów na bazie twardych danych.
Dla firm zarządzających tysiącami punktów sprzedaży różnica między równomiernym rozkładem budżetu a alokacją opartą na potencjale lokalizacji może oznaczać istotne obniżenie kosztu dotarcia do klienta – przy tym samym lub niższym budżecie.
