Древеро: как мы вырастили оборот клиента в сто раз за счёт работы с данными

В какой момент работа с клиентом становится «кейсом»? Когда удалось запуститься в короткие сроки? Когда продажи удвоились? Когда переосмыслили бизнес-процесс? Если вести клиента достаточно долго, то переживаешь все эти этапы, и уже кажется, что мало кому будет интересно в очередной раз читать, как выход на маркетплейс дал дополнительные проценты к обороту. Но когда почти четырехлетний путь вместе с клиентом привёл к тому, что мы полностью пересобрали работу по сбору и обработке данных, мы поняли, что этим стоит поделиться.

Мебельная фабрика, предлагает компьютерные и письменные столы

2021. Цех в Подмосковье

Древеро (ранее Дизайн Фабрика) обратились к нам в 2021 году. К этому времени у компании уже было своё производство в городе Щёлково, на котором была техническая возможность изготавливать корпусную мебель под заказ. Продажи были небольшие. Трафика на сайте мало, конкурентов на рынке много. Тогда вместе с клиентом мы проанализировали категории и приняли решение сосредоточиться на узкой нише: компьютерные столы. «Под заказ» можно было выбрать цвет, ножки и кромку, но самих моделей было единицы. Это позволило сфокусировать усилия и рекламный бюджет. Вторым решением стало отказаться от продаж через сайт, а выходить сразу на маркетплейсы, что автоматически решало проблему с трафиком. При этом, от самого сайта не отказались, просто трафик с него вели на карточки на маркетплейсах, где и проводили продажу.

Карточка товара на сайте с переходом на маркетплейсы для совершения покупки

Таким образом, нашим стартом в 2021 году был выход на Озон и Вайлбериз с примерно 30 SKU.

2022. Органический рост

Выбор ниши оказался удачным. Быстро удалось выйти на оборот несколько десятков тысяч рублей в день. Продажи росли вместе с ростом самих маркетплейсов. Спрос на недорогую мебель был стабилен, а хорошие отзывы позволяли привлекать новых покупателей с меньшими усилиями. Обходить конкурентов удавалось за счёт рыночной цены и внимательной работы с качеством товара и отзывами покупателей. К демпингу не прибегали, торговали в плюс. Для расширения каналов сбыта мы вывели карточки на Яндекс Маркет, Сбермегамаркет и Леруа Мерлен. Последние два пришлось свернуть, так как Сбермегамаркет закончился самостоятельно, а продажи на Леруа оказались нерентабельными.

С ростом продаж появились «приятные» проблемы: стало гораздо сложнее следить за эффективностью конкретных действий. Ежедневно сотрудники собирали данные в табличку, аналитики приводили эти данные в порядок, следя за комиссиями, стоимостью хранения, доставки и прочего. Ручной труд занимал несколько часов в день, и нам захотелось автоматизироваться, чтобы освободившееся время потратить на работу головой.

2023. От excel к автоматизации или как мы снова стали больше работать головой, чем руками

Итак, продажи на трёх маркетплейсах мы контролировали, ведя общий excel втроём (менеджер, аналитик, аккаунт). Первым шагом автоматизации стало подтягивание данных из маркетплейсов по API в наши таблицы. Затем мы перешли на Looker Studio (ранее Google Data Studio), который позволил не только объединить данные, но и нарисовать удобные графики для создания понятной системы отчётности. Анализ продаж снова занимал больше времени, чем ручной сбор данных для него. Что было очень кстати, потому что на маркетплейсах появлялось все больше рекламных инструментов, а тратить бюджет без понимания, что сработало и насколько, не хотелось. Добавив несколько строчек и колонок, а также опыт и знания аналитиков, нам удалось в том же интерфейсе следить за ДРР рекламных кампаний, а также за реакцией продаж на регулярные тесты гипотез. Как это отразилось на услуге, которую мы предоставляли Древеро? Вопреки ожидаемому ответу, мы надеемся, что никак. Потому что и в ручном, и в автоматическом режиме мы работали с одинаково качественными, точными данными. Просто в автоматическом режиме это занимало у нас меньше времени и сил. А с автоматизацией появилась возможность предоставлять такие же качественные данные большему числу клиентов без расширения штата.

2024. От Data к BigData и что показывали данные

Работа над автоматизацией нам так понравилась, что, основываясь на пройденном опыте, мы сделали производительный сбор данных уже не на Google инструментах, а на PоstgreSQL и Apache Airflow для выкачивания и переноса большого массива информации. После сбора в хранилище, данные нормализовывали, стандартизировали и визуализировали. Удобно, наглядно и без ошибок от усталого человеческого фактора. Но если говорить строго, то собранные данные — это статистика. Аналитика — это выводы, которые удаётся из неё сделать.

Что нам удалось выудить из данных, чтобы улучшить продажи?

Основываясь на статистике доставок, поняли, что упаковывать товар желательно в одну коробку, а не в несколько. Это сокращало потери при доставке.
На основе статистики возвратов и рекламаций мы радикально усилили защиту уголков, чем сократили и возвраты, и негативные отзывы на битый товар.
Мы также оптимизировали складское хранение. Правильно распределять товар по складам нам также помогла аналитика продаж по географии.
Торгуя и по FBO, и по FBS, мы подобрали такую комбинацию, на которую лучше всего реагируют алгоритмы маркетплейсов, которые любят, чтобы товар и не залёживался, и был поближе к покупателю.

2025. Не данными едиными

Параллельно со сбором идеальных формул и скриптов, мы постоянно улучшали продукт и сервис для покупателей.

Улучшение карточек товара

Контент начинался с базового описания и рендеров, но со временем мы научились рендерить, например, не просто товары, а товары в интерьере, а также тестировали всевозможные варианты инфографики, шрифты, шильдики, акцентные УТП. И каждый раз сверялись с цифрами — что сработало, что нет, что уронило продажи.

Просто стол и стол в интерьере

Новые категории товаров

Добавили в ассортимент новые категории товаров. Например, полки и стеллажи. Сами по себе эти товары не приносят прибыли, но помогают обеспечить присутствие Древеро в других категориях, давая рекламный и имиджевый эффект. Кстати, это единственные товары, которые компания хранит на складе производства, т.к. они редко продаются и выгоднее хранить их у себя в очень небольшом количестве.

Нерекламные способы увеличения продаж

Поскольку расти путём увеличения рекламного бюджета в планы Древеро не входило, мы продолжили «выжимать» прибыль за счёт:

фокуса на узком сегменте товаров;
анализе статистики и показателей;
проработке обратной связи от покупателей;
работе с репутацией бренда.

Автоматизированное ценообразование

Следующим инструментом по максимизации прибыли стало автоматизированное управление ценообразованием. Можно назвать его установкой цены на базе данных или репрайсингом. По аналогии с аналитикой продаж, мы автоматизировали аналитику конкурентного окружения и запрограммировали несколько базовых стратегий ценообразования для разных задач:

фиксированная маржинальность (задача очевидна);
следование за конкурентом (если хочется продавать за столько же или на 10 рублей/процентов дешевле);
продажи с нулевой маржинальностью (для освобождения склада);
и некоторые другие, ситуативные.

График роста продаж за 4 года

Такой подход позволил Древеро зарабатывать больше с каждой конкретной продажи, не предоставляя необоснованные скидки и не уходя в минус, даже если маркетплейсы запускали какую‑то свою акцию. А также не нанимать категорийного менеджера, который делал бы всё то же самое вручную. Сейчас у Древеро около 180 активных SKU. Сайт по‑прежнему используется исключительно как витрина, а для покупки посетителя перекидывает на страницу товара на маркетплейсах. Последовательные улучшения, основанные на чистых данных, позволили вырастить оборот продаж с пятизначных до семизначных цифр в день за 3,5 года. Мы продолжаем вести Древеро и благодарны компании за увлекательный совместный опыт.