Peplos — российский fashion-бренд и производитель мужской одежды. Центральный офис и продуктовая команда находятся в Челябинске. Изначально производство было сосредоточено на классических мужских костюмах, но со временем ассортимент расширился: сегодня бренд выпускает пиджаки, брюки, верхнюю одежду, трикотаж и аксессуары.
Компания представлена в 116 фирменных магазинах по всей России. Вместо оценки локаций по трафику Peplos анализирует реальные траты в категории одежды и сопоставляет их со своей выручкой.
Не сколько пришли, а сколько потратили
В Peplos мы используем несколько типов данных, но ключевым стал блок о торговой среде. В отличие от показателей трафика, он отражает реальные траты посетителей.
Так можно понять в каких торговых центрах действительно есть спрос на одежду. Часто бывает, что менее заметные площадки дают бо́льший объём продаж, чем крупные и более привлекательные на первый взгляд ТЦ.
Данные анализируем в динамике по месяцам и годам, например, снижение выручки в категории одежды по отдельным торговым центрам и городам. Такой подход помогает видеть не только ситуацию по конкретной точке, но и общие рыночные тренды. Ключевая задача — правильно интерпретировать данные и связать их с собственной выручкой.
Основное внимание обращаем на базовые метрики: средний чек, количество покупок и выручка на одну точку. Ещё учитываем число покупателей и возвращаемость, но они менее критичны.
Сколько денег заработает торговая точка
Средний чек оцениваем только в динамике. Например, снижение среднего чека при росте числа покупок может указывать на смещение спроса в сторону более дешёвых брендов или изменение аудитории торгового центра.
Количество покупок и число торговых точек используем для расчёта общей выручки категории в торговом центре. На их основе формируем примерную оценку объёма рынка внутри конкретной локации. Выручку на одну точку сопоставляем с фактическими показателями компании за тот же период. Так можно определить долю бренда в конкретном торговом центре — один из ключевых ориентиров при оценке эффективности точки.
Панель «ГеоАналитика» активно используется для принятия решений по аренде. Даже если ТЦ имеет высокий трафик, финальное решение всегда строится на цифрах. Сначала оцениваем потенциальную выручку, затем сравниваем её с условиями аренды.
Данные против интуиции
Внедрение панели «ГеоАналитки» СберАналитики дало ощутимый практический эффект. В отдельных торговых точках выручка выросла на 30%. Главная ценность заключалась не столько в самих данных, сколько в возможности использовать их для управленческих решений.
Раньше работа с региональными командами во многом строилась на субъективных оценках. Руководители объясняли слабые результаты внешними факторами — трафиком, локацией, особенностями торгового центра. Центральный офис не имел достаточной базы, чтобы оспорить такие аргументы. С появлением СберАналитики ситуация изменилась. Теперь вместо мнений есть цифры: динамика выручки по категории, сравнение с аналогичными торговыми центрами, доля бренда. Такой подход сократил пространство для любых интерпретаций.
Сама логика аргументации тоже изменилась. Раньше данные торговых центров и оценки сотрудников могли противоречить друг другу, сейчас же есть независимый источник. Например, если локальная команда жалуется на снижение трафика и спроса, а данные показывают рост выручки в категории, становится ясно, что проблема связана с работой конкретной точки.
Показателен пример, когда данные полностью изменили восприятие локации. Одна из торговых точек долгое время показывала слабые результаты. Мы связывали это с неудобным расположением торгового центра и низким трафиком. Рассматривался вариант закрытия. «ГеоАналитика» показала обратное: в категории одежды торговый центр генерировал большой объём выручки. Причина низких показателей оказалась не во внешней среде, а в самой точке.
