20 января 2021

Выявление Jobs To Be Done для рынка HoReCa

Автор статьи:
Максим Борисов
Партнер, старший консультант Paper Planes
Опыт в маркетинге - 4 года

  • Shopping Live (телемагазин) - разработка программы лояльности - руководитель проекта
  • Папа Джонс - разработка программы лояльности - руководитель проекта
  • Сеть магазинов "Красный Яр" - построение карты путешествия клиента (CJM) - руководитель проекта
  • Сеть магазинов "Мария Ра" - разработка программы лояльности - руководитель проекта
  • Сеть стоматологических клиник Rudenta - разработка и внедрение маркетинговой стратегии/управление отделом маркетинга клиента - руководитель проекта
  • Аптечная сеть "Здесь Аптека" - построение карты путешествия клиента - руководитель проекта
  • ОЦО Ростелеком - HR-стратегия - руководитель проекта
  • Сеть районных торговый центров ADG - построение карты путешествия клиента (CJM) - руководитель проекта
  • Международная сеть доставки суши «Ёбидоёби» - разработка ПЛ - руководитель проекта
  • Интернет-провайдер Goodline - разработка CX-стратегии - руководитель проекта
  • "Северный ветер" производители табаков для кальяна - маркетинговая стратегия
  • Клиника "ГрандМед" - маркетинговая стратегия - руководитель проекта
  • ДжонДжоли - маркетинговая стратегия - руководитель проекта
  • РЖД-медицина - внедрение BI-отчетности (220 клиник) - руководитель проекта
  • Кроп-пиво (Кавказский бювет) - разработка бренда питьевой воды - руководитель проекта
  • Ювелирный завод "КАРАТ" - ребрендинг сети в SVETLOV - руководитель проекта
  • Ю-МЕД - маркетинговая стратегия
  • Шаверма по-питерски - маркетинговая стратегия - руководитель проекта
  • Оконный континент - маркетинговая стратегия - руководитель проекта
  • Империя оконо Поволжье - маркетинговая стратегия
  • Медцентр Эксперт - маркетинговая стратегия - руководитель проекта
  • Яблонька (сеть кондитерских) - маркетинговая стратегия

Американский бизнес-консультант Клейтон Кристенсен сформулировал теорию, которую назвал «теория работ», по-английски – Jobs To Be Done, или «работа, которая должна быть сделана». JTBD затрагивает больше различных аспектов рынка, чем изучение отдельных групп, поэтому изучать нужно не только целевые аудитории и социально-демографические группы, а типы работ, которые выполняют клиенты с помощью продукта, помня, что один и тот же клиент в разное время и различных обстоятельствах одним и тем же продуктом может выполнять разные работы.

Мы много работаем с представителями HoReCa. Это рестораны, сети быстрого питания, кондитерские и прочие компании. Зачастую общаясь с собственником/директором по маркетингу выявление JTBD сильно ограничивается общим пониманием дела. Под JTBD выходят общие понятия, которые и так все знают: перекус с друзьями, семейный вечер в ресторане, деловая встреча и т.д. Мы разработали метод, который позволяет выявить конкретные JTBD на основе транзакционного поведения. Итак, что мы сделали.

  1. Мы осуществили выборку лояльных пользователей, у которых есть наши карты лояльности, следовательно, мы можем описать их поведение. Далее мы этих пользователей кластеризировали (разделили на группы относительно их транзакционного поведения). Нам было важно разобраться с критериями, по которым можно описать JTBD. Наш выбор пал на: локация, позиции в чеке, размер чека, а также время покупки. Тем самым, собирая данные метрики, мы можем рассказать историю о том, в какой локации что клиенты берут, и в какой ситуации это происходит, ориентируясь на время и контекст покупки. Далее будем разбирать один из наших кейсов сети быстрого питания. Лояльных клиентов у нас получилось 12 тысяч человек, покупки которых были разделены на 10 различных кластеров. Каждый из кластеров был отдельным JTBD для определенной группы клиентов.Рисунок1.png

  2. Все кластеры мы подвергли сегментированию по времени покупки в разрезе утро/день/вечер и будни/выходные. Следовательно, таких сегментов получилось еще 10 штук. Благодаря тому, что все графики, о которых мы говорим, были построены в BI, то удалось быстро и наглядно визуализировать, как кластеры и сегменты соотносятся друг с другом.

Теперь давайте посмотрим, что каждый кластер из себя представляет и к каким выводам мы пришли в ходе исследования.

Кластер №1

Мы его назвали “перекус на обед”. В рамках данного графика мы видим то, что 60% покупок были совершены в обед в центральной части города с покупкой либо основных блюд, либо комбо-предложений, что говорит о том, что эти JTBD совершают сотрудники, вышедшие на обед.

Рисунок2.png

Кластер №2

Здесь же кардинально другая ситуация, в которой покупка происходит преимущественно вечером в спальных районах, и приобретаются также основные позиции, что говорит нам о том, что данную покупку совершают сотрудники по пути домой.

Рисунок3.png

Кластер №3

Почти 50% пользователей совершают покупку в выходные, приобретая комбо на несколько человек, совершая покупку либо в центре, либо в торговых центрах. Данные клиенты - это семьи, которые приехали за покупками. Надо отметить, что их ассортиментная матрица сильно отличается от средней по компании. Данные клиенты берут комбо и нестандартные позиции.

Рисунок4.png

Кластер №4

Также выделился интересный кластер, в рамках которого покупки совершаются либо утром, либо вечером в будний день в точках, расположенных рядом со студенческими общежитиями, либо университетами. Мы видим, что целевая аудитория данного кластера - это молодежь, которая стремится сделать быстрый перекус в перерыве между учебой, что сопровождается низким средним чеком и покупкой доступных SKU (хот-дог).

Рисунок5.png

Таким образом, data-driven инструменты помогают описать поведенческие паттерны целевых аудиторий. Для этого необходимо развивать аналитическую культуру  внутри компании. Но на данном кейсе применение маркетинга, основанного на данных, не заканчивается. По данной ссылке мы собрали статьи, которые вам помогут глубже погрузиться в специфику.