Lepší pozdě než vůbec

Je začátek října, sezóna v plném proudu, případně se blíží každým dnem. Možná si pokládáte otázku: „Není už pozdě se připravovat na sezónu?“ A ptáte se správně! Pokud teď začínáte datově na „zelené louce“, v letošní sezóně vám data už moc nepomůžou. To ale neznamená, že byste měli házet flintu do žita! Pokud začnete sbírat data v aktuální sezóně, skvěle se připravíte na sezónu následující – Vánoce 2026.

Prvním krokem je sběr dat – bez nich se v marketingu zkrátka neobejdeme. Základem je měřit a sbírat na úrovni kampaní, produktů a zákazníků. Nemusíte hned sahat po složitých implementacích (alespoň na začátku). Spoustu přehledů, které vám pomohou, dostanete i ze základních dat. Patří mezi ně například marže z nákupní a prodejní ceny, definice nového zákazníka podle unikátního e-mailu nebo přiřazování útrat k produktovým kategoriím.

Nicméně po technické stránce je dobré mít zvládnuté alespoň základy. Tím nejnutnějším je implementace GA4 a jejich propojení z BigQuery. Právě data v BigQuery nám poskytnou potřebnou granularitu, díky které je mnohem jednodušší vyhodnotit všechny tři pohledy – kampaně, produkty a zákazníky. Implementace datového streamu do BigQuery přináší řadu výhod, přičemž největší z nich je příprava na další práci s daty – modelování, transformaci a vytváření automatizací a automatizovaných reportů.

Pokud vám propojení stále chybí, tak neotálejte – data z GA4 totiž nemůžeme do BQ nahrát zpětně. Doporučujeme proto implementaci zavést ještě před sezónou. Celý proces zabere jen pár chvil, ale kdybyste narazili na problém, neváhejte se ozvat!

Forecast je základ všeho

Prediktivním modelacím se Adam věnoval společně s Luckou na našem prvním webináři. Pro přípravu na sezónu představuje predikce pevný základ, od kterého se lze odrazit. Opět se nemusí jednat o žádná sofistikovaná ani složitá řešení, nicméně potřebujeme alespoň expertní odhad. Podle něj můžeme během sezóny vyhodnocovat, zda plán plníme, či neplníme a dle toho případně upravovat své strategie. Jak řekl Jirka: „Je dobré vědět kam jdeme, a zároveň dokázat změnit směr nebo taktiku.”

V případě jednoduchého forecastu vycházíme především z výsledků minulého a předminulého roku a vývoje současného období. Na základě těchto historických a aktuálních dat pak můžeme vytvořit expertní odhad letošní sezóny.

Důležitou součástí forecastu je sdílení informací mezi jednotlivými odděleními. Často se totiž stává, že kampaně spravuje někdo, komu chybí interní znalosti o podnikání klienta. Takový člověk nemusí správně odhadnout délku sezóny nebo identifikovat sezónní produkty. Klienti považují některé informace za zcela samozřejmé a nenapadne je, že je někdo nemusí znát. Proto se vždy ptejte a buďte neodbytní, dokud se nedozvíte vše potřebné. Bez důležitých interních znalostí je jakákoliv potenciálně úspěšná sezóna odsouzena k zániku.

Neméně důležitá je i provázanost dat. V tomto kontextu jde především o marketingová, produktová, skladová a finanční data. Chceme vycházet z dat a potřebujeme znát jejich kontext.

Jak se chovat k produktům v sezóně

Z hlediska produktů je klíčové definovat si cíle a hlavní očekávání. Chceme maximalizovat zisk, zlikvidovat staré zásoby nebo získat nové zákazníky? Jakmile zjistíme všechny informace a odpovědi na tyto otázky, nic nám nebrání ve vytvoření časové osy. Na ní si vyznačíme hlavní typicky sezónní okamžiky – Valentýn, Den matek, Velikonoce, Vánoce atd. K těmto bodům na ose pak přiřadíme produkty, kterými můžeme zaujmout, od čehož se pak odvíjí i kampaně.

Historická data nám pomohou identifikovat produkty, které mají silnou sezonní špičku a následně srovnat s aktuálními signály, mezi které můžeme zařadit vyhledávání na webu, hlídací psy či wishlisty. Aktuální trendy doporučujeme porovnat s mimosezónním prodejem, čímž můžeme zjistit, zda se nepřesouvá prodej zboží, které se loni prodávalo už v srpnu, třeba na září.

Velmi palčivé téma představuje sklad a logistika. Kolem a kolem, prodat velké množství produktů není příliš složité, zvlášť když nám nejde o efektivitu. Větším problémem často bývají skladové zásoby. Zpravidla nechceme prodávat věci, které nemáme na skladě. Hrozí, že zákazník projeví o dané produkty zájem, ale z důvodu dlouhé dodací lhůty nakonec nakoupí u konkurence. Stát se může i to, že produkt sice nakoupí u nás, ale doba dodání bude tak dlouhá, že se výrazně zhorší jeho nákupní zkušenost. Příště u nás už nenakoupí a ještě nám zanechá negativní recenzi.

S podobným problémem se setkáváme také u vytíženosti logistiky. Produkty sice máme skladem, ale nezvládáme je doručit. Na logistické problémy reagují zákazníci velmi citlivě, a to zvláště ve vánočním období, kdy všichni potřebují produkty do konkrétního dne.

Problém může nastat i u produktů, kterých máme velké zásoby. Zde vyvstává otázka, zda je nutné je propagovat, zejména pokud nechystáme doskladnit nové kusy. Data, predikce a historie nákupů jsou opět naším největším pomocníkem. Je totiž velmi pravděpodobné, že některé produkty prodáme i bez marketingové podpory. Spuštěné kampaně by mohly zbytečně snižovat marži, ať už prostřednictvím nákladů na propagaci, nebo při nasazených akcích. Hrozí rovněž situace, že produkty vyprodáme příliš rychle a následně nebude co prodávat a propagovat, což rovněž nechceme.

Opět se tak potvrzuje důležitost dobré datové přípravy už před sezónou a propojení klíčových systémů. Marketingový specialista potřebuje vědět, zda jsou produkty, které se chystá sezónně propagovat, na skladě a kolik jsme jich schopni denně odbavit. Pokud tyto informace nemáme, lze využít dostupnostní feedy (např. pro Heureku nebo marketplace) a získat tak přehled o počtu kusů na skladě, což nám ale nevyřeší případný problém s logistikou.

Cenotvorba a akční produkty

Asi není potřeba zmiňovat, že cenotvorba je alfou a omegou úspěšné sezóny. Můžeme mít sebelepší produkt, na který vytvoříme super kampaně, ale pokud konkurence nabídne výrazně nižší cenu, bude nám veškerá snaha pravděpodobně k ničemu. Problém často představuje i příliš nízká cena oproti konkurenci. Sice nám zajistí luxusní prodeje, ale zároveň výrazně zatíží logistiku a přinese jen velmi malou marži.

Právě nízká cena patří mezi časté problémy, které vznikají špatně nastavenými procesy. Obvykle se jedná o situace, kdy specialista při ruční cenotvorbě zapomene po skončení oficiální akce vrátit ceny na původní úroveň. Manuální cenotvroba komplikuje i kontrolu konkurence, kdy specialista prochází různé srovnávače, což je velmi časově náročné a neefektivní.

Abychom se vyhnuli ruční kontrole cen a konkurence, můžeme použít specializované nástroje, mezi které patří Sortiment Report od Heureka. Zde nalezneme 9 nejlevnějších a 9 nejdražších cen a naši cenovou pozici, díky čemuž se vyhneme nechtěným extrémům. Dalším užitečným nástrojem je Pricing Fox, který nám zobrazí naše nejčastější konkurenty, v jaké cenové hladině se pohybujeme a když dodáme XML feed s nákupními cenami, tak zjistíme, zda konkurence (nebo někdy i my) neprodává pod naší nákupní cenou. Výhodou těchto nástrojů je, že je lze používat zdarma.

Pro sofistikovanější hlídání cen u konkurence můžeme používat dedikované price checkery, které nejsou závislé na srovnávačích, ale data scrapují přímo z dat konkurence.

Pro cenotvorbu jsou důležité cíle, které jsme si představili výše. Zpravidla se jedná o:

1. Maximalizaci objemu objednávek – např. potřebujeme získat cashflow anebo si zajistit lepší podmínky od dodavatelů
2. Vyprodání skladových zásob – úmyslně snižujeme marži, protože potřebujeme vyčistit sklad a připravit se např. na novou sezónu. Zde schválně nastavujeme propagaci tak, aby zákazníci kupovali starší produkty a ne ty nové
3. Maximalizace zisku – zaměřujeme se na propagaci vysokomaržových produktů, na kterých hodně vyděláme i v případě slevy
4. Akvizice nových zákazníků – prodáváme s nižší marží a někdy i dokonce zápornou s vědomím, že se nám investice do akvizice zákazníka zaplatí v dlouhodobém horizontu

Práce s kampaněmi a zákazníky

Není překvapivé, že i v kampaních musíme reflektovat námi nastavené cíle a očekávání. Podle nich si poté segmentujeme zákazníky, přičemž musíme mít stále na paměti, že v sezóně se chování zákazníků mění, což vyžaduje specifické reakce a přístupy.

Adam nedá dopustit na kohorntní analýzu, ze které můžeme zjistit, jak se liší nákupní chování zákazníků v sezóně i mimo sezónu. Můžeme například jednoduše odhalit, kteří zákazníci se k nám pravidelně vracejí v předvánočním období, co u nás vyhledávají a kupují, případně jaký typ zákazníků k nám přichází po Vánocích v době slev a výprodejů.

Pracovat můžeme rovněž s remarketingovými seznamy a nastavovat jejich délku tak, abychom oslovovali zákazníky v době, kdy uvažují o opakovaném nákupu a připomenout jim třeba nákup z minulé sezóny.

V kampaních hraje důležitou roli identifikace dárkových nákupů, kterou lze využít pro pomoc s výběrem dárků. Jakmile tyto nákupy rozpoznáme, můžeme kampaně uzpůsobit tak, abychom zákazníkům nabídli předvybrané dárky a usnadnili jim celý nákupní proces. Tím zároveň zvýšíme pravděpodobnost, že nákup uskuteční právě u nás.

Identifikace dárkových objednávek nemusíme řešit jen na naší straně – pomoci nám může sám zákazník. Je však nutné si správně nastavit komunikaci v nákupním procesu. Zákazník může například v košíku označit, že se jedná o dárek, přidat věnování nebo zvolit dárkové balení. Tyto zákaznické bonusy nás zpravidla nic nestojí nebo jsou náklady na ně tak zanedbatelné, že se nám identifikace dárkové objednávky několikanásobně vrátí.

Samostatnou kapitolu tvoří dárkové poukazy a kupóny. U nich máme téměř stoprocentní jistotu, že se jedná o dárkový nákup. Je to ale velmi specifické zboží, které kupuje specifická skupina zákazníků. Této úzce vymezené skupině je potřeba vytvořit vlastní segment, se kterým budeme pracovat v dalších sezónách a kampaních – je totiž velmi pravděpodobné, že u nás běžně nenakupují, našemu sortimentu plně nerozumí a naším pravým zákazníkem je příjemce dárkového kupónu. Můžeme jít ale ještě dál a segmentovat si zákazníky, kteří zakoupený kupón uplatnili – právě u nich máme šanci zabodovat i mimo sezónu a vyplatí se na ně cílit produktové kampaně.

Offline setkání, o které jste nechtěli přijít

Už tradičně (podruhé) se po webináři odehrálo naše offline setkání – tučňáci unplugged – na kterém měli zájemci možnost vyzpovídat nejen Adama, ale i Jirku ohledně datové přípravy na sezónu. Nechceme prozrazovat příliš moc, protože „co se stane na tučňácích unplugged, to na tučňácích unplugged i zůstane“. Můžeme nicméně nastínit, že kromě datové přípravy na sezónu byla řeč i o vibe analytics nebo datové demokratizaci.

Jelikož se formát neformálních networkingových akcí po webináři více než osvědčil, budeme v něm pokračovat i nadále. Už teď se můžete těšit na další tučňáčí webinář a s ním spojené tučňáky unplugged, které chystáme koncem listopadu. Pokud to nechcete propásnout, registrujte se zde a až bude znám přesný termín, budete první, kdo se to dozví!

Jste připraveni na sezónu?

Při přípravě na sezónu nemusíte určitě splnit vše, o čem byla na webináři řeč. Důležitý je mít základ a minimálně sbírat data, která můžete využít v příštím roce. Platí ale, že čím víc toho zvládnete, tím lépe se připravíte. Pro ty z vás, kteří si rádi vše kontrolují pomocí checklistů, jsme si pro vás jeden připravili. Zanechte nám e-mail a my vám ho zašleme.

A jako vždy platí, že pokud byste si v některém z probíraných bodů nebyli jistí, tak se nám ozvěte a společně se na to podíváme!