Обучающие статьи Kaspi / Блок 2. Фундамент аналитики маркетплейса / Статья 10

Цена снизилась, продажи выросли в 3 раза. Значит, всё дело в цене?

Представьте, что вы анализируете уже знакомый Yasin 32E9000.

1 апреля в дневной таблице:

Цена - 51 674 ₸.

Продажи - 17 шт.

На следующий день:

Цена - 50 992 ₸.

Продажи - 51 шт.

Цена стала ниже на 682 ₸.

А продажи выросли:

17 → 51

То есть ровно в 3 раза.

Первая мысль напрашивается сама:

«Снизили цену - получили больше продаж».

Звучит логично.

И, возможно, цена действительно сыграла роль.

Но пока мы этого не доказали.

Вот здесь и начинается самая опасная часть аналитики

С цифрами всё правильно.

Цена действительно стала ниже.

Продажи действительно стали выше.

Ошибка появляется только в следующем предложении:

«Продажи выросли из-за снижения цены».

Мы превратили наблюдение в объяснение причины.

Хотя данные пока показывают только:

цена изменилась;

продажи изменились;

это произошло между двумя соседними днями.

Причина роста пока неизвестна.

«После этого» ещё не означает «из-за этого».

Проверим нашу версию на других днях

Если более низкая цена действительно объясняет рост продаж, хочется увидеть похожую картину и в других наблюдениях.

Возьмём 23 и 24 апреля.

Дата	Цена, ₸	Продажи, шт.
23 апреля	50 005	17
24 апреля	50 101	68

Здесь происходит обратное.

Цена не снизилась.

Она даже немного выросла:

50 005 → 50 101 ₸

А продажи выросли:

17 → 68

то есть в 4 раза.

Получается, сильный рост продаж может встречаться и без снижения показанной цены.

Наша первая версия уже выглядит не такой очевидной.

Но проверим ещё раз.

А теперь цена снова снижается

29 апреля:

Цена - 50 090 ₸.

Продажи - 68 шт.

30 апреля:

Цена - 49 553 ₸.

Продажи - 60 шт.

Цена снизилась на 537 ₸.

Но продажи не выросли.

Они немного снизились:

68 → 60

Теперь у нас уже три ситуации.

Ситуация	Что произошло с ценой	Что произошло с продажами
1 → 2 апреля	↓	↑
23 → 24 апреля	↑	↑
29 → 30 апреля	↓	↓

И теперь сказать:

«Продажи растут, когда цена снижается»

по этим данным уже нельзя.

Одна удачная пара дат может подтвердить почти любую удобную историю. Поэтому гипотезу нужно проверять на других наблюдениях.

Значит ли это, что цена вообще не влияет на продажи?

Тоже нет.

Мы только что чуть не сделали обратную ошибку.

Сначала:

«Цена снизилась - поэтому продажи выросли».

Теперь:

«Раз закономерность не повторяется каждый раз, значит цена вообще не влияет».

Оба вывода слишком сильные.

По нашим данным можно сказать гораздо точнее:

Одного изменения цены недостаточно, чтобы объяснить все изменения продаж Yasin в апреле.

Вот это уже подтверждается наблюдениями.

А насколько цена действительно влияет на спрос - отдельный вопрос, который требует более глубокой проверки.

Наблюдение, гипотеза и причина - три разные вещи

Чтобы не путаться, разделим их.

Наблюдение

То, что мы непосредственно видим в данных.

Например:

1 апреля цена была 51 674 ₸ и продажи 17 шт., а 2 апреля - 50 992 ₸ и 51 шт.

Гипотеза

Возможное объяснение.

Более низкая цена могла повлиять на рост продаж.

Ключевое слово - могла.

Причина

Утверждение:

Продажи выросли из-за снижения цены.

Чтобы перейти к такой формулировке, нужно гораздо больше оснований.

Данные дают наблюдение.

Аналитик формулирует гипотезу.

Проверка показывает, насколько гипотеза выдерживает данные.

Что ещё могло измениться?

Между двумя днями меняется не только одна цифра в столбце цены.

Могли измениться:

• предложения продавцов;
• доступность товара;
• условия доставки;
• активность конкурентов;
• спрос на категорию;
• акции;
• другие условия покупки.

Мы не утверждаем, что именно один из этих факторов объясняет Yasin.

Это варианты для проверки.

И здесь появляется правильный аналитический вопрос:

«Что ещё изменилось одновременно с продажами?»

Дальше уже понятно, куда идти.

Если интересуют участники карточки - смотрим Продавцов.

Если хотим понять, произошло ли что-то со всем рынком - смотрим Категорию.

Если интересует сама карточка - продолжаем исследовать её историю.

А что такое корреляция?

Допустим, мы изучили много дней и заметили:

когда цена ниже, продажи часто выше.

Между показателями может быть связь - корреляция.

Но даже устойчивое совместное изменение само по себе ещё не доказывает причину.

Например, в определённые периоды одновременно могут:

снижаться цены;

расти общий спрос;

запускаться акции.

Тогда цена и продажи будут двигаться вместе, хотя на продажи влияет не только цена.

Поэтому фраза:

«Есть связь»

слабее и осторожнее, чем:

«Я доказал причину».

Почему эта ошибка может стоить продавцу денег

Теперь представим реальное решение.

Поставщик говорит:

«Рекомендованная цена - 55 000 ₸. Если будете её соблюдать, получите ребейт».

Вы смотрите на 1 и 2 апреля:

цена стала ниже;

продажи выросли втрое.

И решаете:

«Тогда я тоже снижу цену. Продам больше».

Но если предположение о дополнительных продажах не сработает, вы можете одновременно:

получить меньшую сумму с каждой продажи;

потерять ребейт;

и при этом не получить ожидаемый прирост объёма.

То есть ошибка в причинно-следственной связи превращается уже в реальные деньги.

Не меняйте экономику бизнеса на основании одной красивой зависимости в графике.

Сначала проверьте, повторяется ли она и какие ещё факторы могли повлиять на результат.

Как проверять гипотезу на практике

Допустим, ваша гипотеза звучит так:

«Снижение цены увеличивает продажи этого товара».

Не нужно сразу доказывать её.

Попробуйте наоборот - проверить, где она не работает.

Посмотрите:

Что происходило в другие дни снижения цены?

Были ли дни роста продаж без снижения цены?

Были ли дни, когда цена снижалась, а продажи падали?

Что происходило с количеством продавцов?

Как вёл себя рынок вокруг товара

Если гипотеза выдерживает такие проверки, доверия к ней становится больше.

Если нет - её нужно уточнить.

Это намного полезнее, чем искать только примеры, которые подтверждают первоначальное мнение.

Практика: что произошло 20 и 21 апреля?

Возьмём ещё одну пару.

Дата	Цена, ₸	Продажи, шт.
20 апреля	50 244	77
21 апреля	51 185	68

Данные из дневной истории Yasin.

Цена выросла.

Продажи снизились.

Очень хочется сказать:

«Вот доказательство: повышение цены снизило продажи».

Можно ли так утверждать?

Напишите три короткие фразы:

Наблюдение: что произошло с показателями?

Гипотеза: какое объяснение можно предложить?

Что проверю: какие данные нужны дальше?

Самопроверка

Возможный ответ:

Наблюдение: цена выросла с 50 244 до 51 185 ₸, а оценка продаж снизилась с 77 до 68 шт.

Гипотеза: повышение цены могло повлиять на снижение продаж.

Проверка: посмотрю другие случаи изменения цены и проверю, что происходило с продавцами и общей ситуацией на рынке.

А вот такой ответ был бы слишком сильным:

«Продажи упали из-за повышения цены».

Пока данных для этого недостаточно.

Что запомнить

Если два показателя изменились одновременно, не спешите соединять их словом:

«потому что».

Сначала используйте:

«возможно»

или:

«это гипотеза, которую нужно проверить».

Очень полезная привычка аналитика:

Что изменилось? → Что могло это объяснить? → Чем я это проверю?

До сих пор мы учились правильно читать цифры.

Теперь сделали следующий шаг - начали правильно объяснять их.

И этим заканчивается фундаментальный блок аналитики.

В следующем блоке переходим уже к самому Kaspi:

как устроен рынок товара;

чем карточка отличается от предложения продавца;

откуда вообще берётся конкуренция;

и почему перед анализом важно понимать, на каком уровне рынка мы сейчас находимся.

Следующая статья →
Статья 11. Как формируется спрос на Kaspi

← Предыдущая статья
Статья 9. Рост продаж на Kaspi: как правильно читать проценты