Настройки сookie
Файлы cookie, необходимые для правильной работы сайта, всегда разрешены.
Оставьте заявку и получите специальную скидку
Отправляя форму вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности
Оставьте свои контакты и попробуйте Lasmart SpacePlanner бесплатно
Оставьте свои контакты и попробуйте Lasmart SpacePlanner бесплатно
Оценивайте эффект выкладки, а не общую динамику продаж
После изменения планограммы продажи могут вырасти или снизиться. Но сравнение с предыдущим периодом не показывает причину: на результат одновременно влияют сезон, акции, погода, поставки и другие факторы
A/B Spaceplanner сравнивает магазины с новой выкладкой с похожими магазинами, где ничего не менялось. Продажи обеих групп оцениваются за один и тот же период
Так можно определить, какой эффект связан с изменением выкладки
Что можно тестировать
Новую версию планограммы
Изменение выкладки целиком с последующей оценкой результата на выбранных магазинах
Размещение товаров
Изменение положения отдельных SKU или товарных блоков на оборудовании
Состав выкладки
Добавление или вывод товарных позиций
Увеличение или сокращение места для отдельных товаров
Количество фейсингов
Как проходит A/B-тест
Создание эксперимента
Выберите планограммы и магазины, в которых будет тестироваться новая выкладка
Подбор контрольных магазинов
Для каждого тестового магазина приложение предлагает похожий контрольный и показывает, чем они похожи. Предложенную пару можно заменить вручную
Проведение теста
В тестовых магазинах устанавливается новая планограмма. Контрольные продолжают работать без изменений. Продажи собираются за один и тот же период
Расчет результата
Приложение рассчитывает эффект по мере накопления данных и обновляет результат каждый день
Что учитывается при расчете
Магазины могут отличаться по уровню продаж еще до начала эксперимента. Поэтому A/B Spaceplanner учитывает данные за два месяца до старта теста и корректирует исходную разницу между магазинами
Результат рассчитывается двумя способами:
По общей сумме продаж
Показывает общий эффект эксперимента
01
По типичной паре магазинов
Показывает, насколько результат характерен для участвующих в тесте пар
02
Если оценки расходятся, приложение показывает, что результат неоднородный
Результаты теста
Итоговый вывод
По результатам эксперимента приложение показывает: лучше, хуже или результат неоднородный
Данные для проверки результата
Сколько пар вошло в расчет, все ли данные загружены и не зависит ли общий результат от одного магазина
Результаты по парам
В каких магазинах новая выкладка сработала, где нет и какие пары отличаются от общей картины
Изменение выручки за учтенные дни и результат в расчете на один магазин в день
Эффект в процентах и деньгах
Проверяйте изменения перед внедрением в других магазинах
A/B-тест позволяет провести эксперимент на части сети и оценить результат новой выкладки до ее дальнейшего распространения
Это снижает риск масштабирования решений, эффект которых не подтвержден данными
Данные поступают из Spaceplanner
Данные о магазинах, планограммах и продажах поступают в приложение из Spaceplanner
Для запуска эксперимента нужно выбрать планограммы и тестовые магазины, проверить предложенные пары и запустить тест. Расчет обновляется автоматически по мере поступления данных
Проверьте новую планограмму на данных вашей сети
Покажем, как A/B Spaceplanner подбирает контрольные магазины, рассчитывает эффект изменений и формирует результат теста
Разберем ваш кейс и покажем, как провести A/B-тест на данных вашей сети
