ГИБРИДНАЯ Потребительская панель NTech


Методика анализа потребительского поведения с использованием данных гибридной потребительской панели

ГИБРИДНАЯ Потребительская панель NTech


Методика анализа потребительского поведения с использованием данных гибридной потребительской панели

Описание гибридной потребительской панели NTech

Гибридная потребительская панель собирает данные о реальных покупках

репрезентативной выборки домохозяйств по РФ.

Аналитика на основе панели позволит принимать верные стратегические решения.

10134 домохозяйства

Около 800 тыс. FMCG-чеков в месяц

Вся Россия


Репрезентативная выборка по:

Субъектам РФ

Полу

Возрасту

Средним тратам на FMCG-товары в месяц

Дополнительным параметрам (дети до 3-х лет, питомцы, автомобиль)


Гендерный
состав
участников
51,2%
Женщины
Мужчины
48,8%
Возраст участников от 18 до 60 лет
Участники из 85 субъектов РФ
Участники Панели NTech
Население РФ*
* Данные Росстат «Численность населения
Российской Федерации по полу и возрасту
на 1 января 2022 года»
Доли федеральных округов
ЦФО
ПФО
СФО
ЮФО
СЗФО
УФО
СКФО
ДФО

2,3 млн чел.
1,3 млн чел.
0,3 млн чел.
0 чел.
100 чел.
200 чел.
300 чел.
60
57
54
51
48
45
42
39
36
33
30
27
24
21
18
Распределение участников
По доходам
По возрасту
* Данные Росстат «Численность населения Российской Федерации по полу и возрасту на 1 января 2022 года»
Панель NTech
Население РФ*
Наличие детей
до 3-х лет
Наличие
автомобиля
Наличие
кошек
По особенностям
участников панели NTech с детьми до 3-х лет
13,4%
19,2%
участников панели NTech
владеют автомобилем
16,5%
участников панели NTech
владельцы кошек
1,4%
5,5%
10,3%
17,6%
26,0%
26,6%
12,6%
34 000 - 38 999 ₽
29 000 - 33 999 ₽
24 000 - 28 999 ₽
19 000 - 23 999 ₽
14 000 - 18 999 ₽
9 000 - 13 999 ₽
4 000 - 8 999 ₽
Доля
участников
Месячные траты
на FMCG-товары

Аналитика потребительского поведения

  • Особенности потребительской корзины в регионах РФ или по каналам продаж
    1
  • Переключение потребителей между категориями / брендами / ритейлерами

    2
  • Успешность проведенных маркетинговых активностей

    3
  • Особенности потребительской корзины, где присутствуют определенные категории / бренды или производители

    4
  • Анализ средних чеков в каналах продаж в зависимости от покупательской миссии

    5
  • Изменение структуры потребления

    6
Этапы работы
1
Предварительная чистка данных
2
Авторазметка данных: сопоставление с существующими библиотеками данных, при помощи машинных алгоритмов и нейронных сетей
3

Ручная доразметка

4
Аналитика
5
Подробный отчет или интерактивные визуализации в BI-системе Tibco Spotfire Analyst с доступом через web-интерфейс

Покрывается почти весь бизнес РФ