Black Friday: come impatta sugli affari di chi non abbassa i prezzi?

Si è conclusa da poco la settimana del Black Friday (BF) e del Cyber Monday (CM). In realtà, a differenza degli anni scorsi (immagino anche anche a causa del periodo di pandemia che stiamo attraversando), si è fatta un po di confusione in più poiché molte aziende hanno iniziato a proporre offerte già dalla settimana precedente quella ufficiale di BF, altre hanno deciso di allungarla di una settimana e altre ancora hanno deciso di proporre offerte solo nel periodo CM.

Tuttavia, quest’anno, a differenza degli altri anni, diverse aziende (e diversi partner con i quali collaboro a livello di e-commerce) hanno deciso di non aderire a questo tipo di iniziativa. Diverse attività hanno deciso di non abbassare i prezzi e di attendere la fine di questo periodo portandosi volontariamente in una situazione di “fuori mercato”.

Sebbene personalmente non sia in possesso delle basi di micro e macroeconomia necessarie per spiegare tale scelta, ho comunque chiesto ai miei partner (a quelli che non hanno partecipato al BF e al CM) di partecipare a questa piccola analisi per cercare di capire in che modo questo periodo ha impattato i loro affari.

L’analisi che segue sarà di tipo unicamente descrittivo limitandosi a riportare i dati e i trend osservati. Potrebbero esserci piccoli “azzardi” nel tentare di dare una spiegazione ai dati osservati ma vanno intesi come non valenti statisticamente.

I dati utilizzati

Ho chiesto ai partner con i quali collaboro di inviarmi i dati seguenti:

  • Visitatori unici giornalieri;
  • Totale ordini ricevuti giornalieri;
  • Totali incassi in valore assoluto giornalieri;
  • Media incassi giornaliera;
  • Tasso di conversione (Ordini/Tot_Utenti);
  • Valore del singolo utente.

Il periodo di riferimento dei dati parte dal 1 novembre e arriva al 5 Dicembre 2020. I dati fanno riferimento esclusivamente a canali di vendita online di partner che non hanno aderito al BF e al CM (che non hanno abbassato i prezzi!)

I dati sono aggregati tra tutti i marketplace usati dai partner, ovvero numero visitatori e totali incassi sono la somma dei visitatori del singolo partner su tutti i canali di vendita. Stessa cosa per il valore degli incassi: se un partner P riporta un incasso X, tale valore è la somma degli incassi su tutti i canali usati da P. Questa scelta è stata fatta per prendere in considerazione un eventuale spostamento di incassi tra canali (è risaputo cge durante il BF il canale Amazon vende di più!)

Poiché coloro che hanno deciso di partecipare utilizzano o Google Analytics oppure Facebook Pixel, i dati sono stati preventivamente mediati e normalozzati nel modo seguente:

  • Il totale incasso giornaliero è la media dei totali incassi giornalieri dei partner. Tale valore viene nornalizzato tra 0 e il massimo valore di incasso riportato dai partner.
  • Il totale visitatori è la media aritmetica dei totali visitatori dei singoli partner. Anche la media viene normalizzata tra 0 e il massimo numero di visitatori.

Impatto sul traffico web

Le prime tre figure, mostrano l’andamento (da considerare come trend) delle visite ricevute dai partner. È superfluo descrivere il fatto che con l’avvicinarsi del periodo del BF (e CB) si osserva un crollo considerevole. L’uso delle medie mobili a 3 e 5 permettono di osservare meglio come i “picchi” si abbassano con l’avvicinarsi del periodo.

Fig 1. L’andamento delle visite nel periodo campionato.
Fig. 2 Andamento delle visite utilizzando media mobile a 3 e 5 gg.

Impatto sulle vendite

Sebbene il numero di visitatori crolli notevolmente nel periodo di BF-CM, osservando le figure 3 e 4 è possibile notare (inaspettato per me) un incremento del numero di vendite eseguite dai partner in quel periodo. Anche vendendo a prezzi totalmente fuori mercato!

Sebbene, nei giorni 27 e 30 novembre 2020 (Black Friday e Cyber Monday) vi siano dei minimi, essi vengono recuperati il giorno successivo con due picchi di vendite (il giorno dopo il CM si ha il numero massimo di vendite mensili). Inoltre, è interessante notare come vi siani altri minimi corrispondenti ai fine weekend. Ciò non permette di determinare se il calo osservato nel giorno 27 sia causato dal BF o dal weekend. Tuttavia, il minimo del giorno 30 sembra suggerire che il CM abbia in qualche modo “traslato” le vendite del Lunedì al Martedi (picco massimo).

La figura 4 mostra come il trend sia in crescita durante il periodo BF-CM, in contrasto con il calo del traffico visitatori.

Fig. 3 – Trend giornaliero relativo agli acquisti.
Fig. 4 – Trend del numero di vendite utilizzando medie mobili a 3 (blu) e 5 gg (arancio) .

Il tasso di conversione

Un altro indicatore che ci permette di osservare meglio cosa accade è il tasso di conversione, definito come Vendite/UtentiUnivoci e che ci dice quale percentuale del traffico si converte in acquisti.

Poiché tale indicatore è legato sia al numero di visitatori che al numero di acquisti, il calo di visitatori nel periodo BF-CM e il trend in salita mostrato nelle figure 5 e 6 confermano la crescita delle vendite.

Tuttavia, in modo (per me) del tutto inaspettato ci ritroviamo nella situazione seguente:

  • I venditori non hanno abbassato i prezzi;
  • Le visite sono diminuite;
  • Le vendite sono aumentate;
Fig. 5 – Tasso di conversione assoluto relativo al periodo del sample
Fig. 6 – Trend del tasso di conversione medio a 3 e 5 gg

Più vendite = Più guadagni?

A questo punto, sembra lecito domandarsi se l’aumento del numero di vendite corrisponda anche ad un aumento dei guadagni.

Per chiarirci le idee, possiamo osservare le figure dalla 7 alla 10, dove vengono mostrati:

  • La media del totale venduto giornaliero (tra i vari partner, su tutti i canali di vendita) e le medie mobili a 3 e 5 giorni di quest’ultima (figure 7 e 8);
  • Il valore medio degli ordini nel singolo giorno e le relative medie a 3 e 5 giorni (figure 9 e 10);

Anche in questo caso, troviamo dei trend in crescita. Possiamo osservare sia un aumento del valore assoluto delle vendite che un aumento del valore medio delle vendite.

Il tutto sembra suggerire una situazione in cui non aver abbassato i prezzi non ha fatto altro che aumentare i ricavi.

Fig. 7 – Totale incassi in valore assoluto durante il periodo di sampling.
Fig. 8 – Trend del totale incassi sul segmento campionato a 3 e 5 gg.
Fig. 9 Valore medio del singolo incasso giornaliero del segmento campionato.
Fig. 10 – Trend del valore medio di incasso a 3 e 5 gg.

Considerazioni finali

I dati che mi sono stati gentilmente forniti sembrano suggerire alcune conseguenze del periodo di BF e CM.

In particolar modo, sembra che le visite crollino. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che gli utenti in quei giorni navighino altrove alla ricerca del super affare (e fin qui la cosa mi sembra verosimile). L’altra conseguenza è un aumento dei ricavi.

Ciò che mi lascia perplesso sono proprio i trend in aumento del numero di vendite, valore delle vendite e media valore della singola vendita anche in presenza di una forte riduzione del traffico visite.

Personalmente, mi sentirei di azzardare una sola ipotesi legata alla componente psicologica: gli utenti danno per assodato che i prezzi in quei periodi siano bassi, senza effettivamente verificarlo.

In assenza di ulteriori dati, non posso fare altro che congratularmi con coloro che hanno deciso di non svendere in quanto, a conti fatti, hanno venduto di più e a prezzo pieno.

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