Analiza rynku DIY wraz z 3-letnimi prognozami rozwoju

Potrzeby klienta

Dla jednej czołowych sieci DIY działających na rynku, przygotowano analizę rynku produktów remontowo-wykończeniowych. Analiza miała na celu określenie perspektyw rozwoju dla rynku DIY, jak również zidentyfikowanie najbardziej perspektywicznych kanałów dystrybucji i segmentów produktowych oraz monitoring konkurencji. Dane pozyskane w ramach projektu wspierają klienta w planowaniu strategicznym przyszłych kierunków rozwoju.

Podejście badawcze

Na bazie panelu 220 czołowych graczy rynkowych, analitycy i specjaliści w dziedzinie modelowania ekonometrycznego Hume’s Institute zbudowali model rynku DIY. Model objął 9 kanałów dystrybucji zdefiniowanych przez klienta (duże sieci DIY, niezależne sklepy, hurtownie i składy budowlane, sieci meblowe i wyposażenia wnętrz, sieci specjalistyczne, sklepy spożywcze, dyskonty niespożywcze, sprzedaż internetowa).

• W przypadku firm działających w segmencie omnichannel, dokonano podziału sprzedaży na stacjonarną i internetową, wykorzystując skonstruowane algorytmy uwzględniające m.in. liczbę odsłon poszczególnych witryn oraz wyniki badań konsumenckich dotyczących popularności poszczególnych e-sklepów. Na podstawie analizy oferty poszczególnych graczy dokonano również segmentacji produktowej każdego gracza w podziale na 19 głównych kategorii produktowych.
• Podczas analizy ofert graczy rynkowych wykorzystano metody store check (wizyty badaczy w sklepach) oraz web scraping (masowa analiza zawartości stron WWW graczy rynkowych).
• Przez połączenie procesu modelowania ekonometrycznego, przeprowadzonego przez wyspecjalizowany w tym zakresie zespół, z wiedzą branżową naszych analityków rynku, przygotowano również 3-letnie prognozy rozwoju dla rynku produktów remontowo-wykończeniowych oraz głównych kanałów dystrybucji i segmentów produktowych.
• Po zidentyfikowaniu kluczowych czynników determinujących sytuację na rynku oraz w jego poszczególnych kanałach i segmentach opracowano szeroki zestaw danych reprezentujących te informacje.
• Następnie wykorzystano go do obliczania modeli ekonometrycznych z wykorzystaniem regresji wielorakiej (metoda najmniejszych kwadratów) oraz wybrano najlepsze z nich pod względem jakości statystycznej i zgodności z wiedzą rynkową.