Digital Shelf Analytics und die Daten hinter den Kulissen

Die Praxis des Sammelns, Sortierens, Analysierens und Konsumierens von Daten im Zusammenhang mit der Leistung von Produkten in einem digitalen Regal (z. B. einer E-Commerce-Plattform) wird als Digital Shelf Analytics bezeichnet. Es ist ein schicker Begriff, der für eine Handlung geprägt wurde, die von Online-Händlern durchgeführt wurde, seit die Menschen mit dem Einkaufen im Internet begonnen haben.

Der einzige Unterschied besteht darin, dass Unternehmen heute viel mehr Daten durchforsten müssen und dass viele der Prozesse hochgradig automatisiert sind, um jede Sekunde auftretende Änderungen zu absorbieren. Die Praxis umfasst die Überwachung von Kennzahlen wie Sichtbarkeit, Positionierung, zugehörige Inhalte, Preise und Kundeninteraktion der auf einer Website angezeigten Produkte. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise Folgendes analysieren:

1. Wo ein Produkt platziert wird, wenn ein Benutzer nach bestimmten Schlüsselwörtern sucht. Dies bezieht sich auf die Seitenzahl der Suchergebnisse, auf der es erscheint, oder auf den Bereich auf der Seite, in dem es erscheint (oben, in der Mitte oder unten).
2. Wie viele Kunden klicken auf das Produkt und wie viel Prozent davon führen zu einem Kauf?
3. Ob es Kunden gibt, die mit der Maus über das Produkt fahren, es aber verlassen, ohne die Produktseite zu überprüfen.
4. Mit welchen Bereichen auf der Produktseite interagiert ein Kunde normalerweise – das können Kommentare, Details, Bewertungen usw. sein – und in welchem ​​Stadium verlässt ein Kunde normalerweise das Produkt, selbst nachdem er die Produktseite durchgesehen hat?
5. Preisanalyse und Sicherstellung, dass Verkäufer Ihr Produkt nicht unter dem MAP (Mindestpreis) verkaufen.

Wie Sie sich vorstellen können, handelt es sich bei einem digitalen Regal lediglich um eine Webseite, auf der Produkte angezeigt werden, die online verkauft werden sollen. Dies kann sich auf eine Einzelhandels-Website, eine App, einen Marktplatz wie Amazon und andere sich entwickelnde digitale Foren beziehen. Vereinfacht ausgedrückt liefert Digital Shelf Analytics Erkenntnisse darüber, wie ein Produkt wahrgenommen wird, wie es funktioniert und was es von höheren Verkaufszahlen abhält.

Bausteine ​​der Digital Shelf Analytics

Digital Shelf Analytics ermöglicht es Einzelhändlern und Marken, Informationen zu finden, die nicht sichtbar sind und die dazu beitragen könnten, das gesamte Kundenerlebnis auf einer Produktseite zu verbessern. Es kann dabei helfen, Produkte zu verkaufen, die zwar erstklassig sind, sich online aber nicht gut verkaufen. Einige der Aspekte von Digital Shelf Analytics sind:

Produktsichtbarkeit:

So wie Inhalte auf der Grundlage von SEO bewertet werden, wird auch die Sichtbarkeit von Produkten danach bewertet, wo sie in den Suchergebnissen erscheinen. Während einige Suchergebnisse in einem digitalen Regal möglicherweise gesponsert sind, haben andere aufgrund besserer Kundenbewertungen, detaillierter Beschreibungen, zahlreicher Bilder und zahlreicher Bewertungen aus erster Hand einen hohen Rang. Der Vergleich der Sichtbarkeit Ihres Produkts mit der Ihrer Konkurrenz ist die grundlegendste Ebene der Digital Shelf Analytics, die ein Online-Händler durchführen sollte.

Produktinhalt:

In einem digitalen Regal heben Beschreibungen, Bilder und Videos Produkte hervor. Sofern diese nicht zutreffend und ansprechend sind, wird das Produkt nur wenige Käufer finden. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie rufen eine Produktseite auf, auf der jedoch nur ein Bild aus einem bestimmten Blickwinkel zu sehen ist oder die Bilder nicht geladen werden. Anschließend öffnen Sie eine weitere Produktseite mit Bildern aus allen Blickwinkeln, einschließlich Messungen und einem Video zur Verwendung. Es ist leicht zu verstehen, wer mehr verkaufen wird. Die Analyse von Produktinhalten aus verschiedenen Quellen anhand von Scraping-Daten mithilfe von DaaS-Tools wie PromptCloud ist ein Muss, um sicherzustellen, dass Benutzer Ihre Produktseiten nicht verlassen.

Preisanalyse:

Digital Shelf Analytics hilft Verkäufern auch dabei, die Preise verschiedener Artikel mit denen der Konkurrenz zu vergleichen. Die Preise können je nach Saison, Nachfrageänderungen, Verkaufsveranstaltungen usw. schwanken. Aus diesem Grund ist es eine kontinuierliche Übung, die Preise auf verschiedenen Wegen zu vergleichen und sicherzustellen, dass Ihre Produkte einen Wettbewerbsvorteil haben.

Rezensionen, Bewertungen, Feedback:

Es ist einfacher, neue Kunden zu gewinnen, wenn Sie ein gutes Feedback von Ihren älteren Kunden erhalten. Die regelmäßige Analyse Ihrer Rezensionen, Bewertungen und Kundenfeedbacks ist entscheidend, um die Leistung Ihres digitalen Regals zu verbessern. Gleichzeitig möchten Sie auch Daten von anderen Verkäufern sammeln, um zu verstehen, wo sie übertreffen oder hinterherhinken, damit Sie diese in Ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren können.

Traffic-Quellen:

Wenn alle Ihre Kunden über gesponserte Links kommen, ist das ein Zeichen dafür, dass Ihre Produktseite nicht SEO-optimiert ist, um den organischen Traffic zu steigern. Bei Digital Shelf Analytics geht es auch darum, Ihre Traffic-Quellen zu verfolgen und Ihre Produktinhalte zu verbessern, um mehr organische Conversions zu erzielen. Das Erstellen relevanter und SEO-optimierter Inhalte ist einfach, wenn Sie Daten aus dem Web durchsuchen, um Hinweise zu den am häufigsten aufgeführten Produkten auf einer Suchseite zu finden, und diese in Ihre Produktliste integrieren.

Fügen Sie Faktoren in der Digital Shelf Analytics hinzu

Zusätzlich zu den oben genannten Datenpunkten müssen Sie im Rahmen Ihres Digital Shelf Analytics-Projekts möglicherweise auch Konkurrenzanalysen und Conversion-Rate-Optimierung integrieren. Mit der ersten Funktion können Sie Kampagnen, neue Produkteinführungen, Werbeaktionen und Verkaufsveranstaltungen Ihrer Konkurrenten verfolgen. Durch die Analyse von Wettbewerbsdaten können Sie auch herausfinden, ob Ihnen etwas in der Produktpalette fehlt, ob Ihre Artikel den Industriestandards entsprechen und ob Sie zusätzliche Funktionen bereitstellen, die dazu beitragen können, dass sich Ihre Produktseiten von der Masse abheben.

Der zweite erfasst den Prozentsatz der Benutzer, die Ihre Produktseite öffnen und einen Kauf tätigen. Sie können dies mit Wettbewerbsdaten vergleichen (die Sie durch das Durchsuchen des Internets erhalten können), um herauszufinden, wo Sie stehen. Eine niedrige Conversion-Rate kann Ihrem Geschäftsergebnis schaden, selbst wenn Sie über eine hohe Sichtbarkeit verfügen. Sie müssen weitere Analysen durchführen, um herauszufinden, warum Kunden Ihre Seite verlassen, ohne einen Kauf zu tätigen. Die Probleme können von fehlenden Details bis hin zu überdurchschnittlichen Preisen reichen. All dies kann das Online-Engagement Ihrer Produkte in einem digitalen Regal steigern

Unser Team bei PromptCloud kann Ihnen dabei helfen, Daten wie Preisinformationen, Produktseitendetails, Produktpalette und Suchergebnisse zu extrahieren, damit Sie eine digitale Regalanalyse durchführen und Ihre Verkäufe langfristig verbessern können. Allerdings könnte es trotz aller Daten schwierig sein, einen strategiegesteuerten Plan zu erstellen. Aus diesem Grund haben wir ein gezieltes Tool namens 42 Signals entwickelt, das darauf abzielt, mithilfe von Computerintelligenz komplexe E-Commerce-Daten zu entschlüsseln.

Es kann als Tool zur Lösung spezifischer Probleme eingesetzt werden, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, die ihre Produkte online verkaufen, wie z. B. MAP-Verstöße, Preisbenchmarking, Produktsortiment und Wettbewerbsanalyse. Es ist ein unverzichtbares Tool für B2B- und B2C-Marken sowie Marketing- und Vertriebsprofis.