Digital Shelf Analytics et les données en coulisses

La pratique consistant à collecter, trier, analyser et consommer des données liées à la performance des produits sur une étagère numérique (telle qu'une plate-forme de commerce électronique) est appelée Digital Shelf Analytics. C'est un terme fantaisiste inventé pour désigner un acte accompli par des détaillants en ligne depuis que les gens ont commencé à faire leurs achats sur Internet.

La seule différence est que les entreprises ont beaucoup plus de données à analyser aujourd'hui et que de nombreux processus sont hautement automatisés pour absorber les changements qui se produisent à chaque seconde. La pratique consiste à surveiller des mesures telles que la visibilité, le positionnement, le contenu connexe, les prix et l'engagement des clients des produits affichés sur un site Web. Par exemple, vous voudrez peut-être analyser :

1. Où un produit est placé lorsqu'un utilisateur recherche certains mots-clés. Il s'agit du numéro de page de résultats de recherche dans lequel il apparaît ou de la zone de la page dans laquelle il apparaît (en haut, au milieu ou en bas).
2. Combien de clients cliquent sur le produit et quel pourcentage d'entre eux se convertit en achat ?
3. S'il y a des clients qui survolent le produit mais partent sans consulter sa page produit.
4. Quels sont les domaines sur la page du produit où un client interagit habituellement - cela peut être des commentaires, des détails, des évaluations, etc. et quelle est l'étape où un client abandonne généralement le produit même après avoir parcouru la page du produit ?
5. Analyse des prix et garantie que les vendeurs ne vendent pas votre produit en dessous du MAP (prix minimum annoncé).

Comme vous pouvez l'imaginer, une étagère numérique n'est qu'une page Web dans laquelle les produits sont affichés pour être vendus en ligne. Il peut s'agir d'un site Web de vente au détail, d'une application, d'un marché comme Amazon et d'autres forums numériques en évolution. En termes simples, Digital Shelf Analytics fournit des informations sur la façon dont un produit est perçu, ses performances et ce qui l'empêche d'augmenter ses ventes.

Éléments constitutifs de l'analyse des étagères numériques

Digital Shelf Analytics permet aux détaillants et aux marques de trouver des informations inaccessibles à la vue qui aideraient à améliorer l'expérience client globale sur une page de produit. Cela peut aider à vendre des produits qui peuvent être de premier ordre mais qui ne se vendent pas bien en ligne. Certains des aspects de Digital Shelf Analytics sont :

Visibilité du produit :

Tout comme le contenu est classé en fonction du référencement, la visibilité du produit est classée en fonction de son emplacement dans les résultats de recherche. Alors que certains résultats de recherche dans une étagère numérique peuvent être sponsorisés, d'autres se classent en tête en raison de meilleures évaluations des clients, de descriptions détaillées, de nombreuses images et de multiples critiques de première main. La comparaison de la visibilité de votre produit avec celle de votre concurrent est le niveau le plus élémentaire d'analyse d'étagère numérique qu'un détaillant en ligne devrait entreprendre.

Contenu du produit :

Sur une étagère numérique, des descriptions, des images et des vidéos distinguent les produits. À moins que ceux-ci ne soient précis et attrayants, le produit trouvera peu d'acheteurs. Par exemple, imaginez que vous accédez à une page de produit, mais qu'elle ne contient qu'une seule image sous un certain angle, ou que ses images ne se chargent pas. Ensuite, vous ouvrez une autre page de produit qui contient des images sous tous les angles qui incluent des mesures et une vidéo sur la façon dont il est utilisé. Il est facile de comprendre lequel se vendra le plus. L'analyse du contenu des produits provenant de différentes sources grâce à des données extraites à l'aide d'outils DaaS tels que PromptCloud est indispensable pour garantir que les utilisateurs ne quittent pas vos pages de produits.

Analyse des prix :

Digital Shelf Analytics aide également les vendeurs à comparer les prix de différents articles par rapport à leurs concurrents. Les prix peuvent fluctuer en fonction de la saison, de l'évolution de la demande, des événements de vente, etc. C'est pourquoi il s'agit d'un exercice continu pour comparer les prix sur différentes avenues et s'assurer que vos produits ont un avantage concurrentiel.

Avis, notes, commentaires :

Obtenir de nouveaux clients est plus facile lorsque vous avez de bons commentaires de vos anciens. Il est essentiel d'analyser régulièrement vos avis, vos notes et les commentaires de vos clients pour améliorer les performances de votre étagère numérique. Dans le même temps, vous souhaiterez également extraire les données d'autres vendeurs pour comprendre où ils excellent ou échouent afin de pouvoir les intégrer à vos produits et services.

Sources de trafic :

Si tous vos clients proviennent de liens sponsorisés, c'est un signe que votre page produit n'est pas optimisée pour le référencement pour générer du trafic organique. Digital Shelf Analytics implique également de suivre vos sources de trafic et d'apporter des améliorations au contenu de votre produit pour avoir plus de conversions organiques. Il est facile de créer un contenu pertinent et optimisé pour le référencement une fois que vous avez extrait des données du Web pour trouver des pointeurs parmi les produits les plus répertoriés sur une page de recherche et les incorporer dans votre liste de produits.

Ajouter des facteurs dans Digital Shelf Analytics

Outre les points de données mentionnés ci-dessus, vous devrez peut-être également intégrer l'analyse des concurrents et l'optimisation du taux de conversion dans le cadre de votre projet Digital Shelf Analytics. Le premier vous aide à suivre les campagnes, les lancements de nouveaux produits, les promotions et les événements de vente de vos concurrents. L'analyse des données des concurrents peut également vous aider à déterminer s'il vous manque quelque chose dans la gamme de produits, si vos articles sont conformes aux normes de l'industrie et si vous fournissez des fonctionnalités supplémentaires qui pourraient aider vos pages de produits à se démarquer.

Le second suit le pourcentage d'utilisateurs qui ouvrent votre page produit et effectuent un achat. Vous pouvez comparer cela aux données des concurrents (que vous pouvez obtenir en grattant le Web) pour savoir où vous en êtes. Un faible taux de conversion peut nuire à vos résultats, même si vous bénéficiez d'une grande visibilité. Vous devrez effectuer une analyse plus approfondie pour savoir pourquoi les clients quittent votre page sans effectuer d'achat. Les problèmes peuvent aller de détails manquants à des prix plus élevés que la moyenne. Tout cela peut augmenter l'engagement en ligne de vos produits sur une étagère numérique

Notre équipe de PromptCloud peut vous aider à récupérer des données telles que les informations sur les prix, les détails des pages de produits, la gamme de produits et les résultats de recherche afin que vous puissiez effectuer une analyse numérique des étagères et améliorer vos ventes à long terme. Cependant, même avec toutes les données, il peut être difficile d'élaborer un plan axé sur la stratégie. Pour cette raison, nous avons mis au point un outil ciblé appelé 42 signaux qui vise à utiliser l'intelligence informatique pour décrypter des données de commerce électronique complexes.

Il peut être utilisé comme un outil pour résoudre des problèmes spécifiques auxquels sont confrontées les entreprises qui vendent leurs produits en ligne, tels que les violations MAP, l'analyse comparative des prix, l'assortiment de produits et l'analyse concurrentielle. C'est un outil indispensable pour les marques B2B et B2C ainsi que pour les professionnels du marketing et de la vente.