Analisis Rak Digital dan Data di Balik Layar

Praktik mengumpulkan, menyortir, menganalisis, dan mengonsumsi data terkait kinerja produk di rak digital (seperti platform e-niaga) disebut sebagai Digital Shelf Analytics. Ini adalah istilah mewah yang diciptakan untuk tindakan yang dilakukan oleh pengecer online sejak orang mulai berbelanja di internet.

Satu-satunya perbedaan adalah perusahaan memiliki lebih banyak data untuk disaring hari ini dan banyak proses yang sangat otomatis untuk menyerap perubahan yang terjadi setiap detik. Praktik ini melibatkan metrik pemantauan seperti visibilitas, pemosisian, konten terkait, harga, dan keterlibatan pelanggan dari produk yang ditampilkan di situs web. Misalnya, Anda mungkin ingin menganalisis:

1. Di mana suatu produk ditempatkan ketika pengguna mencari kata kunci tertentu. Ini mengacu pada nomor halaman hasil pencarian yang muncul, atau area pada halaman yang muncul (atas, tengah, atau bawah).
2. Berapa banyak pelanggan yang mengklik produk dan berapa persentase dari mereka yang melakukan konversi menjadi pembelian?
3. Apakah ada pelanggan yang mengarahkan kursor ke produk tetapi pergi tanpa memeriksa halaman produknya.
4. Area apa saja di halaman produk tempat pelanggan biasanya berinteraksi– ini bisa berupa komentar, detail, peringkat, dll. Dan tahap apa di mana pelanggan biasanya meninggalkan produk bahkan setelah melalui halaman produk?
5. Analisis harga dan pastikan penjual tidak menjual produk Anda di bawah MAP (harga minimum yang diiklankan).

Seperti yang Anda bayangkan, rak digital hanyalah halaman web tempat produk ditampilkan untuk dijual secara online. Ini bisa merujuk ke situs web ritel, aplikasi, pasar seperti Amazon, dan forum digital lain yang terus berkembang. Dengan kata sederhana, Digital Shelf Analytics memberikan wawasan tentang bagaimana suatu produk dirasakan, bagaimana kinerjanya, dan apa yang menahannya dari angka penjualan yang lebih tinggi.

Blok Bangunan Analitik Rak Digital

Digital Shelf Analytics memungkinkan pengecer dan merek untuk menemukan informasi yang tidak tersedia secara kasat mata yang akan membantu meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan di halaman produk. Ini dapat membantu menjual produk yang mungkin unggul tetapi tidak laku secara online. Beberapa aspek dari Digital Shelf Analytics adalah:

Visibilitas Produk:

Sama seperti konten yang diberi peringkat berdasarkan SEO, visibilitas produk diberi peringkat berdasarkan tempat kemunculannya di hasil pencarian. Sementara beberapa hasil pencarian di rak digital mungkin disponsori, yang lain berperingkat tinggi karena peringkat pelanggan yang lebih baik, deskripsi terperinci, banyak gambar, dan banyak ulasan langsung. Membandingkan visibilitas produk Anda dengan pesaing Anda adalah tingkat paling dasar dari Digital Shelf Analytics yang harus dilakukan oleh pengecer online.

Konten Produk:

Di rak digital, deskripsi, gambar, dan video membuat produk menonjol. Kecuali ini akurat dan menarik, produk hanya akan menemukan sedikit pembeli. Misalnya, bayangkan Anda membuka halaman produk, tetapi hanya memiliki satu gambar dari sudut tertentu, atau gambarnya tidak dimuat. Kemudian Anda membuka halaman produk lain yang memiliki gambar dari setiap sudut yang mencakup pengukuran, dan video tentang cara penggunaannya. Sangat mudah untuk memahami mana yang akan menjual lebih banyak. Menganalisis konten produk dari berbagai sumber melalui data tergores menggunakan alat DaaS seperti PromptCloud adalah suatu keharusan untuk memastikan bahwa pengguna tidak meninggalkan halaman produk Anda.

Analisis Harga:

Digital Shelf Analytics juga membantu penjual dalam membandingkan harga barang yang berbeda dengan pesaing mereka. Harga dapat berfluktuasi berdasarkan musim, perubahan permintaan, acara obral, dan lainnya. Inilah sebabnya mengapa ini merupakan latihan berkelanjutan untuk membandingkan harga di berbagai jalan dan memastikan produk Anda memiliki keunggulan kompetitif.

Ulasan, peringkat, umpan balik:

Mendapatkan pelanggan baru lebih mudah ketika Anda memiliki umpan balik yang baik dari pelanggan lama Anda. Menganalisis ulasan, peringkat, dan umpan balik pelanggan Anda secara teratur sangat penting untuk memecahkan kinerja rak digital Anda. Pada saat yang sama, Anda juga ingin mengikis data dari penjual lain untuk memahami di mana mereka unggul atau kekurangan sehingga Anda dapat memasukkannya ke dalam produk dan layanan Anda.

Sumber Lalu Lintas:

Jika semua pelanggan Anda berasal dari link sponsor, itu adalah tanda bahwa halaman produk Anda tidak dioptimalkan untuk SEO untuk mengarahkan lalu lintas organik. Digital Shelf Analytics juga melibatkan pelacakan sumber lalu lintas Anda dan melakukan peningkatan pada konten produk Anda untuk mendapatkan lebih banyak konversi organik. Membuat konten yang relevan dan dioptimalkan untuk SEO mudah dilakukan setelah Anda mengambil data dari web untuk menemukan petunjuk di antara produk yang terdaftar teratas di halaman pencarian, dan memasukkannya ke dalam daftar produk Anda.

Tambahkan Faktor dalam Analisis Rak Digital

Seiring dengan poin data yang disebutkan di atas, Anda mungkin juga perlu memasukkan analisis pesaing dan pengoptimalan tingkat konversi sebagai bagian dari proyek Analisis Rak Digital Anda. Yang pertama membantu Anda melacak kampanye, peluncuran produk baru, promosi, dan acara penjualan oleh pesaing Anda. Menganalisis data pesaing juga dapat membantu Anda mengetahui apakah Anda melewatkan sesuatu dalam rangkaian produk, apakah item Anda sesuai dengan standar industri, dan apakah Anda menyediakan fitur tambahan yang dapat membantu menonjolkan halaman produk Anda.

Yang kedua melacak persentase pengguna yang membuka halaman produk Anda dan melakukan pembelian. Anda dapat membandingkan ini dengan data pesaing (yang dapat Anda peroleh dengan mengorek web) untuk mengetahui posisi Anda. Tingkat konversi yang rendah dapat merusak keuntungan Anda bahkan jika Anda memiliki visibilitas tinggi. Anda perlu melakukan analisis lebih lanjut untuk mengetahui mengapa pelanggan meninggalkan halaman Anda tanpa melakukan pembelian. Masalah dapat berkisar dari detail yang hilang hingga harga yang lebih tinggi dari rata-rata. Semua ini dapat meningkatkan keterlibatan online produk Anda di rak digital

Tim kami di PromptCloud dapat membantu Anda mengumpulkan data seperti informasi harga, detail halaman produk, jajaran produk, dan hasil pencarian sehingga Anda dapat melakukan analisis rak digital dan meningkatkan penjualan Anda dalam jangka panjang. Namun, bahkan dengan semua data, membuat rencana berbasis strategi mungkin sulit. Oleh karena itu, kami membuat alat tertarget yang disebut 42 sinyal yang bertujuan menggunakan kecerdasan komputer untuk mendekripsi data eCommerce yang kompleks.

Ini dapat digunakan sebagai alat untuk memecahkan masalah spesifik yang dihadapi oleh perusahaan yang menjual produknya secara online seperti pelanggaran MAP, pembandingan harga, bermacam-macam produk, dan analisis persaingan. Ini adalah alat yang harus dimiliki untuk merek B2B dan B2C bersama dengan profesional pemasaran dan penjualan.