Mengapa pengecer membutuhkan data web untuk Sistem PIM (Manajemen Informasi Produk) yang solid

Dengan adopsi big data yang signifikan, ritel omni-channel, dan dinamika konsumen yang berubah, penerapan sistem organisasi dan manajemen data yang kuat menjadi hal terpenting bagi pengecer besar. Ketika bisnis ritel terus berkembang pesat, kompleksitas pelacakan data produk menjadi berlipat ganda. Sistem PIM ikut bermain dalam skenario ini untuk membantu pengecer di saluran online dan offline. Dengan kata sederhana Sistem Manajemen Informasi Produk adalah pusat penyimpanan semua data yang terkait dengan produk – baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Data ini berkisar dari data produk inti, data SKU, spesifikasi, metrik, data omni-channel, aset digital, konten, dan banyak lagi.

Dengan satu lokasi untuk menyimpan semua data, pengecer memiliki kemampuan untuk melihat semua informasi tanpa masuk ke beberapa alat – ini meningkatkan kualitas, manajemen data, dan membantu menghilangkan anomali. Sekarang, Kami akan membahas pentingnya kualitas data dan bagaimana sistem PIM membantu.

Meningkatkan kualitas data produk

Bisnis yang dapat menghubungkan data produk dengan perilaku konsumen, wawasan pembeli, dan proses pengambilan keputusan adalah yang terdepan. Dan sudah diketahui bahwa dasar penerapan data terletak pada kualitas data dan itu membuat data produk penting untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Berikut adalah faktor-faktor yang membentuk kualitas data:

presisi

Kualitas data sangat tergantung pada ketepatan penyimpanan data. Yang paling penting, selain saluran dalam akuisisi data, ada beberapa saluran lain yang digunakan untuk menangkap data. Misalnya, Anda mungkin pengecer yang mencoba menangkap katalog pesaing untuk merumuskan strategi Anda atau memperoleh data dari mitra saluran Anda untuk pemantauan. Dalam semua kasus ini, mendapatkan data yang akurat dan menemukan ketidakkonsistenan tetap menjadi penghalang utama.

Kelengkapan

Pertanyaan lain yang harus ditanyakan oleh semua pengecer serius adalah berapa banyak data yang komprehensif? Jenis data apa yang masuk akal dalam hal bisnis dan jenis data apa yang dapat didukung secara teknis? Menjawab pertanyaan terkait kelengkapan data menjadi penting karena dapat berdampak pada anggaran dan investasi yang dibutuhkan untuk akuisisi data. Sebagai perusahaan solusi data, kami dapat mengekstrak data apa pun yang ada di web, tetapi menangkap atribut yang tepat dan memahami implikasinya pada bisnis dan teknologi harus dipertimbangkan.

Frekuensi

Ini adalah aspek lain yang paling penting dari akuisisi data – seberapa sering data harus diperoleh untuk menjaga kualitas dan relevansi. Misalnya, portal agregator pasti ingin mencerminkan harga pasti produk segera setelah berubah di situs sumber. Beberapa mungkin memilih perayapan langsung, yang lain akan mengekstraksi data dua kali sehari. Datanya mungkin lengkap dan akurat, tetapi jika datanya tidak berguna dari segi timeline, maka data ini tidak akan berguna.

Konsistensi di seluruh saluran

Untuk pengecer yang tertarik pada ritel omnichannel, blok bangunan dasar harus sekitar mengintegrasikan sistem yang berbeda. Jika sistem beroperasi dalam silo, maka strategi siapa akan berantakan. Ada berbagai alat warisan yang digunakan untuk mengoperasikan logistik, merchandising, promosi, penjualan, program loyalitas, dll. Selain itu secara umum ada aplikasi yang dibuat khusus yang memungkinkan beberapa tingkat sinkronisasi. Namun, selalu pengaturan ini tidak berbicara satu sama lain dengan mulus dan menghasilkan komunikasi yang tidak konsisten di saluran yang berbeda. Berikut adalah dua contoh praktis:

Contoh 1

Konsumen dikejar oleh iklan produk yang sangat menarik selama berminggu-minggu di berbagai platform web. Akhirnya, ketika konsumen memutuskan untuk mengunjungi toko offline untuk mencoba produk, penjual tidak tahu tentang ketersediaannya. Ini adalah contoh bagaimana segala sesuatunya bisa salah tanpa sistem yang terintegrasi.

Contoh 2

Ini satu lagi pengalaman pribadi. Terkadang kita melihat iklan di Facebook atau Twitter dan mengkliknya untuk benar-benar memeriksa produk, tetapi kebanyakan berakhir di situs web tanpa tanda-tanda produk yang sebenarnya. Hal ini terjadi karena adanya gap antara tim yang menjalankan promosi dengan tim yang menyerahkan merchandising yang mengambil katalog produk.

Bagaimana sistem PIM membantu?

Sistem Manajemen Informasi Produk adalah sistem yang paling penting bagi pengecer mana pun yang mencari keseragaman di seluruh saluran, unit bisnis, dan departemen. Sistem PIM memungkinkan pengecer untuk secara terpusat menyimpan dan mengelola informasi yang sesuai dengan semua produk mereka dan memfasilitasi komunikasi di antara beberapa departemen dengan membawa mereka ke satu platform. Misalnya, dalam hal periklanan, departemen merchandising, dan mitra saluran lainnya, metadata produk yang tersedia di sistem PIM dapat digunakan untuk merencanakan katalogisasi, promosi, dan penjualan yang disinkronkan.

Ingin memperkuat sistem PIM Anda dengan data produk berformat yang berisi nama, gambar & detail lainnya menggunakan EAN atau ASIN? Hubungi kami sekarang!

Bagaimana data web meningkatkan sistem PIM

Ada banyak aplikasi penggunaan data web sebagai aset untuk mendorong bisnis ritel. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang penting:

Harga

Sangat penting untuk menetapkan harga produk dengan benar untuk margin yang optimal, dan itu membutuhkan evaluasi yang stabil dan pemodelan ulang strategi penetapan harga. Meskipun Anda mungkin sudah mempertimbangkan data organisasi untuk mempertimbangkan kondisi pasar, perilaku konsumen, inventaris, dll. saat menerapkan strategi penetapan harga, penting juga untuk mempertimbangkan penetapan harga yang ditetapkan oleh pesaing untuk produk serupa karena konsumen dapat peka terhadap harga. Umpan data web untuk data produk e-niaga dapat digunakan dalam kasus ini.

Manajemen pengecer

Beberapa produsen memilih pengecer sebagai saluran distribusi produk dan membuat persyaratan untuk membatasi pengecer agar tidak menjual produk di kumpulan situs e-niaga yang sama. Ini memastikan bahwa penjual tidak berusaha bersaing dengan orang lain untuk menjual produk yang sama. Namun, hampir tidak mungkin mencari situs secara manual untuk menemukan pengecer yang melanggar persyaratan. Selain itu, mungkin ada beberapa penjual tidak sah yang menjual produk Anda di berbagai situs. Mengotomatiskan ekstraksi data web untuk menyimpan data ini di PIM Anda dapat membantu Anda menghemat sumber daya.

Deteksi Penipuan

Pada tahun 2016, Apple mengetahui bahwa sebagian besar pengisi daya dan kabel yang dijual di Amazon sebagai produk asli sebenarnya dibuat dengan buruk, dengan komponen yang lebih rendah atau hilang, desain yang salah, dan isolasi listrik yang tidak memadai. Secara sederhana, pelanggan membeli produk palsu dengan mempercayai Amazon. Tidak diragukan lagi bahwa aksesoris palsu menodai citra merek Apple di mata pelanggan. Ekstraksi data web untuk produk tertentu dapat digunakan untuk melacak dan melawan penipuan.

Analisis permintaan

Analisis permintaan adalah komponen utama untuk perencanaan dan pengiriman produk. Ini menjawab pertanyaan penting seperti: Produk mana yang akan dijual cepat? Mana yang akan relatif lebih lambat? Untuk memulai, toko e-niaga dapat menganalisis angka penjualan sendiri untuk memperkirakan permintaan, tetapi selalu direkomendasikan bahwa perencanaan harus dilakukan jauh sebelum peluncuran. Dengan begitu Anda tidak akan membuat perencanaan setelah pelanggan mendarat di situs Anda; Anda akan siap dengan jumlah produk yang tepat untuk memenuhi permintaan. Salah satu cara untuk mendapatkan sumber data ini adalah dengan merayapi produk dari situs rahasia dan menyimpannya di sistem PIM.

Memantau peringkat pencarian

Banyak pemain e-commerce menjual produk mereka di situs web mereka sendiri selain dari pasar seperti Amazon dan eBay. Pasar populer ini menarik banyak konsumen dan penjual. Banyaknya penjual di platform ini membuat sulit untuk bersaing dan mendapat peringkat tinggi untuk pencarian tertentu yang dilakukan di situs ini. Peringkat pencarian di pasar ini bergantung pada banyak faktor (judul, deskripsi, merek, gambar, tingkat konversi, dll.) dan membutuhkan pengoptimalan berkelanjutan. Oleh karena itu, memantau peringkat untuk kata kunci pilihan untuk produk tertentu melalui ekstraksi data web dapat membantu dalam mengukur hasil pengoptimalan dan melakukan analisis deret waktu.

Pemantauan kampanye

Sudah umum bagi merek untuk terlibat dengan konsumen melalui berbagai platform seperti YouTube dan Twitter. Konsumen juga semakin beralih ke berbagai forum web untuk mengekspresikan pandangan mereka. Menjadi penting bagi bisnis untuk memantau, mendengarkan, dan bertindak berdasarkan apa yang dikatakan konsumen. Anda perlu bergerak melampaui jumlah retweet, suka, tampilan, dll. dan melihat bagaimana tepatnya konsumen memahami pesan Anda. Menyimpan informasi ini dalam sistem PIM untuk mendorong keterlibatan pelanggan, mengukur kepuasan, dan mengubah strategi produk dapat dilakukan secara efisien.

Dengan mengintegrasikan data web dalam sistem PIM, Anda akan memiliki gambaran menyeluruh tentang data produk dan menggunakannya untuk melakukan integrasi penjualan, pemasaran, operasi, pengalaman pelanggan, dan strategi produk yang mulus.