デジタル棚分析と舞台裏のデータ

デジタル棚 (電子商取引プラットフォームなど) 上の製品のパフォーマンスに関連するデータを収集、分類、分析、および消費する実践は、デジタル棚分析と呼ばれます。 これは、人々がインターネットで買い物をし始めて以来、オンライン小売業者によって行われていた行為を表すために造られた派手な用語です。

唯一の違いは、現在、企業が選別すべきデータがより多く存在し、プロセスの多くが高度に自動化されており、毎秒起こる変化を吸収できることです。 この実践には、Web サイトに表示される製品の可視性、ポジショニング、関連コンテンツ、価格設定、顧客エンゲージメントなどの指標の監視が含まれます。 たとえば、次のことを分析するとよいでしょう。

1. ユーザーが特定のキーワードを検索したときに製品が配置される場所。 これは、検索結果が表示されるページ番号、または検索結果が表示されるページ上の領域 (上部、中央、または下部) を指します。
2. 何人の顧客が製品をクリックし、そのうち何パーセントが購入に至ったのでしょうか?
3. 商品にカーソルを合わせても商品ページを確認せずに離れる顧客がいるかどうか。
4. 顧客が通常製品ページ上でやり取りする領域は何ですか? これはコメント、詳細、評価などです。製品ページを閲覧した後でも顧客が製品を放棄するのは通常どの段階ですか?
5. 価格分析と、販売者が MAP (最低広告価格) を下回って製品を販売していないことを確認します。

ご想像のとおり、デジタル棚は、オンラインで販売するために製品が表示される単なる Web ページです。 これは、小売ウェブサイト、アプリ、Amazon などのマーケットプレイス、その他の進化するデジタル フォーラムを指します。 簡単に言うと、デジタル シェルフ アナリティクスは、製品がどのように認識されているか、そのパフォーマンスはどのようになっているのか、売上高の増加を妨げているものは何なのかについての洞察を提供します。

デジタル棚分析の構成要素

デジタル シェルフ アナリティクスを使用すると、小売業者やブランドは、製品ページでの全体的な顧客体験の向上に役立つ、目に見えない情報を見つけることができます。 一流であってもオンラインではあまり売れていない商品を販売するのに役立ちます。 デジタル棚分析のいくつかの側面は次のとおりです。

製品の可視性:

コンテンツが SEO に基づいてランク付けされるのと同様に、製品の可視性も検索結果のどこに表示されるかに基づいてランク付けされます。 デジタル棚の一部の検索結果にはスポンサーが付いている場合がありますが、他の検索結果は、より良い顧客評価、詳細な説明、大量の画像、および複数の直接のレビューによって上位にランクされます。 自社製品の可視性を競合他社と比較することは、オンライン小売業者が取り組むべき最も基本的なレベルのデジタル棚分析です。

製品内容:

デジタル棚では、説明、画像、ビデオによって商品が目立つようになります。 これらが正確で魅力的でない限り、その製品を購入する人はほとんどいません。 たとえば、製品ページにアクセスしたときに、特定の角度からの画像が 1 枚しか表示されていないか、画像が読み込まれないとします。 次に、寸法を含むあらゆる角度からの画像と、その使用方法に関するビデオが掲載された別の製品ページを開きます。 どちらがより多く売れるかは簡単にわかります。 ユーザーが製品ページから離脱しないようにするには、PromptCloud などの DaaS ツールを使用してスクレイピングしたデータを通じて、さまざまなソースからの製品コンテンツを分析することが必須です。

価格分析:

デジタル棚分析は、販売者がさまざまな商品の価格を競合他社と比較するのにも役立ちます。 価格は季節、需要の変化、セールイベントなどにより変動する場合があります。 このため、さまざまな方法で価格を比較し、製品が競争上の優位性を確保できるようにすることが継続的に必要になります。

レビュー、評価、フィードバック:

古い顧客から良いフィードバックがあれば、新しい顧客を獲得するのは簡単になります。 デジタル棚のパフォーマンスを向上させるには、レビュー、評価、顧客からのフィードバックを定期的に分析することが重要です。 同時に、他の販売者からデータを収集して、どこが優れているか、どこが劣っているかを把握し、それらを自社の製品やサービスに組み込むこともできます。

トラフィックソース:

すべての顧客がスポンサーリンクから来ている場合、それはあなたの商品ページがオーガニックトラフィックを促進するためにSEOに最適化されていないことを示しています。 デジタル シェルフ分析には、トラフィック ソースの追跡や、オーガニック コンバージョンを増やすための製品コンテンツの改善も含まれます。 Web からデータを収集して、検索ページで上位にリストされている製品の中からポインタを見つけ、それらを製品リストに組み込むと、SEO に最適化された関連性の高いコンテンツの作成が簡単になります。

デジタル棚分析のアドオン要素

上記のデータ ポイントに加えて、デジタル シェルフ分析プロジェクトの一部として競合他社の分析とコンバージョン率の最適化を組み込む必要がある場合もあります。 1 つ目は、競合他社によるキャンペーン、新製品の発売、プロモーション、セール イベントを追跡するのに役立ちます。 競合他社のデータを分析することは、製品ラインナップに不足しているものがないか、商品が業界標準に準拠しているかどうか、製品ページを目立たせるための追加機能を提供しているかどうかを把握するのにも役立ちます。

2 つ目は、製品ページを開いて購入したユーザーの割合を追跡します。 これを競合他社のデータ (Web をスクレイピングして取得できる) と比較して、自社の立ち位置を確認できます。 たとえ認知度が高くても、コンバージョン率が低いと収益が損なわれる可能性があります。 顧客が購入せずにページを離れた理由を調べるには、さらに分析を実行する必要があります。 問題は、詳細の欠如から平均より高い価格まで多岐にわたります。 これらすべてにより、デジタル棚での製品のオンラインエンゲージメントを高めることができます

PromptCloud のチームは、デジタル棚分析を実行して長期的に売上を向上できるように、価格情報、製品ページの詳細、製品ラインナップ、検索結果などのデータの収集を支援します。 ただし、すべてのデータがあっても、戦略に基づいた計画を立てるのは難しい場合があります。 このため、コンピューター インテリジェンスを使用して複雑な e コマース データを解読することを目的とした、42 シグナルと呼ばれる標的を絞ったツールを考案しました。

これは、MAP 違反、価格ベンチマーク、製品の品揃え、競合分析など、オンラインで製品を販売する企業が直面する特定の問題を解決するツールとして使用できます。 これは、マーケティングおよび販売の専門家とともに、B2B および B2C ブランドにとって必須のツールです。