Cyfrowa analiza półek i dane za kulisami

Praktyka zbierania, sortowania, analizowania i wykorzystywania danych związanych z wydajnością produktów na cyfrowej półce (takiej jak platforma e-commerce) jest określana jako Digital Shelf Analytics. Jest to fantazyjne określenie wymyślone na określenie czynu, który był wykonywany przez sprzedawców internetowych, odkąd ludzie zaczęli robić zakupy w Internecie.

Jedyna różnica polega na tym, że firmy mają dziś o wiele więcej danych do przeszukiwania, a wiele procesów jest wysoce zautomatyzowanych, aby absorbować zmiany zachodzące w każdej sekundzie. Praktyka obejmuje monitorowanie wskaźników, takich jak widoczność, pozycjonowanie, powiązane treści, ceny i zaangażowanie klientów w produkty wyświetlane na stronie internetowej. Na przykład możesz chcieć przeanalizować:

1. Gdzie umieszczany jest produkt, gdy użytkownik wyszukuje określone słowa kluczowe. Odnosi się to do numeru strony wyników wyszukiwania, na której się pojawia, lub obszaru na stronie, na którym się pojawia (góra, środek lub dół).
2. Ilu klientów klika produkt i jaki procent z nich dokonuje zakupu?
3. Czy są klienci, którzy najeżdżają na produkt, ale opuszczają go bez sprawdzania strony produktu.
4. Z jakimi obszarami na stronie produktu klient zwykle wchodzi w interakcję – mogą to być komentarze, szczegóły, oceny itp. oraz na jakim etapie klient zwykle rezygnuje z produktu nawet po przejściu przez stronę produktu?
5. Analiza cen i upewnienie się, że sprzedawcy nie sprzedają Twojego produktu poniżej MAP (minimalnej reklamowanej ceny).

Jak możesz sobie wyobrazić, półka cyfrowa to po prostu strona internetowa, na której prezentowane są produkty przeznaczone do sprzedaży online. Może to odnosić się do witryny detalicznej, aplikacji, platformy handlowej, takiej jak Amazon i innych rozwijających się forów cyfrowych. Mówiąc prościej, Digital Shelf Analytics zapewnia wgląd w to, jak produkt jest postrzegany, jak działa i co powstrzymuje go przed wyższymi wynikami sprzedaży.

Elementy składowe cyfrowej analizy półek

Digital Shelf Analytics umożliwia sprzedawcom detalicznym i markom znajdowanie informacji niedostępnych dla zwykłego oka, które pomogłyby poprawić ogólne wrażenia klienta na stronie produktu. Może pomóc w sprzedaży produktów, które mogą być najwyższej klasy, ale nie sprzedają się dobrze online. Niektóre aspekty analizy cyfrowej półki to:

Widoczność produktu:

Podobnie jak treść jest klasyfikowana na podstawie SEO, widoczność produktu jest klasyfikowana na podstawie miejsca, w którym pojawia się w wynikach wyszukiwania. Podczas gdy niektóre wyniki wyszukiwania na cyfrowej półce mogą być sponsorowane, inne zajmują wysokie pozycje ze względu na lepsze oceny klientów, szczegółowe opisy, mnóstwo zdjęć i liczne recenzje z pierwszej ręki. Porównanie widoczności Twojego produktu z konkurencją to najbardziej podstawowy poziom analizy cyfrowej półki, jaki powinien wykonać sprzedawca internetowy.

Zawartość produktu:

Na cyfrowej półce produkty wyróżniają się dzięki opisom, obrazom i filmom. Jeśli nie są one dokładne i atrakcyjne, produkt znajdzie niewielu nabywców. Na przykład wyobraź sobie, że wchodzisz na stronę produktu, ale jest tam tylko jedno zdjęcie zrobione pod pewnym kątem lub obrazy się nie ładują. Następnie otwierasz kolejną stronę produktu, która zawiera obrazy pod każdym kątem, w tym pomiary, oraz film o tym, jak jest używany. Łatwo zrozumieć, który z nich będzie sprzedawał więcej. Analizowanie treści produktów z różnych źródeł za pomocą zebranych danych przy użyciu narzędzi DaaS, takich jak PromptCloud, jest koniecznością, aby użytkownicy nie opuszczali stron produktów.

Analiza cen:

Digital Shelf Analytics pomaga również sprzedawcom w porównywaniu cen różnych artykułów z ich konkurentami. Ceny mogą się zmieniać w zależności od pory roku, zmiany popytu, wyprzedaży i nie tylko. Dlatego porównywanie cen z różnych kierunków i upewnianie się, że Twoje produkty mają przewagę konkurencyjną, jest ciągłym ćwiczeniem.

Recenzje, oceny, opinie:

Zdobywanie nowych klientów jest łatwiejsze, gdy masz dobre opinie od starszych. Regularne analizowanie recenzji, ocen i opinii klientów ma kluczowe znaczenie dla przełamania wydajności cyfrowej półki. Jednocześnie chciałbyś zebrać dane od innych sprzedawców, aby zrozumieć, gdzie są doskonali lub nie, aby móc uwzględnić je w swoich produktach i usługach.

Źródła ruchu:

Jeśli wszyscy Twoi klienci pochodzą z linków sponsorowanych, oznacza to, że strona Twojego produktu nie jest zoptymalizowana pod kątem SEO, aby generować ruch organiczny. Digital Shelf Analytics obejmuje również śledzenie źródeł ruchu i wprowadzanie ulepszeń w treści produktów, aby uzyskać więcej konwersji organicznych. Tworzenie trafnych i zoptymalizowanych pod kątem SEO treści jest łatwe po zebraniu danych z sieci w celu znalezienia wskaźników wśród najlepszych produktów na stronie wyszukiwania i uwzględnieniu ich w wykazie produktów.

Dodatkowe czynniki w analizie cyfrowej półki

Oprócz punktów danych wymienionych powyżej, może być również konieczne włączenie analizy konkurencji i optymalizacji współczynnika konwersji w ramach projektu Digital Shelf Analytics. Pierwszy pomaga śledzić kampanie, premiery nowych produktów, promocje i wyprzedaże u konkurencji. Analiza danych konkurencji może również pomóc Ci dowiedzieć się, czy brakuje Ci czegoś w asortymencie produktów, czy Twoje produkty są zgodne ze standardami branżowymi i czy udostępniasz dodatkowe funkcje, które mogą pomóc wyróżnić strony produktów.

Drugi śledzi odsetek użytkowników, którzy otwierają stronę Twojego produktu i dokonują zakupu. Możesz porównać to z danymi konkurencji (które możesz uzyskać, przeglądając sieć), aby dowiedzieć się, na czym stoisz. Niski współczynnik konwersji może zaszkodzić wynikom finansowym, nawet jeśli masz wysoką widoczność. Będziesz musiał przeprowadzić dalszą analizę, aby dowiedzieć się, dlaczego klienci opuszczają Twoją stronę bez dokonania zakupu. Problemy mogą obejmować zarówno brakujące szczegóły, jak i ceny wyższe niż przeciętne. Wszystko to może zwiększyć zaangażowanie online Twoich produktów na cyfrowej półce

Nasz zespół w PromptCloud może pomóc Ci zebrać dane, takie jak informacje o cenach, szczegóły strony produktu, asortyment produktów i wyniki wyszukiwania, abyś mógł przeprowadzić cyfrową analizę półek i poprawić sprzedaż w dłuższej perspektywie. Jednak nawet przy wszystkich danych opracowanie planu opartego na strategii może być trudne. Z tego powodu opracowaliśmy ukierunkowane narzędzie o nazwie 42 sygnały, którego celem jest wykorzystanie inteligencji komputerowej do odszyfrowania złożonych danych eCommerce.

Może być używany jako narzędzie do rozwiązywania konkretnych problemów, z którymi borykają się firmy sprzedające swoje produkty online, takich jak naruszenia MAP, porównywanie cen, asortyment produktów i analiza konkurencji. Jest to niezbędne narzędzie dla marek B2B i B2C, a także specjalistów od marketingu i sprzedaży.