Digital Shelf Analytics e os dados nos bastidores

A prática de coletar, classificar, analisar e consumir dados relacionados ao desempenho de produtos em uma prateleira digital (como uma plataforma de comércio eletrônico) é conhecida como Digital Shelf Analytics. É um termo chique cunhado para um ato que estava sendo realizado por varejistas online desde que as pessoas começaram a comprar na internet.

A única diferença é que as empresas têm muito mais dados para filtrar hoje e muitos dos processos são altamente automatizados para absorver as mudanças que acontecem a cada segundo. A prática envolve o monitoramento de métricas como visibilidade, posicionamento, conteúdo relacionado, preços e engajamento do cliente de produtos exibidos em um site. Por exemplo, você pode querer analisar:

1. Onde um produto é colocado quando um usuário pesquisa determinadas palavras-chave. Refere-se ao número da página de resultados de pesquisa em que aparece ou à área da página em que aparece (superior, central ou inferior).
2. Quantos clientes clicam no produto e qual porcentagem deles converte em uma compra?
3. Se há clientes que passam o mouse sobre o produto, mas saem sem verificar a página do produto.
4. Quais são as áreas na página do produto onde um cliente geralmente interage – isso pode ser comentários, detalhes, avaliações, etc. e qual é o estágio em que um cliente geralmente abandona o produto mesmo depois de passar pela página do produto?
5. Análise de preços e garantia de que os vendedores não estão vendendo seu produto abaixo do MAP (preço mínimo anunciado).

Como você deve imaginar, uma prateleira digital é apenas uma página da web em que são exibidos produtos para serem vendidos online. Isso pode se referir a um site de varejo, um aplicativo, um mercado como a Amazon e outros fóruns digitais em evolução. Em palavras simples, o Digital Shelf Analytics fornece informações sobre como um produto está sendo percebido, como está se saindo e o que o está impedindo de obter números de vendas mais altos.

Blocos de construção de análise de prateleira digital

O Digital Shelf Analytics permite que varejistas e marcas encontrem informações indisponíveis à vista de todos que ajudariam a aprimorar a experiência geral do cliente em uma página de produto. Pode ajudar a vender produtos que podem ser excelentes, mas não vendem bem online. Alguns dos aspectos do Digital Shelf Analytics são:

Visibilidade do produto:

Assim como o conteúdo é classificado com base no SEO, a visibilidade do produto é classificada com base em onde ele aparece nos resultados de pesquisa. Embora alguns resultados de pesquisa em uma prateleira digital possam ser patrocinados, outros têm uma classificação alta devido a melhores classificações de clientes, descrições detalhadas, muitas imagens e várias análises em primeira mão. Comparar a visibilidade do seu produto com a do seu concorrente é o nível mais básico do Digital Shelf Analytics que um varejista on-line deve realizar.

Conteúdo do produto:

Em uma estante digital, descrições, imagens e vídeos destacam os produtos. A menos que sejam precisos e atraentes, o produto encontrará poucos compradores. Por exemplo, imagine que você acessa a página de um produto, mas ela contém apenas uma imagem de um determinado ângulo ou as imagens não carregam. Em seguida, você abre outra página de produto com imagens de todos os ângulos, incluindo medidas e um vídeo de como é usado. Fica fácil entender qual vai vender mais. Analisar o conteúdo do produto de diferentes fontes por meio de dados extraídos usando ferramentas DaaS como o PromptCloud é essencial para garantir que os usuários não abandonem as páginas do produto.

Análise de preços:

O Digital Shelf Analytics também ajuda os vendedores a comparar os preços de diferentes itens com seus concorrentes. Os preços podem flutuar com base na estação, mudança na demanda, eventos de venda e muito mais. É por isso que é um exercício contínuo comparar preços em diferentes vias e garantir que seus produtos tenham uma vantagem competitiva.

Comentários, avaliações, feedback:

Conseguir novos clientes é mais fácil quando você tem um bom feedback dos antigos. Analisar seus comentários, avaliações e feedback do cliente regularmente é fundamental para quebrar o desempenho de sua prateleira digital. Ao mesmo tempo, você também deseja extrair dados de outros vendedores para entender onde eles estão se destacando ou falhando, para que você possa incorporá-los em seus produtos e serviços.

Fontes de tráfego:

Se todos os seus clientes vêm de links patrocinados, isso é um sinal de que sua página de produto não é otimizada para SEO para gerar tráfego orgânico. Digital Shelf Analytics também envolve rastrear suas fontes de tráfego e fazer melhorias no conteúdo do seu produto para ter mais conversões orgânicas. Criar conteúdo relevante e otimizado para SEO é fácil depois que você extrai dados da Web para encontrar ponteiros entre os principais produtos listados em uma página de pesquisa e os incorpora à sua lista de produtos.

Adicionar fatores na análise de prateleira digital

Juntamente com os pontos de dados mencionados acima, você também pode precisar incorporar a análise da concorrência e a otimização da taxa de conversão como parte de seu projeto Digital Shelf Analytics. O primeiro ajuda você a rastrear campanhas, lançamentos de novos produtos, promoções e eventos de vendas de seus concorrentes. A análise dos dados da concorrência também pode ajudá-lo a descobrir se está faltando alguma coisa na linha de produtos, se seus itens estão de acordo com os padrões do setor e se você está fornecendo recursos extras que podem ajudar a destacar suas páginas de produtos.

O segundo acompanha a porcentagem de usuários que abrem a página do seu produto e fazem uma compra. Você pode comparar isso com os dados do concorrente (que você pode obter raspando a web) para descobrir onde você está. Uma taxa de conversão baixa pode prejudicar seus resultados, mesmo que você tenha alta visibilidade. Você precisará realizar uma análise mais aprofundada para descobrir por que os clientes saem de sua página sem fazer uma compra. Os problemas podem variar de detalhes ausentes a preços acima da média. Tudo isso pode aumentar o engajamento online de seus produtos em uma estante digital

Nossa equipe da PromptCloud pode ajudá-lo a coletar dados, como informações de preços, detalhes da página do produto, linha de produtos e resultados de pesquisa, para que você possa realizar análises de prateleiras digitais e melhorar suas vendas a longo prazo. No entanto, mesmo com todos os dados, pode ser difícil elaborar um plano baseado em estratégia. Devido a isso, criamos uma ferramenta direcionada chamada 42 sinais que visa usar a inteligência do computador para descriptografar dados complexos de comércio eletrônico.

Ele pode ser usado como uma ferramenta para resolver problemas específicos enfrentados por empresas que vendem seus produtos on-line, como violações de MAP, benchmarking de preços, variedade de produtos e análise competitiva. É uma ferramenta obrigatória para marcas B2B e B2C, juntamente com profissionais de marketing e vendas.