การวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลและข้อมูลเบื้องหลัง

วิธีปฏิบัติในการรวบรวม จัดเรียง วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์บนชั้นวางดิจิทัล (เช่น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ) เรียกว่า Digital Shelf Analytics เป็นศัพท์เฉพาะที่บัญญัติขึ้นสำหรับการกระทำที่ดำเนินการโดยผู้ค้าปลีกออนไลน์ตั้งแต่ผู้คนเริ่มซื้อของทางอินเทอร์เน็ต

ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือ บริษัทต่างๆ มีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องกลั่นกรองในปัจจุบัน และกระบวนการหลายอย่างทำงานอัตโนมัติอย่างมากเพื่อดูดซับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นทุกวินาที แนวปฏิบัตินี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบเมตริกต่างๆ เช่น การเปิดเผย การวางตำแหน่ง เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง การกำหนดราคา และการมีส่วนร่วมของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์ที่แสดงบนเว็บไซต์ ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการวิเคราะห์:

1. ตำแหน่งที่วางสินค้าเมื่อผู้ใช้ค้นหาคำหลักบางคำ ซึ่งหมายถึงหมายเลขหน้าผลการค้นหาที่ปรากฏ หรือพื้นที่บนหน้าที่ปรากฏ (ด้านบน ตรงกลาง หรือด้านล่าง)
2. มีลูกค้ากี่รายที่คลิกที่ผลิตภัณฑ์ และลูกค้าเหล่านั้นเปลี่ยนมาเป็นการซื้อกี่เปอร์เซ็นต์
3. มีลูกค้าที่วางเมาส์เหนือผลิตภัณฑ์แต่ออกโดยไม่ตรวจสอบหน้าผลิตภัณฑ์หรือไม่
4. พื้นที่ใดในหน้าผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ามักจะโต้ตอบ ซึ่งอาจเป็นความคิดเห็น รายละเอียด การให้คะแนน ฯลฯ และขั้นตอนใดที่ลูกค้ามักจะละทิ้งผลิตภัณฑ์แม้ว่าจะผ่านหน้าผลิตภัณฑ์ไปแล้ว
5. วิเคราะห์ราคาและทำให้มั่นใจว่าผู้ขายไม่ได้ขายผลิตภัณฑ์ของคุณต่ำกว่า MAP (ราคาขั้นต่ำที่โฆษณา)

อย่างที่คุณคิด ชั้นวางดิจิทัลเป็นเพียงหน้าเว็บที่แสดงผลิตภัณฑ์เพื่อขายทางออนไลน์ ซึ่งอาจหมายถึงเว็บไซต์ค้าปลีก แอป ตลาดอย่าง Amazon และฟอรัมดิจิทัลอื่นๆ ที่กำลังพัฒนา กล่าวง่ายๆ คือ Digital Shelf Analytics ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการรับรู้ผลิตภัณฑ์ ประสิทธิภาพการทำงาน และสิ่งใดที่ฉุดรั้งผลิตภัณฑ์นั้นจากตัวเลขยอดขายที่สูงขึ้น

หน่วยการสร้างของ Digital Shelf Analytics

Digital Shelf Analytics ช่วยให้ผู้ค้าปลีกและแบรนด์สามารถค้นหาข้อมูลที่มองไม่เห็น ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวมในหน้าผลิตภัณฑ์ สามารถช่วยขายสินค้าที่อาจจะขายดีแต่ขายไม่ดีทางออนไลน์ แง่มุมบางประการของ Digital Shelf Analytics ได้แก่:

การมองเห็นผลิตภัณฑ์:

เช่นเดียวกับเนื้อหาที่ได้รับการจัดอันดับตาม SEO การเปิดเผยผลิตภัณฑ์จะได้รับการจัดอันดับตามตำแหน่งที่ปรากฏในผลการค้นหา แม้ว่าผลการค้นหาบางรายการในชั้นวางดิจิทัลอาจได้รับการสนับสนุน แต่ผลการค้นหาอื่นๆ อยู่ในอันดับสูงเนื่องจากการให้คะแนนของลูกค้าที่ดีกว่า คำอธิบายโดยละเอียด รูปภาพจำนวนมาก และบทวิจารณ์โดยตรงหลายรายการ การเปรียบเทียบการมองเห็นผลิตภัณฑ์ของคุณกับของคู่แข่งเป็นระดับพื้นฐานที่สุดของ Digital Shelf Analytics ที่ผู้ค้าปลีกออนไลน์ควรทำ

เนื้อหาผลิตภัณฑ์:

บนชั้นวางดิจิทัล คำอธิบาย รูปภาพ และวิดีโอทำให้ผลิตภัณฑ์โดดเด่น ผลิตภัณฑ์จะพบผู้ซื้อไม่กี่รายเว้นแต่ว่าสิ่งเหล่านี้ถูกต้องและน่าสนใจ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณไปที่หน้าผลิตภัณฑ์แต่มีรูปภาพเพียงรูปเดียวจากบางมุม หรือรูปภาพไม่โหลด จากนั้นคุณเปิดหน้าผลิตภัณฑ์อื่นที่มีรูปภาพจากทุกมุมซึ่งรวมถึงการวัดและวิดีโอเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน เข้าใจง่ายว่าอันไหนจะขายได้มากกว่ากัน การวิเคราะห์เนื้อหาผลิตภัณฑ์จากแหล่งที่มาต่างๆ ผ่านข้อมูลที่คัดลอกมาโดยใช้เครื่องมือ DaaS เช่น PromptCloud เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้จะไม่ออกจากหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณ

การวิเคราะห์ราคา:

Digital Shelf Analytics ยังช่วยผู้ขายในการเปรียบเทียบราคาของสินค้าต่างๆ กับคู่แข่ง ราคาอาจขึ้นลงตามฤดูกาล การเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์ กิจกรรมลดราคา และอื่นๆ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นการออกกำลังกายอย่างต่อเนื่องเพื่อเปรียบเทียบราคาในช่องทางต่างๆ และทำให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์ของคุณมีความได้เปรียบในการแข่งขัน

บทวิจารณ์ การให้คะแนน ข้อเสนอแนะ:

การหาลูกค้าใหม่จะง่ายขึ้นเมื่อคุณได้รับการตอบรับที่ดีจากลูกค้าเก่า การวิเคราะห์บทวิจารณ์ การให้คะแนน และคำติชมของลูกค้าอย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญในการถอดรหัสประสิทธิภาพชั้นวางดิจิทัลของคุณ ในเวลาเดียวกัน คุณยังต้องการดึงข้อมูลจากผู้ขายรายอื่นเพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ขายรายใดมีดีหรือด้อยกว่าจุดใด เพื่อที่คุณจะได้รวมข้อมูลเหล่านั้นไว้ในผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ

แหล่งที่มาของการเข้าชม:

หากลูกค้าทั้งหมดของคุณมาจากลิงก์ผู้สนับสนุน นั่นเป็นสัญญาณว่าหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO เพื่อกระตุ้นการเข้าชมแบบออร์แกนิก Digital Shelf Analytics ยังเกี่ยวข้องกับการติดตามแหล่งที่มาของการเข้าชมและปรับปรุงเนื้อหาผลิตภัณฑ์ของคุณให้มีการแปลงแบบออร์แกนิกมากขึ้น การสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและปรับแต่ง SEO เป็นเรื่องง่ายเมื่อคุณดึงข้อมูลจากเว็บเพื่อค้นหาตัวชี้ระหว่างผลิตภัณฑ์ที่แสดงรายการสูงสุดในหน้าค้นหา และรวมไว้ในรายการผลิตภัณฑ์ของคุณ

เพิ่มปัจจัยใน Digital Shelf Analytics

นอกจากจุดข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว คุณยังอาจต้องรวมการวิเคราะห์คู่แข่งและการเพิ่มประสิทธิภาพอัตรา Conversion เข้าเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Digital Shelf Analytics ของคุณ อันแรกช่วยคุณติดตามแคมเปญ การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ โปรโมชัน และกิจกรรมการขายโดยคู่แข่งของคุณ การวิเคราะห์ข้อมูลของคู่แข่งยังช่วยให้คุณทราบว่าคุณขาดสิ่งใดในกลุ่มผลิตภัณฑ์หรือไม่ รายการของคุณเป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมหรือไม่ และคุณให้คุณสมบัติพิเศษที่อาจช่วยให้หน้าผลิตภัณฑ์ของคุณโดดเด่นหรือไม่

ส่วนที่สองติดตามเปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่เปิดหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณและทำการซื้อ คุณสามารถเปรียบเทียบสิ่งนี้กับข้อมูลของคู่แข่ง (ซึ่งคุณสามารถหาได้จากการขูดเว็บ) เพื่อดูว่าคุณยืนอยู่ตรงไหน อัตราการแปลงต่ำอาจส่งผลเสียต่อกำไรของคุณแม้ว่าคุณจะมีทัศนวิสัยสูงก็ตาม คุณจะต้องทำการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อหาสาเหตุที่ลูกค้าออกจากเพจของคุณโดยไม่ทำการซื้อ ปัญหาอาจมีตั้งแต่รายละเอียดที่ขาดหายไปไปจนถึงการกำหนดราคาที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย ทั้งหมดนี้สามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมทางออนไลน์ของผลิตภัณฑ์ของคุณบนชั้นวางดิจิทัล

ทีมงานของเราที่ PromptCloud สามารถช่วยคุณขูดข้อมูล เช่น ข้อมูลราคา รายละเอียดหน้าผลิตภัณฑ์ รายการผลิตภัณฑ์ และผลการค้นหา เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ชั้นวางดิจิทัลและปรับปรุงยอดขายของคุณในระยะยาว อย่างไรก็ตาม แม้จะมีข้อมูลทั้งหมดแล้ว การวางแผนกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยอาจเป็นเรื่องยาก ด้วยเหตุนี้ เราจึงคิดค้นเครื่องมือเป้าหมายที่เรียกว่า 42 Signals ซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อใช้ระบบอัจฉริยะของคอมพิวเตอร์เพื่อถอดรหัสข้อมูลอีคอมเมิร์ซที่ซับซ้อน

สามารถใช้เป็นเครื่องมือในการแก้ปัญหาเฉพาะที่บริษัทขายผลิตภัณฑ์ออนไลน์เผชิญอยู่ เช่น การละเมิด MAP การเปรียบเทียบราคา การจัดประเภทผลิตภัณฑ์ และการวิเคราะห์การแข่งขัน เป็นเครื่องมือที่ต้องมีสำหรับแบรนด์ B2B และ B2C พร้อมกับผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและการขาย