Используйте парсинг для создания продукта, основанного на данных

Данные о товарах, будь то данные с сайтов электронной коммерции, автолистингов или обзоров товаров, представляют собой сокровищницу информации, которая может дать вашему бизнесу огромное конкурентное преимущество на рынке. Их разумное потребление может произвести революцию в повседневном бизнесе по всем направлениям, раскрывая новый потенциал не только для команд бизнес-аналитиков, но и для их коллег в маркетинге, продажах и управлении, которые полагаются на точные данные для принятия критически важных бизнес-решений.

В этом руководстве мы расскажем вам о 5 наиболее распространенных и значимых случаях использования компаниями данных о продукции в своем бизнесе, которые, надеемся, вдохновят вас на поиск новых способов получения конкурентных преимуществ на рынке.

•     Динамическое ценообразование и оптимизация доходов
•     Мониторинг конкурентов
•     Мониторинг тенденций развития продукта
•     Принятие инвестиционных решений
•     Соответствие бренду и MAP

Динамический мониторинг цен и оптимизация доходов

Для принятия выгодных решений по ценообразованию крайне важно иметь доступ к своевременному и надежному источнику высококачественных данных. Крупномасштабный мониторинг продукции с использованием данных, полученных через парсинг, дает компаниям возможность держать руку на пульсе всего рынка, способствуя динамическому ценообразованию, оптимизации доходов и гарантируя, что они всегда на шаг впереди стратегий позиционирования продукции конкурентов.

Благодаря парсингу данных о ценах и продуктах, команды бизнес-аналитиков получают возможность уверенно позиционировать свои продукты и услуги и принимать более разумные решения о ценообразовании.

Мониторинг конкурентов

Использование данных о продуктах в Интернете для отслеживания конкурентов так же старо, как и сам Интернет. Однако благодаря масштабу и объему данных, доступных в Интернете, анализ конкурентов становится еще более эффективным, когда в процесс включаются данные о товарах, соскобленные из Интернета.

Достижения в области больших данных и технологий машинного обучения означают, что компании могут создавать сложные возможности мониторинга конкурентов за меньшие деньги, чем раньше. Это приводит к огромному спросу на общедоступные данные о конкурентах, особенно на данные о продукции. При эффективном использовании соскобленные из Интернета данные о продукции могут дать представление о позиционировании продукции конкурента, будущих запусках продукции, стратегиях продаж и продвижения, а также о настроении потребителей по отношению к их продукции.

Мониторинг тенденций развития продукта

Будь то длительный, медленный сдвиг или быстрый цикл трендов, как в моде или технологиях, те, кто может видеть будущие тенденции наиболее далеко вперед - и наиболее точно - выходят на первое место. Масштаб и многомерность данных о товарах в Интернете делают их идеальными для мониторинга тенденций, а после интеграции в системы управления товарами данные о товарах позволяют компаниям видеть дальше, прогнозировать точнее и обеспечивать долгосрочный рост доходов.

Разработка собственных возможностей мониторинга тенденций развития продукции дает компаниям возможность последовательно и быстро запускать и выводить на рынок успешные продукты, снижая при этом риски. Онлайн-ритейлеры могут даже использовать машинное обучение и отсканированные из Интернета изображения товаров для тщательной калибровки способов описания и рекламы товаров, что особенно эффективно в качестве решения для электронной коммерции для захвата доли рынка, повышения рейтинга в поисковой выдаче и увеличения прибыльности.

Принятие инвестиционных решений

Хедж-фонды и управляющие счетами все чаще включают альтернативные потоки данных в свои процессы принятия решений, надеясь получить информационное преимущество над рынком и генерировать альфу. В результате спрос на данные о продуктах продолжает расти, и большинство институциональных инвесторов увеличивают объем потребляемых ими данных, полученных из Интернета. Учитывая их прогностическую ценность, нетрудно понять, почему данные о товарах вызывают огромный интерес.

Сокращение тенденций роста доли категорий за год в интернет-магазинах позволяет получить мощные прогностические показатели динамики доходов и динамики акций, а совокупная история ценообразования может указывать на проблемы с продажами и товарными запасами. Кроме того, данные поиска, связанные с частотой и временем онлайн-поиска продукта или компании, дают сильные сигналы о продажах продукта, особенно в сравнении со средними показателями конкурентов.

Соответствие бренду и MAP

Самые известные в мире компании сталкиваются с нелегкой задачей обеспечения соответствия их брендинга и сообщений в каждой точке контакта с покупателем. Авторитет бренда и его политика MAP (минимальной объявленной цены) являются неотъемлемой частью выживания. Постоянный парсинг данных о собственной продукции - это не только самый быстрый и эффективный способ поддержания соответствия требованиям реселлеров и розничных продавцов, но и, возможно, один из единственных методов реального обеспечения соответствия в режиме реального времени.

Партнеры по сбыту больше не могут устраивать флэш-продажи, направленные на снижение MAP/MRP, и рассчитывать на то, что это сойдет им с рук.

Данные о товарах, собранные через Интернет, позволяют внедрить интеллектуальные системы мониторинга MAP в системы управления товарами, что дает возможность быстро выявлять нарушения. Эти системы могут сравнивать цены с соглашениями и немедленно уведомлять юридические службы о нарушениях, одновременно собирая доказательства и предлагая план действий. Быстро обнаруживая нарушения MAP, компании, использующие это решение, снижают общий риск и защищают доходы.

Данные о продукции позволяют реализовать потенциал всех функций - от маркетинга и отделов продаж до разработки продукции и высшего руководства - и дают бизнесу конкурентное преимущество на современном постоянно глобализирующемся и цифровом рынке.

Поскольку рынок продолжает расти, вместе с ним растет и объем генерируемых данных о продукции, открывая для бизнеса новые возможности для совершенствования процессов и принятия решений. Поэтому для современных предприятий крайне важно как можно быстрее интегрировать данные о продукции в свои системы управления продукцией, поскольку в противном случае скрытые данные могут в значительной степени определить стратегию развития и обеспечить конкурентоспособность компании.