Как повысить продажи в eCom с помощью этих 5 точек веб-данных о сопоставлении товаров
В этой статье мы расскажем о том, как ритейлеры, ориентированные на цифровые технологии, используют веб-данные из различных источников для сравнения собственных объявлений о продаже товаров с объявлениями конкурентов. <\/p>\r\n\r\n
Основная проблема, которая возникает в настоящее время, - это невозможность сбора и сопоставления наборов данных в различных форматах на нескольких торговых площадках. А также сравнение продуктов именно с теми моделями\/стилями, которые продают конкуренты. Тем более что никто из продавцов (намеренно) не использует одинаковые идентификаторы, названия и изображения продуктов, пытаясь сбить конкурентов с толку. <\/p>\r\n\r\n
Вот 5 конкретных способов использования Web Scraper IDE, автоматизированного решения для сбора данных об электронной коммерции, которое можно легко масштабировать в режиме реального времени в зависимости от меняющихся потребностей: <\/p>\r\n\r\n
#1: Интеллектуальное сравнение цен <\/h2>\r\n\r\n
Задача:<\/strong> Большинство компаний сталкиваются с трудностями в определении точной цены на свои товары в конкурентном пространстве. Просто поиск самой низкой цены и обход конкурентов, как правило, не является лучшей стратегией. Ритейлерам приходится учитывать множество данных, чтобы алгоритмы установили цену на уровне, который будет конвертировать целевых покупателей. <\/p>\r\n\r\n Решение:<\/strong> Сбор и сравнение множества точек данных перед принятием решения об изменении ценообразования может помочь увеличить доход за счет:<\/p>\r\n\r\n Кроме того, выяснив наличие на складе конкурентов аналогичных товаров, можно определить, где существует дефицит, вызванный цепочкой поставок, и найти возможности для повышения цены (другими словами, выявить товары, на которые в настоящее время установлены слишком низкие отпускные цены).<\/p>\r\n\r\n Сложность <\/strong>здесь заключается в том, чтобы понять, какие именно товары конвертируются, по каким причинам и в каких географических регионах. Например, продавцы могут собирать данные, которые показывают, что при продаже женской обуви идеальным вариантом является наличие 7 специфических товаров. А добавление названия бренда (например, Gucci) и страны-производителя (например, Италия) имеет первостепенное значение для объявлений с высокими коэффициентами продаж (STR). Однако эти показатели могут отличаться в зависимости от других факторов, таких как геолокация покупателя, ценовой класс и бренд, что значительно усложняет задачу.<\/p>\r\n\r\n Решение <\/strong>заключается в сборе и сопоставлении всех соответствующих данных с целью более точного определения идеального количества товаров для достижения высоких показателей STR на конкретном рынке. <\/p>\r\n\r\n Так, например, женские туфли, продаваемые покупателям в Индии, произведенные таким высококлассным брендом, как Christian Dior, и продающиеся по цене от 50000 до 70000 рублей, могут лучше всего конвертироваться при наличии трех специфических элементов: 'бренд', 'цвет', 'ткань'. <\/p>\r\n\r\n В то время как русские потребители, ищущие беговые кроссовки в диапазоне 5000 рублей, захотят получить гораздо больше информации, поскольку они будут пользоваться этим товаром каждый день и, как покупатели с ограниченным бюджетом, не захотят быть вынужденными покупать другую пару в случае, если она окажется не на высоте. Такие покупатели могут ожидать увидеть следующие идентификаторы товара: "состояние", "материал верха", "модель", "цвет", "стиль", а также "состав материала".<\/p>\r\n\r\n Сложность <\/strong>заключается в том, что "потребительское восприятие" и "субъективное восприятие" продукта - сложные для сбора и анализа вещи. Однако понимание того, как покупатели реагируют на продукцию конкурентов, аналогичную той, которую вы продаете, очень важно для того, чтобы понять, где конкуренты не справляются со своими задачами и где вы можете улучшить свои позиции, чтобы увеличить долю рынка. <\/p>\r\n\r\n Решение <\/strong>заключается в сборе отзывов потребителей и их анализе с помощью технологии обработки естественного языка (NLP). Так, например, покупатели из Австралии могут быть раздражены тем, что доставка специализированных кормов для собак занимает до недели. Более того, вы можете соотнести эти данные, полученные с помощью отзывов покупателей, с другим набором данных, который показывает рост продаж органических кормов для домашних животных среди той же группы потребителей. Перекрестное сопоставление, казалось бы, не связанных между собой настроений покупателей может позволить вам увеличить долю рынка. Например, вы можете сделать запасы органического корма для собак, наглядно описав в описании товара его полезные свойства и предложив бесплатную ночную доставку, тем самым решив целый ряд проблем и повысив привлекательность своего предложения для потенциальных покупателей. <\/p>\r\n\r\n Проблема <\/strong>заключается в том, что поставщики намеренно не используют одинаковые номера моделей, а также названия, чтобы сделать мутной воду для своих конкурентов. Это затрудняет сравнение яблок с яблоками и апельсинов с апельсинами. <\/p>\r\n\r\n Решение<\/strong> состоит в том, чтобы собрать данные о наиболее эффективных товарах в вашей нише\/категории, а затем проанализировать их:<\/p>\r\n\r\n Когда вы сопоставляете все эти данные, компании получают возможность вывести "выигрышную формулу" для повышения коэффициентов кликов по объявлениям (CTR) и, в конечном счете, конверсии. Так, например, компании, продающие мобильные телефоны, могут обнаружить, что заголовки в диапазоне 7-10 слов, в которых упоминаются состояние (например, новый), марка (например, iPhone) и цвет (например, розовое золото) в таком порядке, привлекают внимание 86% покупателей, которые нажимают на них и продают.<\/p>\r\n\r\n Проблема <\/strong>заключается в том, что изображения - это, пожалуй, один из самых важных аспектов цифрового опыта покупки. Если изображения неправильные, товары не продаются. Однако в изображении есть множество аспектов, которые необходимо анализировать одновременно, что делает выбор правильных визуальных эффектов настоящим испытанием для головы. <\/p>\r\n\r\n Решение <\/strong>состоит в том, чтобы собрать и сопоставить множество данных из объявлений конкурентов, включая:<\/p>\r\n\r\n Получив четкую картину, компании могут принимать конкретные решения о том, как лучше визуально представить тот или иной товар. Например, объявления с высоким показателем STR в часовой индустрии могут содержать 3 изображения (одно - "стиль жизни", одно - размеры и одно - крупный план материалов, например циферблата из драгоценного металла). <\/p>\r\n\r\n Сопоставление товаров может быть своевременным и утомительным занятием, если пытаться выполнять его вручную или использовать одну единственную точку данных. Но когда вы начинаете использовать автоматизированное решение, предоставляющее вашим системам несколько наборов данных, которые затем можно перекрестно сопоставить для получения более глубоких выводов, компании могут лучше позиционировать себя для достижения успеха. <\/p>\r\n \r\n\t
#2: Составление карты специфики товара <\/h2>\r\n\r\n
![\"\"](\"\/upload\/editor\/Web\/584-web-razrabotka-parsing.jpg\")
<\/p>\r\n\r\n#3: Сканирование отзывов покупателей <\/h2>\r\n\r\n
#4: Анализ названия листинга<\/h2>\r\n\r\n
\r\n\t
#5: Влияние визуальных образов <\/h2>\r\n\r\n
\r\n\t
Итог <\/h2>\r\n\r\n