In diesem Artikel werden wir diskutieren, wie Digital-First-Einzelhändler Webdaten aus verschiedenen Quellen nutzen, um ihre eigenen Produktlisten mit denen ihrer Konkurrenten zu vergleichen.
Die größte Herausforderung besteht derzeit darin, dass es nicht möglich ist, Datensätze in verschiedenen Formaten über mehrere Marktplätze hinweg zu sammeln und zu korrelieren. Ebenso wie der Vergleich von Produkten mit den genauen Modellen/Stilen, die Wettbewerber verkaufen. Zumal kein Anbieter (absichtlich) die gleichen Produktkennungen, Titel und Bilder verwendet, um die Konkurrenz zu verwirren.
Hier sind 5 konkrete Möglichkeiten zur Nutzung der Web Scraper API, einer automatisierten Lösung zur Erfassung von E-Commerce-Daten, die sich je nach Bedarf in Echtzeit leicht skalieren lässt:
- Nr. 1: Intelligenter Preisvergleich
- Nr. 2: Zuordnung von Artikelspezifikationen
- #3: Scannen von Kundenbewertungen
- Nr. 4: Analyse von Listing-Titeln
- Nr. 5: Die Wirkung von Bildmaterial
Nr. 1: Intelligenter Preisvergleich
Die Herausforderung: Die meisten Unternehmen finden es schwierig, ihre Waren innerhalb ihres Wettbewerbsumfelds genau zu bepreisen. Einfach nur nach dem niedrigsten Preis zu suchen und die Konkurrenz zu unterbieten, ist in der Regel nicht die beste Strategie. Einzelhändler haben Mühe, eine Vielzahl von Datenpunkten zu berücksichtigen, wenn sie Algorithmen einsetzen, um Preise so festzulegen, dass sie bei versierten Zielkunden zum Kauf führen.
Die Lösung: Das Sammeln und Vergleichen mehrerer Datenpunkte, bevor Systeme eine Entscheidung zur Preisänderung treffen, kann zur Umsatzsteigerung beitragen, indem
- Sie werden benachrichtigt, wenn Wettbewerber eine Werbeaktion durchführen, ein Gratisprodukt zu einem Artikelpaket hinzufügen oder einen Rabatt vor dem Bezahlen anbieten. Ein Wettbewerber senkt vielleicht nicht seine Preise, aber wenn er das Angebot mit einer kostenlosen Laptoptasche versüßt, kann er sehr wohl den Verkauf an sich reißen.
- Vergleichen Sie bestimmte Artikelmerkmale und Qualitätsindikatoren, damit Sie Ihre Artikel nicht „unter Wert verkaufen”. Berücksichtigen Sie beispielsweise die Materialien bei zwei schwarzen Wintermänteln, von denen einer aus handgefertigtem Kaschmir und der andere aus Synthetik hergestellt ist. Herkömmliche Preisvergleichstools berücksichtigen solche Artikelmerkmale nicht.
Darüber hinaus kann man durch die Ermittlung der Verfügbarkeit von vergleichbaren Produkten im Bestand der Wettbewerber feststellen, wo es zu Lieferengpässen kommt, und Möglichkeiten zur Preiserhöhung finden (mit anderen Worten: Produkte identifizieren, deren Verkaufspreise derzeit zu niedrig sind).
Nr. 2: Zuordnung von Produktspezifikationen
Die Herausforderung bestehtdarin, zu verstehen, welche Produktmerkmale zu Conversions führen, aus welchen Gründen und in welchen Regionen. So können Anbieter beispielsweise Daten sammeln, die zeigen, dass beim Verkauf von Damenschuhen 7 Produktmerkmale ideal sind. Und dass das Hinzufügen eines Markennamens (z. B. Gucci) und des Herstellungslandes (z. B. Italien) für Listings mit hohen Verkaufsraten (STRs) von entscheidender Bedeutung ist. Dies kann jedoch aufgrund anderer Faktoren wie der geografischen Lage des Kunden, der Preisklasse und der Marke variieren, was die Aufgabe exponentiell erschwert.
Die Lösung besteht darin , alle relevanten Datenpunkte zu sammeln und miteinander zu verknüpfen, um die ideale Anzahl von Artikelspezifikationen für hohe STRs in einem bestimmten Markt genauer zu ermitteln.
So lassen sich beispielsweise Damenschuhe, die in Indien an Kunden verkauft werden, von einer Spitzenmarke wie Christian Dior hergestellt werden und im Preisbereich von 500 bis 700 US-Dollar liegen, am besten mit drei Artikelspezifikationen konvertieren: „Marke“, „Farbe“ und „Material“.
Amerikanische Verbraucher, die nach Laufschuhen im Preisbereich von 100 US-Dollar suchen, wünschen sich hingegen möglicherweise viel mehr Informationen, da sie diesen Artikel täglich verwenden und als preisbewusste Käufer nicht gezwungen sein möchten, ein weiteres Paar zu kaufen, falls dieses nicht den Erwartungen entspricht. Diese Verbraucher erwarten möglicherweise die folgenden Produktmerkmale: „Zustand“, „Obermaterial“, „Modell“, „Farbe“, „Stil“ sowie „Materialzusammensetzung“.
Nr. 3: Kundenbewertungen scannen
Die Herausforderung hierbei besteht darin, dass die „Wahrnehmung der Verbraucher“ und die Art und Weise, wie ein Produkt „subjektiv erlebt“ wird, schwer zu erfassen und zu analysieren sind. Es ist jedoch entscheidend zu verstehen, wie Käufer auf Konkurrenzprodukte reagieren, die Ihren eigenen Produkten ähneln, um zu erkennen, wo Ihre Konkurrenten Defizite haben und wo Sie sich verbessern können, um Ihren Marktanteil zu erhöhen.
Die Lösung besteht darin, Kundenbewertungen zu sammeln und diese mithilfe von Natural Language Processing (NLP) zu analysieren. So könnten beispielsweise Kunden in Australien verärgert sein, dass die Lieferzeiten für Spezialfutter für Hunde mehr als eine Woche betragen. Darüber hinaus können Sie diese aus Kundenbewertungen gewonnenen Erkenntnisse mit einem anderen Datensatz korrelieren, der einen Anstieg der Verkäufe von Bio-Tiernahrung bei derselben Verbrauchergruppe zeigt. Durch den Abgleich scheinbar unabhängiger Käufermeinungen können Sie Ihren Marktanteil steigern. Sie könnten beispielsweise Bio-Hundefutter auf Lager nehmen, die gesundheitlichen Vorteile in der Artikelbeschreibung hervorheben und gleichzeitig kostenlosen Versand über Nacht anbieten, um so eine Reihe von Bedenken auszuräumen und die Attraktivität Ihres Angebots für potenzielle Kunden zu erhöhen.
Nr. 4: Analyse der Listing-Titel
Die Herausforderung hierbei besteht darin, dass Anbieter absichtlich nicht die gleichen Modellnummern und Titel verwenden, um ihre Konkurrenz zu verwirren. Dies macht es schwierig, Äpfel mit Äpfeln und Orangen mit Orangen zu vergleichen.
Die Lösung besteht darin , Daten zu den Artikeln mit der besten Leistung in Ihrer Nische/Kategorie zu sammeln und diese dann auf Folgendes zu analysieren:
- Länge des Titels
- Satzstruktur
- Produktspezifikationen, die im Titel erscheinen
Wenn Sie all diese Datenpunkte miteinander in Beziehung setzen, können Unternehmen besser eine „Erfolgsformel” finden, um die Klickraten (CTRs) ihrer Angebote und letztendlich die Konversionsraten zu steigern. So können beispielsweise Unternehmen, die Mobiltelefone verkaufen, feststellen, dass Titel mit 7 bis 10 Wörtern, die den Zustand (z. B. neu), die Marke (z. B. iPhone) und die Farbe (z. B. Roségold) in dieser Reihenfolge erwähnen, 86 % der Aufmerksamkeit der Käufer, der Klicks und der Verkäufe auf sich ziehen.
Nr. 5: Die Wirkung von Bildmaterial
Die Herausforderung besteht darin , dass Bilder wahrscheinlich einer der wichtigsten Aspekte eines digitalen Einkaufserlebnisses sind. Mit den falschen Bildern verkaufen sich Produkte nicht. Es gibt jedoch viele Aspekte eines Bildes, die gleichzeitig analysiert werden müssen, was die Auswahl der richtigen Bilder zu einer echten Herausforderung macht.
Die Lösung besteht darin , mehrere Datenpunkte aus den Angeboten der Wettbewerber zu sammeln und miteinander zu vergleichen, darunter
- Die Anzahl der in einem bestimmten Angebot präsentierten Bilder (z. B. 5)
- Die Feststellung, ob das Bild Personen enthält oder ausschließlich auf das Produkt fokussiert ist
- Verständnis, aus welchen Blickwinkeln die Bilder aufgenommen wurden (niedrig/hoch/Nahaufnahme/Zoom-out)
- Feststellung, ob die meisten Bilder „lifestyleorientiert” sind? Oder „technisch”, d. h. zeigen sie, wie ein Produkt verwendet wird oder welche verschiedenen Produktgrößen es gibt?
Sobald ein klares Bild vorliegt, können Unternehmen konkrete Entscheidungen darüber treffen, wie ein bestimmter Artikel am besten visuell dargestellt werden kann. Beispielsweise können Angebote mit hohen STRs in der Uhrenindustrie drei Bilder zeigen (eines zum Lifestyle, eines zur Größe und eines mit einer Nahaufnahme der Materialien, z. B. eines Zifferblatts aus Edelmetall).
Fazit
Die Produktzuordnung kann zeitaufwändig und mühsam sein, wenn sie manuell durchgeführt wird oder wenn nur ein einziger Datenpunkt verwendet wird. Wenn Sie jedoch eine automatisierte Lösung einsetzen, die Ihre Systeme mit mehreren Datensätzen versorgt, die dann für Erkenntnisse miteinander abgeglichen werden können, sind Unternehmen besser für den Erfolg positioniert.
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