不完全な e コマースの競争力のあるインテリジェンスの落とし穴を回避する by Bartosz Kielbinski

全体像を把握する: e コマース インテリジェンスは、完全で堅牢かつ正確な競合に関する洞察を提供するために、完全なカテゴリ分析を必要としています。

信頼できる分析の基礎は、適切なデータから始まります。 必然的にデータ収集の大部分が手作業で行われる実店舗の世界では、ブランドや小売業者は、ビジネスの成長を促進するために使用するカテゴリの洞察を引き出すために、サンプルと限られたデータに頼らざるを得ません。 何もないよりはましですが、大きな誤差が生じる可能性もあります。つまり、従来のカテゴリー管理や販売の基本に関するいくつかの決定は、当て推量に勝るものはありません。

e コマースへの移行と小売業のデジタル化は、より良いビジネスを行う機会を提供します。 e コマース分析に関しては、サンプル データや限られた SKU リストの観点から考える必要がなくなりました。 ただし、現在市場に出回っている一部の e コマース インテリジェンス ソリューションは、各オンライン小売業者の既知の SKU または製品 URL の不完全なリストに焦点を当てて、監視する製品の数を制限しています。 結果として、ブランドは、競争力のあるインテリジェンスと戦略開発の面で大きなギャップに直面する可能性があります. 適切なテクノロジーを使用すると、ブランドと小売業者は、カテゴリ内のすべての製品 (競合製品と所有製品) のデータにアクセスして分析し、カテゴリ間およびオンライン小売業者間でデータを比較して、成長を促進するためのより深くより確実な洞察と理解を提供できます。

フル カテゴリ データ ファンデーション

従来のレンガとモルタルの小売チャネルでは、製品メーカーは販売を促進するためにプロモーションと製品の配置に大きく依存しています。 ただし、オンラインのブランド所有者は、購入者が目にするものすべてを理解し、消費者の行動をこれまでになく追跡する機会を得ることができます。 適切なデータから始めて、ブランドは何百もの分析を実行して、消費者の購入経路、製品をオンライン カートに入れる方法、リピート購入サイクルの一部になる方法を真に理解することができます。

カテゴリ内のすべての SKU の可用性、コンテンツ、価格とプロモーション、検索パフォーマンス、評価とレビューの情報を含む完全なカテゴリ データに基づく基盤は、ブランドが e コマースとアカウントをサポートするために今日必要とする洞察を提供する唯一の方法です。管理チーム。 カテゴリ内のすべての製品データにのみアクセスできるため、ブランドは次のような正確でタイムリーで堅牢で詳細な e コマース分析を取得できます。

より優れた競争分析– 従来の小売チャネルでは、すべてのブランドが競合他社についての見解を持っていますが、その洞察は必然的に制限されています。 限定された SKU または URL ベースの分析では、この制限されたビューが e コマース分析にフィードされ、実際の競争上の脅威を完全に理解できなくなります。 オンラインでは、潜在的な競合他社の数ははるかに多くなります。 有名なライバルにとどまらず、新しい新興企業やデジタル ネイティブ ブランドも含まれています。 完全なカテゴリ データがないと、これらの新興ブランドや新製品の一部が見逃され、ブランドが反応する前に新しい競合他社が市場での存在感を確立する時間ができます。 巻き込まれないでください。

動的ベンチマーク– 競合他社とのベンチマークに関しては、適切なベンチマークと KPI に基づいてパフォーマンスを比較することが重要です。 e コマースの世界では、より多くのブランドや製品メーカーが販売チャネルをターゲットにしているため、ゴールポストは定期的に変更されます。 すべてのカテゴリ データを分析することで、移動するターゲットを可視化し、ベスト プラクティスが実際に何を意味するのかを常に把握できるため、組織にとって適切なレベルで目標を設定できます。

クロス小売業者分析– 異なる小売業者は、異なる品揃えと異なる能力を持っています。 どの小売業者があなたのブランドに最適かについて直感を持っているかもしれませんが、完全なカテゴリ分析によってのみ、ブランドは各小売業者の能力と戦略、およびそれらが時間の経過とともにどのように発展するかを真に理解することができます. より優れた洞察力を備えているということは、ブランドが独自の戦術を調整してチャネルの有効性を最大化するためのより良い位置にいることを意味します。

履歴データ– 多くの e コマース インテリジェンス サービスは、点線でサインオンしてサービスを使用するときにのみ、製品とブランドの監視を開始します。 多くのカテゴリについて、カテゴリ内のすべての製品のデータを収集および分析する eStoreMedia の eStoreCheck などの分析ソリューションは、ソリューションの使用にサインアップするまでの数か月および数年間のブランドのパフォーマンスに関する洞察を提供できます。 この履歴ビューは、アクションを特定する前にクリティカル マスのデータを構築するのを待つのではなく、目標を設定し、ギャップを埋める機会を初日から発見する上で大きな利点となります。

データ品質の向上– より多くのデータを処理すると、出力の品質が向上する可能性があるというのは直感に反するように思えます。 ただし、完全なカテゴリ データは、より正確な統計分析を実行して、異常や潜在的なデータ品質の問題を特定し、その場で修正できることを意味します。

フォーカス:完全なカテゴリの正確なデータの基盤が手元にあれば、アドバンテージを促進するための最も重要なアクションに集中する作業がより達成可能になります。 壁を越えてデータを放り投げて、ブランドを沈没させたり泳がせたりすることは問題ではありませんが、関連するデータに簡単にアクセスでき、すぐに行動に移せるようにする必要があります。 これは、何年にもわたって学んだ教訓でした。 たとえば、3 年前の 200 を超える分析ビューから eStoreCheck のレポートを簡素化し、現在は 12 のギャップを埋めるビューに焦点を当てています。 洞察は依然として完全なカテゴリ分析に基づいていますが、焦点を絞った結果は、私たちが協力しているブランドのより迅速な行動とより速い売上成長につながります.

這う、歩く、走る、成功する

ブランドの将来の成功は、e コマースにかかっています。 実際、それはもはや未来ではなく、現在です。 e コマース パラダイムには、マーケティング、販売、製品開発、サプライ チェーンなど、すべての機能にわたって、ビジネス全体で高度なデジタル インサイトと機能が必要です。 完全なカテゴリ データに基づく洞察から始めることは、1 つまたは 2 つの重点分野からゆっくりと開始し、すべて同じデータ基盤に基づいて、e コマース プログラム内のより多くの機能を網羅するように構築するためのより良い位置付けになることを意味します。

eStoreMedia の主要な e コマース インテリジェンス ソリューション eStoreCheck のデモンストレーションを見て、e コマースの競合分析に関して完全なカテゴリ分析がどのように全体像を把握できるかを理解してください。