Bartosz Kielbinski의 불완전한 전자 상거래 경쟁 인텔리전스의 함정 피하기

전체 그림 보기: 전자 상거래 인텔리전스는 완전하고 강력하며 정확한 경쟁 통찰력을 제공하기 위해 전체 범주 분석이 필요합니다.

신뢰할 수 있는 분석의 기초는 올바른 데이터에서 시작됩니다. 데이터 수집이 대부분 수동 프로세스인 실제 소매 세계에서 브랜드와 소매업체는 비즈니스 성장을 주도하는 데 사용하는 카테고리 통찰력을 얻기 위해 샘플과 제한된 데이터에 의존해야 합니다. 없는 것보다는 낫지만 오차 범위가 크므로 기존의 카테고리 관리 및 영업 펀더멘털에 대한 일부 결정은 추측하는 것보다 약간 낫습니다.

전자 상거래로의 이동과 소매의 디지털화는 더 나은 성과를 낼 수 있는 기회를 제공합니다. 전자 상거래 분석과 관련하여 더 이상 샘플 데이터 또는 제한된 SKU 목록 측면에서 생각할 필요가 없습니다. 그러나 오늘날 시장에 나와 있는 일부 전자 상거래 인텔리전스 솔루션은 각 온라인 소매업체의 알려진 SKU 또는 제품 URL의 불완전한 목록에 초점을 맞춰 모니터링되는 제품 수를 제한합니다. 결과적으로 브랜드는 경쟁 인텔리전스 및 전략 개발 측면에서 엄청난 격차에 직면할 수 있습니다. 올바른 기술을 사용하면 브랜드와 소매업체는 경쟁 제품과 소유 제품 카테고리의 모든 제품에 대한 데이터에 액세스하고 분석할 수 있으며, 카테고리와 온라인 소매업체 간에 데이터를 비교하여 더 깊고 강력한 통찰력과 이해를 제공하여 성장을 주도할 수 있습니다.

전체 범주 데이터 기반

전통적인 오프라인 소매 채널에서 제품 제조업체는 판촉 및 제품 배치에 크게 의존하여 판매를 촉진합니다. 그러나 온라인 브랜드 소유자는 구매자가 보는 모든 것을 이해하고 이전에는 볼 수 없었던 소비자 행동을 추적할 수 있습니다. 브랜드는 올바른 데이터로 시작하여 수백 가지 분석을 실행하여 소비자의 구매 경로, 제품을 온라인 장바구니에 담는 방법 및 반복 구매 주기의 일부가 되는 방법을 실제로 이해할 수 있습니다.

카테고리의 모든 SKU에 대한 가용성, 콘텐츠, 가격 및 프로모션, 검색 성능, 평점 및 리뷰 정보를 포함하는 전체 카테고리 데이터를 기반으로 하는 기반은 오늘날 브랜드가 전자 상거래 및 계정을 지원하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 유일한 방법입니다. 관리 팀. 브랜드가 다음을 포함하여 정확하고 시기적절하며 강력하고 심층적인 전자 상거래 분석을 얻을 수 있음을 의미하는 카테고리의 모든 제품 데이터에만 액세스할 수 있습니다.

더 나은 경쟁 분석 – 전통적인 소매 채널에서 모든 브랜드는 경쟁자가 누구인지에 대한 관점을 가질 수 있지만 통찰력은 필연적으로 제한됩니다. 제한된 SKU 또는 URL 기반 분석을 통해 이 제한된 보기는 전자 상거래 분석에 제공되어 실제 경쟁 위협에 대한 불완전한 이해로 이어집니다. 온라인에서 잠재적 경쟁자의 배열은 훨씬 더 큽니다. 새로운 신생 브랜드 및 디지털 네이티브 브랜드를 포함하는 것은 잘 알려진 라이벌을 넘어선 것입니다. 전체 카테고리 데이터가 없으면 이러한 신흥 브랜드와 신제품 중 일부를 놓칠 수 있으므로 브랜드가 반응하기 전에 새로운 경쟁업체가 시장에서 입지를 구축할 수 있습니다. 잡히지 마십시오.

동적 벤치마킹 – 경쟁업체와 벤치마킹할 때 올바른 벤치마크 및 KPI를 기반으로 성과를 비교하는 것이 중요합니다. 전자 상거래의 세계에서 더 많은 브랜드와 제품 제조업체가 판매 채널을 목표로 함에 따라 목표 포스트가 정기적으로 변경됩니다. 모든 범주 데이터를 분석하여 목표가 이동하는 동안 가시성을 확보하고 모범 사례가 실제로 무엇을 의미하는지 항상 알 수 있으므로 조직에 적합한 수준에서 목표를 설정할 수 있습니다.

교차 소매업체 분석 – 소매업체마다 구색과 기능이 다릅니다. 브랜드에 가장 적합한 소매업체에 대한 직감이 있을 수 있지만 전체 카테고리 분석을 통해서만 브랜드는 각 소매업체의 역량과 전략, 그리고 시간이 지남에 따라 발전하는 방식에 대한 진정한 이해를 얻을 수 있습니다. 더 나은 통찰력으로 무장하면 브랜드가 채널 효율성을 극대화하기 위해 자체 전술을 더 잘 조정할 수 있습니다.

기록 데이터 – 많은 전자 상거래 인텔리전스 제품은 서비스를 사용하기 위해 점선에 서명할 때만 제품 및 브랜드 모니터링을 시작합니다. 많은 범주의 경우 범주의 모든 제품에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 eStoreMedia의 eStoreCheck와 같은 분석 솔루션은 솔루션을 사용하기 위해 등록하기까지 몇 개월 및 몇 년 동안 브랜드의 실적에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 기록 보기는 조치를 식별하기 전에 임계량의 데이터를 구축하기를 기다리지 않고 첫날부터 목표를 설정하고 격차를 좁힐 기회를 발견하는 데 있어 상당한 이점이 있습니다.

향상된 데이터 품질 – 더 많은 데이터를 처리하면 출력 품질이 향상될 수 있다는 것은 직관적이지 않은 것 같습니다. 그러나 전체 범주 데이터는 더 정확한 통계 분석을 실행하여 이상과 잠재적인 데이터 품질 문제를 식별하고 즉시 수정할 수 있음을 의미합니다.

초점: 전체 범주를 기반으로 하는 정확한 데이터를 바탕으로 이점을 유도하기 위해 가장 중요한 작업에 초점을 맞추는 작업을 더 쉽게 달성할 수 있습니다. 데이터를 벽 너머로 던져버리고 브랜드가 가라앉거나 헤엄치도록 내버려 두는 문제가 아니라 관련 데이터에 쉽게 액세스하고 즉시 실행 가능하도록 하는 것입니다. 이것은 수년 동안 어렵게 배운 교훈이었습니다. 예를 들어, 우리는 3년 전 200개 이상의 분석 보기에서 eStoreCheck의 보고서를 단순화하여 오늘날 12개의 격차를 좁히는 보기에 중점을 둡니다. 통찰력은 여전히 ​​전체 범주 분석을 기반으로 하지만 집중된 결과는 우리와 함께 작업하는 브랜드의 보다 즉각적인 조치와 빠른 매출 성장으로 이어집니다.

크롤링, 걷기, 실행, 성공

브랜드의 미래 성공은 전자 상거래에 달려 있습니다. 사실 더 이상 미래가 아니라 현재입니다. 전자 상거래 패러다임은 마케팅, 영업, 제품 개발 및 공급망을 포함한 모든 기능에 걸쳐 비즈니스 전반에 걸쳐 정교한 디지털 통찰력과 기능을 필요로 합니다. 전체 범주 데이터를 기반으로 하는 통찰력으로 시작하면 하나 또는 두 개의 초점 영역으로 천천히 시작하여 동일한 데이터 기반을 기반으로 전자 상거래 프로그램 내에서 더 많은 기능을 포함하도록 구축하는 것이 더 나은 위치에 놓이게 됩니다.

eStoreMedia의 선도적인 전자 상거래 인텔리전스 솔루션 eStoreCheck의 데모를 보고 전자 상거래 경쟁 분석과 관련하여 전체 범주 분석을 통해 전체 그림을 얻을 수 있는 방법을 이해하십시오.