Neste artigo, discutiremos como os varejistas que priorizam o digital estão utilizando dados da web de diferentes fontes para comparar suas próprias listas de produtos com as dos concorrentes.
O principal desafio que se apresenta atualmente é a incapacidade de coletar e correlacionar conjuntos de dados em diferentes formatos, em vários mercados. Além de comparar produtos com os modelos/estilos exatos que os concorrentes estão vendendo. Especialmente porque nenhum fornecedor usa (intencionalmente) os mesmos identificadores, títulos e imagens de produtos na tentativa de confundir a concorrência.
Aqui estão 5 maneiras concretas de usar a API Web Scraper, uma solução automatizada de coleta de dados de comércio eletrônico que pode ser facilmente dimensionada em tempo real com base nas necessidades flutuantes:
- #1: Comparação inteligente de preços
- #2: Mapeamento de especificações de itens
- #3: Análise de avaliações de clientes
- #4: Análise de títulos de listagens
- #5: O impacto dos recursos visuais
#1: Comparação inteligente de preços
O desafio: a maioria das empresas tem dificuldade em definir preços precisos para seus produtos em um ambiente competitivo. Simplesmente procurar o preço mais baixo e oferecer preços inferiores aos dos concorrentes geralmente não é a melhor estratégia. Os varejistas têm dificuldade em levar em consideração uma série de Pontos de dados ao usar algoritmos para definir preços que atraiam compradores experientes.
A solução: coletar e comparar vários pontos de dados antes que os sistemas tomem a decisão de alterar os preços pode ajudar a aumentar a receita ao:
- Ser alertado quando os concorrentes estiverem realizando uma promoção, adicionando um brinde a um pacote de itens ou oferecendo um desconto antes do checkout. Um concorrente pode não baixar seus preços, mas se tornar a oferta mais atraente com uma capa de laptop gratuita, ele pode muito bem conquistar a venda.
- Comparar características específicas do item e indicadores de qualidade que ajudarão você a não “vender abaixo do preço” seus itens. Por exemplo, levar em consideração os tecidos no contexto de dois casacos de inverno pretos, sendo que um é feito de caxemira artesanal e o outro é sintético. As ferramentas clássicas de comparação de preços não levam em consideração esses tipos de especificidades do item.
Além disso, ao verificar a disponibilidade do estoque de produtos similares dos concorrentes, é possível determinar onde há escassez causada pela cadeia de suprimentos e encontrar oportunidades para aumentar o preço (em outras palavras, identificar produtos cujos preços de venda estão atualmente muito baixos).
Nº 2: Mapeamento das especificidades dos itens
O desafio aqui é tentar entender quais especificações do item estão convertendo, por quais motivos e em quais regiões geográficas. Por exemplo, os fornecedores podem coletar dados que mostram que, ao vender sapatos femininos, ter 7 especificações do item é o ideal. E que adicionar uma marca (por exemplo, Gucci) e o país de fabricação (por exemplo, Itália) é fundamental para listagens com altas taxas de venda (STRs). Mas isso pode variar com base em outros fatores, como localização geográfica do cliente, faixa de preço e marca, tornando a tarefa exponencialmente mais difícil.
A solução é coletar e correlacionar todos os pontos de dados relevantes para mapear com mais precisão o número ideal de especificações do item para altas STRs em um determinado mercado.
Por exemplo, sapatos femininos vendidos para clientes na Índia, fabricados por uma marca de primeira linha como Christian Dior e vendidos na faixa de US$ 500 a US$ 700, podem ter melhor conversão com três especificações do item: “marca”, “cor” e “tecido”.
Já os consumidores americanos que procuram tênis de corrida na faixa de US$ 100 podem querer muito mais informações, pois usarão esse item todos os dias e, como compradores com orçamento limitado, não querem ser forçados a comprar outro par caso ele não esteja à altura. Esses consumidores podem esperar ver os seguintes identificadores de produto: “condição”, “material da parte superior”, “modelo”, “cor”, “estilo”, bem como “composição do material”.
Nº 3: Analisar as avaliações dos clientes
O desafio aqui é que a “percepção do consumidor” e a forma como um produto é “subjetivamente experimentado” são coisas difíceis de coletar e analisar. Mas entender como os compradores estão reagindo a produtos concorrentes semelhantes aos que você está vendendo é crucial para entender onde os concorrentes estão falhando e onde você pode melhorar para aumentar sua participação no mercado.
A solução está em coletar avaliações dos consumidores e analisá-las usando o Processamento de Linguagem Natural (NLP). Por exemplo, os clientes na Austrália podem ficar irritados com o fato de que o tempo de entrega de ração especial para cães está demorando mais de uma semana. Além disso, você pode correlacionar essa informação coletada por meio das avaliações dos clientes com outro conjunto de dados que mostra um aumento nas vendas de opções de ração orgânica para animais de estimação entre o mesmo grupo de consumidores. A referência cruzada de opiniões aparentemente não relacionadas dos compradores pode permitir que você aumente sua participação no mercado. Por exemplo, você poderia estocar ração orgânica para cães, descrevendo de forma destacada os benefícios para a saúde na descrição do item e oferecendo frete grátis para entrega no dia seguinte, abordando assim uma série de preocupações e aumentando a atratividade de sua oferta para os clientes em potencial.
Nº 4: Análise do título da listagem
O desafio aqui é que os fornecedores intencionalmente não usam os mesmos números de modelo, bem como títulos, a fim de confundir a concorrência. Isso torna difícil comparar maçãs com maçãs e laranjas com laranjas.
A solução é coletar dados sobre os itens com melhor desempenho em seu nicho/categoria e, em seguida, analisá-los quanto a:
- Comprimento do título
- Estrutura da frase
- Especificações do item que aparecem no título
Quando você correlaciona todos esses pontos de dados, as empresas conseguem chegar a uma “fórmula vencedora” para aumentar as taxas de cliques (CTRs) das listagens e, por fim, as conversões. Por exemplo, empresas que vendem celulares podem descobrir que títulos com 7 a 10 palavras que mencionam a condição (por exemplo, novo), a marca (por exemplo, iPhone) e a cor (por exemplo, ouro rosa), nessa ordem, atraem 86% da atenção dos compradores, cliques e vendas.
Nº 5: O impacto dos recursos visuais
O desafio é que as imagens são provavelmente um dos aspectos mais importantes de uma experiência de compra digital. Quando você tem as imagens erradas, os produtos não vendem. Mas há muitos aspectos de uma imagem que precisam ser analisados simultaneamente, tornando a escolha dos recursos visuais certos uma verdadeira quebra de cabeça.
A solução é coletar e cruzar vários pontos de dados de listagens de concorrentes, incluindo:
- O número de imagens apresentadas em uma determinada listagem (por exemplo, 5)
- Verificar se a imagem inclui pessoas ou se é exclusivamente focada no produto
- Compreender de que ângulos as imagens são tiradas (baixo/alto/close-up/zoom-out)
- Descobrir se a maioria das imagens é orientada para o “estilo de vida”? Ou “técnica”, mostrando como um produto é usado ou os diferentes tamanhos do produto?
Uma vez estabelecida uma imagem clara, as empresas podem tomar decisões concretas sobre a melhor maneira de exibir visualmente um determinado item. Por exemplo, listagens com STRs altos na indústria relojoeira podem exibir três imagens (uma de estilo de vida, uma mostrando tamanhos e uma com um close-up em materiais como um mostrador feito de metal precioso).
Conclusão
A correspondência de produtos pode ser uma tarefa demorada e tediosa quando tentada manualmente ou utilizando um único ponto de dados. Mas quando você começa a usar uma solução automatizada que alimenta seus sistemas com vários Conjuntos de dados que podem ser cruzados para obter insights, as empresas conseguem se posicionar melhor para o sucesso.
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