Dans cet article, nous discuterons de la manière dont les détaillants axés sur le numérique utilisent les données web provenant de différentes sources afin de comparer leurs propres listes de produits avec celles de leurs concurrents.
Le principal défi qui se présente actuellement est l’incapacité à collecter et à corréler des ensembles de données dans différents formats, sur plusieurs marchés. Il en va de même pour la comparaison des produits avec les modèles/styles exacts vendus par les concurrents. D’autant plus qu’aucun fournisseur n’utilise (intentionnellement) les mêmes identifiants, titres et images de produits afin de déstabiliser la concurrence.
Voici 5 façons concrètes d’utiliser l’API Web Scraper, une solution automatisée de collecte de données e-commerce qui peut être facilement adaptée en temps réel en fonction des besoins fluctuants :
- N° 1 : Comparaison intelligente des prix
- N° 2 : Mappage des caractéristiques des articles
- #3 : Analyse des avis clients
- N° 4 : Analyse des titres des annonces
- N° 5 : L’impact des visuels
N° 1 : Comparaison intelligente des prix
Le défi : la plupart des entreprises ont du mal à fixer avec précision le prix de leurs produits dans leur environnement concurrentiel. Se contenter de rechercher le prix le plus bas et de proposer des prix inférieurs à ceux de la concurrence n’est généralement pas la meilleure stratégie. Les détaillants ont du mal à prendre en compte toute une série de points de données lorsqu’ils utilisent des algorithmes pour fixer des prix qui séduiront les acheteurs avertis.
La solution : collecter et comparer plusieurs points de données avant que les systèmes ne prennent la décision de modifier les prix peut contribuer à augmenter les revenus en :
- Vous serez alerté lorsque vos concurrents lancent une promotion, ajoutent un cadeau à un lot d’articles ou offrent une remise avant le paiement. Un concurrent peut ne pas baisser ses prix, mais s’il rend l’offre plus attrayante en ajoutant une housse pour ordinateur portable gratuite, il peut très bien remporter la vente.
- Comparant les caractéristiques spécifiques des articles et les indicateurs de qualité, ce qui vous aidera à ne pas « brader » vos articles. Par exemple, en tenant compte des tissus dans le contexte de deux manteaux d’hiver noirs, l’un étant en cachemire artisanal et l’autre en synthétique. Les outils classiques de comparaison des prix ne prennent pas en compte ce type de spécificités.
De plus, en vérifiant la disponibilité des stocks de produits similaires chez les concurrents, il est possible de déterminer où se trouvent les pénuries causées par la chaîne d’approvisionnement et de trouver des opportunités d’augmenter les prix (en d’autres termes, d’identifier les produits dont les prix de vente sont actuellement trop bas).
N° 2 : Cartographie des caractéristiques spécifiques des articles
Le défi consisteici à comprendre quelles caractéristiques spécifiques des articles génèrent des conversions, pour quelles raisons et dans quelles zones géographiques. Par exemple, les vendeurs peuvent collecter des données qui montrent que pour la vente de chaussures pour femmes, il est idéal d’avoir 7 caractéristiques spécifiques. Et que l’ajout d’un nom de marque (par exemple Gucci) et du pays de fabrication (par exemple Italie) est primordial pour les annonces ayant des taux de vente élevés (STR). Mais cela peut varier en fonction d’autres facteurs tels que la géolocalisation des clients, la catégorie de prix et la marque, ce qui rend la tâche exponentiellement plus difficile.
La solution consiste à collecter età corréler tous les points de données pertinents afin de déterminer plus précisément le nombre idéal de caractéristiques spécifiques pour obtenir des STR élevés sur un marché donné.
Ainsi, par exemple, les chaussures pour femmes vendues à des clients en Inde, fabriquées par une marque haut de gamme telle que Christian Dior et vendues entre 500 et 700 dollars, peuvent être mieux converties avec 3 caractéristiques spécifiques : « marque », « couleur » et « tissu ».
En revanche, les consommateurs américains à la recherche de chaussures de course dans la fourchette de 100 dollars peuvent souhaiter obtenir beaucoup plus d’informations, car ils utiliseront cet article tous les jours et, en tant qu’acheteurs à petit budget, ils ne veulent pas être obligés d’acheter une autre paire si celle-ci n’est pas à la hauteur. Ces consommateurs peuvent s’attendre à voir les identifiants de produit suivants : « état », « matériau de la tige », « modèle », « couleur », « style », ainsi que « composition du matériau ».
N° 3 : Analyse des avis clients
Le défi ici est que la « perception des consommateurs » et la façon dont un produit est « subjectivement expérimenté » sont des éléments difficiles à collecter et à analyser. Mais il est essentiel de comprendre comment les acheteurs réagissent aux produits concurrents similaires à ceux que vous vendez afin de comprendre où vos concurrents échouent et où vous pouvez vous améliorer afin d’augmenter votre part de marché.
La solution consiste à collecter les avis des consommateurs et à les analyser à l’aide du traitement du langage naturel (NLP). Par exemple, les clients australiens peuvent être agacés par le fait que les délais de livraison des aliments spécialisés pour chiens prennent plus d’une semaine. De plus, vous pouvez corréler ces informations recueillies grâce aux avis des clients avec un autre ensemble de données qui montre une augmentation des ventes d’aliments biologiques pour animaux de compagnie parmi le même groupe de consommateurs. Le recoupement d’informations apparemment sans rapport entre elles sur le sentiment des acheteurs peut vous permettre d’augmenter votre part de marché. Par exemple, vous pourriez vous approvisionner en aliments biologiques pour chiens, en mettant en avant leurs bienfaits pour la santé dans la description du produit tout en proposant une livraison gratuite le lendemain, répondant ainsi à une série de préoccupations et augmentant l’attrait de votre offre pour les clients potentiels.
N° 4 : Analyse des titres des annonces
Le défi ici est que les vendeurs n’utilisent intentionnellement pas les mêmes numéros de modèle ni les mêmes titres afin de brouiller les pistes pour leurs concurrents. Il est donc difficile de comparer ce qui est comparable.
La solution consiste à collecter des données sur les articles les plus performants dans votre niche/catégorie, puis à les analyser pour déterminer :
- Longueur du titre
- Structure de la phrase
- Les caractéristiques spécifiques du produit qui apparaissent dans le titre
En corrélant tous ces points de données, les entreprises sont en mesure de mieux définir une « formule gagnante » pour augmenter les taux de clics (CTR) des annonces et, au final, les conversions. Par exemple, les entreprises qui vendent des téléphones portables peuvent découvrir que les titres comprenant entre 7 et 10 mots qui mentionnent l’état (par exemple « neuf »), la marque (par exemple « iPhone ») et la couleur (par exemple « or rose »), dans cet ordre, attirent 86 % de l’attention des acheteurs, des clics et des ventes.
N° 5 : L’impact des visuels
Le défi réside dans le fait que les images sont probablement l’un des aspects les plus importants de l’expérience d’achat en ligne. Si vous utilisez les mauvaises images, vos produits ne se vendront pas. Mais il existe de nombreux aspects d’une image qui doivent être analysés simultanément, ce qui rend le choix des visuels appropriés particulièrement difficile.
La solution consiste à collecter et à recouper plusieurs points de données provenant des annonces des concurrents, notamment
- Le nombre d’images présentées dans une annonce donnée (par exemple 5)
- Vérifier si l’image inclut des personnes ou si elle est exclusivement centrée sur le produit
- Comprendre sous quels angles les images sont prises (bas/haut/gros plan/zoom arrière)
- Déterminer si la plupart des images sont axées sur le « style de vie » ? Ou « techniques », montrant comment un produit est utilisé ou les différentes tailles du produit ?
Une fois qu’elles ont une image claire, les entreprises peuvent prendre des décisions concrètes concernant la meilleure façon de présenter visuellement un article donné. Par exemple, les annonces avec des STR élevés dans l’industrie horlogère peuvent afficher 3 images (une lifestyle, une montrant les tailles et une avec un gros plan sur les matériaux, comme un cadran en métal précieux).
Conclusion
La mise en correspondance des produits peut être une tâche longue et fastidieuse lorsqu’elle est effectuée manuellement ou à partir d’un seul point de données. Mais lorsque vous commencez à utiliser une solution automatisée qui alimente vos systèmes avec plusieurs Jeux de données pouvant ensuite être recoupés pour obtenir des informations, les entreprises sont en mesure de mieux se positionner pour réussir.
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