Memerangi Masalah Kualitas Data Saat Menggores Data E-niaga

Mengikis data eCommerce untuk merancang strategi faktual dan andal untuk bisnis eCommerce berkembang sesuai kebutuhan saat ini. Data adalah inti dari strategi eCommerce Anda.

Ada persaingan yang kuat di antara bisnis eCommerce , dan Anda harus menemukan ide-ide inovatif baru untuk dipertahankan. Namun, ada satu hal yang menarik: Anda harus menemukan ide ini lebih cepat daripada pesaing Anda. Ini tampaknya menjadi sedikit lebih baik dengan bantuan pengikisan data E-niaga karena Anda memiliki akses ke semua jenis statistik, preferensi pelanggan, dan rencana pesaing. Dengan demikian, memudahkan eksekutif untuk membuat keputusan penting berdasarkan pemeriksaan data terorganisir setelah dievaluasi.

Tetapi poin kunci yang perlu dipertimbangkan di sini adalah kualitas data! Kualitas data E-niaga apa yang dapat diterima? Apa itu data buruk? Apa itu data yang baik? Bagaimana Anda membedakan keduanya? Mari kita cari tahu jawaban untuk semua pertanyaan ini dan banyak lagi.

Apa itu Data Buruk di E-niaga

Saat ini, bagi perusahaan eCommerce untuk mempertahankan reputasi & eksistensi online mereka dan meningkatkan prospek, data berkualitas adalah suatu keharusan. Namun, permintaan pelanggan, alamat pengiriman, riwayat penjualan, dan kinerja pemasaran bergantung pada data yang tepat. Akibatnya, data yang hilang atau salah dapat membahayakan bisnis dan mengakibatkan kerugian yang tidak terduga.

Kualitas data yang buruk mengacu pada data yang salah atau hilang tentang konsumen, produk, atau toko, yang mengarah pada pengalaman pelanggan yang buruk dan penurunan pendapatan untuk bisnis eCommerce.

Beberapa data yang disebutkan di bawah ini mendatangkan malapetaka pada bisnis eCommerce Anda:

#1: Kualitas Data Produk Buruk

Misalkan sebuah perusahaan ritel top memiliki deskripsi jeans yang digambarkan di e-store mereka yang berbeda dari produk sebenarnya. Sekarang asumsikan bahwa seorang konsumen memutuskan dan membeli jeans yang sama, hanya untuk menemukan bahwa jeans yang mereka terima tidak persis seperti yang mereka minta. Bahkan jika ketidakakuratan itu tidak disengaja, klien akan merasa tertipu di sini. Ini adalah kesalahan standar yang dibuat oleh banyak merek dan dapat menyebabkan kesalahan pada reputasi perusahaan. Ini hanyalah salah satu contoh kualitas data yang buruk dalam konteks Data Produk. Itulah sebabnya data produk tidak hanya harus akurat, terkini, lengkap, dan juga terperinci, tetapi juga harus konsisten untuk klien di semua saluran penjualan.

#2: Data Pelanggan Buruk

Data pelanggan yang buruk mengacu pada informasi yang salah, usang, dan tidak lengkap yang diberikan pelanggan saat membuat akun di toko eCommerce mana pun. Ini dapat mencakup apa saja, mulai dari nama pelanggan yang salah eja hingga nomor telepon dan alamat email. eCommerce membutuhkan data pelanggan untuk menyediakan layanan yang dipersonalisasi.

Data audiens yang tidak memadai yang mencakup informasi profil yang salah atau salah arah seperti jenis kelamin yang tidak akurat, kode negara yang salah, dan sebagainya dapat mempengaruhi sentimen pelanggan dan keinginan untuk membeli lebih lanjut.

Bagaimana Data E-niaga Berkualitas Dapat Membantu Bisnis Online Anda

#1: Rekomendasi produk

Jika data pengecer online berkualitas tinggi, mengevaluasi kapan pengguna mengunjungi situs web, di mana orang-orang yang berkunjung berada, detail tambahan tentang selera dan kesukaan mereka menjadi lebih tepat. Untuk mencapai pengetahuan optimal tentang navigasi pelanggan atau riwayat belanja, pengecer dapat menggunakan data kualitas terbaik dari seluruh platform terdistribusi dan memutuskan apa yang akan ditawarkan.

#2: Peningkatan Pengiriman

Industri ritel online telah menjadi sangat kompetitif, membutuhkan pengiriman komoditas supersonik – dan ini penting. Keakuratan alamat pengiriman pelanggan dan detail lainnya memastikan pengiriman barang yang dibeli tepat waktu. Data yang tidak akurat atau kurangnya data akan menyebabkan pesanan dikirim ke alamat yang salah atau pengiriman yang gagal. Anda sebaiknya ingat bahwa pelanggan Anda akan menghargai jika pesanan mereka tiba lebih cepat. Namun, jika Anda tidak mengirimkan tepat waktu, mereka tidak akan pernah membeli dari Anda lagi.

#3: Manajemen inventaris

Data pelanggan historis yang dimasukkan secara tidak benar dapat mengakibatkan analisis yang tidak akurat dan pada akhirnya menyebabkan pemborosan inventaris dan pemborosan uang. Data pelanggan yang berkualitas memastikan bahwa bisnis online Anda memiliki persediaan produk yang diinginkan dalam jumlah yang cukup. Data yang dibersihkan memungkinkan gerai ritel Anda untuk mengantisipasi apa yang akan dibeli pelanggan Anda dan bagaimana preferensi mereka akan berubah tergantung pada musim, menyesuaikan inventaris Anda dengan tepat.

Cara Menjaga Kualitas Data saat Menggores Data E-niaga

#1: Sistem pemantauan otomatis

Situs web diperbarui lebih teratur daripada yang Anda kira. Sebagian besar perubahan ini dapat membubarkan perayap atau bahkan mungkin menyebabkan pengikisan data yang tidak memadai dan tidak akurat. Dengan demikian, Anda memerlukan sistem pemantauan yang sepenuhnya otomatis untuk melacak semua pekerjaan perayapan yang terjadi di server Anda. Sistem pemantauan ini melacak data yang tergores untuk inkonsistensi dan kesalahan secara terus menerus.

#2: Server kelas atas

Keandalan server menentukan seberapa lancar perayapan terjadi dan, akibatnya, memengaruhi kualitas data eCommerce . Akibatnya, kita harus menggunakan server kelas atas untuk menjalankan perayap. Ini akan mencegah perayap gagal karena beban tinggi yang tiba-tiba di server.

#3: Pembersihan data

Data yang dirayapi mungkin berisi elemen tambahan yang tidak perlu seperti tag HTML. Dalam pengertian itu, informasi ini dapat digambarkan sebagai mentah. Sistem pembersihan melakukan pekerjaan yang sangat baik untuk menghilangkan elemen-elemen ini dan membersihkan data secara menyeluruh.

#4: Penataan

Penataan memberikan data sintaks yang tepat dan dapat dibaca mesin, yang membuatnya cocok untuk database dan sistem analitik. Ketika data telah terstruktur, data siap untuk dikonsumsi, baik dengan mengunggahnya ke database atau hanya dengan menghubungkannya ke sistem analitik.

Mengingat pentingnya pengikisan data eCommerce , layanan pengikisan web yang disesuaikan adalah layanan yang dapat memberi Anda keunggulan kompetitif. PromptCloud, penyedia layanan scraping web, menangani pekerjaan sulit saat Anda fokus untuk menjadi pahlawan super organisasi Anda.