디지털 선반 분석 및 비하인드 데이터
게시 됨: 2023-06-22디지털 선반(예: 전자 상거래 플랫폼)에서 제품의 성능과 관련된 데이터를 수집, 분류, 분석 및 소비하는 관행을 디지털 선반 분석이라고 합니다. 사람들이 인터넷에서 쇼핑을 시작한 이후로 온라인 소매업체가 수행해 온 행위를 일컫는 멋진 용어입니다.
유일한 차이점은 오늘날 회사가 선별해야 할 데이터가 훨씬 더 많고 매초 발생하는 변화를 흡수하기 위해 많은 프로세스가 고도로 자동화되어 있다는 것입니다. 관행에는 웹 사이트에 표시되는 제품의 가시성, 포지셔닝, 관련 콘텐츠, 가격 및 고객 참여와 같은 메트릭을 모니터링하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 다음을 분석할 수 있습니다.
- 사용자가 특정 키워드를 검색할 때 제품이 배치되는 위치입니다. 표시되는 검색 결과 페이지 번호 또는 표시되는 페이지의 영역(상단, 중간 또는 하단)을 나타냅니다.
- 얼마나 많은 고객이 제품을 클릭하고 그 중 몇 퍼센트가 구매로 전환됩니까?
- 제품 위에 마우스를 올려놓고 제품 페이지를 확인하지 않고 떠나는 고객이 있는지 여부.
- 고객이 일반적으로 상호 작용하는 제품 페이지의 영역은 무엇입니까? 댓글, 세부 정보, 평가 등이 될 수 있으며 고객이 일반적으로 제품 페이지를 방문한 후에도 제품을 포기하는 단계는 무엇입니까?
- 가격 분석 및 판매자가 MAP(최소 광고 가격) 이하로 제품을 판매하지 않도록 합니다.
상상할 수 있듯이 디지털 선반은 온라인 판매를 위해 제품을 표시하는 웹 페이지일 뿐입니다. 이는 소매 웹사이트, 앱, Amazon과 같은 마켓플레이스 및 기타 진화하는 디지털 포럼을 의미할 수 있습니다. 간단히 말해서 Digital Shelf Analytics는 제품이 어떻게 인식되고 있는지, 제품이 어떻게 수행되고 있는지, 더 높은 판매량을 방해하는 요소에 대한 통찰력을 제공합니다.
디지털 선반 분석의 빌딩 블록
Digital Shelf Analytics를 사용하면 소매업체와 브랜드는 제품 페이지에서 전반적인 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 최고 수준일 수 있지만 온라인에서 잘 팔리지 않는 제품을 판매하는 데 도움이 될 수 있습니다. Digital Shelf Analytics의 일부 측면은 다음과 같습니다.
제품 가시성:
SEO를 기반으로 콘텐츠 순위가 매겨지는 것처럼 제품 가시성은 검색 결과에 표시되는 위치를 기반으로 순위가 매겨집니다. 디지털 서가의 일부 검색 결과는 후원을 받을 수 있지만 다른 검색 결과는 더 나은 고객 평가, 자세한 설명, 많은 이미지 및 여러 번의 직접 리뷰로 인해 순위가 높습니다. 경쟁 제품과 제품의 가시성을 비교하는 것은 온라인 소매업체가 수행해야 하는 가장 기본적인 디지털 선반 분석 수준입니다.
제품 내용:
디지털 선반에서 설명, 이미지 및 비디오는 제품을 차별화합니다. 이것들이 정확하고 매력적이지 않다면, 그 제품은 구매자를 거의 찾지 못할 것입니다. 예를 들어 제품 페이지로 이동했지만 특정 각도에서 이미지가 하나만 있거나 해당 이미지가 로드되지 않는다고 가정합니다. 그런 다음 측정값이 포함된 모든 각도의 이미지와 사용 방법에 대한 비디오가 있는 다른 제품 페이지를 엽니다. 어느 것이 더 많이 팔릴지 이해하기 쉽습니다. 사용자가 제품 페이지에서 이탈하지 않도록 하려면 PromptCloud와 같은 DaaS 도구를 사용하여 스크랩한 데이터를 통해 다양한 소스의 제품 콘텐츠를 분석해야 합니다.
가격 분석:
Digital Shelf Analytics는 또한 판매자가 경쟁업체와 다양한 품목의 가격을 비교하는 데 도움이 됩니다. 가격은 계절, 수요 변화, 판매 이벤트 등에 따라 변동될 수 있습니다. 그렇기 때문에 여러 경로에서 가격을 비교하고 제품이 경쟁 우위에 있는지 확인하는 것이 지속적인 연습입니다.
리뷰, 평점, 피드백:
기존 고객으로부터 좋은 피드백을 받으면 신규 고객을 확보하기가 더 쉽습니다. 리뷰, 평가 및 고객 피드백을 정기적으로 분석하는 것은 디지털 선반 성능을 깨는 데 중요합니다. 동시에 다른 판매자의 데이터를 스크랩하여 그들이 탁월하거나 부족한 부분을 파악하여 이를 제품 및 서비스에 통합할 수 있기를 원할 것입니다.
트래픽 소스:
모든 고객이 스폰서 링크를 통해 온다면 이는 제품 페이지가 유기적 트래픽을 유도하도록 SEO에 최적화되어 있지 않다는 신호입니다. 또한 Digital Shelf Analytics에는 트래픽 소스를 추적하고 더 많은 유기적 전환을 위해 제품 콘텐츠를 개선하는 작업이 포함됩니다. 웹에서 데이터를 스크랩하여 검색 페이지의 상위에 나열된 제품 중에서 포인터를 찾고 이를 제품 목록에 통합하면 관련성 있고 SEO에 최적화된 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있습니다.
디지털 선반 분석의 추가 요소
위에서 언급한 데이터 포인트와 함께 Digital Shelf Analytics 프로젝트의 일부로 경쟁업체 분석 및 전환율 최적화를 통합해야 할 수도 있습니다. 첫 번째는 경쟁업체의 캠페인, 신제품 출시, 판촉 및 판매 이벤트를 추적하는 데 도움이 됩니다. 경쟁사 데이터를 분석하면 제품 라인업에서 빠진 것이 있는지, 항목이 업계 표준에 부합하는지, 제품 페이지를 돋보이게 하는 데 도움이 되는 추가 기능을 제공하고 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
두 번째는 제품 페이지를 열고 구매하는 사용자의 비율을 추적합니다. 이를 경쟁사 데이터(웹을 스크랩하여 얻을 수 있음)와 비교하여 현재 위치를 파악할 수 있습니다. 전환율이 낮으면 가시성이 높더라도 수익에 해를 끼칠 수 있습니다. 고객이 구매하지 않고 페이지를 떠나는 이유를 찾으려면 추가 분석을 수행해야 합니다. 문제는 세부 정보 누락에서 평균보다 높은 가격 책정에 이르기까지 다양합니다. 이 모든 것이 디지털 선반에서 제품의 온라인 참여를 높일 수 있습니다.
PromptCloud 팀은 가격 정보, 제품 페이지 세부 정보, 제품 라인업 및 검색 결과와 같은 데이터를 스크랩하여 디지털 선반 분석을 수행하고 장기적으로 판매를 개선할 수 있도록 도와드립니다. 그러나 모든 데이터가 있더라도 전략 기반 계획을 세우는 것은 어려울 수 있습니다. 이로 인해 컴퓨터 지능을 사용하여 복잡한 전자 상거래 데이터를 해독하는 것을 목표로 하는 42개 신호라는 표적 도구를 고안했습니다.
MAP 위반, 가격 벤치마킹, 제품 구색 및 경쟁 분석과 같이 온라인으로 제품을 판매하는 회사가 직면한 특정 문제를 해결하는 도구로 사용할 수 있습니다. 마케팅 및 영업 전문가와 함께 B2B 및 B2C 브랜드의 필수 도구입니다.