En este artículo, analizaremos cómo los minoristas que dan prioridad al ámbito digital están utilizando datos web de diferentes fuentes para comparar sus propios listados de productos con los de la competencia.
El principal reto que se plantea actualmente es la imposibilidad de recopilar y correlacionar conjuntos de datos en diferentes formatos, en múltiples mercados. Así como comparar productos con los modelos/estilos exactos que venden los competidores. Especialmente porque ningún proveedor utiliza (intencionadamente) los mismos identificadores de productos, títulos e imágenes en un intento de desviar a la competencia.
A continuación, presentamos cinco formas concretas de utilizar la API Web Scraper, una solución automatizada de recopilación de datos de comercio electrónico que se puede escalar fácilmente en tiempo real en función de las necesidades fluctuantes:
- N.º 1: Comparación inteligente de precios
- N.º 2: Asignación de características específicas de los artículos
- N.º 3: Escaneo de opiniones de clientes
- N.º 4: Análisis de títulos de anuncios
- N.º 5: El impacto de los elementos visuales
N.º 1: Comparación inteligente de precios
El reto: a la mayoría de las empresas les resulta difícil fijar con precisión el precio de sus productos dentro de su espacio competitivo. Limitarse a buscar el precio más bajo y rebajar los precios de la competencia no suele ser la mejor estrategia. Los minoristas se esfuerzan por tener en cuenta una serie de puntos de datos a la hora de utilizar algoritmos para fijar precios que atraigan a los compradores más expertos.
La solución: recopilar y comparar múltiples puntos de datos antes de que los sistemas tomen la decisión de cambiar los precios puede ayudar a aumentar los ingresos al:
- Recibir alertas cuando los competidores lanzan una promoción, añaden un obsequio a un paquete de artículos u ofrecen un descuento antes de finalizar la compra. Es posible que un competidor no baje sus precios, pero si endulza la oferta con una funda para portátil gratuita, es muy probable que se lleve la venta.
- Comparar las características específicas de los artículos y los indicadores de calidad, lo que le ayudará a no «rebajar» sus artículos. Por ejemplo, tener en cuenta los tejidos en el contexto de dos abrigos negros de invierno, uno de cachemira hecho a mano y otro sintético. Las herramientas clásicas de comparación de precios no tienen en cuenta este tipo de características específicas de los artículos.
Además, al determinar la disponibilidad del inventario de productos similares de la competencia, se puede determinar dónde hay escasez causada por la cadena de suministro y encontrar oportunidades para subir el precio (en otras palabras, identificar productos cuyos precios de venta son actualmente demasiado bajos).
N.º 2: Mapeo de características específicas de los artículos
El reto aquí es tratar de comprender qué características específicas de los artículos se están convirtiendo, por qué razones y en qué zonas geográficas. Por ejemplo, los vendedores pueden recopilar datos que muestren que, al vender zapatos de mujer, lo ideal es tener 7 características específicas. Y que añadir una marca (por ejemplo, Gucci) y el país de fabricación (por ejemplo, Italia) es fundamental para que los anuncios tengan altas tasas de venta (STR). Pero esto puede variar en función de otros factores, como la geolocalización del cliente, la clase de precio y la marca, lo que dificulta exponencialmente la tarea.
La solución consiste en recopilar y correlacionar todos los puntos de datos relevantes para determinar con mayor precisión el número ideal de características específicas del artículo que permiten obtener altas tasas de venta en un mercado determinado.
Así, por ejemplo, los zapatos de mujer que se venden a clientes en la India, fabricados por una marca de primer nivel como Christian Dior y con un precio de entre 500 y 700 dólares, pueden tener una mejor conversión con tres características específicas: «marca», «color» y «tejido».
Por el contrario, los consumidores estadounidenses que buscan zapatillas de running en el rango de los 100 dólares pueden querer mucha más información, ya que utilizarán este artículo a diario y, como compradores con un presupuesto limitado, no quieren verse obligados a comprar otro par en caso de que no esté a la altura. Estos consumidores pueden esperar ver los siguientes identificadores de producto: «estado», «material de la parte superior», «modelo», «color», «estilo», así como «composición del material».
N.º 3: Analizar las opiniones de los clientes
El reto aquí es que la «percepción del consumidor» y la forma en que se «experimenta subjetivamente» un producto son aspectos difíciles de recopilar y analizar. Sin embargo, comprender cómo reaccionan los compradores ante productos de la competencia similares a los que usted vende es fundamental para entender en qué aspectos fallan los competidores y en qué puede mejorar usted para aumentar su cuota de mercado.
La solución reside en recopilar las opiniones de los consumidores y analizarlas mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Por ejemplo, es posible que a los clientes de Australia les moleste que los plazos de envío de comida especial para perros sean de más de una semana. Además, puede correlacionar esta información recopilada a través de las opiniones de los clientes con otro conjunto de datos que muestra un aumento en las ventas de opciones de comida orgánica para mascotas entre el mismo grupo de consumidores. El cruce de datos de opiniones de compradores aparentemente no relacionadas puede permitirle aumentar su cuota de mercado. Por ejemplo, podría abastecerse de comida orgánica para perros, describiendo de forma destacada los beneficios para la salud en la descripción del artículo y ofreciendo envío gratuito al día siguiente, abordando así una serie de preocupaciones y aumentando el atractivo de su oferta para los posibles clientes.
N.º 4: Análisis del título del anuncio
El reto aquí es que los vendedores no utilizan intencionadamente los mismos números de modelo ni los mismos títulos para confundir a la competencia. Esto dificulta la comparación entre productos similares.
La solución es recopilar datos sobre los artículos más vendidos en su nicho o categoría y, a continuación, analizarlos en función de:
- Longitud del título
- Estructura de la frase
- Características específicas del artículo que aparecen en el título
Al correlacionar todos estos puntos de datos, las empresas pueden alcanzar mejor una «fórmula ganadora» para aumentar las tasas de clics (CTR) de los anuncios y, en última instancia, las conversiones. Por ejemplo, las empresas que venden teléfonos móviles pueden descubrir que los títulos de entre 7 y 10 palabras que mencionan el estado (por ejemplo, nuevo), la marca (por ejemplo, iPhone) y el color (por ejemplo, oro rosa), en ese orden, captan el 86 % de la atención de los compradores, los clics y las ventas.
N.º 5: El impacto de los elementos visuales
El reto es que las imágenes son probablemente uno de los aspectos más importantes de la experiencia de compra digital. Si las imágenes no son las adecuadas, los productos no se venden. Pero hay muchos aspectos de una imagen que deben analizarse simultáneamente, lo que hace que elegir los elementos visuales adecuados sea un verdadero rompecabezas.
La solución es recopilar y cruzar múltiples puntos de datos de los listados de la competencia, incluyendo:
- El número de imágenes presentadas en un listado determinado (por ejemplo, 5).
- ¿Se trata de una imagen en la que aparecen personas o se centra exclusivamente en el producto?
- Comprender desde qué ángulos se han tomado las imágenes (bajo/alto/primer plano/alejamiento).
- Descubrir si la mayoría de las imágenes están orientadas al «estilo de vida» o son «técnicas», mostrando cómo se utiliza un producto o los diferentes tamaños del mismo.
Una vez que se tiene una idea clara, las empresas pueden tomar decisiones concretas sobre la mejor manera de mostrar visualmente un artículo determinado. Por ejemplo, los anuncios con un alto STR en la industria relojera pueden mostrar tres imágenes (una de estilo de vida, otra que muestre los tamaños y otra con un primer plano de los materiales, como una esfera de metal precioso).
Conclusión
La correspondencia de productos puede ser una tarea laboriosa y tediosa cuando se intenta realizar de forma manual o cuando se utiliza un único punto de datos. Pero cuando se empieza a utilizar una solución automatizada que alimenta los sistemas con múltiples Conjuntos de datos que luego pueden cruzarse para obtener información, las empresas pueden posicionarse mejor para alcanzar el éxito.
Comience hoy mismo su prueba gratuita y encuentre el producto perfecto para su caso de uso y su operación.
