Данные, данные и еще раз данные! Данные о продажах, данные о клиентах и данные о продуктах — это то, на что полагаются интернет-магазины, чтобы быть конкурентоспособными по ценам, привлекать нужных клиентов и поддерживать здоровую прибыль. Хорошая новость заключается в том, что данные есть повсюду, но то, как они собираются и применяются, имеет решающее значение. Компании розничной торговли используют процесс, известный как извлечение данных веб-сайтов, для получения данных из множества источников данных для обработки, миграции и анализа.
Как только данные получены с данных веб-сайта, они импортируются в систему извлечения перед обработкой и экспортом на следующий шаг в данных хранилища. После этого бита преобразования данные затем используются для создания потенциальных клиентов для маркетинга и продаж.
Ценовой парсинг
Ценообразование на продукты с оптимальной ценовой маржой означает необходимость постоянно корректировать и пересматривать свой метод ценообразования в соответствии с тенденциями на рынке, активностью клиентов, уровнем складских помещений и т. д. Хотя некоторые из оснований, на которых строятся цены, основаны на внутренних факторах, цифры взимаемые конкурентами за сопоставимые продукты оказывают огромное влияние на объем продаж и размер прибыли, которые должны быть реализованы розничным продавцом, и обычно собираются с помощью метода извлечения данных и мониторинга, называемого ценовым парсингом. Процессы извлечения цен позволяют розничным торговцам собирать, извлекать, анализировать и применять эту информацию полезными способами, которые позволяют более эффективно анализировать рыночные условия, такие как изобилие товаров, потребности клиентов и конкуренция.
Одним из важнейших факторов при определении того, на какие продукты следует потратить время и инвестиции, является предполагаемый спрос на них или то, насколько они популярны среди вашей клиентской базы. Подобная информация, опять же, является наиболее полезной, если сочетать текущие данные о продажах и спросе с данными потребителей в целом. Некоторые из обычных подозреваемых для такого рода анализа спроса включают онлайн-объявления, такие как Amazon, Craigslist и другие, где действия потребителей легко отслеживаются в массовом порядке и могут быть проанализированы по категориям продуктов и регионам.
Хотя этот метод полезен на некоторых из высших уровней, он не является полностью надежным и может быть сопряжен с определенными проблемами. Некоторые из препятствий, с которыми могут столкнуться некоторые интернет-магазины при извлечении данных, включают тот факт, что названия продуктов, номера моделей и описания могут варьироваться от одного продавца к другому. Некоторые розничные торговцы активно пытаются противодействовать потенциальным конкурентам, скрывая данные от сервисов парсинга. Иногда данные сами по себе представлены неэффективно, многие розничные торговцы стремятся прикрепить индивидуальные номера моделей для рассматриваемого продукта, чтобы препятствовать сравнению их с местными торговцами, пытаясь создать ощущение уникальности при выборе продукта.
Понимание потребительских привычек
Истории потребительских данных позволяют продавцам лучше понимать своих клиентов, сохраняя данные относительно просмотренных продуктов и историй покупок, которые включают суммы: когда они их тратят, где они тратят и на что они их тратят, чтобы лучше прогнозировать покупательские привычки и интересы, чтобы адаптировать их опыт и продвигать типы и уровни продуктов, которые покупатель, вероятно, купит. Помимо помощи розничным продавцам в более эффективном продвижении своих продуктов, системы обработки данных помогают потребителям сэкономить дра