В настоящее время сектор электронной коммерции сталкивается с множеством проблем (рис. 1). Рост числа платформ онлайн-покупок, постоянно меняющиеся ожидания потребителей и нестабильная бизнес-среда вынуждают компании электронной коммерции быть более стратегическими, активными и инновационными.
В условиях этих сбоев данные становятся мощным инструментом. Сбор данных электронной коммерции подпитывает предприятия ресурсами, необходимыми для того, чтобы стать более осведомленными и устойчивыми.
Однако, чтобы использовать эту силу, предприятия должны следовать некоторым передовым методам. В этой статье описаны 7 основных таких практик, а также приведены примеры и тематические исследования, которые помогут прояснить концепции для лидеров электронной коммерции.
Рисунок 1. Сбои в отрасли электронной коммерции и снижение доходов в 2022 г.
Почему сбор данных важен для предприятий электронной коммерции?
Выживание в высококонкурентной среде электронной коммерции зависит от сбора и анализа рыночных данных. Эти данные отражают тенденции в поведении потребителей, отраслевые ориентиры, стратегии конкурентов, технологические достижения и нормативные изменения. Вот несколько способов использования рыночных данных онлайн-компаниями:
1. Выявление тенденций
Рыночные данные помогают прогнозировать новые потребительские тенденции, позволяя онлайн-компаниям соответствующим образом адаптировать свои предложения продуктов, дизайн веб-сайтов и маркетинговые стратегии.
2. Анализ конкурентов
Понимание стратегий конкурентов позволяет онлайн-бизнесу эффективно дифференцироваться и учиться на успехах и неудачах других с точки зрения функциональности веб-сайта, пользовательского опыта, обслуживания клиентов и тактики цифрового маркетинга.
3. Соблюдение нормативных требований и внедрение технологий
Осведомленность о новых правилах и технических достижениях не позволяет предприятиям нарушать закон и упускать инновационные возможности. Такие технологии, как:
- Безопасные платежные шлюзы
- Меры защиты данных,
- Технологии выполнения и др.
4. Стратегическое планирование
Рыночные данные используются для принятия стратегических решений, таких как распределение ресурсов для цифровой рекламы, оптимизация интернет-магазина, разработка продуктов на основе предпочтений клиентов и стратегии ценообразования, соответствующие рыночным реалиям и онлайн-покупателям.
7 методов сбора данных электронной торговли
Поскольку типы данных, генерируемых и используемых в секторе онлайн-торговли, имеют различные формы, для их сбора можно использовать разные методы. В этом разделе объясняются некоторые из этих методов, разделенных на 2 категории; автоматизированные методы и альтернативные методы.
Автоматизированные методы
1. Парсинг в Интернете
Это метод, используемый для извлечения больших объемов данных с веб-сайтов. Инструменты веб-скрейпинга можно использовать для отслеживания моделей поведения, предпочтений и тенденций клиентов в интернет-магазинах. Эта информация имеет решающее значение для компаний электронной коммерции при формировании их маркетинговых стратегий.
Нажмите здесь, чтобы узнать больше о парсинге веб-страниц.
Спонсируется
Bright Data предлагает автоматизированную платформу для сбора данных и аналитики электронной коммерции под названием Bright Insights. Веб-платформа данных предлагает:
Платформа:
- Захват данных от конкурентов
- Аналитика данных нескольких конкурентов
- Отслеживайте цены конкурентов на их продукты и услуги
- Отслеживайте каталоги продукции конкурентов, чтобы улучшить свой
- Отслеживайте отношение потребителей к вашему бренду
2. Отслеживание файлов cookie
Файлы cookie — это небольшие файлы, которые загружаются на устройство, когда пользователи посещают определенные веб-сайты. Эти файлы cookie позволяют сайтам электронной коммерции отслеживать поведение пользователей, например, посещенные страницы, время, проведенное на сайте, и товары, добавленные в корзину. Отслеживаемые данные могут дать ценную информацию о привычках и предпочтениях пользователей, что позволит адаптировать маркетинговые усилия и пользовательский опыт.
Однако эта практика меняется. Нажмите здесь, чтобы узнать больше об изменениях в правилах сбора файлов cookie.
3. Аналитика социальных сетей
Компании электронной коммерции могут использовать инструменты аналитики социальных сетей для сбора данных с платформ социальных сетей. Это может включать информацию о демографических данных пользователей, поведении, взаимодействиях и настроениях по отношению к продуктам или бренду. Эти данные можно использовать для оценки популярности продукта, удовлетворенности клиентов и потенциальных рыночных тенденций.
Для этой цели можно использовать инструменты парсинга социальных сетей.
4. Обработка естественного языка (NLP)
НЛП, подмножество ИИ, предполагает, что машины «понимают» человеческий язык. Для электронной коммерции его можно использовать для анализа отзывов, комментариев и вопросов клиентов, чтобы получить представление о настроениях, предпочтениях и потребностях клиентов. NLP также может помочь в предоставлении персонализированных рекомендаций по продуктам и улучшении обслуживания клиентов.
Альтернативные методы
5. Отзывы клиентов
Отзывы клиентов — это прямая связь с тем, что клиенты думают о продукте или услуге. Анализируя эти обзоры, интернет-магазины могут получить представление о:
- сильные и слабые стороны продукта
- удовлетворенность клиентов
- области для улучшения.
Этот пользовательский контент также может помочь в выявлении новых возможностей или рыночных тенденций. Однако при больших продуктовых линейках анализ этих обзоров вручную может быть затруднен.
6. Опросы
Опросы обеспечивают более структурированный подход к сбору данных. Предприятия электронной коммерции могут проводить опросы клиентов, чтобы получить конкретное представление об их опыте, предпочтениях и уровнях удовлетворенности. Хотя для их заполнения от клиентов может потребоваться больше усилий, они могут предоставить ценные данные, недоступные с помощью автоматизированных методов.
7. Регистрация и формы предпочтений по электронной почте
Когда клиенты регистрируются на веб-сайте электронной коммерции или заполняют свои электронные формы предпочтений, они предоставляют явную информацию о своих интересах и покупательских предпочтениях. Эти данные можно использовать для персонализации клиентского опыта и маркетинговых кампаний по электронной почте. Это также помогает предприятиям сегментировать свою клиентскую базу для более целенаправленного маркетинга.
7 лучших практик, которые следует учитывать при сборе данных электронной коммерции с помощью тематических исследований
В этом разделе освещаются некоторые передовые методы, которые интернет-магазины могут учитывать при сборе рыночных данных.
1. Сделайте сбор данных о клиентах приоритетным
Центральное место в успехе любого бизнеса электронной коммерции занимает понимание своих клиентов. Поэтому сбор данных о клиентах электронной коммерции должен быть главным приоритетом. Типы данных клиентов включают в себя:
- Демографические данные
- Покупка поведенческих данных
- Настройки
- Исторические данные о покупках
- Шаблоны поиска и многое другое
Такие данные можно использовать для сегментации клиентов и обеспечения более персонализированного покупательского опыта.
Алгоритм Амазонки1например, извлекает уроки из взаимодействия клиентов с веб-сайтом, предлагая релевантные рекомендации по продуктам и тем самым улучшая качество обслуживания клиентов и коэффициент конверсии.
2. Используйте автоматизированные инструменты сбора данных
Обширность данных в сфере электронной коммерции и их сбора может быть ошеломляющей. Автоматизированные инструменты сбора данных могут упростить процесс сбора данных, предлагая информацию в режиме реального времени с высокой точностью. Их можно использовать для сбора данных с сайтов конкурентов. Собранные данные дают представление о стратегиях ценообразования, рекламных кампаниях и предложениях продуктов.
Вы также можете проверить наш основанный на данных список инструментов для автоматического сбора веб-данных (веб-сканеры и парсеры) чтобы найти правильный вариант для вашего бизнеса в Интернете.
3. Слушайте в социальных сетях
В эпоху цифровых технологий голоса клиентов звучат громче и влиятельнее, чем когда-либо прежде, и одним из способов услышать этот голос является мониторинг социальных сетей. Компании могут использовать инструменты анализа социальных сетей для мониторинга, прослушивания и анализа этих онлайн-разговоров. Это может дать представление о последних тенденциях, настроениях потребителей и стратегиях конкурентов.
Например, Найк2 участвует в социальных сетях, чтобы не отставать от трендовых дизайнов спортивной одежды и влиятельных фигур, что позволяет им создавать успешные маркетинговые кампании.
4. Разверните расширенную аналитику
Одного сбора данных недостаточно; интернет-магазины также должны уметь анализировать и интерпретировать эти данные. Расширенная аналитика может предложить глубокое понимание, выявить скрытые закономерности, предсказать будущие тенденции и поддержать принятие решений на основе данных. Ритейлер модной одежды может использовать предиктивную аналитику для прогнозирования спроса на продукцию, обеспечения оптимального запаса и снижения складских расходов.
Инструменты аналитики электронной коммерции обычно предлагают комбинированные функции для извлечения рыночных данных и аналитики.
5. Инвестируйте в систему CRM
CRM-системы являются незаменимыми инструментами для эффективного управления данными клиентов. Они обеспечивают всестороннее представление о взаимодействии с клиентами, помогая понять пути клиентов, выявить закономерности и улучшить обслуживание клиентов.
Адидас3например, использует Salesforce CRM для получения целостного представления о своих клиентах, что позволяет разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии и улучшать отношения с клиентами.
6. Обеспечьте безопасность данных
С увеличением объема собираемых данных безопасность данных становится первостепенной задачей. Предприятия должны обеспечить наличие надежных мер безопасности и защиты данных, включая шифрование, безопасное хранение и регулярные проверки безопасности.
Shopify4 уделяет первостепенное внимание безопасности данных, используя несколько уровней защиты для обеспечения безопасности как данных продавца, так и данных клиентов.
Прочтите этот краткий обзор, чтобы узнать больше о передовых методах обеспечения безопасности данных.
7. Соблюдайте правила конфиденциальности
Наконец, онлайн-компании должны соблюдать глобальные правила конфиденциальности, такие как GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии. Это включает в себя информирование клиентов о методах сбора данных, получение согласия, когда это необходимо, и соблюдение прав на данные.
Проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, могут привести к дорогостоящим и разрушительным судебным процессам между компаниями. Поэтому важно учитывать все правила защиты данных штата, в котором работает ваш бизнес.
дальнейшее чтение
Если вам нужна помощь в поиске поставщика или у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь обращаться к нам:
Найдите подходящих поставщиков
Рекомендации
- Крысик, Аркадиуш (2021). Система рекомендаций по продуктам Amazon в 2021 году: как работает алгоритм гиганта электронной коммерции? Рекострим. Доступ. 13 июля 2023 г.
- Замочная скважина (2023). Стратегия Nike в социальных сетях: подробный анализ кампаний и статистики. По состоянию на 14 июля 2023 г.
- Холленсен, Бергит (2018). Adidas: новаторская персонализация в масштабе. Доступ. 13 июля 2023 г.
- Брайсон, Эмма (2022). Новые требования к приложениям Shopify, использующим персональные данные клиентов. Shopify. По состоянию на 13 июля 2023 г.
Поделись LinkedIn
