最終更新日-2021年9月7日

現在、小売業界は劇的な変化を遂げています。 この変化は、ビジネスのやり方に大きな影響を与えました。 小売業者は、未成熟なデータ収集および分析技術のためにデータに価値を見つけることができないため、顧客データまたは競合他社のデータを収集せずに製品を販売していました。 要するに、データは彼らが利益を増やすのを助けることはできません。

ビッグデータの急速な発展により、データ収集とデータ分析は以前よりも価値を掘り起こすのが簡単になりました。 一部の先見の明のある小売業者は、競争力とROIを向上させるために、これらの新しい利益成長方法をすでに採用しています。 彼らはどのようにデータを活用しますか？ 先見の明のある小売業者が使用する方法を見てみましょう。

目標を設定します

やることリストの最初のことは、目標を定義することです。 目標が明確でない場合、データから価値を見つける方法はありません。 次の目標は、小売業者が分析のために設定する5つの最も一般的な目標です。

1. 競合他社の製品カテゴリと製品開発戦略の分析
2. 競合他社の価格設定とプロモーション計画の分析
3. 競合他社の在庫状況分析
4. 競合他社の顧客フィードバック分析
5. 競合他社の分析から顧客のフィードバックを収集する

目標を定義したら、次に、独自のデータベースからデータを取得し、競合他社からオープンデータを収集する必要があります。 私たちの顧客や訪問者の誰もが自分の足跡を残すので、私たち自身のデータベースからのデータのレビューは簡単です。 競合他社はデータを私たちと共有しないため、分析用の法的データを取得するのに役立つツールを見つける必要があります。 難しいと思うかもしれませんが、競合他社からデータを収集することは思ったほど難しくありません。 前回のセッションで詳しく説明します。 しかし、ここで、データ分析を成功させる方法に焦点を当てましょう。 目標が設定され、データが収集されたら、分析のパスを選択します。

寸法を選択してください

目標を定義したら、データを分析するための適切なディメンションを見つける必要があります。 通常、商品の価格、商品の種類、商品のレビュー、在庫、商品のバンドルから始めます。 これらの寸法は最も重要なものです。

製品価格

競合他社の製品価格情報は、私たちに多くの重要な洞察を与えることができます。 たとえば、私たちの製品と価格を彼らのものと比較するとき、私たちは私たちの収入に基づいて彼らの利益を見積もることができます。 その上、私達は私達の店で低マージンの商品を持っているが彼らの利益が高い商品を売ることを避けることができるように私達は私達の競争相手の利点と私達の利点を知ることができます。

要約すると、次のことを行うための価格情報が必要です。

1. 価格競争を開始できる製品を探す
2. 競合他社の利益を見積もる
3. プラットフォーム全体の価格戦略で競合他社を分析する
4. 同じ製品をより低価格で提供できる別のサプライヤーを探す
5. 季節的およびプロモーション価格戦略

製品カテゴリ

製品カテゴリの分析は、特定のセクションを深く掘り下げるための重要な側面です。 製品カテゴリーを分析するだけでは、私たちに多くの価値を与えることはできません。 このディメンションを価格、売上、地域で使用する必要があります。 競合他社から製品カテゴリ情報を収集することで、おおまかに次のような答えを得ることができます。

1. 総売上高に大きく貢献する商品カテゴリー
2. パフォーマンスが良くない製品カテゴリ
3. 私たちと競合他社の間のパフォーマンス
4. この商品カテゴリで人気のあるカテゴリ
5. マージンの多い地理的地域（競合他社がグローバルビジネスを運営している場合は、それらの地域からもデータを収集する必要があります）。

製品レビュー

製品レビューは、隠れた機会を見つけるための最良の情報源です。 製品の長所と短所、または顧客への接し方を学ぶことができることは否定できません。 製品の長所と短所に関する情報は、サプライヤーのQA状況を明らかにすることができます。 このような問題が発生しないように、この質問をサプライヤーに提出します。 競合他社のカスタマーサービサーのパフォーマンスは、満足していない顧客に対処する方法を教えてくれます。 私たちは彼らから学び、私たちのためにそれらを調整することができます。

まとめると、私たちの利点のために使用できるものがあります。

1. 製品の品質問題が発生する可能性を最小限に抑える
2. 現在の製品を改善するためのアイデアを見つける
3. 顧客に良い体験を提供する
4. 優れた物流会社、メーカー、サプライヤーを特定する

製品のバンドル

競合他社の製品バンドルを収集して分析することで、競合他社の製品戦略について理解を深めることができます。 通常、バンドルを使用して新製品の知名度を上げることができ、お客様の製品をテストしてフィードバックを得ることができます。 さらに、この方法を使用して、古い在庫や動きの遅い在庫をクリアすることもできます。 これらの方法を逆に使用すると、それらの動きから次の情報を学ぶことができます。

1. 彼らが新製品を発売しているかどうかを調べます
2. 在庫過剰になっている製品を知る
3. 彼らが顧客に真の価値を提供しているかどうかを分析する
4. それらが顧客の決定にどのように影響するかを理解する

データ収集ソリューションを見つける

競合他社のパフォーマンスデータを取得するには、2つの一般的な方法があります。 1つは、Python、Node.jsなどのプログラミング言語を使用しています。もう1つは、Webスクレイピングツールを使用しています。 どちらにも長所と短所があります。 どのソリューションがあなたに適しているかを見つけましょう。

コーディング言語

コーディング言語を使用すると、高度なカスタマイズと柔軟性、CAPTCHAをバイパスする機能など、多くの利点があります。 これらの主な利点は、スクレイプが難しいWebサイトからデータを取得するのに役立ちます。 ただし、その欠点により、ほとんどの人がこのタイプのクローラーを使用できません。 クローラーを作成するには、前述のプログラミング言語の1つに精通している必要があります。 そうでなければ、私たちは私たちのためにクローラーを構築するために開発者にお金を払わなければなりません、それはたくさんの費用がかかります。

ウェブスクレイピングツール

Webスクレイピングツールは、コーディングスキルのない人にとってははるかに使いやすくなっていますが、プログラマー以外のほとんどの人がデータを抽出するのに役立ちます。 例としてOctoparseを取り上げましょう。 Octoparseは、Webサイトからテキスト、数値、画像、およびリンクを抽出できます。これは、最も一般的なユーザーのデータ形式の要求に対応します。

ユーザーがデータを簡単に抽出できるように、Octoparseはすぐに使用できる数十のテンプレートとクローラー自動作成機能を作成します。 Octoparseにパラメータを入力するだけで、Octoparseは自動的にデータの抽出を開始します。 クローラーの自動作成がある場合は、URLを入力するだけで、数回クリックするだけでクローラーの作成プロセスを完了できます。 さらに、マルチタスクを実行できるため、時間を大幅に節約できます。

参考文献

• eコマースのより良いブランディング戦略。
• ダイナミックプライシング戦略