ホリデーシーズン向けeコマースデータセット

競合他社の価格設定、製品在庫、顧客レビューをeコマースデータセットで監視しましょう。今度のホリデーシーズンに向けて売上を伸ばすことができます。
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How to use web data for a successful eCommerce holiday season

競合他社の価格設定、製品在庫、顧客レビューを、分析可能な完全な構造化ウェブデータで監視し続けましょう。

独身の日、ブラックフライデー、サイバーマンデー、クリスマスが間近に迫っています。
ホリデーシーズンのeコマース戦略は整っていますか?

このホリデーシーズンに競合他社を打ち負かすための、トップ3の戦略的動きをご紹介します。

競合他社の価格戦略に追随し、それを上回る

どの価格帯が売上を生み出したかを把握することで、価格設定やプロモーションを決定するのに役立ちます。リアルタイムのプロモーションに関する洞察は、商品リストの関連性を維持するのに役立ちますが、eコマースデータセットを使用して評価すべき要素は複数あります。

  • 各商品の競合価格を比較し、実際の価格、提供割引、配送コストを分析して、それに合わせるか、さらに良い価格を提供しましょう。
  • 各SKUの完全一致品を見つけ、価格変動を追跡し、各商品の価格履歴をグラフ化し、すべてのSKUに最適な価格を決定します。
  • 競合他社の同一商品の価格を比較し、リアルタイムで動的な価格設定モデルを実現します。

競合他社の製品・サービスに対する顧客の感情を把握する

顧客感情とは、顧客がブランドと関わる際に経験する様々な感情(ポジティブ/ネガティブ)を指します。では、なぜ現代のブランドにとって顧客感情が重要なのでしょうか?
感情分析はオンライン販売者に目から鱗の洞察を提供し、顧客を喜ばせる要素をより多く提供することを可能にします。顧客感情分析を通じて顧客満足度、ロイヤルティ、生涯価値を向上させ、ビジネスの利益を最大化できます。
eコマースデータセットから抽出した消費者感情を活用し、価格設定と製品戦略を調整する3つの方法をご紹介します:

  • 各国でトレンドとなっているカテゴリーやブランドを特定し、スタイル・品揃え・販売戦略の妥当性を検証する。
  • 競合製品のレビューを収集し、顧客が最も懸念している点を特定。その情報を活用して商品在庫、配送方法、さらには価格設定を微調整する。例えば、昨年は休日に間に合わない配送に消費者が失望していた場合、今年は「感謝祭までに商品が届かない場合は返金保証」といった施策を検討できる。
  • ソーシャルリスニングはブランド評判を監視する優れた手法です。ソーシャルメディアプラットフォームでの自社ブランド言及を追跡することで、潜在顧客が何を求めているかについてさらなる洞察を得られます。

リアルタイム商品発見とマッチングによる在庫最適化

競合他社がブラックフライデー開始数時間前に流行のガジェットを追加し、あなただけが在庫不足に陥るとしましょう。これは確実に回避可能な未充足の市場ギャップです。事前収集データセットやカスタムデータセットをオンデマンド/事前スケジュールで提供することが、在庫管理を革新する鍵です。
eコマースやSERPデータセットを活用すれば、顧客の需要を把握し、ユーザーの検索内容、コメント、競合他社の提供品などを基に商品在庫を調整できます。
eコマース製品データセットの活用例:

  • 消費者の需要変動を察知し、買い手の間で人気が低下/上昇している商品を迅速に特定する。
  • ソーシャルメディア投稿、ハッシュタグ、コメントを分析し、今シーズンのホリデー商戦におけるトレンドの兆候を把握する。
  • 在庫追加すべき売れ筋商品を発見し、全eコマースプラットフォームにおける競合他社の在庫状況とフルフィルメントを追跡する。

ボーナスポイント:特にホリデーシーズンに競合他社が人気商品の「在庫切れ」状態を監視することで、大きな競争優位性を獲得できます。その商品を在庫保有している場合、顧客の信頼を獲得し、長期的な価値顧客へとつながる可能性が高まります。

結論

端的に言えば、データ駆動型戦略は収益性を向上させます。このホリデーシーズンに競合他社をリードするには、本記事で紹介した様々な戦略を採用することが一つの方法です。価格設定や商品在庫から顧客の声まで、競合他社のオンライン活動を分析すれば、eコマースのホリデー戦略を容易に調整し、売上を伸ばすことができます。

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