Kebangkitan e-commerce yang tidak dapat diubah merupakan fenomena serupa di seluruh dunia. Pada tahun 1998, total pasar e-commerce hanya $5 miliar.
Selama pandemi, ketika masyarakat dikurung di dalam rumah, e-commerce berkembang pesat dan meningkat sebesar 43 %. Pada tahun 2020, jumlahnya mencapai $815,5 miliar.
Persaingan terbesar bagi Amazon bukanlah Walmart atau eBay, melainkan pengecer yang mengoperasikan toko fisik. Tidak ada kejutan. Pertumbuhan penjualan e-commerce global diperkirakan akan menyebabkan penjualan ritel menurun setiap tahun mulai tahun 2023 hingga 2027.
Oleh karena itu, platform e-niaga populer menyaksikan persaingan yang ketat antara pedagang dari berbagai jenis dan ukuran.
Dalam situasi seperti ini, sangatlah penting untuk menilai dan memperkirakan kontribusi Anda terhadap jejak digital. Dimana tanah di bawah kaki Anda bisa runtuh tanpa pemberitahuan.
Pengikisan web dapat menjadi gudang senjata penting dalam repertoar Anda. Dengan mengekstraksi data secara efisien dan memeriksanya dalam format yang mudah dicerna, Anda dapat mengukur kinerja dan menyesuaikan strategi eCommerce Anda secara akurat.
Daftar Isi
1. Data Halaman Detail Produk (PDP).
Daya tarik data halaman detail produk terletak pada kemampuannya untuk menyampaikan informasi produk dan terus memperkuat proposisi penjualan unik (USP) kepada pembeli potensial.
Detail lengkap, gambar, dan umpan balik dapat ditemukan online 24/7. Sifatnya yang informatif memperkuat fokus pelanggan, sementara pesan yang konsisten memperkuat kepercayaan merek.
Ini dioptimalkan untuk SEO, meningkatkan penemuan dan personalisasi memastikan pengalaman yang disesuaikan. Ini adalah pusat umpan balik dan memungkinkan penjualan silang. Intinya, halaman kaya data ini tanpa henti meningkatkan nilai produk Anda ke khalayak global.
Namun persaingan tetap ketat di situs e-commerce seperti Amazon, Walmart, dan eBay. Yakinlah bahwa pesaing Anda memperhatikan apa yang Anda jual dan cara Anda menyajikan produk Anda.
Kasus penggunaan di sini dimulai dengan mengidentifikasi persyaratan web scraping sederhana, yaitu atribut utama halaman detail produk, termasuk judul, informasi merek, dan harga.
Sederhananya, dengan mengekstrak halaman detail produk pesaing Anda di Amazon, Anda bisa mendapatkan kumpulan data dengan judul, deskripsi produk, dan kata kunci spesifik yang mungkin mereka gunakan untuk maju. Sebaiknya masukkan informasi ini ke dalam deskripsi produk Anda untuk mencapai peringkat yang lebih baik dan meningkatkan keuntungan.
Untuk analisis yang lebih menyeluruh, Anda dapat mendalami proyek ekstraksi data lebih dalam dan menghapus hampir semua atribut produk dari situs web. Berbekal data ini, perusahaan meninjau katalog produk mereka selangkah demi selangkah untuk membandingkannya dengan katalog pesaing.
2. Data harga
Ini adalah bagian dari data halaman detail produk, namun kami yakin masuk akal untuk menyebutkan bidang data secara terpisah. Terutama karena pentingnya kumpulan data harga.
Pertimbangkan perbedaan antara Google dan Amazon. Tujuan utama dari yang pertama adalah untuk memberikan hasil terbaik untuk permintaan pencarian tertentu, sedangkan yang kedua hanya berfokus pada penjualan dan konversi. Dengan kata lain, orang membuka Google untuk meneliti suatu produk.
Setelah mereka memutuskan, mereka pergi ke Amazon untuk membeli produk tersebut. Artinya, saat pengguna membuka Amazon, mereka mencari penawaran terbaik. Di sinilah pemantauan harga berperan.
Pengecer harus selalu mengikuti perkembangan harga dinamis untuk menawarkan harga terbaik kepada pelanggan mereka. Hal ini tidak hanya berdampak pada penjualan langsung, tetapi juga seberapa baik kinerjanya dalam algoritma Amazon.
3. Daftar SERP/data daftar halaman kategori
Pada tahun 2022, e-commerce menyumbang 15,8% dari penjualan konsolidasi global Nestlé. Pangsa ini terus meningkat selama 10 tahun terakhir, menunjukkan bahwa merek-merek FMCG terkemuka beralih ke online untuk meningkatkan keuntungan mereka. Meskipun peralihan ke internet membawa peluang baru, ada juga kendala yang harus diwaspadai.
Sektor digital sangat kompetitif. Sedemikian rupa sehingga menjadi semakin penting bagi merek untuk mengukur pangsa media mereka dan membandingkan kinerjanya dengan pesaing.
Pengikisan daftar Halaman Hasil Mesin Pencari (SERP) menangkap daftar semua produk yang tersedia untuk kata kunci yang relevan dengan kategori produk Anda. Ini mencakup semua penempatan pencarian bersponsor dan organik yang tersedia di halaman hasil pencarian.
Kumpulan data ini memungkinkan Anda menghitung pangsa visibilitas untuk setiap istilah. Ada banyak pilihan bagi mereka yang ingin mempelajari lebih dalam dengan menelusuri halaman daftar kategori dan subkategori.
4. Ulasan Pelanggan/Data Tanya Jawab
Data ini memiliki beragam pengaruh terhadap kehadiran online Anda. Pertama-tama, kumpulan data ini memberikan wawasan tentang pemikiran dan preferensi pelanggan Anda. Jika Anda menjalankannya melalui model NLP, Anda dapat mengidentifikasi kata kunci spesifik yang sesuai.
Kedua, dengan memantau ulasan pelanggan pesaing Anda, Anda bisa mendapatkan informasi akurat tentang kelemahan mereka dan dengan demikian menyempurnakan strategi Anda.
Ketiga, banyaknya ulasan positif meningkatkan peringkat pencarian Anda, yang pada gilirannya menghasilkan lebih banyak visibilitas di platform e-commerce.
Di Grepsr, kami menggunakan web scraping untuk memantau ulasan individual yang diberikan pelanggan untuk produk tertentu. Umumnya, kami memulai dengan daftar lengkap ulasan untuk produk tertentu dan kemudian memantaunya secara rutin (harian atau mingguan) untuk mendapatkan ulasan.
Selain itu, kami menggunakan proses yang sama untuk mengekstrak data Tanya Jawab dari situs web e-niaga seperti Amazon, eBay, Target, dan Walmart.
Berikut adalah beberapa manfaat mengekstraksi data ulasan/Tanya Jawab pelanggan:
- Identifikasi tren dalam ulasan dan data Tanya Jawab untuk meningkatkan konten produk Anda yang sudah ada.
- Analisis ulasan dan data Tanya Jawab dari produk pesaing.
- Gunakan ulasan dan data Tanya Jawab untuk mendorong peningkatan dan inovasi produk.
- Pantau pertanyaan di berbagai lini produk untuk memungkinkan respons cepat dari merek/produsen.
5. Data Kotak Beli
Kotak Beli, kotak putih kecil yang biasanya terletak di sisi kanan halaman detail produk Amazon, sangat penting bagi penjual. Hal ini memungkinkan mereka untuk membedakan diri dari penjual pesaing dengan memungkinkan pelanggan menambahkan item ke keranjang belanja mereka dengan mudah.
Tidak mengherankan, statistik menunjukkan bahwa hingga 90% pembelian Amazon dilakukan melalui Buy Box. Dominasi ini mungkin lebih besar lagi bagi pengguna seluler, karena ruang untuk menampilkan “penjual lain di Amazon” terbatas.
Mengamankan Buy Box memerlukan interaksi faktor-faktor yang kompleks yang lebih dari sekadar mengurangi harga. Meskipun penurunan harga mungkin tampak seperti solusi, hal ini bukanlah satu-satunya pertimbangan.
Faktor-faktor seperti menjaga inventaris yang konsisten, memastikan pengiriman yang andal, dan mencapai peringkat tinggi sebagai penjual Amazon semuanya meningkatkan kemungkinan kemenangan Buy Box.
Grepsr menyediakan akses ke kumpulan data tentang faktor penentu keberhasilan ini. Namun, penting untuk mengumpulkan tidak hanya catatan tersebut, tetapi juga informasi tentang frekuensi kemenangan buy box.
Ini harus mencakup kesuksesan Anda sendiri dan kesuksesan pesaing Anda. Dengan memeriksa kumpulan data ini secara cermat, pola-pola yang terlihat dapat ditemukan yang menjelaskan elemen-elemen rumit yang berkontribusi terhadap kesuksesan Buy Box.
6. Data harga minimum (MAP).
Harga minimum yang diiklankan (MAP), harga terendah di mana suatu produk dapat disajikan oleh pengecer selama penjualan, sering kali ditentukan oleh produsen dan dinegosiasikan terlebih dahulu dengan pengecer.
Pengecer mempunyai opsi untuk menawarkan harga yang lebih rendah di toko fisik, namun mereka harus menahan diri untuk tidak menurunkan harga untuk produk yang sama saat beriklan secara online atau di iklan.
Keputusan konsumen seringkali bergantung pada harga. Mengabaikan MAP dan menjual barang dengan harga yang tidak konsisten dapat merusak citra merek Anda.
Meskipun hal ini merupakan praktik umum, tidak semua pengecer melanggar perjanjian MAP secara sembarangan. Banyak yang menggunakan cara ini karena kebutuhan dan berjuang untuk bertahan hidup di pasar yang sangat kompetitif.
Beberapa bahkan mungkin menjual dengan kerugian, bertujuan untuk mendapatkan ulasan positif dan mendapatkan “Kotak Beli” yang didambakan di Amazon.
Namun, pentingnya pemantauan yang cermat terhadap pengecer tidak bisa terlalu ditekankan. Produk dan merek Anda menanggung konsekuensinya.
Setelah pengecer mengadopsi pakta kepatuhan MAP Anda, fase penting berikutnya adalah menetapkan proses pemantauan MAP yang berkelanjutan. Upaya manual yang melibatkan URL produk dan perbandingan harga yang tak terhitung jumlahnya rawan kesalahan dan memakan waktu. Pendekatan otomatis merupakan pendekatan yang optimal, terutama ketika memantau berbagai macam produk.
Grepsr mengelola MAP serupa dengan pemantauan harga kompetitifnya. Setelah kami menerima daftar produk dan pengecer Anda untuk kepatuhan MAP, kami secara sistematis mencari situs web atau catatan online setiap pengecer untuk setiap produk.
Dengan membandingkan harga MAP yang disepakati dan harga sebenarnya, kami memberikan laporan komprehensif yang merinci seluruh pelanggaran MAP.
Pengikisan web atau ekstraksi data adalah proses yang sederhana dan mudah. Setidaknya di atas kertas. Jika situs web tempat Anda ingin mengekstrak datanya diformat dengan baik, kemungkinan besar Anda hanya akan mengalami beberapa masalah.
Namun, ketika volume data bertambah hingga jutaan dan Anda memantau data dari ribuan kategori produk, ekstraksi data paling baik dilakukan melalui outsourcing.
Website memiliki banyak kendala, seperti captcha dan honeypot trap, yang menyulitkan Anda mengakses data penting untuk pengambilan keputusan penting.
Di Grepsr, kami berspesialisasi dalam ekstraksi data eCommerce terkelola dan mendukung situs web eCommerce terkemuka. Penyedia analisis ritel mendapatkan akses ke kumpulan data e-niaga berprioritas tinggi.
Jika digunakan dengan benar, web scraping dapat menghemat banyak uang. Kami tentu saja telah menyelamatkan jutaan pelanggan kami.
