Terakhir diperbarui - 7 September 2021

Lanskap ritel sedang mengalami perubahan drastis saat ini. Perubahan ini sangat mempengaruhi cara berbisnis. Pengecer biasa menjual produk tanpa mengumpulkan data pelanggan atau data pesaing karena pengecer tidak dapat menemukan nilai dalam data tersebut karena teknologi pengumpulan dan analisis data yang belum matang. Singkatnya, data tidak dapat membantu mereka meningkatkan keuntungan.

Sekarang dengan perkembangan big data yang cepat, pengumpulan data dan analisis data lebih mudah untuk menggali nilai dari sebelumnya. Beberapa pengecer visioner telah menggunakan cara pertumbuhan laba baru ini untuk meningkatkan daya saing dan ROI mereka. Bagaimana mereka memanfaatkan data? Mari kita lihat metode yang digunakan retail visioner.

Menentukan tujuan

Hal pertama yang harus dilakukan adalah menentukan tujuan. Jika kita tidak jelas tentang tujuan kita, maka tidak ada cara untuk menemukan nilai dalam data. Sasaran berikut adalah 5 sasaran paling umum yang ditetapkan pengecer untuk dianalisis:

1. Kategori produk pesaing dan analisis strategi pengembangan produk
2. Analisis harga & rencana promosi pesaing
3. Analisis status inventaris pesaing
4. Analisis umpan balik pelanggan pesaing
5. Mengumpulkan umpan balik pelanggan dari analisis pesaing

Setelah kami menentukan tujuan kami, kami kemudian perlu mengambil data dari database kami sendiri dan mengumpulkan data terbuka dari pesaing kami. Meninjau data dari database kami sendiri itu mudah karena semua pelanggan atau pengunjung kami akan meninggalkan jejak mereka. Karena pesaing kami tidak akan membagikan data mereka kepada kami, kami harus menemukan alat untuk membantu kami mendapatkan data hukum untuk analisis. Anda mungkin berpikir itu sulit tetapi mengumpulkan data dari pesaing tidak sesulit yang Anda kira. Saya akan menjelaskan lebih lanjut di sesi terakhir. Tapi sekarang, mari kita fokus pada bagaimana melakukan analisis data yang sukses. Ketika tujuan ditetapkan dan data dikumpulkan, saatnya memilih jalur untuk analisis.

Pilih Dimensi

Setelah menentukan tujuan kami, kami perlu menemukan dimensi yang tepat untuk menganalisis data. Biasanya kita akan mulai dari harga produk, jenis produk, review produk, inventory, dan product bundling. Dimensi ini adalah yang paling penting.

Harga Produk

Informasi harga produk pesaing dapat memberi kita banyak wawasan penting. Misalnya, ketika kita membandingkan produk dan harga kita dengan mereka, kita dapat memperkirakan keuntungan mereka berdasarkan pendapatan kita. Selain itu, kami dapat mengetahui keunggulan pesaing kami dan kami sehingga kami dapat menghindari penjualan barang yang memiliki barang margin rendah di toko kami tetapi memiliki pengembalian yang tinggi.

Singkatnya, kita memerlukan informasi harga untuk melakukan hal berikut:

1. Cari tahu di produk mana kita bisa memulai perang harga
2. Perkirakan keuntungan pesaing
3. Analisis strategi harga lintas platform pesaing
4. Temukan pemasok lain yang dapat menyediakan produk yang sama dengan harga lebih rendah
5. Strategi harga musiman dan promosi

Kategori Produk

Menganalisis kategori produk merupakan dimensi penting untuk menggali lebih dalam ke bagian-bagian tertentu. Menganalisis kategori produk saja tidak dapat memberi kami banyak nilai. Kita perlu menggunakan dimensi ini dengan harga, penjualan, dan wilayah. Dengan mengumpulkan informasi kategori produk dari pesaing kami, kami secara kasar dapat memperoleh jawaban dari yang berikut:

1. Kategori produk yang berkontribusi signifikan terhadap total penjualan
2. Kategori produk yang tidak berkinerja baik
3. Performa antara kami dan pesaing kami
4. Kategori yang akan populer di kategori produk ini
5. Wilayah geografis yang memiliki lebih banyak margin (Jika pesaing Anda menjalankan bisnis global, Anda juga harus mengumpulkan data dari wilayah tersebut.)

Ulasan Produk

Ulasan produk adalah sumber terbaik untuk menemukan peluang tersembunyi. Tidak bisa dipungkiri kita bisa mempelajari kelebihan dan kekurangan suatu produk atau cara mereka memperlakukan pelanggan. Informasi tentang kekuatan dan kelemahan suatu produk dapat mengungkap situasi QA pemasok mereka. Kami membawa pertanyaan ini kepada pemasok kami untuk memastikan masalah seperti itu tidak akan terjadi pada kami. Kinerja layanan pelanggan pesaing mengajarkan kita bagaimana menangani pelanggan yang tidak puas. Kita bisa belajar dari mereka dan menyesuaikannya untuk kita.

Untuk membungkusnya, ada sesuatu yang bisa kita gunakan untuk keuntungan kita:

1. Minimalkan keanehan bahwa masalah kualitas produk terjadi
2. Temukan ide untuk meningkatkan produk saat ini
3. Memberikan pengalaman yang baik kepada pelanggan
4. Identifikasi perusahaan logistik, produsen, dan pemasok yang baik

Paket Produk

Mengumpulkan dan menganalisis bundling produk pesaing dapat membantu kita lebih memahami strategi produk pesaing kita. Biasanya, kami dapat menggunakan bundling untuk meningkatkan profil produk baru, memungkinkan kami untuk menguji produk pada pelanggan Anda dan mendapatkan umpan balik. Selain itu, kita juga dapat menggunakan metode ini untuk mengosongkan inventaris lama atau yang lambat pergerakannya. Gunakan metode ini secara mundur, kita dapat mempelajari informasi berikut dari gerakan mereka:

1. Cari tahu apakah mereka meluncurkan produk baru
2. Ketahui produk apa yang Anda miliki terlalu banyak menimbun
3. Analisis apakah mereka menawarkan nilai nyata kepada pelanggan mereka atau tidak
4. Pahami bagaimana mereka memengaruhi keputusan pelanggan

Temukan solusi pengumpulan data

Ada dua metode populer untuk menangkap data kinerja pesaing. Salah satunya menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Node.js, dll. Yang lainnya menggunakan alat web scraping. Mereka berdua memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Mari kita cari tahu solusi mana yang lebih cocok untuk Anda.

Bahasa pengkodean

Menggunakan bahasa pengkodean memiliki banyak keuntungan seperti tingkat penyesuaian dan fleksibilitas yang tinggi, kemampuan untuk melewati CAPTCHA, untuk beberapa nama. Keunggulan utama ini dapat membantu kami mendapatkan data dari situs web yang sulit dikikis. Kerugiannya, bagaimanapun, mencegah sebagian besar dari kita untuk menggunakan jenis perayap ini. Kita harus familiar dengan salah satu bahasa pemrograman yang disebutkan sebelumnya untuk membuat crawler. Jika tidak, kami harus membayar pengembang untuk membangun perayap untuk kami, yang akan menghabiskan banyak biaya.

Alat pengikis web

Alat pengikisan web jauh lebih mudah digunakan untuk orang yang tidak memiliki keterampilan pengkodean, meskipun itu dapat membantu sebagian besar non-programmer untuk mengekstrak data. Mari kita ambil Octoparse sebagai contoh. Octoparse dapat mengekstrak teks, angka, gambar, dan tautan dari situs web, yang memenuhi permintaan format data pengguna yang paling umum.

Untuk membantu penggunanya mengekstrak data dengan lebih mudah, Octoparse membuat lusinan template siap pakai dan fitur pembuatan otomatis crawler. Kita hanya perlu memasukkan parameter ke dalam Octoparse, maka Octoparse akan secara otomatis mulai mengekstrak data untuk kita. Jika kita memiliki pembuatan otomatis perayap, kita hanya perlu memasukkan URL ke dalamnya, maka itu akan mengarahkan kita untuk menyelesaikan proses pembuatan perayap dengan beberapa klik. Selain itu, ia mampu melakukan multi-tasking, yang dapat membantu kita menghemat banyak waktu.

Bacaan lebih lanjut

• Strategi branding yang lebih baik untuk eCommerce.
• Strategi penetapan harga dinamis