최종 업데이트 - 2021년 9월 7일

현재 소매 환경은 급격한 변화를 겪고 있습니다. 이 변화는 비즈니스 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 소매업체는 데이터 수집 및 분석 기술이 미숙하여 데이터에서 가치를 찾을 수 없기 때문에 고객 데이터나 경쟁업체 데이터를 수집하지 않고 제품을 판매했습니다. 요컨대, 데이터는 수익 증대에 도움이 되지 않습니다.

이제 빅데이터의 급속한 발전으로 데이터 수집 및 데이터 분석이 이전보다 더 쉽게 가치를 발굴할 수 있게 되었습니다. 일부 비전 있는 소매업체는 경쟁력과 ROI를 높이기 위해 이러한 새로운 수익 성장 방법을 이미 수용했습니다. 데이터를 어떻게 활용합니까? 비전 있는 소매업체가 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

목표를 설정하다

할 일 목록의 첫 번째 일은 목표를 정의하는 것입니다. 목표가 명확하지 않으면 데이터에서 가치를 찾을 방법이 없습니다. 다음 목표는 소매업체가 분석을 위해 설정하는 가장 일반적인 5가지 목표입니다.

1. 경쟁사의 제품 카테고리 및 제품 개발 전략 분석
2. 경쟁사의 가격 및 판촉 계획 분석
3. 경쟁사의 재고 현황 분석
4. 경쟁사의 고객 피드백 분석
5. 경쟁사 분석에서 고객 피드백 수집

목표를 정의한 후에는 자체 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 경쟁업체로부터 공개 데이터를 수집해야 합니다. 모든 고객 또는 방문자가 자신의 흔적을 남기기 때문에 자체 데이터베이스에서 데이터를 검토하는 것이 쉽습니다. 우리의 경쟁자들은 그들의 데이터를 우리와 공유하지 않을 것이기 때문에 우리는 분석을 위한 법적 데이터를 얻는 데 도움이 되는 도구를 찾아야 합니다. 어렵다고 생각할 수도 있지만 경쟁업체로부터 데이터를 수집하는 것은 생각보다 어렵지 않습니다. 마지막 세션에서 자세히 설명하겠습니다. 그러나 이제 성공적인 데이터 분석을 수행하는 방법에 집중해 보겠습니다. 목표가 설정되고 데이터가 수집되면 분석 경로를 선택해야 합니다.

차원 선택

목표를 정의한 후에는 데이터를 분석할 올바른 차원을 찾아야 합니다. 일반적으로 제품 가격, 제품 유형, 제품 리뷰, 재고 및 제품 번들로 시작합니다. 이 치수가 가장 중요한 치수입니다.

제품 가격

경쟁사의 제품 가격 정보는 우리에게 많은 중요한 통찰력을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 우리의 제품과 가격을 그들의 제품과 비교할 때 우리의 수익을 기반으로 그들의 이익을 추정할 수 있습니다. 게다가 우리는 경쟁자의 장점과 우리의 장점을 찾을 수 있으므로 우리 가게에서 마진은 낮지만 수익률이 높은 상품을 판매하는 것을 피할 수 있습니다.

요약하자면 다음을 수행하려면 가격 정보가 필요합니다.

1. 가격 전쟁을 시작할 수 있는 제품 알아보기
2. 경쟁자의 이익 추정
3. 플랫폼 가격 전략 전반에 걸친 경쟁사 분석
4. 동일한 제품을 더 저렴한 가격에 제공할 수 있는 다른 공급업체 찾기
5. 시즌 및 프로모션 가격 전략

제품 카테고리

제품 카테고리를 분석하는 것은 특정 섹션을 깊이 파고드는 중요한 차원입니다. 제품 카테고리를 분석하는 것만으로는 많은 가치를 얻을 수 없습니다. 가격, 판매 및 지역과 함께 이 차원을 사용해야 합니다. 경쟁사로부터 제품 카테고리 정보를 수집하여 대략 다음과 같은 답변을 얻을 수 있습니다.

1. 총 매출에 크게 기여하는 제품 카테고리
2. 실적이 좋지 않은 제품 카테고리
3. 당사와 당사 경쟁업체 간의 실적
4. 이 제품 카테고리에서 인기를 끌 카테고리
5. 마진이 더 많은 지리적 지역(경쟁업체가 글로벌 비즈니스를 운영하는 경우 해당 지역에서도 데이터를 수집해야 합니다.)

상품평

제품 리뷰는 숨겨진 기회를 찾는 최고의 소스입니다. 제품의 강점과 약점 또는 고객을 대하는 방식을 배울 수 있다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 제품의 장단점에 대한 정보는 공급업체의 QA 상황을 공개할 수 있습니다. 우리는 이러한 문제가 우리에게 발생하지 않도록 하기 위해 이 질문을 공급업체에 전달합니다. 경쟁사의 고객 서비스 성과는 불만족한 고객을 다루는 방법을 가르쳐줍니다. 우리는 그들로부터 배울 수 있고 우리를 위해 맞춤화할 수 있습니다.

요약하자면 우리의 장점을 위해 사용할 수 있는 것이 있습니다.

1. 제품 품질 문제 발생 가능성 최소화
2. 현재 제품을 개선하기 위한 아이디어 찾기
3. 고객에게 좋은 경험 제공
4. 좋은 물류 회사, 제조업체 및 공급 업체 식별

제품 번들링

경쟁사의 제품 번들링을 수집하고 분석하면 경쟁사의 제품 전략에 대해 더 많이 이해할 수 있습니다. 일반적으로 번들링을 사용하여 새 제품의 프로필을 높이고 고객에게 제품을 테스트하고 피드백을 얻을 수 있습니다. 게다가 이 방법을 사용하여 오래되거나 느리게 움직이는 인벤토리를 정리할 수도 있습니다. 이 방법을 거꾸로 사용하면 이동에서 다음 정보를 배울 수 있습니다.

1. 신제품 출시 여부 확인
2. 어떤 제품이 과잉 재고되었는지 확인하십시오.
3. 고객에게 진정한 가치를 제공하는지 여부를 분석합니다.
4. 고객의 결정에 영향을 미치는 방식 이해

데이터 수집 솔루션 찾기

경쟁업체의 성능 데이터를 캡처하는 데 널리 사용되는 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 Python, Node.js 등과 같은 프로그래밍 언어를 사용하는 것이고 다른 하나는 웹 스크래핑 도구를 사용하는 것입니다. 둘 다 장단점이 있습니다. 어떤 솔루션이 더 적합한지 알아보겠습니다.

코딩 언어

코딩 언어를 사용하면 몇 가지 예를 들면 높은 수준의 사용자 정의 및 유연성, CAPTCHA를 우회하는 기능과 같은 많은 이점이 있습니다. 이러한 주요 이점은 스크랩하기 어려운 웹 사이트에서 데이터를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 단점으로 인해 우리 대부분은 이러한 유형의 크롤러를 사용하지 못합니다. 크롤러를 생성하려면 앞서 언급한 프로그래밍 언어 중 하나에 익숙해야 합니다. 그렇지 않으면 크롤러를 빌드하기 위해 개발자에게 비용을 지불해야 하며 비용이 많이 들 것입니다.

웹 스크래핑 도구

웹 스크래핑 도구는 코딩 기술이 없는 사람이 사용하기 훨씬 쉽지만 프로그래머가 아닌 대부분의 사람들이 데이터를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. Octoparse를 예로 들어 보겠습니다. Octoparse는 가장 일반적인 사용자의 데이터 형식 요청을 충족하는 웹사이트에서 텍스트, 숫자, 이미지 및 링크를 추출할 수 있습니다.

사용자가 데이터를 더 쉽게 추출할 수 있도록 Octoparse는 즉시 사용할 수 있는 수십 개의 템플릿과 크롤러 자동 생성 기능을 만듭니다. Octoparse에 매개변수를 입력하기만 하면 Octoparse가 자동으로 데이터 추출을 시작합니다. 크롤러 자동 생성이 있는 경우 URL을 입력하면 됩니다. 그러면 몇 번의 클릭으로 크롤러 생성 프로세스를 완료할 수 있습니다. 게다가, 그것은 우리가 많은 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있는 멀티태스킹을 수행할 수 있습니다.

추가 읽기

• 전자상거래를 위한 더 나은 브랜딩 전략.
• 동적 가격 책정 전략