LPgenerator — профессиональная Landing Page платформа для увеличения продаж вашего бизнеса

  • Более 500 шаблонов в галерее
  • Инструменты оптимизации конверсии
  • Статистика и сквозная аналитика
  • CRM для работы с заявками и телефония
  • Визуальный редактор с расширенным функционалом
  • Быстрая техническая поддержка
  • Множество интеграций
  • Окупаемость инструмента — от 7 дней

Создание собственного сервиса мониторинга цен: от бесплатного к дорогому

Создание собственного сервиса мониторинга цен

Существует множество метрик интернет-магазина — посещаемость сайта, среднее время пребывания на сайте, показатель конверсии, коэффициент прерывания, лояльность клиента и пр.

Но есть одна составляющая, которая часто не очевидно, но прямо влияет на все перечисленное выше: если не придавать ей должного значения, то никакие оптимизации UX, увеличение целевого трафика или редизайн корзины не помогут удержать пользователя на сайте. И эта деталь — цена товара, которая влияет на формирование «ценового имиджа» магазина в глазах покупателей.

Очевидно, что без информации о рынке (ценах конкурентов) сложно организовать эффективный, контролируемый и регулярный процесс оценки и переоценки собственных товаров. Поэтому практически каждая компания рано или поздно задумывается о построении системы мониторинга цен (СМЦ). Ниже мы рассмотрели основные варианты создания собственной СМЦ для интернет-магазинов разного масштаба (сегментация введена на основе ежемесячных расходов на создание и поддержание работоспособности такой СМЦ).

Для малого бизнеса (до $200)

Для очень небольших интернет-магазинов, которые больше напоминают хобби, чем реальный бизнес, больше подходит ручной сбор информации, так как это — самый простой и бесплатный (или сравнительно недорогой) источник данных о ценах конкурентов.

Сбор данных

Для сбора информации достаточно воспользоваться услугами штатного работника или фрилансера, чтобы пару раз в месяц мониторить стоимость топ-товаров конкурентов и корректировать собственные цены. При этом нужно учитывать, что ручной сбор информации — довольно неприятная затея и мало кто любит им заниматься. Поэтому, в большинстве случаев, такой «сборщик» ищет более легкие пути получения данных и использует данные прайс-площадок (прайс-агрегаторов), потому что прямые заходы на сайты конкурентов занимают гораздо больше времени, а затем сводит полученные данные в таблицу. И, ввиду того что прайс-площадки являются всего лишь посредниками данных, они могут не содержать всю необходимую для качественного анализа информацию.

Обработка и хранение данных

Для хранения и обработки данных в такой «системе» мониторинга достаточно простой таблицы Excel и нескольких десятков часов работы человека, который собирает данные.

Необходимые инструменты

Таблица, в которую будут заноситься необходимые данные, может выглядеть, например так (скриншот сервиса Competera)

Competera

Плюсы и минусы

Единственный плюс такого подхода — его стоимость, так как ни по актуальности, ни по скорости их сбора преимуществ не будет. Также в данном «сценарии» есть большой вопрос к качеству собираемых данных, ведь человеческий фактор рождает и банальные механические ошибки.

Для среднего бизнеса (от $200 до $2500)

Для интернет-магазинов, которые вышли из категории «хобби», входят в фазу активного развития и начинают систематизировать бизнес-процессы, больше подойдет программа-парсер, которая будет собирать необходимые данные, а также — отдельный специалист для обработки получаемой информации.

Сбор данных

Такое решение эффективно в тех случаях, когда интернет-магазин торгует в довольно «спокойном» товарном сегменте, где практически отсутствуют внезапные скачки или сезонное изменение цен — в случае, когда достаточно сверять цены с рынком несколько раз в неделю. При этом важное условие для внедрения такой «автоматизации» — необходимость собирать данные не только с прайс-агрегаторов, но и напрямую с сайтов интернет-магазинов.

Обработка и хранение данных

На этапе обработки собранной информации, создаваемая СМЦ должна достаточно качественно классифицировать собранные данные и регулярно сопоставлять новые товары. И первый — самый важный — вопрос, который требуется постоянно решать: сопоставление товарной матрицы интернет-магазина с товарными матрицами конкурентов.

При работе с прайс-площадками этот вопрос часто решается путем относительного сопоставления (мы знаем ссылку на свою карточку на прайс-агрегаторе и сопоставляем нашу цену со всеми ценами других магазинов на этой карточке). Но в случае работы напрямую с сайтами магазинов, необходимо сопоставлять товары и цены самостоятельно — вручную или автоматически. Этот процесс довольно непростой, и добиться достаточного качества и скорости обработки удается далеко не всегда.

Необходимые инструменты

Для того, чтобы реализовать СМЦ такой сложности, понадобятся 1-2 разработчика, 1 аналитик и 1-2 человека, которые будут регулярно заниматься сопоставлением товарных матриц.

Плюсы и минусы

К плюсам такого подхода — автоматизированного сбора и ручного анализа — можно однозначно отнести актуальность (по сравнению с предыдущим подходом) получаемой информации. При этом такая модель построения СМЦ имеет особенности, на которые стоит обратить внимание — необходимость постоянного сопоставления товарной матрицы и постоянная адаптация СМЦ под изменения. Чаще всего это приводит к тому, что команда разработчиков магазина большую часть времени занимается сторонним (не профильным) процессом сбора и обработки информации, разрастается и, в конечном итоге, становится неэффективной.

Еще один большой минус — сам по себе сбор информации с прайс-площадок: для сбора и анализа доступны только те данные и товары, которые другие интернет-магазины предоставили площадке. Соответственно, используя такую информацию, тяжело объективно оценивать реальное наличие товаров у конкурентов и их акционные предложения.

Для крупных ритейлеров (от $2500)

Полностью автоматизированное решение необходимо интернет-гипермаркетам, магазинам с большим ассортиментом и множеством товарных категорий, а также средним и даже мелким магазинам, которые комплексно относятся к своему позиционированию в глазах покупателей и работают в высококонкурентной среде, где постоянно нужны актуальные данные. В таких случаях своевременная оптимизация цен и стратегий ценообразования становятся серьезным конкурентным преимуществом.

Сбор данных

В этом случае данные должны собираться исключительно с сайтов-конкурентов. Этот подход практически лишен всех минусов работы с прайс-агрегаторами, но содержит ряд технических трудностей, которые не каждому под силу решить: магазины имеют разную структуру каталогов, верстки, способов предоставления информации об акциях и наличии товара. Поэтому механизмы сбора информации нужно адаптировать под каждый из источников, чтобы постоянно поддерживать ее актуальность.

Обработка и хранение данных

Важно учитывать, при создании собственной СМЦ такого масштаба, что она должна быть построена таким образом, чтобы аналитики могли полностью полагаться на собранные данные, их актуальность и полноту, иначе есть риск навредить бизнесу. Соответственно, на этапе обработки собранной информации, СМЦ должна достаточно качественно классифицировать собранные данные и сопоставлять новые товары на регулярной основе. Организация полностью автономного процесса обработки и хранения данных требует хорошо отлаженного механизма и постоянного контроля со стороны разработчиков, а также инфраструктуры соответствующего масштаба для регулярного сбора и хранения данных (речь идет о необходимости сохранять десятки, а иногда и сотни гигабайт в день).

Необходимые инструменты

Эффективная СМЦ такого масштаба, в зависимости от ниши и потребностей в части представления данных, может быть реализована командой из 5-7 человек (можно обойтись, конечно, и одним-двумя разработчиками, но тогда для реализации понадобится гораздо больше времени). Также иногда придется привлекать других сотрудников магазина или подрядчиков для сопоставления товаров.

Плюсы и минусы

Плюсы:

  • отсутствие зависимости от политики прайс-агрегаторов и их API;
  • высокое качество данных и скорость мониторинга;
  • возможность отслеживать ассортимент, наличие акций и другие данные, в зависимости от конфигурации системы.

Минусы:

  • сложность реализации самого решения;
  • высокая стоимость поддержки;
  • сложность сопоставления товарных матриц.

Вывод

Время и качество переоценки играют серьезную роль, особенно на высококонкурентных рынках (особенно ввиду того, что технологичность конкурентов не стоит на месте). С другой стороны, покупатели становятся все более требовательными, поэтому к двум основным целям каждого ритейлера (маржинальности и обороту) добавляется новая, но от этого не менее важная цель — восприятие (тот самый «ценовой имидж»). Совокупность этих факторов приводит к тому, что современному интернет-ритейлеру необходимы легкие и эффективные инструменты, которые обеспечивают сотрудникам возможность концентрироваться на принятии решений об изменениях цен, а не на сборе информации. Именно это следует учитывать при выборе СМЦ.

Но, к сожалению, развитие интернет-магазинов у нас происходит, чаще всего, по одному из описанных выше сценариев: вместо того, чтобы брать на вооружение лучшие мировые практики онлайн-ритейла, наши интернет-магазины выбирают вариант «бизнес на коленке». И, как следствие, большинство из них получают медленный рост, залежи товаров на складах и прочие проблемы, вызванные отсутствием системного подхода к бизнесу.

Высоких вам конверсий! 

11-05-2016

Практический online-курс

blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".