在本文中，我们将讨论数字化零售商如何利用来自不同来源的网络数据，将自己的产品列表与竞争对手的产品进行比较。
主要挑战目前的主要挑战是无法收集和关联不同格式的数据集，跨多个市场进行比较。此外，还需要将产品与竞争对手销售的确切型号/款式进行比较。特别是由于没有供应商（故意地）使用相同的产品标识符、标题和图片，以试图扰乱竞争对手。
这里有5种具体方法可以使用Web Scraper API，这是一种可以根据需求波动实时扩展的自动化电商数据收集解决方案：
- #1：智能价格比较
- #2：项目具体信息映射
- #3：扫描客户评论
- #4：列表标题分析
- #5：视觉效果的影响
#1：智能价格比较
挑战：大多数企业发现很难在其竞争空间内准确定价。仅仅扫描最低价格点并压低价格通常不是最佳策略。零售商在启用算法以设定价格时，难以考虑到各种数据点，使其在精明的目标消费者中转化。
解决方案：在系统做出改变价格的决定之前，收集和比较多个数据点可以通过以下方式帮助增加收入：
- 当竞争对手进行促销、将赠品添加到商品包或提供结账前折扣时收到提醒。竞争对手可能不会降价，但如果他们通过赠送免费笔记本电脑包来甜头交易，他们很可能会成交。
- 比较具体的商品特征和质量指标，这将帮助你避免“低估”商品。例如，考虑两件黑色冬季大衣的面料，一件是手工制作的羊绒，另一件是合成材料。传统的价格比较工具不会考虑这些类型的商品特性。
此外，通过确定竞争对手的同类产品库存供应情况，可以确定供应链引起的短缺并发现提价机会（即识别当前售价过低的产品）。
#2：项目具体信息映射
挑战在于试图理解哪些项目具体信息在转化，原因是什么，以及在哪些地理位置。例如，供应商可能会收集到数据，显示在销售女鞋时，拥有7个项目具体信息是理想的。而且添加品牌名称（如Gucci）和制造国家（如意大利）对于高销售率（STR）的列表至关重要。但这可能因其他因素而异，例如客户地理位置、价格类别和品牌，使任务变得极其困难。
解决方案是收集并关联所有相关数据点，以便更准确地映射出在特定市场中高STR的理想项目具体信息数量。
例如，在印度销售的由Christian Dior等顶级品牌制造的女鞋，售价在500至700美元之间，可能以3个项目具体信息（‘品牌’、‘颜色’、‘面料’）为最佳转化。
而美国消费者寻找价格在100美元左右的跑鞋时，可能希望了解更多信息，因为他们每天都会使用这些物品，并且作为预算有限的购物者，不希望在质量不佳的情况下被迫购买另一双。这些消费者可能希望看到以下产品标识符：‘条件’、‘鞋面材料’、‘型号’、‘颜色’、‘款式’以及‘材料成分’。
#3：扫描客户评论
挑战在于‘消费者感知’和产品‘主观体验’是难以收集和分析的。但了解买家对类似于你所销售的竞争对手产品的反应，对于了解竞争对手的不足之处以及你可以改进的地方至关重要，以增加市场份额。
解决方案在于收集消费者评论并使用自然语言处理（NLP）进行分析。例如，澳大利亚的客户可能对特种狗粮的运输时间超过一周感到不满。此外，你可以将通过客户评论收集的见解与显示同一组消费者中有机宠物食品销售增加的另一数据集进行关联。交叉参考看似无关的买家情绪可以使你增加市场份额。例如，你可以储备有机狗粮，在商品描述中突出健康益处，同时提供免费隔夜送货，从而解决一系列问题，增加对潜在客户的吸引力。
#4：列表标题分析
挑战在于供应商故意不使用相同的型号和标题，以使竞争对手难以比较同类产品。
解决方案是收集你所在细分市场/类别中的表现最佳商品数据，然后分析它们的：
- 标题长度
- 句子结构
- 标题中出现的项目具体信息
当你关联所有这些数据点时，公司可以更好地达到‘成功公式’，以增加列表点击率（CTR）并最终增加转化率。例如，销售手机的企业可能会发现，长度为7-10个单词，提到条件（如全新）、品牌（如iPhone）和颜色（如玫瑰金）的标题，吸引了86%的买家注意、点击和销售。
#5：视觉效果的影响
挑战在于图片可能是数字购买体验中最重要的方面之一。如果图片不对，产品就卖不出去。但需要同时分析图片的许多方面，使选择合适的视觉效果变得令人头痛。
解决方案是收集并交叉参考竞争对手列表中的多个数据点，包括：
- 给定列表中呈现的图片数量（如5张）
- 确定图片中是否包含人，还是仅专注于产品？
- 了解图片从哪个角度拍摄（低/高/特写/远景）
- 发现大多数图片是‘生活方式’导向的，还是‘技术性’的，显示产品的使用方法或不同的产品尺寸？
一旦建立了清晰的图片，公司就可以对如何以最佳方式展示给定商品做出具体决策。例如，在手表行业中高STR的列表可能展示3张图片（一张生活方式图片、一张显示尺寸图片以及一张特写材料如贵金属表盘的图片）。
底线
当你尝试手动执行产品匹配或使用单一数据点时，这可能是一个耗时且繁琐的工作。但当你开始使用一个自动化解决方案为你的系统提供多个可以交叉参考的数据集以获取见解时——企业能够更好地定位自己以取得成功。
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