이 글에서는 디지털 중심 소매업체들이 다양한 출처의 웹 데이터를 활용하여 자사 제품 목록을 경쟁사 제품과 비교하는 방식을 논의합니다.
현재 직면한주요 과제는 다양한 형식의 데이터 세트를 여러 마켓플레이스에서 수집하고 상호 연관시키는 데 있습니다. 또한 경쟁사가 판매하는 정확한 모델/스타일의 제품과 비교하는 것도 포함됩니다. 특히 어떤 공급업체도 경쟁사를 혼란스럽게 하려는 의도로 동일한 제품 식별자, 제목, 이미지를 (의도적으로) 사용하지 않기 때문입니다.
변동하는 수요에 따라 실시간으로 쉽게 확장 가능한 자동화된 전자상거래 데이터 수집 솔루션인 웹 스크레이퍼 API를 활용하는5가지 구체적인 방법은 다음과 같습니다:
- #1: 스마트 가격 비교
- #2: 상품 세부사항 매핑
- #3: 고객 리뷰 스캔
- #4: 상품 제목 분석
- #5: 시각적 요소의 영향력
#1: 스마트 가격 비교
과제: 대부분의 기업은 경쟁 환경에서 상품 가격을 정확히 책정하는 데 어려움을 겪습니다. 단순히 최저 가격을 찾아 경쟁사보다 낮게 책정하는 것은 일반적으로 최선의 전략이 아닙니다. 소매업체들은 알고리즘이 현명한 타깃 고객층의 구매 전환을 이끌 수 있는 가격을 설정하도록 할 때 다양한 데이터 포인트를 고려하는 데 어려움을 겪습니다.
해결책: 시스템이 가격 변경 결정을 내리기 전에 다양한 데이터 포인트를수집하고 비교하면 다음과 같은 방법으로 수익 증대에 도움이 될 수 있습니다:
- 경쟁사가 프로모션을 진행하거나 상품 번들에 무료 증정품을 추가하거나 결제 전 할인을 제공할 때 알림을 받습니다. 경쟁사가 가격을 낮추지 않더라도 무료 노트북 케이스 같은 혜택을 제공하면 판매를 가져갈 수 있습니다.
- 특정 상품의 기능과 품질 지표를 비교하여 상품의 가치를 저평가하지 않도록 합니다. 예를 들어, 두 개의 검정색 겨울 코트 중 하나는 수제 캐시미어로 제작된 반면 다른 하나는 합성 소재인 경우 원단 품질을 고려해야 합니다. 기존 가격 비교 도구는 이러한 상품별 세부 사항을 반영하지 않습니다.
또한 경쟁사의 동일 제품 재고 현황을 파악함으로써 공급망 문제로 인한 품귀 현상이 발생하는 지점을 확인하고 가격 인상 기회를 찾을 수 있습니다(즉, 현재 판매 가격이 지나치게 낮은 제품을 식별하는 것입니다).
#2: 상품 세부사항 매핑
여기서 핵심 과제는 어떤 상품 세부사항이, 어떤 이유로, 어느 지역에서 전환율을 높이는지 파악하는 것입니다. 예를 들어, 판매자들은 여성 신발 판매 시 7개의 상품 세부사항을 설정하는 것이 이상적이라는 데이터를 수집할 수 있습니다. 브랜드명(예: 구찌)과 제조국(예: 이탈리아)을 추가하는 것이 높은 판매율(STR)을 기록하는 리스팅에 가장 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 이는 고객의 지리적 위치, 가격대, 브랜드 등 다른 요인에 따라 달라질 수 있어 작업 난이도가 기하급수적으로 높아집니다.
해결책은 모든 관련 데이터 포인트를 수집하고 상호 연관성을 분석하여 특정 시장에서 높은 STR을 달성하기 위한 이상적인 항목 세부사항 수를 더 정확하게 파악하는것입니다 .
예를 들어, 인도 고객을 대상으로 판매되는 크리스찬 디올과 같은 최상위 브랜드의 여성 신발(500~700달러 가격대)은 ‘브랜드’, ‘색상’, ‘소재’라는 3가지 항목 세부사항으로 전환율이 가장 높을 수 있습니다.
반면 100달러대 러닝화를 찾는 미국 소비자들은 매일 사용할 제품인 만큼 훨씬 더 많은 정보를 원할 수 있습니다. 예산이 한정된 구매자들은 제품이 기대에 미치지 못할 경우 또 다른 신발을 구매해야 하는 상황을 원치 않기 때문입니다. 이러한 소비자들은 ‘상태’, ‘갑피 소재’, ‘모델’, ‘색상’, ‘스타일’ 및 ‘소재 구성’과 같은 제품 식별자를 볼 것으로 기대할 수 있습니다.
#3: 고객 리뷰 분석
여기서 문제는 ‘소비자 인식’과 제품이 ‘주관적으로 경험되는 방식’을 수집하고 분석하기 어렵다는 점입니다. 그러나 경쟁사 제품에 대한 구매자 반응을 이해하는 것은 경쟁사가 부족한 부분을 파악하고 시장 점유율을 높이기 위해 개선할 수 있는 부분을 알아내는 데 중요합니다.
해결책은 소비자 리뷰를 수집하고 자연어 처리(NLP)를 활용해 분석하는 데있습니다 . 예를 들어, 호주 고객들은 특수 개 사료 배송이 일주일 이상 걸리는 점에 불만을 가질 수 있습니다. 또한 고객 리뷰를 통해 얻은 이러한 통찰력을 동일한 소비자 집단에서 유기농 반려동물 사료 옵션의 판매 증가를 보여주는 다른 데이터 세트와 연관 지을 수 있습니다. 겉보기에는 무관해 보이는 구매자 감정을 교차 참조하면 시장 점유율을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 유기농 개 사료를 재고 확보하고 상품 설명에 건강상의 이점을 강조하면서 무료 익일 배송을 제공함으로써 다양한 우려 사항을 해결하고 잠재 고객에게 제품의 매력을 높일 수 있습니다.
#4: 상품 제목 분석
여기서 문제는 판매자들이 경쟁사를 혼란스럽게 하기 위해 의도적으로 동일한 모델 번호와 제목을 사용하지 않는다는 점입니다. 이로 인해 동일한 조건에서 비교하기가 어렵습니다.
해결책은 해당 분야/카테고리에서 가장 잘 팔리는 상품 데이터를 수집한 후 다음 항목을 분석하는것입니다 :
- 제목 길이
- 문장 구조
- 제목에 포함된 상품 세부 정보
이러한 모든 데이터 포인트를 상호 연관시키면 기업들은 상품 목록의 클릭률(CTR)을 높이고 궁극적으로 전환율을 향상시키는 ‘성공 공식’에 더 잘 도달할 수 있습니다. 예를 들어, 휴대폰을 판매하는 기업은 상태(예: 새 제품), 제조사(예: 아이폰), 색상(예: 로즈 골드)을 순서대로 언급한 7~10단어 범위의 제목이 구매자의 관심, 클릭, 판매의 86%를 차지한다는 사실을 발견할 수 있습니다.
#5: 시각적 요소의 영향
문제는 이미지가 디지털 구매 경험에서 가장 중요한 요소 중 하나라는점입니다 . 부적절한 이미지를 사용하면 제품이 팔리지 않습니다. 그러나 동시에 분석해야 할 이미지의 다양한 측면이 존재하기 때문에 올바른 시각 자료를 선택하는 것은 정말 골치 아픈 문제입니다.
해결책은 경쟁사 리스팅에서 다음과 같은 여러 데이터 포인트를 수집하고 교차 참조하는것입니다 :
- 특정 리스팅에 제시된 이미지 수(예: 5장)
- 이미지에 사람이 포함되었는지, 아니면 제품에만 초점을 맞추었는지 확인
- 이미지가 어떤 각도에서 촬영되었는지 파악하기 (낮은/높은/클로즈업/줌아웃)
- 대부분의 이미지가 ‘라이프스타일’ 중심인지, 아니면 제품 사용법이나 다양한 사이즈를 보여주는 ‘기술적’ 이미지인지 파악
명확한 그림이 그려지면 기업은 특정 품목을 시각적으로 표시하는 최선의 방법에 대해 구체적인 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 시계 업계에서 STR이 높은 리스팅은 3개의 이미지를 표시할 수 있습니다(라이프스타일 1개, 크기 표시 1개, 귀금속으로 제작된 다이얼과 같은 소재의 클로즈업 1개).
결론
수동으로 수행하거나 단일 데이터 포인트만 활용할 경우 제품 매칭은 시간 소모적이고 지루한 작업이 될 수 있습니다. 그러나 시스템에 다양한 데이터셋을 공급하여 교차 참조를 통해 인사이트를 도출하는 자동화 솔루션을 도입하면 기업은 성공을 위한 더 나은 포지셔닝을 할 수 있습니다.
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