Martin Granberg

Hur använder man data från nätbutiken i en fysisk butik på ett enkelt sätt?

Martin Granberg

Nordiska kedjor har stor förbättringspotential när det kommer till att utnyttja data från deras nätbutiker.

Webbutiken har inte bara blivit en ny och effektiv marknadsförings- och försäljningskanal för butikskedjorna. Det samlas också in mycket relevant data på nätet som kan göra fysiska butiker bättre, men i många fall används den tyvärr inte optimalt. I den här artikeln ska vi titta närmare på några möjligheter att använda e-handelsdata i en fysisk butik och argumentera för att butikschefen kan ha ett stort intresse av att arbeta nära e-handelsavdelningen.

Konkurrenskraftiga priser

Många återförsäljare använder avancerade verktyg för att övervaka konkurrenternas priser. Centralt i detta är skrapning av konkurrerande webbsidor och snabba justeringar av egna priser med hjälp av så kallad "dynamisk prissättning".

Under många år har det varit svårt att använda den här typen av data i fysiska butiker på grund av långsamma och föråldrade datorsystem. Resultatet har ofta blivit att fysiska butiker och nätbutiker inte har haft samma pris, vilket har skapat interna konflikter och förvirrade kunder. De senaste åren har vi dock sett många tekniska förbättringar i kedjornas tekniska infrastruktur, vilket har gjort det lättare att uppdatera priserna kontinuerligt. Bland annat har de elektroniska hyllkantsetiketterna blivit bättre och billigare. Resultatet är att det nu är möjligt att göra snabbare prisförändringar i butik, där priserna hela tiden harmoniserar med den egna webbutiken och den bredare marknaden.

Tills vidare ligger dagligvaruhandeln i framkant av utvecklingen här, mycket tack vare den extrema priskonkurrensen i branschen och produkternas korta hållbarhet, men med bättre system i butik och användning av prisuppföljningsverktyg online har vi tror att många branscher kommer att förändras snabbt.

Kundernas egna upplevelser

Moderna e-handlare samlar allt mer in kundernas egna bedömningar av produkterna i form av stjärnor och mer kompletterande fritext. Med den ökande användningen av hyllkantsetiketter i butik blir det också lättare att exponera denna typ av produktrecension i butik.

E-handlare som har samlat in ett betydande antal onlinefeedback upplever en positiv effekt på både konverteringsfrekvens, onlinetrafik och kundernas förtroende. Det finns ingen anledning till att denna information inte ska göras tillgänglig i realtid i de fysiska butikerna via digitala system som hyllkantsetiketter och skärmar, utan även i traditionella kanaler som flipflops och kampanjaffischer.

Med detta sagt finns det ingen anledning att inte samla in produktrecensioner enbart via webbutiken. Avancerade lösningar för produktrecensioner gör att du kan samla in data även från fysiska butiker och göra den tillgänglig online. På lång sikt bör denna typ av information komma in i PIM-systemet, så att hela organisationen kan utnyttja denna data (produktrecensioner är inte bara användbara för försäljning och marknadsföring, utan även inköp och produktutveckling).

Identifiera bästsäljare med hjälp av data

I en fysisk butik kan det ta tid att identifiera nya produkter som marknaden efterfrågar. I nätbutiken ser man ofta trenderna tidigare (kunder checkar in i butik innan de handlar i butik) och det är lättare att samla in tillräckligt med data (i butik stannar ofta den insikt man får av att prata med kunder hos den enskilde butiksanställda). Genom att titta på produkter som plötsligt ökar i antal visningar och omsättning, och gärna även sökhistoriken, finns det mycket spännande att hitta som kan ha stort kommersiellt värde.

Börja med det enkla

Det här är några exempel på hur du kan använda data från webbutiken i en fysisk värld både via digitala system, men också genom urval av produkter till butiken.

Varför ska butiker använda sina begränsade och ofta dyra ytor för att exponera produkter där kedjan är "dålig" i pris, eller produkter får dåliga recensioner från kunder? Svaret talar för sig självt.

Dessutom är det givetvis intressant att titta närmare på användningen av prediktion och maskininlärning för att förutsäga framtida kundtrafik och skapa lösningar för att ge personliga produktrekommendationer, till exempel i kassan, men vår rekommendation är att börja med det enkla, där du kan göra skillnad redan på dagen.

Läs artikeln på springboard.no

Kontakta oss för en demo

Vi har beprövade strategier och erfarenheter sedan 2006 och visar gärna hur man kan ta kontroll över omvärldsbevakning, sortimentskurering och dynamiska prisregler.