Martin Granberg fra Priceindx.
Debatt

Hvordan bruke data fra nettbutikken i fysisk butikk på en enkel måte?

Nordiske kjeder har et stort forbedringspotensial når det gjelder å utnytte dataen fra sine nettbutikker.

Denne artikkelen er skrevet av Martin Granberg fra Priceindx og Ole Martin N. Evensmo fra Springboard Martech.

Nettbutikken har ikke bare blitt en ny og effektiv markedsførings- og salgskanal for butikkjedene. På nett samles det også inn mye relevant data som kan gjøre de fysiske butikkene bedre, men i mange tilfeller utnyttes den dessverre ikke optimalt. I denne artikkelen vil vi se nærmere noen muligheter til å bruke ehandelsdata i fysisk butikk og argumentere for at butikksjefen kan ha stor interesse av å jobbe tett med ehandelsavdelingen.

Konkurransedyktige priser

Mange retailere bruker avanserte verktøy for å overvåke konkurrentenes priser. Sentralt her står scraping av konkurrerende nettsider og raske tilpasninger av egne priser ved hjelp av såkalt “dynamisk prissetting”.

I mange år har det vært vanskelig å bruke denne typen data i fysisk butikk på grunn av trege og umoderne datasystemer. Resultatet har ofte vært at fysisk butikk og nettbutikk ikke har hatt samme pris, noe som har skapt interne konflikter og forvirret kundene. De siste årene har vi dog sett mange tekniske forbedringer i kjedenes tekniske infrastruktur, noe som har gjort det lettere å oppdatere prisene kontinuerlig. Blant annet har de elektroniske hyllekant-etikettene blitt bedre og billigere. Resultatet er at det nå er mulig med raskere prisendringer i butikk, der prisene til enhver tid harmoniserer med egen nettbutikk og markedet for øvrig. 

Foreløpig ligger dagligvarehandelen lengst fremme i utviklingen her, mye takket være den ekstreme priskonkurransen i bransjen og produktenes korte holdbarhet, men med bedre systemer i butikk og bruk av prisovervåkingsverktøy på nett tror vi at mange bransjer raskt vil endre seg.  

Kundenes egne erfaringer

Moderne ehandlere samler i økende grad inn kundenes egne vurderinger av produktene i form av stjerner og mer utfyllende fritekst. Med den økende bruken av hyllekant-etiketter i butikk, blir det også lettere å eksponere denne typen produktanmeldelser i butikk. 

Ehandlere som har samlet inn et signifikant antall tilbakemeldinger på nett, opplever positiv effekt på både konverteringsrate, nett-trafikk og kundetillit. Det er ingen grunn til at ikke denne informasjonen ikke skal tilgjengeliggjøres i sanntid i de fysiske butikkene via digitale systemer som hyllekant-etikketter og skjermer, men også i tradisjonelle kanaler som vippetasser og kampanjeplakater. 

Når det er sagt, så er det ingen grunn til å ikke samle inn produktanmeldelser kun via nettbutikken. Avanserte løsninger for produktanmeldelser lar deg samle inn data også fra fysisk butikk og tilgjengeliggjøre den på nett. På sikt bør denne typen informasjon inn i PIM-systemet, slik at hele organisasjonen kan utnytte denne dataen (produktanmeldelser er ikke bare nyttig for salg og markedsføring, men også innkjøp og produktutvikling).

Identifiser bestselgere ved hjelp av data

I fysisk butikk kan det ta tid å identifisere nye produkter som markedet etterspør. I nettbutikken ser man ofte trendene tidligere (kundene sjekker på butikk før de handler i butikk) og det er lettere å samle tilstrekkelig med data (i butikk blir innsikten man får ved å prate med kundene ofte værende hos den enkelte butikkansatt). Ved å se på produkter som plutselig øker i antall visninger og omsetning, og gjerne også søkeloggen, er det mye spennende å finne som kan ha stor kommersiell verdi.

Begynn med det enkle

Dette er noen eksempler på hvordan man kan bruke data fra nettbutikken i en fysisk verden både via digitale systemer, men også gjennom valg av produkter til butikk. 

Hvorfor skal butikker bruke deres begrensede og ofte dyre arealer til å eksponere produkter der kjeden er “dårlig” i pris, eller produkter får dårlige anmeldelser av kundene? Svaret sier seg selv.

I tillegg er det selvsagt interessant å se nærmere på bruk av prediksjon og maskinlæring for å predikere fremtidig kundetrafikk og lage løsninger for å gi personlige produktanbefalinger for eksempel i kassen, men vår anbefaling er å begynne med det enkle der man kan gjøre en forskjell allerede i dag. 

Commercial on Martech
(Foto: Martech24)
Mening

Hvordan bruke data fra nettbutikken i fysisk butikk på en enkel måte?

Nordiske kjeder har et stort forbedringspotensial når det gjelder å utnytte dataen fra sine nettbutikker.

Denne artikkelen er skrevet av Martin Granberg fra Priceindx og Ole Martin N. Evensmo fra Springboard Martech.

Nettbutikken har ikke bare blitt en ny og effektiv markedsførings- og salgskanal for butikkjedene. På nett samles det også inn mye relevant data som kan gjøre de fysiske butikkene bedre, men i mange tilfeller utnyttes den dessverre ikke optimalt. I denne artikkelen vil vi se nærmere noen muligheter til å bruke ehandelsdata i fysisk butikk og argumentere for at butikksjefen kan ha stor interesse av å jobbe tett med ehandelsavdelingen.

Konkurransedyktige priser

Mange retailere bruker avanserte verktøy for å overvåke konkurrentenes priser. Sentralt her står scraping av konkurrerende nettsider og raske tilpasninger av egne priser ved hjelp av såkalt “dynamisk prissetting”.

I mange år har det vært vanskelig å bruke denne typen data i fysisk butikk på grunn av trege og umoderne datasystemer. Resultatet har ofte vært at fysisk butikk og nettbutikk ikke har hatt samme pris, noe som har skapt interne konflikter og forvirret kundene. De siste årene har vi dog sett mange tekniske forbedringer i kjedenes tekniske infrastruktur, noe som har gjort det lettere å oppdatere prisene kontinuerlig. Blant annet har de elektroniske hyllekant-etikettene blitt bedre og billigere. Resultatet er at det nå er mulig med raskere prisendringer i butikk, der prisene til enhver tid harmoniserer med egen nettbutikk og markedet for øvrig. 

Foreløpig ligger dagligvarehandelen lengst fremme i utviklingen her, mye takket være den ekstreme priskonkurransen i bransjen og produktenes korte holdbarhet, men med bedre systemer i butikk og bruk av prisovervåkingsverktøy på nett tror vi at mange bransjer raskt vil endre seg.  

Kundenes egne erfaringer

Moderne ehandlere samler i økende grad inn kundenes egne vurderinger av produktene i form av stjerner og mer utfyllende fritekst. Med den økende bruken av hyllekant-etiketter i butikk, blir det også lettere å eksponere denne typen produktanmeldelser i butikk. 

Ehandlere som har samlet inn et signifikant antall tilbakemeldinger på nett, opplever positiv effekt på både konverteringsrate, nett-trafikk og kundetillit. Det er ingen grunn til at ikke denne informasjonen ikke skal tilgjengeliggjøres i sanntid i de fysiske butikkene via digitale systemer som hyllekant-etikketter og skjermer, men også i tradisjonelle kanaler som vippetasser og kampanjeplakater. 

Når det er sagt, så er det ingen grunn til å ikke samle inn produktanmeldelser kun via nettbutikken. Avanserte løsninger for produktanmeldelser lar deg samle inn data også fra fysisk butikk og tilgjengeliggjøre den på nett. På sikt bør denne typen informasjon inn i PIM-systemet, slik at hele organisasjonen kan utnytte denne dataen (produktanmeldelser er ikke bare nyttig for salg og markedsføring, men også innkjøp og produktutvikling).

Identifiser bestselgere ved hjelp av data

I fysisk butikk kan det ta tid å identifisere nye produkter som markedet etterspør. I nettbutikken ser man ofte trendene tidligere (kundene sjekker på butikk før de handler i butikk) og det er lettere å samle tilstrekkelig med data (i butikk blir innsikten man får ved å prate med kundene ofte værende hos den enkelte butikkansatt). Ved å se på produkter som plutselig øker i antall visninger og omsetning, og gjerne også søkeloggen, er det mye spennende å finne som kan ha stor kommersiell verdi.

Begynn med det enkle

Dette er noen eksempler på hvordan man kan bruke data fra nettbutikken i en fysisk verden både via digitale systemer, men også gjennom valg av produkter til butikk. 

Hvorfor skal butikker bruke deres begrensede og ofte dyre arealer til å eksponere produkter der kjeden er “dårlig” i pris, eller produkter får dårlige anmeldelser av kundene? Svaret sier seg selv.

I tillegg er det selvsagt interessant å se nærmere på bruk av prediksjon og maskinlæring for å predikere fremtidig kundetrafikk og lage løsninger for å gi personlige produktanbefalinger for eksempel i kassen, men vår anbefaling er å begynne med det enkle der man kan gjøre en forskjell allerede i dag. 

Commercial on Martech