Mengapa layanan agregasi data akan mengubah e-niaga

Meningkatnya aksesibilitas data pihak ketiga mengubah cara pengecer melakukan bisnis.

Tapi apa artinya bagi masa depan e-niaga?

Apa itu agregasi data?

Agregasi data adalah proses pengumpulan dan pengorganisasian data dari sumber yang berbeda ke dalam database.

Jika Anda sama keriputnya dengan saya, Anda akan ingat contoh awal dari ini: Yellow Pages – daftar lengkap bisnis lokal, disusun menurut kategori dan didistribusikan dalam buku kuning besar. Berguna jika Anda (pelanggan) sedang mencari tukang ledeng lokal, atau ingin memesan pizza di pagi hari.

Saat ini, pasar Data-as-a-Service (DaaS) menawarkan bisnis akses mudah ke petak-petak data yang kaya dan terorganisir, tersedia dalam bentuk yang semakin inovatif.

Bisnis biasanya akan membeli akses ke kumpulan data besar dan mengintegrasikannya dengan produk atau layanan mereka sendiri. Biaya berlangganan akan memberikan akses ke basis data berlabel putih berbasis cloud dari apa pun, mulai dari detail produk standar hingga informasi geografis.

Untuk bisnis e-niaga yang ingin meningkatkan penawaran produk atau layanan mereka, atau hanya untuk mendapatkan wawasan yang lebih luas tentang audiens mereka, ini bisa sangat berharga.

Bagaimana pemasar dapat mengakses layanan agregasi data?

Jawaban singkat untuk pertanyaan ini adalah: biasanya melalui API .

Hal utama yang perlu diingat adalah bisnis tidak memiliki data yang mereka bayar – mereka hanya membeli akses ke data. Untuk e-niaga, 'layanan' sering dikemas sebagai fitur modular yang dapat diintegrasikan dengan fungsionalitas yang ada.

Pengumpul ulasan Test Freaks adalah contoh yang menarik. Selain menawarkan ulasan konsumen dan pakar tentang berbagai macam produk di bawah merek mereka sendiri, mereka juga menawarkan data tersebut ke bisnis e-niaga melalui API.

Hal ini memungkinkan bisnis untuk menampilkan ulasan independen pada halaman produk tanpa perlu mengumpulkan dan mengatur data sendiri. Test Freaks mengutip peningkatan rasio konversi, lebih banyak lalu lintas, dan kepercayaan konsumen yang lebih besar sebagai beberapa manfaat utama.

Jadi, bagaimana cara kerja pembelian data dalam praktiknya? DaaS dihargai dengan dua cara:

• Volume – ini dapat berupa kuantitas (yang berfungsi lebih baik untuk volume tinggi) atau per panggilan (lebih baik untuk volume rendah). Panggilan didefinisikan sebagai interaksi permintaan/tanggapan tunggal dengan API.
• Jenis data – misalnya API pemetaan yang menjual koordinat geografis dan kode pos mungkin menawarkan lokasi sekolah dan kantor pos dengan biaya tambahan

Mengapa pemasar menggunakan layanan agregasi data?

Kunci Keuntungan

• Kenyamanan – datanya bersih, terstruktur, dan Anda dapat segera menjalankannya. Memberikan akses ke manfaat kumpulan data besar sambil membebaskan waktu untuk fokus pada area lain dari bisnis Anda
• Kemudahan penggunaan – layanan dirancang untuk berintegrasi dengan sistem dan perangkat lunak Anda yang ada, membuat implementasi menjadi cepat dan mudah
• Akses ke teknologi canggih – usaha kecil dapat menerapkan fitur-fitur mutakhir yang menyaingi pemain yang jauh lebih besar.

Tantangan dan pertimbangan

• Biaya – Platform DaaS dapat memberikan manfaat besar, tetapi tidak murah – dan biayanya terus berlanjut
• Data 'Menyewa' – meskipun penyedia DaaS menawarkan solusi yang mudah digunakan, mereka juga mengurangi tingkat kendali Anda. Anda jarang dapat membuat, mengedit, atau menghapus data – Anda terbatas pada fungsionalitas apa pun yang dapat ditawarkan penyedia.

Jenis layanan apa yang tersedia untuk pengecer?

Singkatnya, semuanya mulai dari ulasan gabungan dan informasi produk hingga rekomendasi kecocokan yang dipersonalisasi. Berikut adalah beberapa contoh dalam tindakan:

Ulasan produk

Untuk bisnis e-niaga yang tidak memiliki basis pengguna perusahaan seperti Amazon, mungkin sulit untuk mendorong pengguna meninggalkan ulasan untuk produk. Test Freaks API memecahkan masalah ini dengan membiarkan pengguna melihat ribuan ulasan asli untuk setiap produk.

Kehadiran ulasan yang dibuat pengguna telah terbukti meningkatkan tingkat konversi dengan keandalan yang mengesankan. Penelitian oleh Smart Insights menemukan bahwa tingkat konversi berlipat ganda ketika suatu produk memiliki lebih dari 50 ulasan, dibandingkan dengan yang memiliki 0.

Gambar oleh SmartInsights

Rekomendasi kecocokan yang dipersonalisasi

True Fit menggunakan agregasi data untuk mencoba dan memecahkan masalah yang terus-menerus di ritel online: kecocokan pakaian.

Pembeli menikmati kenyamanan browsing online, tetapi cenderung pergi ke toko untuk mencoba item sebelum menyelesaikan pembelian mereka.

Penelitian oleh PwC menemukan bahwa meskipun 48% pembeli pakaian dan alas kaki lebih suka melakukan penelitian secara online, 53% masih lebih suka melakukan pembelian sebenarnya di dalam toko.

Gambar: Survei Ritel Total PwC 2016

Industri juga terus melihat tingkat pengembalian yang tinggi, dengan konsumen sering mengadopsi pendekatan 'beli banyak, kembalikan apa yang tidak sesuai' untuk belanja online. 48% bisnis e-niaga dalam survei ini mengatakan mereka memiliki tingkat pengembalian antara 25-50%. Efeknya juga dapat dilihat dari sisi merek – dengan banyak pengecer online seperti ASOS sekarang menawarkan pengembalian gratis sebagai standar.

Untuk mengatasi masalah ini, TrueFit mengumpulkan data dari beberapa sumber. Pertama, data dikumpulkan pada pembelian dan pengembalian – untuk menentukan barang apa yang disimpan orang (dan dengan kesimpulan, senang dengannya).

Ini juga melihat data dari kumpulan pengecer untuk memahami bagaimana kategorisasi ukuran mereka dibandingkan dengan pengecer lain, dan bagaimana kaitannya dengan produk itu sendiri. Kemudian melakukan analisis 'gaya Netflix' pada pembeli yang membeli barang tertentu dalam ukuran tertentu juga membeli di pengecer lain, dan dalam ukuran apa.

Setelah mengaduk-aduk semua data ini, ia menghasilkan ukuran yang dipersonalisasi, berdasarkan data, dan rekomendasi yang sesuai untuk pembeli individu – fungsionalitas yang tersedia untuk bisnis e-niaga melalui API.

Informasi produk standar

Beberapa perusahaan agregasi data seperti GfK Etilize berspesialisasi dalam agregasi informasi produk.

Dengan menggunakan teknologi mereka, pengecer dapat mengakses database informasi produk termasuk gambar terverifikasi, manual pemilik, spesifikasi, dimensi, dan bahkan tautan produsen ke aksesori yang kompatibel – semuanya tersedia dalam 20 bahasa untuk 30 negara.

Perubahan akan datang

Seiring pertumbuhan pasar e-niaga, begitu juga pentingnya mengoptimalkan konversi online .

eMarketer memperkirakan total penjualan e-niaga akan melampaui $2 triliun pada tahun 2017 – membentuk 10% dari total penjualan di seluruh dunia – dengan pertumbuhan yang diprediksi akan terus berlanjut dari tahun ke tahun hingga tahun 2020.

Gambar oleh eMarketer

Layanan agregasi data memiliki potensi untuk secara drastis meningkatkan pengalaman pelanggan, memberikan fungsionalitas mutakhir dengan biaya (dan waktu) yang sangat kecil yang mereka perlukan untuk membangunnya sendiri.

Sekarang layanan seperti itu tersedia secara luas, pertanyaannya adalah: bisakah Anda tidak melakukannya?