ການວິເຄາະເນື້ອຫາ: ການຄຸ້ມຄອງອີຄອມເມີຊທີ່ສິ້ນສຸດ - ສິ້ນສຸດ ສຳ ລັບຍີ່ຫໍ້ແລະຜູ້ຂາຍຍ່ອຍ

ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍຫລາຍໆຊ່ອງທາງຮັບຮູ້ເຖິງຄວາມ ສຳ ຄັນຂອງເນື້ອຫາສິນຄ້າທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແຕ່ດ້ວຍຫລາຍສິບພັນ ໜ້າ ຜະລິດຕະພັນທີ່ຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນເວັບໄຊທ໌ຂອງພວກເຂົາທຸກໆມື້ໂດຍຜູ້ຂາຍຫລາຍຮ້ອຍຄົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັນເກືອບຈະເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະຕິດຕາມກວດກາມັນທັງ ໝົດ. ໃນດ້ານ flip, ຍີ່ຫໍ້ມັກຈະຖືກຈັດ ລຳ ດັບບັນດາບຸລິມະສິດທີ່ລ້ ຳ ລວຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກ ສຳ ລັບພວກເຂົາເພື່ອຮັບປະກັນລາຍຊື່ແຕ່ລະອັນຍັງຄົງມີຢູ່.

ປະເດັນທີ່ວ່າບັນດາຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະຍີ່ຫໍ້ມັກຈະພະຍາຍາມແກ້ໄຂບັນຫາເນື້ອຫາຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີໂດຍປະຕິບັດການແກ້ໄຂບັນຫາຈຸດດຽວ. ພວກເຂົາອາດຈະມີເຕັກໂນໂລຢີການວິເຄາະທີ່ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບບັນຫາກ່ຽວກັບລາຍຊື່ຜະລິດຕະພັນ, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ໃຫ້ເຄື່ອງມືແກ້ໄຂບັນຫາເນື້ອຫາໃຫ້ ເໝາະ ສົມ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ບາງຮ້ານຂາຍຍ່ອຍແລະຍີ່ຫໍ້ອາດມີຜູ້ປະກອບເນື້ອຫາທີ່ມີເຄື່ອງມືໃນການຈັດການແລະແກ້ໄຂບັນຫາເນື້ອຫາຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແຕ່ບໍ່ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນໂດຍສະເພາະຂໍ້ມູນໃດທີ່ຕ້ອງການປັບປຸງແລະວິທີການປັບປຸງມັນ.

ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະຍີ່ຫໍ້ທີ່ພວກເຂົາເຮັດວຽກກັບຄວາມຕ້ອງການທັງການວິເຄາະແລະການຄຸ້ມຄອງເນື້ອຫາຂອງຜະລິດຕະພັນເພື່ອໃຫ້ລູກຄ້າມີຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການເພື່ອຄົ້ນຄວ້າແລະຊື້ຜະລິດຕະພັນຢ່າງມີປະສິດຕິຜົນ. ການວິເຄາະເນື້ອຫາແມ່ນວິທີແກ້ໄຂອີຄອມເມີຊ ທຳ ອິດແລະສິ້ນສຸດທີ່ສົມທົບກັບການວິເຄາະ, ການຄຸ້ມຄອງເນື້ອຫາແລະການລາຍງານທັງ ໝົດ ໃນເວທີດຽວ, ສະ ໜອງ ຄຸນຄ່າ ສຳ ລັບທັງຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະຜູ້ຂາຍ.

ການວິເຄາະເນື້ອຫາ ສຳ ລັບຜູ້ຂາຍຍ່ອຍ: ຜູ້ຂາຍສິນຄ້າ OR

VendorSCOR ™ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍຮັກສາຜູ້ຂາຍຂອງພວກເຂົາໃຫ້ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ເນື້ອຫາສິນຄ້າທີ່ພວກເຂົາວາງໄວ້ໃນເວັບໄຊທ໌້ຂອງພວກເຂົາ. ວິທີແກ້ໄຂ ທຳ ອິດແລະພຽງຢ່າງດຽວຂອງຜູ້ຂາຍ, VendorSCOR ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍສາມາດສະແດງຜູ້ຂາຍຂອງພວກເຂົາວ່າພື້ນທີ່ໃດຕ້ອງການຄວາມເອົາໃຈໃສ່ແລະດັດແກ້ທັນທີ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບຄຸນນະພາບຂອງເວັບໄຊທ໌ແລະສົ່ງເສີມການສື່ສານບໍລິສຸດກັບເຄືອຂ່າຍຍີ່ຫໍ້ທັງ ໝົດ ຂອງພວກເຂົາ. ສຳ ລັບຍີ່ຫໍ້ໂດຍສະເພາະ, VendorSCOR ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຮັບປະກັນ ໜ້າ ເວັບຂອງພວກເຂົາສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະລູກຄ້າ, ເພີ່ມຄວາມ ໜ້າ ເຊື່ອຖືແລະອັດຕາການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສຂອງລູກຄ້າ.

ດ້ວຍ VendorSCOR, ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍສາມາດສົ່ງຜູ້ຂາຍໃຫ້ຄະແນນກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຂອງແຕ່ລະຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາໃນແຕ່ລະອາທິດ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຮັບປະກັນເນື້ອຫາຂອງພວກເຂົາສະ ເໝີ ໄປຕາມມາດຕະຖານຂອງຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດ ສຳ ລັບຜູ້ບໍລິໂພກ. ໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນເວັບ, ເຄື່ອງມືກວາດເວັບໄຊທ໌ເພື່ອ ກຳ ນົດຊ່ອງຫວ່າງ, ຂໍ້ຜິດພາດແລະການຍົກເລີກໃນເນື້ອຫາ, ເຊັ່ນວ່າຮູບພາບທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄຳ ອະທິບາຍກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີ, ການຂາດການຈັດອັນດັບແລະການທົບທວນແລະບັນຫາອື່ນໆທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຈະລາຈອນແລະການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ. ເຄື່ອງມືຫຼັງຈາກນັ້ນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຂາຍໃຫ້ຄວາມ ສຳ ຄັນກັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງແກ້ໄຂແລະໃຫ້ ຄຳ ແນະ ນຳ ແລະຂັ້ນຕອນທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເພື່ອປັບປຸງເນື້ອຫາ.

ເມື່ອຜູ້ຂາຍເຂົ້າໃຈບັນຫາດ້ວຍເນື້ອຫາແລະໂອກາດຂອງພວກເຂົາເພື່ອການປັບປຸງ, ຜູ້ຂາຍຈະຊ່ວຍໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ປັບປຸງໃຫ້ ເໝາະ ສົມ. ເຄື່ອງມື PIM / DAM ທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງການວິເຄາະເນື້ອຫາຊ່ວຍໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ສາມາດເກັບຮັກສາແລະດັດແກ້ເນື້ອຫາຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແຕ່ຍັງເບິ່ງວ່າພວກເຂົາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງສິນຄ້າແຕ່ລະຢ່າງໃຫ້ດີທີ່ສຸດແນວໃດໃນການຄົ້ນຫາ. ຈາກບ່ອນນັ້ນ, ຍີ່ຫໍ້ສາມາດຜະລິດເນື້ອຫາຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາໄປຫາທຸກຊ່ອງທາງການຂາຍຍ່ອຍຂອງພວກເຂົາໃນຮູບແບບທີ່ ເໝາະ ສົມ, ຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງແລະຄວາມຖືກຕ້ອງໃນທົ່ວເວທີ.

ໂດຍໃຫ້ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍມີເຄື່ອງມືທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການເພື່ອຮັບປະກັນວ່າເວັບໄຊທ໌້ຂອງພວກເຂົາມີເນື້ອຫາສິນຄ້າທີ່ດີເລີດ, ສຸດທ້າຍ, ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະຜູ້ຂາຍຍ່ອຍເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອຂັບລົດການຂາຍແລະສົ່ງປະສົບການຂອງລູກຄ້າໃຫ້ດີຂື້ນ.

ເປົ້າ ໝາຍ, ເຊິ່ງແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນບັນດາຜູ້ຂາຍຍ່ອຍລາຍໃຫຍ່ ທຳ ອິດທີ່ຮ່ວມມືກັບ Content Analytics ກ່ຽວກັບຄະແນນຜະລິດແນນຂອງຜູ້ຂາຍ, ຈະສຸມໃສ່ການ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວເພື່ອປັບປຸງກ່ອນລະດູການວັນພັກປີ 2017. ຮ້ານຂາຍຍ່ອຍ, ເຊັ່ນ Target, ກຳ ລັງຫັນໄປຫາ VendorSCOR ເພື່ອຊ່ວຍປັບປຸງປະສົບການການຄ້າ ສຳ ລັບພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງພາຍໃນ, ຍີ່ຫໍ້ຂອງພວກເຂົາແລະທີ່ ສຳ ຄັນທີ່ສຸດແມ່ນຜູ້ຊື້ເຄື່ອງຂອງພວກເຂົາ.

ການປະສົມປະສານທັງການວິເຄາະແລະການຄຸ້ມຄອງເນື້ອຫາແມ່ນກຸນແຈ ສຳ ຄັນໃນການມີຊີວິດລອດແລະໄດ້ຮັບໄຊຊະນະໃນພູມສັນຖານຂາຍຍ່ອຍທີ່ມີການແຂ່ງຂັນກັນໃນປະຈຸບັນ. ຖ້າຜູ້ຂາຍຍ່ອຍບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການໃນການຊື້, ພວກເຂົາພຽງແຕ່ໄປຫາຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ. ຜູ້ຂາຍບໍ່ພຽງແຕ່ຕິດຕາມກວດກາບັນຫາເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງໃຫ້ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະຍີ່ຫໍ້ທີ່ພວກເຂົາຮ່ວມມືກັບວິທີແກ້ໄຂທີ່ຄ່ອງແຄ້ວແລະເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂມັນພ້ອມກັນ. Kenji Gjovig, VP ຂອງຄູ່ຮ່ວມງານແລະການພັດທະນາທຸລະກິດທີ່ Content Analytics

ການວິເຄາະເນື້ອຫາ ສຳ ລັບຍີ່ຫໍ້: ເຄື່ອງມືລາຍງານການຄຸ້ມຄອງເຄື່ອງ ທຳ ອິດ ສຳ ລັບຍີ່ຫໍ້

ຍີ່ຫໍ້ມີຄວາມຮູ້ດີວ່າຜູ້ຂາຍຍ່ອຍປັບລາຄາກັບການແຈ້ງເຕືອນ ໜ້ອຍ, ແຕ່ຖ້າບໍ່ມີປັນຍາຊອບແວເພື່ອໃຫ້ກົງກັບຄວາມໄວຂອງລະບົບ algorithm ຂອງຜູ້ຂາຍຍ່ອຍ, ພວກເຂົາບໍ່ສາມາດ ກຳ ນົດວ່າຮ້ານຂາຍຍ່ອຍອອນລາຍໃດຍ້າຍລາຄາກ່ອນແລະມັນມີການ ເໜັງ ຕີງຫຼາຍປານໃດ.

Content Analytics 'First Mover Report ຕິດຕາມກວດກາລາຄາສິນຄ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນທົ່ວເວັບໄຊທ໌ຂອງຜູ້ຂາຍຍ່ອຍໃນເວລາຈິງ, ກຳ ນົດແລະລາຍງານວ່າຜູ້ຂາຍຍ່ອຍມັກປ່ຽນລາຄາຂອງພວກເຂົາແລະຜູ້ໃດຍ້າຍກ່ອນ. ເປັນບົດລາຍງານການລະເມີດລາຄາຂອງ MAP ແລະ MSRP ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ບົດລາຍງານ First Mover ຊ່ວຍໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ສາມາດລະບຸແລະຕິດຕາມໂອກາດການປັບປຸງຂອບແລະຮັບປະກັນລາຄາທີ່ຖືກຕ້ອງໃນທຸກຊ່ອງທາງອິນເຕີເນັດ.

ການສຶກສາກໍລະນີຍີ່ຫໍ້: Mattel

ກ່ອນທີ່ຈະຮ່ວມມືກັບ Content Analytics, Mattel ມີຈຸດສຸມທາງຍຸດທະສາດກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງ omnichannel, ແຕ່ບໍ່ມີເຄື່ອງມືໃນການຮັກສາຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ເພີ່ມຂື້ນ ສຳ ລັບປະສົບການທາງອິນເຕີເນັດ.

ເພື່ອປັບປຸງການຂາຍແລະຮັກສາຄວາມທ່ຽງ ທຳ ຂອງຍີ່ຫໍ້ online, Mattel ຫັນໄປຫາ Content Analytics ເພື່ອພັດທະນາຍຸດທະສາດ omnichannel ທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງສາມຢ່າງ ສຳ ລັບທຸລະກິດອີຄອມເມີຊຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງປະກອບມີ:

• ການປັບປຸງເນື້ອຫາຂອງຜະລິດຕະພັນໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຫົວຂໍ້ແລະ ຄຳ ອະທິບາຍກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນ, ພ້ອມທັງເພີ່ມ ຄຳ ທີ່ໃຊ້ໃນການຄົ້ນຫາ, ຮູບພາບແລະວິດີໂອ
• ຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາຫຸ້ນອອກໂດຍການເບິ່ງເຫັນເວລາຈິງໃນເວລາທີ່ສິນຄ້າ ໝົດ ສະຕັອກ
• ການລົງທືນໃນຊ່ອງທາງການຂາຍຂອງພາກສ່ວນທີສາມໂດຍປະຕິບັດຍຸດທະສາດການລາຍງານແລະການວິເຄາະເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ເຂົ້າໃຈວິທີການເພີ່ມໂອກາດໃນການຊື້ທີ່ດີທີ່ສຸດ

ໂດຍການແກ້ໄຂສາມຈຸດເຈັບປວດດັ່ງກ່າວ, Content Analytics ສາມາດປັບປຸງປະສົບການດ້ານການຕະຫລາດແລະທາງລຸ່ມຂອງ Mattel. metrics ສະເພາະປະກອບມີ:

• ເພີ່ມປະສິດທິພາບເນື້ອຫາຂອງ 545 SKUs ສູງສຸດ, ຈົນເຖິງຈຸດທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮັບຄະແນນສຸຂະພາບຂອງ Content Analytics 100% ໃນທຸກໆລາຍການ
• ຫຼຸດລົງອັດຕາສ່ວນຂອງຫຸ້ນລົງ 62% ໃນລະຫວ່າງເດືອນ Nov-Dec 2016
• ປັບປຸງອັດຕາສ່ວນໃນຫຸ້ນ ສຳ ລັບຄົນຂັບຫລັກ 21%
• ໄດ້ສ້າງ“ Mattel Shop,” ຊ່ອງທາງການຂາຍຂອງບຸກຄົນທີສາມເພື່ອຮັບປະກັນຊ່ອງຊື້ໃນເວລາທີ່ Mattel ບໍ່ມີຮຸ້ນ, ດັ່ງນັ້ນການຮັກສາຄວາມທ່ຽງ ທຳ ຂອງຍີ່ຫໍ້ແລະຄວບຄຸມປະສົບການຂອງລູກຄ້າ.

ເມື່ອທ່ານ ກຳ ລັງປະຕິບັດກັບຫລາຍພັນ SKU ໃນຫລາຍຊ່ອງທາງ, ການມີເຄື່ອງມືແລະຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຢູ່ໃນບ່ອນດຽວຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາ ກຳ ນົດຈຸດທີ່ແນ່ນອນວ່າຄວນເລັ່ງການປ່ຽນແປງ. - Erika Zubriski, ຮອງປະທານຝ່າຍຂາຍ, Mattel

ອ່ານການສຶກສາກໍລະນີເຕັມ

ຍີ່ຫໍ້ແລະຮ້ານຂາຍຍ່ອຍອື່ນໆໃຊ້ ການວິເຄາະເນື້ອຫາ ລວມມີ Walmart, P&G, Samsung, Levi, L'Oreal ແລະອື່ນໆ.