Die Wörter, die verwendet werden, um über eCommerce und Analytics zu sprechen, sind in der Regel für diejenigen klar, die schon lange in der Branche tätig sind, aber in einigen Fällen ist die Terminologie nicht offensichtlich - vor allem, wenn man bedenkt, dass verschiedene Wörter verwendet werden, um sich auf dieselben oder ähnliche Dinge zu beziehen, und dass sich die Branche schnell verändert. Um ein besseres Verständnis für einige der Kernkonzepte zu schaffen, finden Sie hier eine Liste von Begriffen aus dem datengesteuerten E-Commerce, die eng miteinander verwandt sind, aber wichtige Unterscheidungen aufzeigen.
Sortiment: die Menge der Produkte, die ein Einzelhändler zum Verkauf anbietet
Automatisiert vs. manuell: Ein computergestütztes System, das darauf ausgelegt ist, Aufgaben in größerem Umfang und mit höherer Geschwindigkeit konsistent auszuführen, ist automatisiert, während ein manueller Ansatz weniger systematisch und anfälliger für menschliche Fehler ist
Marke/Hersteller: der Hersteller (nicht unbedingt der Verkäufer) eines Produkts
Business Intelligence vs. Competitive/Market Intelligence: der Unterschied zwischen unternehmensinternen Informationen, die für die Entscheidungsfindung entscheidend sind, und Informationen über den Raum, in dem das Unternehmen tätig ist, einschließlich anderer Unternehmen mit ähnlichen Zielen oder Kunden
Crawling/Extrahieren/Scraping: wird oft synonym verwendet, um den Prozess des Kopierens von Daten aus Websites und anderen Online-Quellen in eine Datenbank zu bezeichnen (das Web zu crawlen bedeutet, verschiedene Seiten von Interesse zu durchsuchen und dabei relevante Daten durch Extrahier-/Scraping-Tools und -Prozesse zu sammeln)
Daten vs. Analytik: Daten sind Informationen, die gesammelt, standardisiert und strukturiert wurden, um eine Verarbeitung zu ermöglichen; Analytik ist die Entdeckung oder Interpretation von sinnvollen Mustern in Daten
Datenwissenschaft vs. maschinelles Lernen: Datenwissenschaft ist ein weites Feld, das sich mit der Gewinnung von Wissen aus großen Datenmengen (oft durch statistische Analyse) beschäftigt; maschinelles Lernen besteht aus Berechnungsmethoden zur Mustererkennung (wie Klassifizierung, Regression und Clustering)
Datengesteuert: Konzentration auf die Verwendung von Daten und Metriken, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, statt Intuition oder Vermutungen
Distributor vs. Großhändler: ein Distributor hat einen Bestand an Produkten verschiedener Marken, die er oft in kleineren Mengen und mit einer schnelleren Liefergeschwindigkeit an Einzelhändler verkauft als eine Marke; ein Großhändler ist eine Marke oder ein Distributor, der an Einzelhändler verkauft
eCommerce: der Verkauf und Kauf von Produkten im Internet
Graumarkt: der Verkauf von Produkten durch Unbefugte, die möglicherweise gegen Preisvereinbarungen oder andere Richtlinien der Originalhersteller verstoßen
Omni-Channel: das Phänomen, dass Einzelhändler auf allen Kanälen oder Plattformen (online, einschließlich Websites und mobiler Geräte, sowie offline, wie z. B. in stationären Geschäften) auf konsistente, wettbewerbsfähige Weise verkaufen müssen
Optimierung: Anpassung von Parametereinstellungen (basierend auf Daten) zur Verbesserung der Leistung
Preis vs. Wert: Der Preis ist der Betrag, den ein Verkäufer für ein Produkt zu zahlen erwartet (wird von Käufern in der Regel nicht als verhandelbar angesehen, wird aber durch Angebot/Nachfrage beeinflusst) und spiegelt den angestrebten Markt einer Marke wider; der Wert ist eine Einschätzung des Wertes, der sowohl durch den Preis als auch durch die Begehrlichkeit bestimmt wird (ein guter Wert bedeutet oft hohe Begehrlichkeit oder Qualität zu einem unterdurchschnittlichen Preis)
Preiselastizität: Flexibilität in Bezug auf den Betrag, der für ein Produkt verlangt werden kann, während gleichzeitig ein gewünschtes Gewinnniveau beibehalten wird
Produkt vs. SKU (Lagerhaltungseinheit): Ein Produkt ist ein verkaufter Artikel, der verschiedene Kombinationen von Attributen wie Größe oder Farbe haben kann - jede Kombination ist eine Lagerhaltungseinheit und hat ihre eigene eindeutige Identifikationsnummer zur Nachverfolgung
Werbeaktion: eine Preisreduzierung oder ein Anreiz, der von einem Verkäufer für bestimmte Produkte angeboten wird. Dazu gehören nicht nur Rabatte oder Preisnachlässe (Prozentsätze und Dollarbeträge), sondern auch andere Arten (kostenloser Versand, kostenloses Geschenk beim Kauf und "Kaufe eins, bekomme eins")
MSRP (empfohlener Verkaufspreis des Herstellers) vs. MAP (beworbener Mindestpreis): beides sind Formen der Preisbindung oder -kontrolle im Einzelhandel; MSRP ist der Betrag, für den der Hersteller eines Produkts es gerne verkaufen würde (der Basispreis, der bestimmt, wie viel Wiederverkäufer dem Hersteller zahlen, um das Produkt überhaupt zu bekommen), während MAP eine von den Marken festgelegte Grenze ist, die von den Einzelhändlern eingehalten werden muss (der endgültige Verkaufspreis für ein Produkt kann unter MAP liegen, aber Wiederverkäufer dürfen keinen Preis darunter bewerben).
Repricing: Anpassung von Produktpreisen in Abhängigkeit von bestimmten Kriterien, entweder automatisch (nach festgelegten Regeln oder dynamisch) oder manuell
Einzelhändler/Händler: der Verkäufer/Wiederverkäufer (nicht unbedingt der Hersteller) eines Produkts (einige Händler haben auch ihre eigenen, selbst entwickelten Marken oder Produktlinien)
SEO (Search Engine Optimization) vs. SEM (Search Engine Marketing): SEO ist Teil des SEM, das darauf abzielt, die Sichtbarkeit einer Website in den Ergebnisseiten von Suchmaschinen zu erhöhen (durch optimale Nutzung von Schlüsselwörtern und Links, um organischen Traffic zu erzeugen, sowie durch Pay-per-Click-Anzeigen)
Taxonomie vs. Klassifikation: Eine Taxonomie ist ein System der Wissensorganisation, das strenger ist als eine Klassifikation, da es eine hierarchische Beziehung zwischen Kategorien und Kategorienmitgliedern spezifiziert und standardisierte Bezeichnungen für die von ihr erfassten Konzepte festlegt
Weißer Raum: eine Lücke oder ein unausgefüllter Bereich in einem Markt, sei es durch die Preisspanne, das Produktsortiment oder andere Faktoren definiert
Rekapitulieren: Das neu erworbene Vokabular verwenden
Aus Sicht versierter Händler und Marken ist der moderne eCommerce auf Daten und Analysen angewiesen, um handlungsfähige Competitive Intelligence. Solche Informationen sind das Ergebnis von Data Science, die die Klassifizierung und den Vergleich verschiedener Produkte, die über das Internet verkauft werden, automatisiert. Sie hilft auch bei der Verfolgung ihrer Preise im Laufe der Zeit und im großen Maßstab. Dies geht über Suchmaschinenoptimierung/Marketing hinaus, indem Rohdaten über Produkte extrahiert und bereinigt werden, um sie für die Beantwortung wichtiger Fragen nutzbar zu machen.
Häufige Anliegen, die mit diesem Ansatz angegangen werden können, sind die Optimierung von Sortiment, Preisgestaltung und Promotions sowie die Durchsetzung von MAP einhaltung (auch im Graumarkt). Strategische Möglichkeiten zur Erweiterung oder Differenzierung Ihres Geschäfts auf der Basis von unerfüllten weißen Flecken können ebenfalls identifiziert werden. Da von eCommerce-Anbietern zunehmend erwartet wird, dass sie einen konsistenten Service bieten. Omnichannel-ErlebnisDa von eCommerce-Anbietern zunehmend erwartet wird, dass sie ein konsistentes Angebot bereitstellen, kann die Nutzung von Plattformen wie der unseren Ihnen helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um Kunden zu gewinnen, unabhängig davon, wie groß die Konkurrenz ist oder wie schnell sich die Dinge ändern.
Welche anderen grundlegenden Konzepte oder Begriffe sind Ihnen als Marke oder Einzelhändler, der eCommerce im Zeitalter von Big Data betreibt, begegnet?
Mitwirkender Autor: Eric Chuk
