A diferencia de las tiendas tradicionales, los minoristas digitales se basan en la categorización y difusión eficaz de los datos de sus productos en sus páginas web.
Así,h
ontar con
precisa
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datos categorizados de los productos en su sitio web
es fundamental
si quieren aumentar las conversiones y las tasas de venta.
Por desgracia, más del 80% de los clientes minoristas con los que hemos trabajado no están satisfechos con la calidad de los datos de sus productos. Menos del 23% tiene un marco de gobernanza de datos de productos.
Pierden oportunidades, informando de las escasas ventas y baja aprobación de los clientes.
¿Cuál es el problema de los datos de los productos y qué medidas de gobernanza de los productos pueden tomar las empresas minoristas para garantizar la calidad de sus productos?
Veamos.
Problemas con los datos del producto
Los retos de la calidad de los datos de los productos se tratan ampliamente en nuestro anterior blog de esta serie:
taxonomía de productos 101
. Hay un rápido recapitulación de los cinco principales retos de los datos de los productos:
- Los datos del producto consiste en de complejos, no estructurados datos lo que dificulta su limpieza, ordenación y categorización.
- Variaciones en las descripciones. Los vendedores y proveedores pueden escribir la misma información de diversas maneras.
- Como los datos proceden de múltiples fuentes, resulta difícil clasificarlos y garantizar su integridad y exactitud. Muchos vendedores y proveedores envían datos incompletos e inexactos sobre un producto.
- Las empresas no suelen tener un marco o una taxonomía para clasificar estos datos.
- Todavía se utilizan hojas de cálculo para clasificar, limpiar y crear categorías para los inventarios de productos de forma manual
Con estos desafíos, las empresas no saben qué hacer. Pero no tiene por qué ser así si las empresas invierten en la implantación de un marco de gobernanza de datos de productos.
He aquí cómo.
¿Qué es un marco de gobernanza de datos de productos?
En general, un marco de gobierno de datos es un esfuerzo organizativo para asegurar, analizar y gestionar los datos de los clientes. Según HubSpot:
«La gobernanza de los datos describe dónde se recopilarán los datos, cómo se protegerán y quién puede distribuirlos».
Pero la gobernanza de los datos de los productos es diferente de la gobernanza de los datos habitual.
En los datos de los productos, se trata esencialmente de atributos.
He aquí un ejemplo:
Texto del producto:
Portátil convertible HP Spectre x360 8ª generación Ci7
Atributos del producto:
- Nombre de la marca: HP
- Modelo: Spectre x 360
- Tipo: Convertible
- Generación: 8
- Procesador: Ci7
Algunas empresas añaden información adicional a este producto, especialmente si es un factor que define el precio, como la memoria y la capacidad de almacenamiento. La misma descripción anterior tendrá:
Almacenamiento: 256 GB, 512 GB SSD o HDD como atributos esenciales.
Su estrategia de gobierno de datos para los datos de productos tendrá que ver con la categorización y optimización de los atributos, y ahí radica el mayor desafío.
No existe una estructura universal para los datos de los productos. Utilizando el mismo ejemplo anterior, el proveedor A lo escribirá como HP Spectre Convertible 512 GB 8th GEN Ci5 mientras que el vendedor B lo escribirá como HP Spectre Convertible, 512 GB, Negro y Oro, Core i5, 8th El proveedor B ha introducido un nuevo atributo de color. El minorista en línea tendrá su propia taxonomía en la que deben encajar estas descripciones. Este reto se amplía cuando el minorista quiere hacer un emparejamiento de catálogos con o entre proveedores sólo para descubrir variaciones en los atributos.
Aquí es donde los minoristas necesitarán un marco de gobernanza de datos de productos que se centre en:
- Permitir a los minoristas obtener una única fuente de verdad para todos sus productos
- Estandarización y deduplicación de datos de productos
- Desarrollo de la taxonomía de productos
- Hacer de la calidad de los datos un proceso obligatorio
A diferencia de los datos de los clientes, los datos de los productos no pueden ser ignorados o dejados en el olvido. Tampoco puede dejarse en manos de las conjeturas. Si los sitios web de venta al por menor no tienen una jerarquía adecuada y un sistema de clasificación, esto repercute directamente en las ventas.
Ii un cliente no encuentra lo que busca, ¡no hay venta!
Un marco bien definido facilita al minorista la consolidación de la información de múltiples proveedores a nivel de atributos y le da la información y el análisis que necesitan que necesitan para hacer crecer su negocio.
Obtención de una única fuente de la verdad
Los minoristas obtienen la información de los productos a partir de una combinación de fuentes y canales que incluyen grupos de imágenes, grupos de datos y proveedores de terceros. Una simple imagen explica el concepto. : 
¿Se da cuenta de que varias fuentes tienen descripciones diferentes para el mismo producto? Este es sólo un ejemplo. Imagínese el mismo ejemplo cuando hay varios vendedores y proveedores implicados. Los datos están repletos de información que hay que clasificar, limpiar y reunir en un solo cuadro para obtener una imagen completa. Una única fuente de verdad es una versión consolidada de múltiples verdades que puede ayudar a los minoristas con la gestión de inventarios y la correspondencia de productos.
Además, coexisten múltiples mecanismos de intercambio y tratamiento de datos; incluyendo archivos de Excel, portales, formularios y correos electrónicos no estructurados, lo que provoca una redundancia de datos y una mala calidad de los mismos.
Aquí están las mismas descripciones unificadas en una única fuente de verdad después de utilizar ProductMatch.
Sin embargo, para que esto ocurra, los datos de los productos deben ser limpiados y deducidos, lo que lleva a la segunda parte importante del marco:
Limpieza y normalización de datos a escala
Los datos no estructurados pueden volverse inmanejables muy rápidamente. Por lo tanto, es imperativo que la limpieza y la estandarización de los datos de los productos constituyan el núcleo de un marco de gobernanza de los datos de los productos que incluya actividades como:
- Transformación de datos brutos en datos utilizables
- Estandarización de los datos no estructurados según normas y formatos definidos (por ejemplo, uso de mayúsculas para todos los nombres de marcas)
- Limpiar los datos de erratas, errores ortográficos, abreviaturas e incoherencias
- Análisis y deduplicación de datos para eliminar la información redundante
- Identificación y tratamiento de los datos nulos o ausentes
- Perfeccionamiento de los datos para el cotejo de productos
La limpieza y normalización de los datos facilita la realización de actividades eficaces de correspondencia y clasificación de productos. De hecho, los datos limpios son la base de cualquier actividad basada en datos. Si no tienes datos limpios, no tienes datos en los que puedas confiar.
Desarrollo de la taxonomía de productos
Los minoristas que tienen taxonomías de productos bien establecidas informan mejores ventas y mayores conversiones. Las taxonomías dan sentido y orden, y permiten crear fácilmente categorías que pueden utilizarse en la base de datos y en el sitio web.
Si se crean taxonomías para cada uno de los principales artículos del producto, se puede actualizar, eliminar o añadir fácilmente nueva información en la taxonomía. Esto, a su vez, ayudará a crear migas de pan para cada página de producto. El esfuerzo invertido en la creación de una taxonomía beneficia a la empresa en ambos frentes.
Tomemos, por ejemplo, la imagen que aparece a continuación. Así es como se vería la taxonomía de un artículo TAPE si se utilizara una herramienta automatizada como ProductMatch para clasificar sus datos.
El desarrollo de una taxonomía permite el manejo modular de los datos, lo cual es extremadamente vital para la eficiencia operativa de un negocio minorista. Los minoristas tienen que cotejar, actualizar, sustituir, eliminar y revisar la información de los productos cada hora, pero cuando no existe un sistema adecuado, se producen procesos operativos deficientes y resultados caóticos.
La calidad de los datos como proceso obligatorio
Los minoristas saben que necesitan dar sentido a sus datos, pero lo que no saben es cómo implementar un proceso de calidad de datos. La calidad de los datos siempre ha sido una especie de noción periférica. Está ahí, en un segundo plano, incitando a las empresas a reconocer un problema con sus datos — lo que hacen, pero remediación no suelen abordar el problema lo suficientemente bien suficientemente bien.
Para los minoristas, la calidad de los datos es ahora algo más que corregir errores tipográficos o eliminar duplicados.
El crecimiento del número de SKU de sub-marcas, de vendedores y proveedores de regiones globales y locales, de marketing y promociones y la creciente diversificación de productos ha hecho necesario que los productos contengan datos detallados, tanto estructurados como no estructurados. A los minoristas se les pide que vayan a una milla de distancia y a una milla de profundidad en los datos de los productos, lo que aumenta el nivel de complejidad.
Esto significa que los minoristas necesitarán una solución de calidad de datos potente y automatizada que funcione con tecnologías basadas en ML para atender las complejas demandas de datos en tiempo real. Por ejemplo, confiar en las hojas de Excel, en los procesos de los sistemas heredados y en la clasificación de los datos de los productos basada en la intuición será perjudicial para el éxito de su negocio minorista. A medida que los datos se vuelven cada vez más complejos, la calidad de los datos se convierte en un proceso obligatorio que no se puede ignorar.
Cómo
ProductMatch
Ayuda a
Establecer
un marco de gobernanza de datos de productos
Utilizando la tecnología semántica, ProductMatch automatiza los procesos de calidad de datos, correspondencia de datos y gobernanza de datos. El objetivo fundamental de la solución es convertir los datos no estructurados en información estandarizada, categorizada y clasificada que tenga sentido.
ProductMatch permite un gobierno de datos integrado, lo que significa que las empresas pueden conectar su fuente de datos original (como una base de datos ERP o SQL) directamente al software para realizar las actividades de limpieza y cotejo de datos necesarias. Las empresas pueden consolidar datos procedentes de fuentes de datos dispares, comprender su contexto y categorizar los datos, y simplificar la información con el desarrollo de jerarquías y taxonomías de productos. Desde limpieza a la gobernanza, la deduplicación y la creación de taxonomías, ProductMatch ayuda a los minoristas a obtener sus datos correctamente.
Desde las normas de codificación médica, como la CIE-10, hasta los productos y sistemas de clasificación globales, como el UNSPSC, ProductMatch ayuda a dar sentido a los datos no estructurados aplicando el contexto a través de la tecnología semántica basada en ML. Agrupe sus datos en niveles o cree normas de calidad de datos, ProductMatch le permite hacerlo todo con facilidad y eficacia.
Conclusión – Gobierne sus datos de producto para mejorar su negocio minorista
Con la demanda de información más profunda y detallada, las empresas minoristas no tienen más remedio que perfeccionar los datos de sus productos, pero esto ya no puede hacerse con los métodos tradicionales.
Necesitará soluciones tecnológicas semánticas avanzadas, basadas en ML, para tratar con estructuras de datos cada vez más complejas. Además, necesitará una solución que le ayude no sólo a dar sentido a los datos de los productos, sino también a mantenerlos limpios, de alta calidad y organizados en categorías y taxonomías. El objetivo final es disponer de una fuente de verdad unificada, fiable y completa para cada uno de sus productos.
Déjenos explicarle cómo nuestra plataforma puede ayudarle a dar sentido a los datos de sus productos.
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Si se pregunta por el éxito de nuestros clientes, aquí tiene algunas cifras:
- Aumento del 5% de la cuota de mercado.
- Aumento del 2% en el precio.
- Aumento del 10% de las conversiones en línea.
- Aumento del 2,5% en las ventas de productos complementarios en línea.
- Aumento de 2,1 millones de dólares de beneficio neto en el primer año.
Vamos a darle los números que necesita.
