Če poganjate avtomatizacijo nad velikim katalogom, kratek seznam podatkovnih polj o izdelkih opravi večino težkega dela: kategorija (in podkategorija), stanje zaloge, cena, vrsta izdelka, znamka, čista slika izdelka in oznaka priporoči/izključi – plus polja na strani kupca, ki osebo povežejo s temi izdelki, predvsem zgodovina naročil in naklonjenost kategoriji. Če ta popravite, dinamična e-poštna sporočila sama izberejo dobre izdelke. Če jih zavozite, ne bo nobena še tako pametna zasnova avtomatizacije rešila stvari. Ta stran razgrne, katera polja štejejo, zakaj si vsako zasluži svoje mesto in kaj se pokvari, ko manjka ali je neurejeno.

Pravi problem: vaša e-poštna sporočila so tako pametna kot vaša polja

V velikem katalogu je vsako avtomatizirano e-poštno sporočilo v resnici majhna poizvedba proti vašim podatkom o izdelkih. »Prikaži izdelek, ki so si ga ogledali.« »Priporoči tri izdelke na zalogi v njihovi najljubši kategoriji pod 50 €.« »Preskoči karkoli, kar so že kupili.« Vsaka od teh je odvisna od tega, da specifična polja obstajajo, so točna in dosledna čez več tisoč izdelkov.

Težava je, da je večina katalogov zrasla organsko. Izdelke so leta dodajali različni ljudje, kategorije so bile dodeljene ohlapno, nekateri izdelki nimajo vrste izdelka, imena znamk so zapisana na tri načine in stanje zaloge se posodablja z zamikom. Trgovina je človeku, ki jo brska, videti v redu. Stroju za avtomatizacijo, ki poskuša filtrirati in ujemati v velikem obsegu, je polna lukenj – in vsaka luknja je mesto, kjer dinamično e-poštno sporočilo izbere napačen izdelek ali sploh nič.

Zakaj »imamo podatke o izdelkih« ni isto kot uporabni podatki

Vsaka trgovina ima podatke o izdelkih. Imeti prava polja, dosledno izpolnjena je nekaj drugega.

Izdelek ima lahko ceno in naslov in je vseeno neuporaben za avtomatizacijo, ker je njegova kategorija prazna, njegova vrsta je »razno« ali njegova oznaka zaloge zaostaja dan za resničnostjo. Avtomatizacija ne bere vaše strani z izdelkom tako kot kupec; bere strukturirana polja. Manjkajoče polje kategorije se ne poslabša postopoma – ta izdelek tiho popolnoma izključi iz vsakega priporočila, ki temelji na kategoriji. Vprašanje torej ni »ali imamo podatke«, temveč »ali je vsako polje, od katerega je avtomatizacija odvisna, prisotno in vredno zaupanja čez ves katalog«. To je višja lestvica in je razlog, zakaj so podatki na ravni šifer izdelkov pomembni za avtomatizacijo velikega kataloga bolj, kot večina lastnikov pričakuje.

Kje nastopi izguba

Manjkajoča in neurejena polja vas stanejo v dveh smereh.

Izdelki s šibkimi podatki so premalo priporočeni. Če polovica vašega kataloga nima prave kategorije ali vrste, jih dinamični bloki ne morejo doseči, zato se nikoli ne pojavijo v navzkrižni prodaji, ne glede na to, kako relevantni bi bili. To je tih izgubljen prihodek – e-poštnih sporočil, ki izdelka niso priporočila, ne morete videti.

Izdelki z napačnimi podatki so slabo priporočeni. Zastarela oznaka zaloge postavi razprodan izdelek pred pripravljenega kupca. Napačno kategoriziran izdelek se pojavi v bloku napačnega kupca. Dodatek za 4 €, označen kot glavni izdelek, izrine boljše izbore.

Ponazoritveni občutek za obseg: če ima 30 % kataloga z 10.000 šiframi izdelkov prazno ali napačno kategorijo, je približno 3.000 izdelkov dejansko nevidnih avtomatizaciji, ki temelji na kategoriji, del preostalih pa je aktivno slabo postrežen. Tega ne popravi nobeno pisanje besedil – polja ga. (Ponazoritvena številka – revidirajte lastne stopnje izpolnjenosti, preden predpostavite svoje.)

Polja, ki štejejo najbolj

Na strani izdelka, v grobem po vrstnem redu vpliva:

1. Kategorija in podkategorija. Hrbtenica skoraj vsakega priporočila in segmenta. Mora biti prisotna, dosledna in dovolj specifična, da je uporabna – »dom« je preširoko; »kuhinja > posoda za kuhanje« je uporabno.
2. Stanje zaloge. Edino polje, ki odloči, ali e-poštno sporočilo nekoga pošlje k izdelku, ki ga je mogoče kupiti, ali v slepo ulico. Mora biti živo ali blizu temu.
3. Cena (in oznaka marže). Poganja ujemanje po cenovnem razredu, da ne priporočate izdelka za 900 € kupcu za 30 €, in vam omogoča, da izgubarje držite stran od avtomatiziranih blokov.
4. Vrsta izdelka. Loči potrošni izdelek od enkratnega, kar odloči, ali »že kupljeno« pomeni izključi ali časovno umesti ponovno nabavo. Brez tega logika ponovne nabave in navzkrižne prodaje ne loči izdelkov.
5. Znamka. Za znamkam zveste kategorije močan signal ujemanja in naklonjenosti. Le tako dober, kot je njegova doslednost – »Nike«, »NIKE« in »nike « morajo razrešiti v eno vrednost.
6. Slika izdelka (čista, dosledna). Dinamični bloki vizualno stojijo ali padejo. Nedosledni izrezi, ozadja in manjkajoče slike naredijo tudi dobro izbrana priporočila nevredna zaupanja – popravek je svoja naloga, zajeta v tem, kaj storiti, ko so naslovi in slike izdelkov nedosledni.
7. Oznaka priporoči/izključi. Namerna zastavica – kot no-auto-recommend – ki vam omogoča, da razprodajne, omejene ali izdelke ob koncu življenjske dobe držite stran od avtomatizacije, medtem ko na spletnem mestu še obstajajo.

Na strani kupca, polja, ki ljudi povežejo s temi izdelki:

• Zgodovina naročil (izdelki, kategorije, datumi) – osnova izključevanja, časovnega umeščanja ponovne nabave in personalizacije.
• Naklonjenost kategoriji – katere kategorije kupec gleda in kupuje, delovni konj signalov za širok katalog. Dobra gradnja tega je svoja tema v uporabi naklonjenosti kategoriji v velikem katalogu spletne trgovine.

Kaj avtomatizirati okoli podatkov

Podatki sami potrebujejo vzdrževanje, zato to obravnavajte kot majhno operativno rutino, ne kot enkratno čiščenje.

• Sprožilec: načrtovano preverjanje stopnje izpolnjenosti – tedensko za hitre kataloge – ki označi izdelke, ki jim manjka kategorija, vrsta, zaloga, cena ali slika.
• Segment: izdelki, razvrščeni po tem, katero polje jim manjka, tako da je mogoče popravke zbrati v serije.
• Pravilo: novi izdelki ne morejo iti v živo v stanju, upravičenem do avtomatizacije, dokler zahtevana polja niso izpolnjena. Preprečevanje je boljše od čiščenja.
• Ritem sinhronizacije: zaloga in cena naj vaši e-poštni platformi dovajata skoraj v realnem času; kategorija in vrsta se lahko sinhronizirata redkeje.
• Cilj: ohranite polja, kritična za avtomatizacijo, nad pragom stopnje izpolnjenosti, ki ga nastavite – recimo 95 % za kategorijo in zalogo.

Ohranjanje teh polj vrednih zaupanja skozi čas je točno delo, opisano v tem, kako ohraniti vire izdelkov dovolj čiste za zanesljiva priporočila, in je razlika med avtomatizacijo, ki se z velikostjo kataloga izboljšuje, in avtomatizacijo, ki z njo propada.

Primer trgovine

Vzemite trgovino s približno 9.000 šiframi izdelkov z avtodeli. Navzkrižna prodaja je bila šibka in nihče ni znal reči, zakaj. Vzrok se je izkazal za polje vrste izdelka: prilagoditveni deli, orodja in potrošni izdelki so bili vsi enako tipizirani, zato stroj ni znal ločiti enkratnega nakupa od izdelka za ponovni nakup. Navzkrižno je prodajal zavorne ploščice nekomu, ki je pravkar kupil zavorne ploščice, in nikoli ni sprožil ponovne nabave na olju in filtrih, ki se resnično naročajo znova.

Izpolnitev enega polja – prave vrste izdelka na vsaki šifri izdelka – je enemu naboru pravil končno omogočila, da se za potrošne in enkratne izdelke obnaša različno. Nobene nove avtomatizacije, nobenega novega besedila. Le polje, ki je bilo prazno. (Ponazoritveni primer, ki ustreza pogostemu vzorcu v tehničnih katalogih – vaše vrzeli bodo drugačne.)

Kako izmeriti, ali vaša polja opravljajo svoje

• Stopnja izpolnjenosti na kritično polje. Odstotek aktivnih šifer izdelkov z veljavno kategorijo, vrsto, zalogo, ceno in sliko. Vaš vodilni kazalnik.
• Pokritost priporočil. Koliko različnih šifer izdelkov avtomatizacija dejansko lahko prikaže – slaba izpolnjenost polj se tu pokaže kot krčenje bazena.
• Stopnja klikov v slepo ulico. Kliki, ki pristanejo na straneh, ki niso na zalogi, neposredno branje točnosti polja zaloge.
• Relevantnost navzkrižne prodaje po vrsti. Ali se potrošni in enkratni izdelki obravnavajo različno – nadomestek za kakovost vrste izdelka.

Stopnja izpolnjenosti je tista, ki jo je treba spremljati najprej. Večina težav z avtomatizacijo velikega kataloga se izteče nazaj k njej.

Kako pomaga Omnisend

Polja morajo doseči vašo e-poštno platformo v uporabni obliki. V svojih trgovinah uporabljam Omnisend, potem ko sem ga primerjal s Klaviyem, večinoma zato, ker njegova sinhronizacija podatkov o izdelkih in kupcih iz trgovine ohranja kategorijo, ceno, zalogo in sliko na voljo znotraj orodij za priporočila in segmentacijo, tako da dinamični bloki in segmenti berejo živa polja namesto zastarelega posnetka.

Iskrena omejitev: platforma lahko uporabi le polja, ki ji jih daste. Če je kategorija vaše trgovine prazna ali vaše posodobitve zaloge zaostajajo, Omnisend to vrzel podeduje – manjkajočih podatkov ne izmisli. Čista polja so delo višje v toku v vaši trgovini in nobeno e-poštno orodje jih ne nadomesti. Omnisend je partner Shopimation v pridruženem programu; priporočam ga iz vsakodnevne uporabe in ta disciplina polj se obrestuje na kateri koli platformi.

Vaš naslednji korak

Danes izvedite preverjanje stopnje izpolnjenosti na petih poljih – kategorija, zaloga, cena, vrsta, slika – čez svoj aktivni katalog. Katero koli je najšibkejše, tam vaša avtomatizacija tiho izgublja doseg. Ko so polja trdna, poglejte, kako se vključijo v celotno sliko v praktični arhitekturi avtomatizacije za trgovino z več kot 10.000 šiframi izdelkov.