Digital Shelf Analytics (DSA) bezeichnet die Sammlung und Analyse von Daten zur Performance von Produkten auf digitalen Plattformen wie Online-Shops, Marktplätzen und E-Commerce-Websites. Diese Art von Analytik zielt darauf ab, Marken und Herstellern tiefe Einblicke in die Sichtbarkeit, Verfügbarkeit, und Kundenbewertungen ihrer Produkte im digitalen Raum zu bieten. DSA hilft Unternehmen zu verstehen, wie ihre Produkte im Vergleich zu Wettbewerbern positioniert sind und welche Faktoren ihre Online-Präsenz und -Leistung beeinflussen.
Die Zielgruppe für Digital Shelf Analytics-Lösungen umfasst eine breite Palette von Stakeholdern, darunter Markenmanager*innen, Produktmanager*innen, E-Commerce-Teams und Digital-Marketing-Spezialist*innen. Diese Technologie findet Anwendung in verschiedenen Branchen, von Konsumgütern über Elektronik bis hin zu Gesundheitsprodukten und Mode, überall dort, wo Produkte online verkauft werden.
Die Analyse des digitalen Regals hilft Entscheidungsträger*innen, strategische Maßnahmen zur Optimierung ihrer Online-Produktplatzierungen vorzunehmen, das Kundenerlebnis zu verbessern und letztendlich den Absatz zu steigern. Sie ermöglicht es Unternehmen, Trends und Verbraucherpräferenzen zu erkennen, die Effektivität von Marketingkampagnen zu messen und auf Veränderungen im Markt schnell zu reagieren.
Digital Shelf Analytics bezeichnet den Prozess der Nutzung verschiedener Technologien und Ansätze zur Analyse und Optimierung der Präsenz und Leistung von Produkten in Online-Einzelhandelsumgebungen. Diese Art der Analyse ist besonders wichtig für Marken und Hersteller, die ihre Produkte über E-Commerce-Plattformen und digitale Marktplätze vertreiben. Ziel ist es, die Sichtbarkeit, den Absatz und letztendlich den Umsatz der Produkte zu steigern, indem man versteht, wie diese im digitalen Regal im Vergleich zum Wettbewerb positioniert sind. Digital Shelf Analytics richtet sich an ein breites Spektrum von Nutzer*innen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, E-Commerce-Manager*innen, Marketing- und Sales-Teams, sowie Produktmanager*innen. Einsatzbereiche finden sich in fast allen Branchen, die Produkte oder Dienstleistungen online anbieten, von FMCG (Fast Moving Consumer Goods) über Elektronik bis hin zu Mode und darüber hinaus.
Um in der Kategorie Digital Shelf Analytics aufgenommen zu werden, sollte eine Lösung folgende Features und Eigenschaften aufweisen:
E-Commerce-Manager*innen sind eine der Hauptzielgruppen von Digital Shelf Analytics. Sie nutzen diese Tools, um die Online-Präsenz und -Leistung ihrer Produkte zu überwachen und zu optimieren. Durch die Analyse von Produktrankings, Suchergebnissen und Kundenbewertungen können sie Strategien zur Verbesserung der Sichtbarkeit und des Absatzes ihrer Produkte entwickeln. E-Commerce-Manager*innen setzen auf diese Daten, um Entscheidungen über Sortimentsanpassungen, Preisstrategien und Promotions zu treffen. Sie arbeiten eng mit Marketing- und Vertriebsteams zusammen, um sicherzustellen, dass ihre Online-Angebote kohärent und wettbewerbsfähig sind.
Marketing-Teams verwenden Digital Shelf Analytics, um die Wirksamkeit ihrer Online-Marketingstrategien zu verstehen und anzupassen. Diese Analysen bieten Einblicke in die Kundenwahrnehmung und -interaktion mit Produkten, einschließlich der Effektivität von Produktbeschreibungen, Bildern und anderen Marketingmaterialien. Durch die Bewertungs- und Rezensionsanalyse können sie Kundentrends und -präferenzen erkennen, was für die Entwicklung zielgerichteter Kampagnen unerlässlich ist. Marketing-Teams nutzen diese Tools auch, um den ROI ihrer Marketingausgaben zu messen und ihre Strategien dynamisch an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.
Produktmanager*innen setzen Digital Shelf Analytics ein, um direktes Feedback von Endkunden über ihre Produkte zu erhalten. Diese Informationen sind entscheidend für die Produktentwicklung und -verbesserung. Die Analyse von Kundenbewertungen und -feedback ermöglicht es ihnen, Probleme zu identifizieren und zu beheben, Verbesserungen vorzunehmen und neue Produktideen zu generieren. Zudem können sie die Positionierung ihrer Produkte im Vergleich zu Wettbewerbern analysieren, um USPs (Unique Selling Points) zu definieren oder anzupassen. Produktmanager*innen nutzen diese Einsichten, um Produktlebenszyklen zu verwalten und die Markteinführung neuer Produkte strategisch zu planen.
Vertriebsteams nutzen Digital Shelf Analytics, um die Preis- und Angebotsstrategien der Konkurrenz zu überwachen. Diese Informationen sind kritisch, um wettbewerbsfähige Preispunkte festzulegen und Verkaufsförderungsstrategien zu entwickeln. Durch das Verständnis, wie Produkte im digitalen Regal im Vergleich zu denen der Wettbewerber positioniert sind, können Vertriebsteams gezielte Verkaufsstrategien entwickeln, die darauf abzielen, die Marktposition zu verbessern. Diese Teams setzen Digital Shelf Analytics ein, um die Leistung von Produkten in verschiedenen Kanälen zu verfolgen und um sicherzustellen, dass Verkaufsziele erreicht werden.
Lieferanten und Hersteller nutzen Digital Shelf Analytics, um die Sichtbarkeit und den Absatz ihrer Produkte bei verschiedenen Online-Händlern zu verstehen und zu optimieren. Sie können diese Daten nutzen, um Verhandlungen mit Einzelhändlern über Produktplatzierungen und Promotions zu informieren. Zudem ermöglicht die Analyse der Markt- und Wettbewerbslage es ihnen, ihre Produktstrategien entsprechend den Marktanforderungen zu justieren. Durch die Überwachung von Produktbewertungen und Kundenfeedback können Lieferanten und Hersteller auch die Qualität und die Wahrnehmung ihrer Produkte im Auge behalten und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen, um ihre Marktposition zu stärken.
Digital Shelf Analytics bietet eine Fülle von Vorteilen für Unternehmen, die im digitalen Einzelhandel tätig sind. Diese Lösungen ermöglichen es Marken, ihre Online-Präsenz effektiv zu überwachen, zu analysieren und zu optimieren, was zu verbesserten Verkaufszahlen, einer stärkeren Markenwahrnehmung und einer effizienteren Ressourcenallokation führt. Im Folgenden werden die wesentlichen Vorteile aus Unternehmenssicht detailliert beschrieben.
Digital Shelf Analytics hilft Unternehmen, die Sichtbarkeit ihrer Produkte in Online-Suchergebnissen und Kategorienlisten zu verbessern. Durch die Analyse von Suchbegriffen, Produktrankings und Kategorienplatzierungen können Unternehmen Strategien entwickeln, um ihre Produkte besser zu positionieren. Dies führt zu einer erhöhten Wahrscheinlichkeit, dass potenzielle Kunden auf ihre Produkte stoßen, was direkt die Verkaufschancen erhöht.
Durch die Überwachung der Preisgestaltung und der Promotionsaktivitäten der Wettbewerber ermöglicht Digital Shelf Analytics Unternehmen, wettbewerbsfähige und gewinnbringende Preisstrategien zu entwickeln. Diese Einblicke helfen dabei, Preispunkte zu identifizieren, die sowohl attraktiv für die Konsumenten sind als auch die Margen maximieren. Unternehmen können auch die Wirksamkeit ihrer eigenen Verkaufsförderungsmaßnahmen in Echtzeit bewerten und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen, um ihre Angebote zu optimieren.
Die Analyse der Leistung von Produktinhalten (wie Beschreibungen, Bilder und Bewertungen) ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktpräsentationen zu optimieren. Digital Shelf Analytics liefert wertvolle Einblicke darüber, welche Arten von Inhalten die Konversionsraten steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Dies führt zu effektiveren Produktlistings, die nicht nur die Aufmerksamkeit der Kunden auf sich ziehen, sondern auch das Markenimage positiv beeinflussen.
Durch das Sammeln und Analysieren von Kundenbewertungen und -feedback können Unternehmen direkt aus erster Hand erfahren, was Kunden von ihren Produkten halten. Diese Informationen sind unerlässlich für die Produktentwicklung und -verbesserung, da sie Aufschluss über die Stärken und Schwächen der aktuellen Angebote geben. Unternehmen können diese Einsichten nutzen, um ihre Produkte zu optimieren und die Kundenzufriedenheit sowie die Markentreue zu steigern.
Digital Shelf Analytics bietet umfassende Einblicke in Markttrends und das Verhalten von Wettbewerbern. Diese Informationen ermöglichen es Unternehmen, sich schnell an Veränderungen des Marktumfelds anzupassen und proaktiv auf die Aktionen der Konkurrenz zu reagieren. Die Fähigkeit, Marktchancen zu erkennen und Risiken zu minimieren, ist entscheidend für den langfristigen Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit.
Schließlich ermöglicht Digital Shelf Analytics Unternehmen, ihre Marketing- und Vertriebsressourcen effizienter einzusetzen. Durch die Identifizierung der effektivsten Strategien und Kanäle können Unternehmen ihre Investitionen in die Bereiche lenken, die den höchsten ROI bieten. Dies führt zu einer optimierten Ressourcenallokation und einer verbesserten Rentabilität.
Die Auswahl der passenden Digital Shelf Analytics-Lösung für das eigene Unternehmen ist ein mehrstufiger Prozess, der sorgfältige Überlegungen und Bewertungen erfordert. Dieser Prozess gewährleistet, dass die ausgewählte Lösung den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entspricht und dazu beiträgt, dessen digitale Vertriebsstrategie zu optimieren. Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die Unternehmen typischerweise durchlaufen, um die ideale Digital Shelf Analytics-Software auszuwählen.
Bevor man mit der Suche nach einer Digital Shelf Analytics-Lösung beginnt, ist es wichtig, die eigenen Bedürfnisse und Ziele klar zu definieren. Man sollte sich fragen, welche spezifischen Probleme oder Herausforderungen mit der Lösung adressiert werden sollen, welche Funktionen unverzichtbar sind und welche Ziele das Unternehmen mit der Implementierung der Software erreichen möchte. Diese Phase umfasst auch die Identifizierung der Stakeholder innerhalb des Unternehmens, die in den Auswahlprozess einbezogen werden sollten.
Basierend auf der initialen Bedarfsanalyse erstellt man eine Long List potenzieller Digital Shelf Analytics-Lösungen. Diese Liste kann durch Online-Recherchen, Branchenberichte, Empfehlungen von Branchenkollegen oder Beratungen zustande kommen. Ziel ist es, eine breite Palette von Optionen zu sammeln, die potenziell die identifizierten Anforderungen und Ziele erfüllen könnten.
Nachdem eine Long List erstellt wurde, folgt die Bewertung der Optionen anhand vordefinierter Kriterien, wie Funktionsumfang, Benutzerfreundlichkeit, Anpassbarkeit, Integrationsfähigkeit mit bestehenden Systemen, Kundensupport und Preisgestaltung. Basierend auf dieser Bewertung reduziert man die Auswahl auf eine Short List von Lösungen, die am besten zu den Bedürfnissen des Unternehmens passen.
Für die Lösungen auf der Short List führt man eine tiefergehende Analyse durch, die Demos, Produktvorführungen und, wenn möglich, Testversionen umfasst. Während dieser Phase ist es wichtig, direktes Feedback von den Endnutzer*innen zu sammeln, um zu verstehen, wie gut jede Lösung in die Arbeitsabläufe des Unternehmens passt. Man sollte auch Referenzen und Fallstudien prüfen, um die Wirksamkeit der Lösungen in ähnlichen Anwendungsfällen zu bewerten.
Nach der detaillierten Evaluierung vergleicht man die verbliebenen Optionen anhand einer Kosten-Nutzen-Analyse. Diese Analyse sollte nicht nur die direkten Kosten der Software berücksichtigen, sondern auch den erwarteten ROI, die Effizienzsteigerung, die Verbesserung der Datenqualität und andere qualitative Vorteile. Es ist entscheidend, dass man alle Faktoren berücksichtigt, die den langfristigen Erfolg der Lösung im Unternehmen beeinflussen können.
Basierend auf dem umfassenden Vergleich und der Kosten-Nutzen-Analyse trifft man die finale Entscheidung für die Digital Shelf Analytics-Lösung, die am besten zu den Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens passt. Nach der Auswahl ist es wichtig, einen detaillierten Implementierungsplan zu erstellen, der Schulungen für Mitarbeiter, Datenmigration, Systemintegration und einen Zeitplan für die Einführung umfasst.
Nach der Implementierung sollte das Unternehmen die Leistung der ausgewählten Lösung regelmäßig überprüfen und bewerten, um sicherzustellen, dass die gesetzten Ziele erreicht werden. Es ist wahrscheinlich, dass im Laufe der Zeit Anpassungen notwendig sein werden, um die Lösung weiter zu optimieren und sicherzustellen, dass sie den sich ändernden Anforderungen des Unternehmens und des Marktes gerecht wird.
Digital Shelf Analytics (DSA)
Carmela Ana Melone
6.3.2024
Digital Shelf Analytics: Definition, Vorteile und Tools 
