Товарные сопоставления для сравнения цен

Товарные сопоставления – один из важнейших аспектов конкурентных данных. Сопоставения – это сравнения товарных признаков, например, изображения, названия и описания, товаров ритейлера с товарами из ассортимента других ритейлеров.

Протестировать

Типы сопоставлений

Если достаточное количество товарных признаков совпадает, такие товары считаются сопоставленными. Товарные сопоставления используются, чтобы определить ценовое позиционирование ритейлера на рынке

Есть два типы сопоставлений:

Идентичные сопоставления

Точные сопоставления товаров с абсолютно одинаковыми товарными признаками

Приблизительные сопоставления

Более или менее похожие товары, одна или несколько характеристик (например, цвет) которых не совпадает

Как сопоставляются товары?
Есть два метода сопоставления товаров:

Ручные сопоставления выполняются командой ввода данных на основе изображений. Такие сопоставления очень качественные и точные, однако их выполнение отнимает много времени и дорого стоит.

Автоматические сопоставления выполняются высококлассными алгоритмами, которые быстро проверяют огромную базу данных товаров и сравнивают товарные характеристики. Автоматические сопоставления значительно быстрее и дешевле, чем ручные, однако чаще страдают от ошибок при обработке сложных категорий из-за разницы описаний товаров.

Точность:

Профессиональная команда может выполнить около 600 ручных сопоставлений в день с точностью 90%.

Алгоритмы выполняют около 1000 сопоставлений в час, однако, в таких категориях, как продукты уровень точности может снижаться.

Как мы достигаем максимальной точности сопоставлений

С помощью гибридных сопоставлений, то есть сочетания ручных и автоматических сопоставлений, можно создать большую базу очень точных сопоставлений.

Почему другие методы сопоставлений не оправдывают ожиданий

Есть несколько факторов, которые затрудняют процесс сопоставления. Самая распространенная проблема – точность сопоставлений. Товары некоторых отраслей и категорий сложнее сопоставлять, чем другие.

Например, ноутбуки, которые обычно имеют типичное описание товара, изображение и название, сопоставляются очень точно. Точность даже автоматических сопоставлений в этой категории составляет 90%. Другие категории, товары в которых часто продаются с разными названиями, описаниями и изображениями, сопоставлять намного сложнее. Точность автоматических сопоставлений в таких категориях может достигать 30%.

Последствия неточных сопоставлений

Точность сопоставлений может сильно повлиять на остальной процесс ценообразования.

Если ритейлер продает 50,000 товаров, цены на которые устанавливаются на основе конкурентных данных с точностью 70%, 15,000 товаров вероятнее всего будут иметь неправильные цены. Именно поэтому, в нашем процессе товарных сопоставлений точность является приоритетной. Сочетая ручные и автоматические сопоставления, Competera обеспечиват точность на уровне до 98%.

140,000 единиц данных с точностью 98%

Ритейлеры, которые используют точные данные о товарных сопоставлениях, как у нас, могут значительно улучшить стратегию ценообразования. Компания RDE ощутила эффект использования 140,000 единиц точных даных от Competera.

Рост продаж на 80% за два месяца

До сотрудничества с Competera, процесс товарных сопоставлений компании RDE был долгим, требовал множества таблиц Excel и периодических перепроверок качества данных. Используя конкурентные данные Competera, компания оптимизировала стратегию ценообразования, чтобы более четко отвечать запросам рынка. Это позволило увеличить объем продаж на 80% за два месяца.