Digital shelf analytics

Qu'est-ce que Digital shelf analytics ?

Le digital shelf analytics (analyse du rayon digital) consiste à mesurer comment tes produits apparaissent et performent partout où ils sont vendus en ligne : contenu complet et correct ou non, position dans la recherche des distributeurs, prix et disponibilité, notes et avis, et part de linéaire face aux concurrents. Les marques s'en servent pour trouver et corriger ce qui leur coûte des ventes chez chaque distributeur. Le digital shelf monitoring est le suivi continu de ces indicateurs ; un audit du digital shelf est une vérification ponctuelle des annonces par rapport à un standard. Les deux diffèrent de l'analytics web de ta propre boutique, qui ne voit que ton propre trafic. Les outils de digital shelf collectent les données directement sur les pages des distributeurs et des marketplaces, donc les corrections portent généralement sur tes données produit. Lis le guide du digital shelf pour comprendre comment contenu, recherche et disponibilité s'articulent.

Pourquoi Digital shelf analytics compte en e-commerce

Dès qu'une marque vend via plusieurs distributeurs et marketplaces, elle perd de vue ce que les acheteurs voient vraiment. Un distributeur peut afficher une ancienne image, tronquer le titre ou indiquer un produit en rupture. Le digital shelf analytics rend ces problèmes visibles par distributeur et par produit. Le contenu en est une grande partie. L'étude consommateurs 2024 de Salsify a constaté que 42 % des acheteurs estiment que de mauvais titres et descriptions produit suffisent à leur faire abandonner un panier. Suivre la qualité du contenu sur le rayon digital montre où la correction de tes données comptera le plus.

Exemples de Digital shelf analytics

• 1Indicateur : score de contenu, Constat : 30 annonces sur une marketplace affichent l'ancien titre produit, Action : renvoyer le contenu mis à jour
• 2Indicateur : position pour « chaussures de running », Constat : le produit est passé de la page 1 à la page 3, Action : vérifier les mots-clés du titre et les avis
• 3Indicateur : disponibilité, Constat : une meilleure vente en rupture chez un distributeur pendant 5 jours, Action : alerter le key account manager
• 4Indicateur : part de linéaire, Constat : un concurrent occupe la plupart du top 10 sur une recherche clé, Action : améliorer le contenu et le budget publicitaire

Conseils pour Digital shelf analytics

• Choisis cinq indicateurs par distributeur pour commencer : contenu, position, prix, disponibilité et note.
• Concentre-toi d'abord sur tes meilleurs produits et tes principaux distributeurs.
• Renvoie chaque correction de contenu vers ton PIM, pas directement vers le portail du distributeur.
• Répète les audits chaque mois ou après de grosses mises à jour de contenu.
• Mets-toi d'accord avec les distributeurs sur comment et quand le contenu mis à jour est récupéré.

Tendances autour de Digital shelf analytics

• Les assistants d'achat AI deviennent un nouveau rayon où les marques doivent suivre la façon dont leurs produits sont décrits.
• Les budgets retail media sont planifiés avec les données digital shelf sur la position et la disponibilité.
• Les outils d'analytics relient les constats sur le rayon à une liste de tâches pour les équipes contenu.
• Les marques suivent les notes et le contenu des avis pour repérer les problèmes de produit et de données.
• Les applications de quick commerce et de courses ajoutent de nouveaux rayons à surveiller.

Outils pour Digital shelf analytics

• Profitero : digital shelf analytics pour les marques chez les grands distributeurs et sur les grandes marketplaces.
• Salsify : product experience management avec digital shelf monitoring.
• Stackline : analytics retail et données digital shelf pour les vendeurs sur marketplace.
• DataWeave : suivi des prix et de la disponibilité chez les distributeurs.
• WISEPIM : PIM qui conserve les données produit source et les vérifie avant qu'elles n'arrivent sur le rayon digital.

Termes associés

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