Remdash: Dati e dashboard personalizzati

I marchi produttori come Delta Pronatura, che vendono diversi brand su numerosi marketplace Amazon, si trovano spesso di fronte a una difficile sfida: monitorare i prodotti e le loro prestazioni. In un ambiente dinamico come quello dell’e-commerce, è essenziale una panoramica top-down: se le performance di un prodotto o di un gruppo di prodotti diminuiscono, è importante identificarne la causa il più rapidamente possibile, così da agire di conseguenza.

In teoria, le prestazioni di un determinato portafoglio di prodotti per chi sceglie di vendere su Amazon possono essere visualizzate tramite Vendor e Seller Central. Tuttavia, 3 diversi aspetti impediscono a questo metodo di fornire una panoramica complessiva e rapida:

• Mancanza di dati importanti
  Numerosi KPI essenziali su Amazon, come il confronto tra il contenuto creato e quello effettivamente online, la proprietà della BuyBox e la Share of Voice non vengono visualizzati su Vendor e Seller Central.
• Nessuna visualizzazione e strutture rigide dei dati
  I dati non elaborati raramente sono visualizzati, e anche  in quei rari casi la loro presentazione è spesso predefinita, senza alcun margine per le modifiche. I KPI spesso non sono quindi immediatamente visibili, ed è necessario uno sforzo manuale per integrarli con i dati sulle prestazioni.
• Visibilità esclusiva dell’intero portafoglio di prodotti
  Con gli strumenti di Amazon, è possibile valutare le prestazioni dell’interno portafoglio prodotti. Non sono però visualizzati gruppi di prodotti specifici con un effettivo impatto sulla performance, come sottogruppi di brand, bestseller selezionati, nuovi lanci, eccetera.

Il risultato: a causa di tutte queste mancanze, molti responsabili dell’e-commerce sono costretti a esportare i dati di Amazon in fogli Excel e trascorrere ore compilando e confrontando manualmente i dati di varie fonti. Si vengono dunque a creare numerose problematiche, tra cui:

• Export incoerenti:
  Gli export in fogli Excel mostrano spesso esempi d’incoerenza dovuti a fattori esterni, come il recente cambiamento nel reporting di Amazon (da Amazon Brand Analytics a Retail Analytics).
• Fogli Excel errati:
  Dovendo inserire e gestire manualmente i dati nei fogli Excel, errori e duplicati passano inosservati molto facilmente.
• Obbligo di export giornalieri:
  La larghezza di banda dei dati nei sistemi Amazon non è molto flessibile, e l’export di grandi quantità di dati è quindi un processo lento. Per poter lavorare con dati aggiornati, i responsabili dell’e-commerce devono effettuare un export almeno una volta al giorno.