人工智能驱动的解决方案正有效减轻在线零售负担，挖掘销售潜力。数字货架分析（Digital Shelf Analytics）在美国已获验证，如今正加速进入德国市场。
对众多卖家而言，繁杂的在线平台已成资源陷阱。即便仅在少数平台销售少量商品，耗费的人力也令人望而生畏，导致关键绩效指标（KPI）概览缺失，竞争力随之削弱。实现最优定价、高排名及完美产品展示需密集监控；基于人工智能的数字货架分析（DSA，注：勿与数字服务法案混淆）作为美国已验证的解决方案，在国内日益受重视。德国时尚行业案例显示，利用DSA可实现6.3%的销售增长和十六倍的投入产出比。
维护不当的商品会损害品牌形象和销售额
浏览在线商店搜索结果后几页时，商家可吸取诸多电商“禁忌”教训：如缺货、详情缺失、展示不美观或描述错误等。这些数字货架上的常见问题广泛存在于各大市场，不仅损害品牌及产品形象，更阻碍销售转化。
因缺乏维护而跌至搜索结果第二页的商品，对顾客几乎不可见，产品制造商往往对此毫无察觉。只有当销售额因停滞或低于预期下滑时，问题才会显现。此时通常开始大规模排查原因，根源在于缺乏全局掌控。
在在线零售中保持全局视野
庞大的数据量与众多市场平台已难以管理。如今运营的不只是亚马逊，还有奥托（Otto）、Zalando等数十个在线商店和销售渠道，且每个渠道都要求最大利润。显然，商家和制造商已难以跟上节奏。仅参与其中并不足够，巨大投入下许多销售潜力被白白浪费。了解现状、尽早发现关键问题并据此做出正确决策，正是电子商务全新学科——数字货架分析（Digital Shelf Analytics）关注的核心。
什么是数字货架分析？
数字货架分析（DSA）指收集和分析电商平台及零售平台上与产品相关的数据。借此，商家和制造商既能了解自身产品表现，也能掌握竞争对手情况。DSA大部分由自动化完成，部分采用人工智能解决方案，能跨平台汇总品牌和产品销售表现的综合信息。该技术在美国已成功应用多年，近年来的人工智能热潮为进一步提升监控和分析能力提供了新可能。
DSA能够降低复杂性、提供方向指引，助力做出明智决策以释放销售潜力。DSA软件功能因供应商而异，包括监控不同数量平台，或在拥有更优数据基础时，提供关于用户行为、产品可用性等因素的洞察。
DSA实践案例：十六倍投资回报率
过去一年对电子商务并非易事。销售额下滑迫使企业削减成本，同时寻求提升收益途径。在此方面，DSA发挥着至关重要的作用。其经济优势在于依托已有资源和努力：市场平台上的商品展示已就位，销售也在进行中。DSA着眼于预期销售额未达标领域或未充分利用的潜力，核心目标是从各销售渠道单个产品中挖掘更多价值。实践证明，品牌方、制造商和零售商往往浪费了销售潜力。
斯图加特SaaS公司XPLN为一家德国领先时尚企业实施了全面DSA措施。超过40个平台上约20万件商品使人工监控变得不可能，该企业采用DSA获取透明度和关键洞察：产品表现如何？何处存在未被利用的收益潜力？通过实施DSA，该集团能自动化并利用人工智能识别“销售阻碍因素”，据此优化绩效。
错误如何拖累销售额
SaaS解决方案在此过程中识别并解决了诸多问题点。例如，DSA软件会通知负责人搜索结果排名下降，并自动提供可能原因（如内容不足或图片质量不佳）。它还持续检查产品可用性，不仅限于自有商品。例如，刚售罄的竞品可能成为绝佳机会，可通过零售媒体将自家商品在相关关键词下突出展示。
借助分析，还可整合汇总来自不同市场平台的客户评价，快速识别常见投诉与错误，进而优化产品和服务，这对转化率和退货率产生积极影响。
借助DSA，这家大型企业得以随时掌握全部20万件产品的最新概览。通过综合措施，转化率提升0.3%，销售额显著增长6.3%。对该大型集团而言，最终实现了十六倍的投资回报率（ROI），而这仅是充分挖掘已有资源的成果。
在英语世界，DSA已得到验证；但在德语区（DACH），该技术尚未普及。随着持续迭代更新和新供应商涌现，这一局面将在未来几年改变，因为市场潜力确实存在且显而易见，人们只需知道在哪里寻找和发现这些机会即可。
关于作者
塞巴斯蒂安·克鲁姆普是斯图加特SaaS公司XPLN总经理，被视为DACH地区数字货架分析领域的领先专家，在电子商务领域拥有超过二十年经验。