Utfordringen med Prisdata i DMA-tiden: Hvordan Dataedis Sikrer ‘Lik-med-Lik’-Sammenligninger på Google Shopping

Det digitale markedet er i konstant bevegelse. For bedrifter som er avhengige av oppdaterte og nøyaktige prisdata, som vår, er det avgjørende å følge disse endringene nøye. De nylige justeringene i brukergrensesnittet (UI) til Google Shopping, drevet av Digital Markets Act (DMA), har en betydelig innvirkning på hvordan produktinformasjon presenteres for forbrukere, og, enda viktigere, hvordan vi samler inn og behandler disse dataene.

DMA-innvirkningen på Google Shopping: Bredde versus Presisjon

Digital Markets Act (DMA) er europeisk lovgivning som tar sikte på å begrense makten til store teknologiselskaper, de såkalte ‘portvaktene’ (gatekeepers), og skape et rettferdigere digitalt marked. En direkte konsekvens er forpliktelsen for Google til å vise sine Shopping-resultater annerledes, ved også å inkludere alternativer og varianter for å tilby forbrukeren et litt bredere omfang.

Viktig å merke seg: Google justerer kontinuerlig formatet og visningen av sine Google Shopping-resultater og ruller ut oppdateringer. De finner gradvis ut hva som fungerer tilstrekkelig for DMA-etterlevelse samtidig som det forblir kommersielt levedyktig.

Dette har ført til en kontinuerlig endring i UI, noe som resulterer i økt presentasjon av «lignende varer» eller produktvarianter.

Det som imidlertid er en ‘utvidelse’ for forbrukeren, er en ‘uklarhet’ for forhandleren.

For forhandlere er det kritisk viktig å kunne sammenligne prisen på nøyaktig riktig vare, og ikke bare lignende varer eller andre varianter. Dette er forskjellen mellom en effektiv og en mislykket prisstrategi: sammenligningen av identiske varer (den norske tilsvarende ‘apples-to-apples’), og definitivt ikke ‘epler med pærer’.

Risikoen med Ufiltrert Data: De Forræderske Nyansene

Faren ligger i at varene i den nye Google Shopping-visningen ofte ikke skiller seg mye, men heller i små, spesifikke aspekter eller varianter som presenteres for forbrukeren som «lignende».

For forhandlere som ønsker å påvirke sin konkurranseposisjon med en konkurransedyktig prisstrategi, er dette katastrofalt, da selv den minste varianten er nok til å fundamentalt undergrave en prisstrategi.

Vurder følgende scenarier:

• Nyanseforskjellen: Du selger en Bærbar PC Modell X med 16 GB RAM. Google Shopping-resultatene viser også et tilbud på en Bærbar PC Modell X med 8 GB RAM.
  • Konsekvensen: 8 GB-modellen er logisk sett billigere. Uten nøyaktig filtrering henter din repricer den lavere prisen og ber deg senke prisen på din 16 GB-modell. Du taper unødvendig betydelig margin utelukkende på grunn av forskjellen i én spesifikasjon.
• Den Subtile Varianten: Du selger en Sko (Farge A, Størrelse 42). Resultatene viser også et tilbud på den samme skoen i Farge B (en mindre populær variant), som er på salg.
  • Konsekvensen: Fargevarianten er midlertidig nedsatt og reflekterer ikke nøyaktig den sanne markedsprisen for den populære Fargen A. Strategien din er basert på en midlertidig, spesifikk kampanje av en variant, noe som fører til feil konklusjoner om din markedsposisjon.

Dette betyr at datakvaliteten synker kraftig, noe som setter påliteligheten av innsikten i Dynamic Pricing- og Repricer-dashbord i fare.

Den Unike Dataedis-Løsningen: Ren Data, Skarpere Strategi

Hos Dataedis har vi ikke bare anerkjent denne utfordringen, men har adressert den direkte. Vårt oppdrag er å gi SaaS-leverandører av Dynamic Pricing- og Repricer-tjenester – i tillegg til forhandlerne vi betjener direkte – de reneste og mest brukbare dataene på markedet.

Vår unike tjeneste går langt utover standard-scraping:

Vi har utviklet avanserte filtreringsmekanismer for å ‘rense’ Google Shopping-resultatene. Dette betyr at vi har kapasitet til å:

• Varianteliminering: Filtrere ut alle avvikende farger, størrelser og, avgjørende, forskjellige tekniske spesifikasjoner.
• Tilbehørseksklusjon: Sikre at varen din ikke blir sammenlignet med et tilbehør, et bundle eller en annen modellårgang.
• Fokus på den Unike Varen: Vår utdata garanterer kun prisdata for den nøyaktige, unike varen (basert på EAN, MPN eller annen unik identifikasjon).

Resultatet? Våre data gir den nøyaktig riktige oversikten for ditt Repricer-dashbord, slik at du eller kunden din trygt kan implementere Dynamic Pricing. Du er sikret en sann lik-med-lik-sammenligning, noe som sikrer at du ikke taper unødvendig margin basert på feil variant-sammenligninger.

Endringene på Google Shopping under påvirkning av DMA er et faktum. Men takket være den spesialiserte filtreringen fra Dataedis, konverteres denne utfordringen til en konkurransefordel for deg som forhandler, distributør, produsent, merkevare eller B2B-tjenesteleverandør til (nett-) detaljhandelen.

Er du klar til å sikre at din prisstrategi er basert på absolutt renhet, ikke prisfeil? Kontakt Dataedis i dag for å lære hvordan våre unike ‘lik-med-lik’-data kan beskytte marginen din og skjerpe konkurransefortrinnet ditt.