Utmaningen med Prisdata i DMA-eran: Hur Dataedis Säkerställer ’Lika-med-Lika’-Jämförelser på Google Shopping

Den digitala marknaden är ständigt i rörelse. För företag som är beroende av aktuell och korrekt prisdata, som vårt, är det avgörande att noggrant följa dessa förändringar. De senaste justeringarna i användargränssnittet (UI) för Google Shopping, drivna av Digital Markets Act (DMA), har en betydande inverkan på hur produktinformation presenteras för konsumenter och, ännu viktigare, hur vi samlar in och behandlar denna data.

DMA-effekten på Google Shopping: Bredd versus Precision

Digital Markets Act (DMA) är en europeisk lagstiftning som syftar till att begränsa makten hos stora teknikföretag, de så kallade ’gatekeepers’, och skapa en rättvisare digital marknad. En direkt konsekvens är skyldigheten för Google att visa sina Shopping-resultat annorlunda, genom att även inkludera alternativ och varianter för att erbjuda konsumenten en något bredare omfattning.

Viktigt att notera: Google justerar kontinuerligt formatet och visningen av sina Google Shopping-resultat och rullar ut uppdateringar. De tar stegvis reda på vad som fungerar tillräckligt för DMA-efterlevnad samtidigt som det förblir kommersiellt lönsamt.

Detta har lett till en kontinuerlig förändring i UI, vilket resulterar i en ökning av presentationen av ”liknande artiklar” eller produktvarianter.

Men vad som är en ’breddning’ för konsumenten är en ’fördunkling’ för återförsäljaren.

För återförsäljare är det avgörande att kunna jämföra priset på exakt rätt artikel, och inte bara liknande artiklar eller andra varianter. Detta är skillnaden mellan en effektiv och en misslyckad prisstrategi: jämförelsen av identiska varor (den svenska motsvarigheten för ’apples-to-apples’), och definitivt inte ’äpplen med päron’.

Risken med Ofiltrerad Data: De Förrädiska Nyanserna

Faran ligger i att artiklarna i den nya Google Shopping-visningen ofta inte skiljer sig mycket, utan snarare i små, specifika aspekter eller varianter som presenteras för konsumenten som ”liknande”.

För återförsäljare som vill påverka sin konkurrensposition med en konkurrenskraftig prisstrategi är detta katastrofalt, eftersom även den minsta varianten är tillräcklig för att i grunden undergräva en prisstrategi.

Tänk på följande scenarier:

• Nyansskillnaden: Du säljer en Bärbar Dator Modell X med 16 GB RAM. Google Shopping-resultaten visar också ett erbjudande för en Bärbar Dator Modell X med 8 GB RAM.
  • Konsekvensen: 8 GB-modellen är logiskt sett billigare. Utan exakt filtrering hämtar din repricer det lägre priset och uppmanar dig att sänka priset på din 16 GB-modell. Du förlorar onödigt betydande marginal enbart på grund av skillnaden i en enda specifikation.
• Den Subtila Varianten: Du säljer en Sko (Färg A, Storlek 42). Resultaten visar också ett erbjudande för samma sko i Färg B (en mindre populär variant), som är på utförsäljning.
  • Konsekvensen: Färgvarianten är tillfälligt rabatterad och återspeglar inte exakt det verkliga marknadspriset för den populära Färgen A. Din strategi baseras på en tillfällig, specifik kampanj för en variant, vilket leder till felaktiga slutsatser om din marknadsposition.

Detta innebär att datakvaliteten sjunker kraftigt, vilket äventyrar tillförlitligheten i insikterna inom Dynamic Pricing- och Repricer-instrumentpaneler.

Den Unika Dataedis-Lösningen: Ren Data, Skarpare Strategi

På Dataedis har vi inte bara erkänt denna utmaning utan direkt åtgärdat den. Vårt uppdrag är att förse SaaS-leverantörer av Dynamic Pricing- och Repricer-tjänster – såväl som de återförsäljare vi servar direkt – med den renaste och mest användbara datan på marknaden.

Vår unika tjänst går långt bortom standard-scraping:

Vi har utvecklat avancerade filtreringsmekanismer för att ’rena’ Google Shopping-resultaten. Detta innebär att vi har förmågan att:

• Varianteliminering: Filtrera bort alla avvikande färger, storlekar och, avgörande, olika tekniska specifikationer.
• Tillbehörsexkludering: Säkerställa att din artikel inte jämförs med ett tillbehör, ett bundle eller en modell från ett annat år.
• Fokus på den Unika Artikeln: Vår utdata garanterar endast prisdata för den exakta, unika artikeln (baserat på EAN, MPN eller annan unik identifiering).

Resultatet? Vår data ger den exakt rätta översikten för din Repricer-instrumentpanel, vilket gör att du eller din kund tryggt kan implementera Dynamic Pricing. Du är garanterad en sann lika-med-lika-jämförelse, vilket säkerställer att du inte förlorar onödig marginal baserat på felaktiga variantjämförelser.

Förändringarna på Google Shopping under inflytande av DMA är ett faktum. Men tack vare Dataedis specialiserade filtrering omvandlas denna utmaning till en konkurrensfördel för dig som återförsäljare, distributör, tillverkare, varumärke eller B2B-tjänsteleverantör till (online) detaljhandeln.

Är du redo att säkerställa att din prisstrategi bygger på absolut renhet, inte på prisfel? Kontakta Dataedis idag för att lära dig hur vår unika ’lika-med-lika’-data kan skydda din marginal och skärpa din konkurrensfördel.