Gode produktdata giver bedre feeds, stærkere UX og færre supporthenvendelser

En kunde finder et produkt gennem en annonce, men lander på den forkerte variant. En anden bruger webshoppens filtre og overser en relevant vare, fordi materialet ikke er registreret. En tredje kontakter kundeservice for at høre, om tilbehøret på billedet følger med.

Tre forskellige problemer, som kan have samme årsag: Produktdata er mangelfulde, uensartede eller bliver ikke brugt de rigtige steder.

Kvaliteten af jeres produktdata har betydning for hele købsrejsen. Fra den første produktvisning til kundens valg og den efterfølgende håndtering af ordren. Derfor bør produktdata være en del af arbejdet med både markedsføring, brugeroplevelse og effektiv drift.

Gode produktdata skal kunne bruges

Produktdata omfatter langt mere end produktnavn, pris og beskrivelse. Det er også størrelser, materialer, mål, billeder, varianter, kompatibilitet, lagerstatus og information om, hvad kunden faktisk modtager.

Et produkt kan sagtens have en lang beskrivelse og stadig mangle de oplysninger, der afgør købet.

Tag en cykelkurv som eksempel. Kunden kan se farven og læse, at kurven er praktisk til hverdagen. Men passer den til en børnecykel? Hvilke styr kan beslaget monteres på? Og følger beslaget overhovedet med?

Hvis de spørgsmål står ubesvarede, bliver kunden nødt til at lede videre eller kontakte jer.

Samtidig skal oplysningerne være strukturerede, så webshoppen kan bruge dem. Står materialet kun midt i en beskrivelse, er det ikke nødvendigvis tilgængeligt i filtreringen, produktsammenligningen eller jeres produktfeed.

Gode produktdata kræver derfor både korrekte oplysninger og en struktur, der gør dem anvendelige på tværs af webshoppen og andre salgskanaler.

Bedre feeds begynder i produktkataloget

Et produktfeed sender oplysninger fra jeres sortiment videre til eksempelvis Google Shopping. Korrekte og fyldestgørende produktdata hjælper Google med at identificere produkterne og vise relevante oplysninger i annoncerne.

Manglende eller forkerte produktidentifikatorer, uklare varianter og forskelle mellem oplysningerne i feedet og på webshoppen kan give problemer. Fejl i eksempelvis pris og lagerstatus kan føre til afvisninger i Google Merchant Center, mens mangelfulde produktidentifikatorer kan gøre det sværere for Google at identificere produkterne korrekt.

Derfor er feedoptimering også et spørgsmål om kvaliteten af de data, der bliver sendt ind.

En titel som “Model 240 blå” siger eksempelvis mindre om produktet end “Børnecykel 24 tommer, 7 gear, blå”. Den mere præcise titel forudsætter, at produkttype, hjulstørrelse, gear og farve er kendte og korrekte.

Et feedværktøj kan hjælpe med at bygge bedre titler og tilpasse data til forskellige kanaler. Men hvis de grundlæggende produktdata mangler, skal de først på plads.

Retter I kun fejlene i feedet, risikerer I samtidig, at webshoppen fortsætter med de samme mangler. Når rettelsen sker i den fælles datakilde, kan den komme flere kanaler til gode.

Produktdata afgør, hvor godt kunderne kan finde og sammenligne

Filtrering og sortering af produkter er afhængige af korrekte og strukturerede produktdata. Det samme gælder søgning og produktsammenligning.

Forestil jer en webshop med havemøbler, hvor materialet er registreret som “aluminium” på nogle produkter, “alu” på andre og slet ikke udfyldt på resten. Uden en fælles struktur eller regler, der samler betegnelserne, kan en kunde få et ufuldstændigt udvalg, når vedkommende filtrerer på aluminium.

Det samme gælder sammenligning. Hvis ét produkt viser udvendige mål og et andet emballagens mål under samme betegnelse, bliver sammenligningen misvisende.

En god brugeroplevelse kræver derfor, at sammenlignelige produkter beskrives efter fælles principper. Det er også en vigtig del af arbejdet med konverteringsoptimering, hvor målet er at gøre det lettere for kunden at træffe en købsbeslutning. Kunden skal kunne gennemskue forskellen uden selv at åbne fem faner og lede efter oplysninger i lange beskrivelser.

Det betyder ikke, at alle produktkategorier skal have de samme felter. En cykel, en sofa og en reservedel kræver forskellige oplysninger. Strukturen skal afspejle de spørgsmål, kunderne stiller, når de vælger inden for den enkelte kategori.

Gentagne spørgsmål viser, hvor informationen mangler

Kundeservice er en værdifuld kilde til at forbedre produktdata.

Spørger kunderne ofte, om en reservedel passer til en bestemt model, mangler der måske tydelig information om kompatibilitet. Handler henvendelserne om pakkens indhold, er billeder og beskrivelser muligvis ikke præcise nok. Og spørger kunderne til levering, selvom informationen findes, kan den være placeret for langt fra købsbeslutningen.

Her er det nødvendigt at skelne mellem oplysninger, der mangler, og oplysninger, kunden ikke opdager.

En leveringstid nederst i en lang produktbeskrivelse hjælper ikke meget, hvis kunden forventer at finde den ved pris og købsknap. Korrekte data skal også præsenteres, hvor de er relevante.

Når de tilbagevendende spørgsmål bliver besvaret tydeligt på produktsiden, kan flere kunder komme videre på egen hånd. Det kan reducere rutinehenvendelser og frigive tid til de sager, hvor personlig rådgivning skaber værdi.

Få styr på ansvar og datakilder

Produktdata kommer ofte fra flere steder. Leverandøren sender specifikationer, økonomisystemet leverer pris og lager, mens marketing skriver beskrivelser og vælger billeder.

Det stiller krav til klare aftaler om, hvor oplysningerne vedligeholdes, og hvilket system der er styrende for de enkelte felter. Ellers kan rettelser blive overskrevet ved næste import, eller den samme oplysning ende med at blive vedligeholdt flere steder.

Start med at afklare, hvem der har ansvaret for datakvaliteten, hvilke oplysninger der skal være på plads før publicering, og hvordan fejl bliver rettet ved kilden.

Et PIM-system kan være relevant ved store sortimenter, flere sprog eller mange salgskanaler. Behovet afhænger dog af kompleksiteten i jeres e-commerce-løsning. Et mindre sortiment kan komme langt med en veldefineret struktur og faste arbejdsgange i de eksisterende systemer.

Brug et platformsskifte til at forbedre strukturen

Når I skal skifte webshop-platform, er det oplagt at gennemgå produktdata, før de flyttes.

Hvis gamle kategorier, uensartede felter og mangelfulde variantrelationer overføres direkte, følger problemerne med ind i den nye løsning. Den nye platform kan have gode muligheder for filtrering og sammenligning, men funktionerne kræver stadig et brugbart datagrundlag.

Afklar derfor tidligt, hvilke oplysninger den nye webshop skal bruge, og hvordan de eksisterende data skal passe ind. Test derefter på et repræsentativt udvalg, herunder produkter med flere varianter og særlige egenskaber.

Det gør det lettere at opdage problemer, inden hele kataloget bliver importeret, og inden design og funktioner er bygget på en struktur, der skal ændres.

Start dér, hvor bedre data gør størst forskel

Hele produktkataloget behøver ikke blive gennemgået på én gang.

Hos Conversio anbefaler vi at begynde med de produktgrupper, hvor mangelfulde oplysninger har størst betydning for salg og drift. Det kan være produkter med høj trafik, mange spørgsmål, hyppige fejlkøb eller tilbagevendende problemer i feeds.

Gennemgå kundens vej fra annonce og kategoriside til produktvalg og køb. Kan kunden finde varen? Sammenligne den med alternativer? Vælge den rigtige variant og forstå, hvad der bliver leveret?

Brug svarene til at prioritere indsatsen, og følg udviklingen i eksempelvis feedfejl, produktrelaterede henvendelser og konvertering. Så bliver arbejdet med produktdata koblet til konkrete resultater.

Vil I have et klarere billede af, hvor jeres produktdata begrænser webshoppen? Hos Conversio hjælper vi med at vurdere sammenhængen mellem produktdata, feeds og brugeroplevelse, så I kan prioritere forbedringer, der gør det lettere for kunderne at finde, sammenligne og vælge de rigtige produkter.

Kontakt os for en snak om mulighederne.