Ошибки в данных
Ключевой фактор заключается в том, что делают это люди. Нельзя гарантировать, что человек не ошибся или не поленился, а ответственно предоставил точную и корректную информацию. Никто не будет вручную проверять тысячи или миллионы гипотез. Если это сделать, то может оказаться, что часть данных устарела, ошибочно сопоставлена или не сопоставлена вовсе.
Длительность процесса сопоставления
Для примера возьмем интернет-магазин с 30 000 SKU, который хочет отслеживать цены 10 конкурентов. Это 300 000 потенциальных связей. Если на поиск и копирование каждой ссылки человек будет тратить в среднем по 5 минут, то получаем 1 500 000 минут или 25 000 часов. Пусть в этом процессе задействовано 500 биороботов, тогда на каждого придется по 50 часов работы. Если 500 человек будет работать ежедневно по 10 часов, то потребуется 5 дней, чтобы это сопоставить.
Невозможность предоставлять актуальную информацию ежедневно, а часто и еженедельно
Вернемся к нашему примеру. Прошло 5 дней, ассортимент сопоставлен, парсер собирает цены. За эти 5 дней уже произошли изменения в ассортименте заказчика и на сайтах конкурентов. Товары, которые устарели и пользуются низким спросом, пропали. Новинки вышли на рынок. Ассортимент интернет-магазинов ежедневно обновляется. Нужно постоянно проверять и реактуализировать эти 300 000 связей. Но даже несмотря на то, что агентства, работающие через ручной подбор ссылок, держат армии работников, это невозможно делать на ежедневной основе.
Высокая стоимость реактуализации
Сервисные компании, предлагающие услуги мониторинга, за каждое ручное сопоставление берут 5−10 руб, иногда 1 рубль — для больших клиентов. 1 рубль — цена, которую платят за проверку связи. То есть 300 000 рублей минимум нужно будет постоянно доплачивать, чтобы проверять наличие или отсутствие 30 000 товаров на 10 сайтах конкурентов.
Ограничения в объеме собранных данных
Ручной поиск ссылок предполагает сбор данных только по сопоставленным товарам. Парсер ищет только те, допустим, молочные продукты, которые присутствуют в ассортименте заказчика, а другие молочные продукты — не собирает. Не предоставляется информация по категории конкурента в целом.
Сложности в решении нестандартных задач
Например, у бренда стоит задача обеспечить равные конкурентные права для каналов продаж. Нужно, чтобы ритейлеры не выставляли на сайт новинки на 2−3 дня ранее официально заявленного срока. Для этого бренд отслеживает появление товаров-новинок на сайтах партнеров. При методе ручного сопоставления данных придется ежедневно использовать людей для перепроверки гипотез о наличии или отсутствии товаров. Человеку нужно гуглить, искать товар на сайтах и несколько раз в день перепроверять. Эта постоянная ручная работа приводит к тому, что момент прецедента может быть вовремя не зарегистрирован.
Для решения задач ценообразования необходима полнота и точность предоставленных данных. При попытках подобрать ссылки руками гарантировать это невозможно. Такой подход не позволяет отслеживать все изменения в ассортименте конкурентов на ежедневной основе. Кроме того, работа с ручным сопоставлением предполагает решение очень ограниченного ряда задач.
Сервис Metacommerce для онлайн мониторинга использует технологии сплошного сбора и автоматического сопоставления. Это позволяет работать с реактуализацией больших данных и предоставлять точную и полную информацию о рынке вплоть до ежедневной основы.