Как провести анализ конкурентов в онлайне на примере готовых отчётов для рынка DIY, egrocery, fashion и электроники

Рынок электронной коммерции растёт от года к году — сильные игроки укрепляют свои позиции, а новых становится всё больше. Бум маркетплейсов в России стимулирует активное развитие рынка, формирует новый пользовательский опыт и ожидание от покупок в онлайне. Вместе с этим многие участники рынка не выдерживают конкуренции и затухают, проигрывая в ценовой конкуренции за покупателя.

Если стоит задача выйти на рынок электронной коммерции, когда практически любой конкурент находится от вас на расстоянии клика, анализ конкурентов перед боем становится одной из приоритетных задач.

Kislorod — ecommerce-агентство с фокусом на разработку, развитие и техподдержку интернет-магазинов на «1C-Битрикс». Процедура сбора данных о конкурентах в процессе разработки входит у нас в предпроектный анализ.

В этом году мы провели четыре исследования, в которых анализировали интернет-магазины компаний лидеров в четырёх сегментах.

А в этой статье ответим на вопросы:

Странно, если конкурентный анализ до сих пор не является частью вашей маркетинговой стратегии. Конкурентный анализ поможет:

Большинство разработчиков проводят конкурентный анализ при разработке сайта, и это правильно. Но сам процесс носит хаотичный характер:

Во-первых, при таком несистемном подходе высок риск ошибиться. Не факт, что решения, которые используются на выбранных сайтах, правильные.

Во-вторых, оценить конкурентные преимущества и сформировать своё УТП, выявить закономерности в интерфейсе и охватить все функциональные особенности интернет-магазина конкурентов достаточно сложно.

Мы в этом процессе сводим все риски к минимуму и расставляем приоритеты в дорожной карте функционального развития проекта.

Так как перед собой мы ставим задачу разработать конкурентоспособный интернет-магазин и спрогнозировать возможные пути развития функциональности, проведённый нами конкурентный анализ содержит четыре базовых этапа:

Как показывает практика, поисковый трафик — один из основных источников трафика. Поэтому нас интересуют конкуренты, которые попали в топ по базовым поисковым запросам за минимальный период времени.

Известно, что для алгоритма ранжирования поисковой выдачи важны поведенческие факторы. Поэтому особое внимание уделяем тем сайтам в поисковой выдаче, которые обладают наименьшим процентом отказов, хорошей глубиной просмотра страниц и трафиком с поиска и соцсетей.

Сам процесс парсинга и отбора конкурентов для анализа мы описали в отдельной статье.

Если спрос на товары, которые продаются в интернет-магазине, сформирован, то понятно, что основной канал привлечения — это поисковые системы. Если нет, скорее всего, основной поток трафика идёт из соцсетей.

По данным из сводных таблиц выбираем те сайты конкурентов, которые обладают наилучшими поведенческими характеристиками в разрезе разных каналов трафика, и анализируем причинно-следственную связь таких показателей, используем эти знания при разработке и развитии проекта.

К примеру, если мы видим, что конкурент имеет относительно высокий процент трафика из соцсетей и при этом показатель отказов минимален, то смотрим, какая функциональность нацелена на взаимодействие с посетителями из соцсетей.

Это может быть:

В случае хороших поведенческих характеристик трафика с поиска анализируем структуру каталога, вложенность, работу фильтров на предмет генерации уникальных страниц под низкочастотные запросы и так далее.

По тем же критериям выбирается лучший интерфейс для анализа адаптивной версии под смартфоны. Этот процесс приобретает особый смысл, если мы видим, что в сегменте доля мобильного трафика значительно превышает десктоп.

Системность нашего подхода при анализе сайтов конкурентов заключается в том, что аналитик кропотливо собирает всю информацию в специализированную таблицу.

Таблица состоит из следующих блоков:

Задача заключается в том, чтобы из текста, инфографики, интерфейса и функционала выделить важный параметр или отличительную характеристику и зафиксировать в таблице. Причём каждый новый нюанс фиксируется в новой строке и проверяется на наличие у каждого конкурента.

Подробнее о том, как и какие данные собираются в таблицу, читайте в отдельной статье.

Когда мы проводили конкурентный анализ для будущего монобрендового интернет-магазина по продаже штор, помимо российских, важно было собрать данные по сайтам западных конкурентов.

В этой нише серьёзным барьером к покупке является отсутствие тактильного ощущения текстуры и плотности ткани, к тому же разная цветопередача мониторов осложняет выбор цвета, если важен определенный оттенок.

При анализе выявили как западные интернет-магазины снижают этот барьер — высылают образцы ткани.

Подбираем группу респондентов пять-десять человек на основе знаний о целевой аудитории, которые получили на этапе анализа каналов трафика.

Готовим для респондентов пользовательские сценарии, чтобы выявить трудности, которые могут возникнуть у пользователей. Например, найдите на сайтах: citilink.ru, mvideo.ru, eldorado.ru, dns-shop.ru и bestbuy.com один и тот же товар, подходящий вам, и попробуйте заказать в онлайне. Все ли получилось? Какие сложности возникли? За счет чего можно было бы сделать оформление заказа на сайтах удобнее?

Причём какая-то часть нетиповых вопросов к респондентам формируется у нас самих, если мы находим нестандартную функциональность или нетиповое конкурентное преимущество.

Так, сводные таблицы и графики в результате юзабилити-тестирования помогают убедиться в необходимости конкретного функционала или сервиса.