Πώς να αναλύσετε δεδομένα digital shelf για επιχειρηματική ανάπτυξη

Το ecommerce δεν έχει πια να κάνει μόνο με το να έχεις το καλύτερο προϊόν — έχει να κάνει με το να φαίνεσαι στο σωστό μέρος, τη σωστή στιγμή, με τη σωστή προσφορά. Το 2025, το «digital shelf» είναι το σημείο όπου οι μάρκες κερδίζουν ή χάνουν, και ο ανταγωνισμός είναι σκληρός. Με το , το διακύβευμα για την ορατότητα προϊόντων στο ecommerce δεν ήταν ποτέ υψηλότερο. Να όμως το κρίσιμο σημείο: περισσότερο από το 60% των αγοραστών ξεκινά την αναζήτησή του στο Amazon, όχι στον δικό σας ιστότοπο (). Αν το προϊόν σας δεν εμφανίζεται στην πρώτη σελίδα — ή, ακόμα χειρότερα, αν είναι εκτός αποθέματος ή λείπουν βασικές πληροφορίες — είστε αόρατοι.

Έχω δει μάρκες να ρίχνουν εκατομμύρια σε διαφήμιση και περιεχόμενο, μόνο και μόνο για να χάσουν έδαφος επειδή δεν μπορούσαν να παρακολουθούν το online ράφι τους σε πραγματικό χρόνο. Γι’ αυτό είμαι τόσο παθιασμένος με το digital shelf analytics και γι’ αυτό, στη Thunderbit, έχουμε δημιουργήσει εργαλεία ώστε η παρακολούθηση του online ραφιού να μην είναι απλώς εφικτή, αλλά πρακτική για κάθε ομάδα. Ας δούμε τι σημαίνει πραγματικά το digital shelf analytics, γιατί είναι τόσο κρίσιμο και πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε λύσεις με AI όπως το για να ενισχύσετε την ορατότητα των προϊόντων σας στο ecommerce και να ξεπεράσετε τον ανταγωνισμό.

Τι είναι το Digital Shelf Analytics; Ένας ξεκάθαρος οδηγός για ομάδες ecommerce

Ας αφήσουμε στην άκρη την ορολογία. Το digital shelf analytics αφορά την παρακολούθηση, τη μέτρηση και τη βελτιστοποίηση του τρόπου με τον οποίο εμφανίζονται, αποδίδουν και ανταγωνίζονται τα προϊόντα σας σε online λιανοπωλητές και marketplaces. Σκεφτείτε το σαν ένα «πάντα ενεργό» ραντάρ για την ορατότητα των προϊόντων, την τιμολόγηση, την υγεία του περιεχομένου και τις κινήσεις του ανταγωνισμού — παντού όπου πωλούνται τα προϊόντα σας online.

Σε αντίθεση με την παραδοσιακή λιανική ανάλυση, που εστιάζει σε φυσικό χώρο ραφιού και αργοκίνητα planograms, το digital shelf analytics είναι δυναμικό, λεπτομερές και σε πραγματικό χρόνο. Δεν αφορά μόνο το τι συμβαίνει στον δικό σας ιστότοπο, αλλά και το πώς στέκονται τα προϊόντα σας στο Amazon, το Walmart, το Target, σε εξειδικευμένα marketplaces και ακόμη και σε διεθνείς ιστότοπους. Όπως το θέτει η , το digital shelf analytics δίνει στις μάρκες αξιοποιήσιμα δεδομένα από τρίτα ψηφιακά κανάλια, όχι μόνο από first-party web analytics. Στην πράξη, αυτό σημαίνει παρακολούθηση των εξής:

• Κατατάξεις αναζήτησης για τις βασικές σας λέξεις-κλειδιά (επωνυμίας, γενικές και βάσει λύσης)
• Πληρότητα περιεχομένου προϊόντος (τίτλοι, bullets, εικόνες, εμπλουτισμένο περιεχόμενο)
• Αλλαγές τιμών και προσφορών
• Κάλυψη αξιολογήσεων και κριτικών
• Διαθεσιμότητα αποθέματος
• Κατάσταση Buy Box ή featured offer

Και όλα αυτά σε κλίμακα, σε χιλιάδες SKUs και δεκάδες (ή εκατοντάδες) online καταστήματα. Χειροκίνητη παρακολούθηση; Ξεχάστε το. Το digital shelf αλλάζει κάθε ώρα, και το να χάσετε έστω και ένα περιστατικό έλλειψης αποθέματος ή μια πτώση τιμής μπορεί να σας κοστίσει ακριβά.

Γιατί το Digital Shelf Analytics είναι σημαντικό για την ανάπτυξη του ecommerce

Λοιπόν, γιατί έχει σημασία; Επειδή το digital shelf είναι το σημείο όπου οι αγοραστές παίρνουν αποφάσεις — και όπου οι μάρκες είτε αιχμαλωτίζουν τη ζήτηση είτε τη χάνουν από τον ανταγωνισμό. Να τι δείχνουν τα δεδομένα:

• Το 75% των αγοραστών θα αλλάξει μάρκα αν δεν βρει τις πληροφορίες που χρειάζεται ()
• Οι σελίδες προϊόντων με εμπλουτισμένο περιεχόμενο βλέπουν αύξηση 39% στα conversion rates ()
• Η προσθήκη μόλις μίας κριτικής μπορεί να αυξήσει το conversion κατά 52% ()
• Οι νίκες στο Buy Box οδηγούν στο 80–83% των πωλήσεων στο Amazon ()
• Οι ελλείψεις αποθέματος κοστίζουν στους λιανοπωλητές σχεδόν 1 τρισεκατομμύριο δολάρια παγκοσμίως κάθε χρόνο ()

Το digital shelf analytics δεν αφορά μόνο αναφορές — αφορά τον εντοπισμό και τη διόρθωση των βαθύτερων αιτιών πίσω από χαμένες πωλήσεις, άσκοπη διαφημιστική δαπάνη και χαμένες ευκαιρίες. Είναι η διαφορά ανάμεσα στο να είστε «retail ready» και στο να μένετε πίσω.

Ορίστε ένας σύντομος πίνακας που συνοψίζει τα οφέλη με έμφαση στο ROI για διαφορετικές ομάδες:

Και δεν πρόκειται μόνο για θεωρία — οι μάρκες που χρησιμοποιούν digital shelf analytics έχουν αναφέρει .

Βασικές μετρήσεις για την παρακολούθηση online ραφιού: τι να παρακολουθείτε και γιατί

Αν θέλετε να κερδίσετε το digital shelf, πρέπει να παρακολουθείτε τις σωστές μετρήσεις. Ορίστε η λίστα που προτιμώ, αντιστοιχισμένη στο ecommerce funnel:

Ανακαλυψιμότητα (Impressions → Clicks)

• Κατάταξη αναζήτησης: Πού εμφανίζεται το προϊόν σας για βασικούς όρους;
• Share of Search: Πόσες από τις κορυφαίες θέσεις κατέχετε;
• Sponsored vs. Organic Placement: Πληρώνετε για ορατότητα ή την κερδίζετε οργανικά;

Ετοιμότητα (Click → Consideration)

• Πληρότητα περιεχομένου: Υπάρχουν όλα τα απαιτούμενα χαρακτηριστικά, εικόνες και blocks εμπλουτισμένου περιεχομένου;
• Συμμόρφωση εικόνων: Ταιριάζουν οι βασικές εικόνες σας με τα πρότυπα του λιανοπωλητή;
• Κάλυψη αξιολογήσεων και κριτικών: Έχετε αρκετές κριτικές και ισχυρό μέσο όρο βαθμολογίας;

Ανταγωνιστικότητα (Consideration → Cart)

• Δείκτης τιμής: Πώς συγκρίνεται η τιμή σας με των ανταγωνιστών;
• Buy Box/Featured Offer: Είστε η προεπιλεγμένη επιλογή στα marketplaces;

Λειτουργίες (Cart → Purchase)

• Ποσοστό διαθεσιμότητας σε απόθεμα: Είναι τα προϊόντα σας διαθέσιμα παντού όπου πρέπει;
• Υπόσχεση αποστολής: Προσφέρετε ανταγωνιστικούς χρόνους και κόστη παράδοσης;

Κάθε μία από αυτές τις μετρήσεις επηρεάζει άμεσα την ορατότητα και το conversion των προϊόντων στο ecommerce. Για παράδειγμα, μια πτώση στην κατάταξη αναζήτησης μπορεί να ρίξει την επισκεψιμότητά σας μέσα σε μια νύχτα, ενώ οι ελλιπείς εικόνες ή οι χαμηλές κριτικές μπορούν να σκοτώσουν το conversion — ακόμη κι αν εμφανίζεστε στην πρώτη σελίδα.

Thunderbit: Η λύση σας με AI για το Digital Shelf Analytics

Εδώ έρχεται η Thunderbit. Το είναι ένα AI web scraper ως επέκταση Chrome, φτιαγμένο για επαγγελματίες χρήστες που χρειάζονται να παρακολουθούν το digital shelf τους — χωρίς κώδικα, χωρίς templates και χωρίς ατελείωτη χειροκίνητη δουλειά.

Τι κάνει τη Thunderbit διαφορετική; Είναι όλα θέμα ταχύτητας, ευελιξίας και αυτοματοποίησης με AI:

• AI Suggest Fields: Απλώς περιγράψτε τι θέλετε («Εξαγωγή ονόματος προϊόντος, τιμής, βαθμολογίας, αριθμού κριτικών και θέσης κατάταξης για κάθε αποτέλεσμα σε αυτή τη σελίδα»), και η AI της Thunderbit αναλαμβάνει τα υπόλοιπα.
• Subpage Scraping: Χρειάζεστε περισσότερες λεπτομέρειες; Η Thunderbit μπορεί να επισκεφθεί κάθε σελίδα προϊόντος (PDP), να εξαγάγει κατάσταση αποθέματος, εμπλουτισμένο περιεχόμενο, υπόσχεση αποστολής και πολλά άλλα — και μετά να τα συνδυάσει όλα σε έναν ενιαίο πίνακα.
• Άμεση εξαγωγή δεδομένων: Με ένα κλικ, στείλτε τα δεδομένα σας στο Excel, το Google Sheets, το Airtable ή το Notion. Τέλος στις ατελείωτες ώρες του copy-paste.
• Σελιδοποίηση και προγραμματισμός: Εξάγετε δεδομένα από πολλές σελίδες ή προγραμματίστε επαναλαμβανόμενες εργασίες για να διατηρείτε φρέσκα τα δεδομένα του ραφιού σας.
• Cloud ή Browser Scraping: Τρέξτε εργασίες στο cloud για ταχύτητα ή στον browser για ιστότοπους που απαιτούν σύνδεση.

Η Thunderbit εμπιστεύονται , από κολοσσούς του ecommerce μέχρι ανεξάρτητες μάρκες. Και ναι, υπάρχει , ώστε να τη δοκιμάσετε χωρίς ρίσκο.

Βήμα προς βήμα: Πώς να χρησιμοποιήσετε τη Thunderbit για ορατότητα προϊόντων στο ecommerce

Ας δούμε πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη Thunderbit για να παρακολουθείτε το digital shelf σας — χωρίς να χρειάζονται τεχνικές γνώσεις.

Χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα για να ορίσετε τις ανάγκες σας σε δεδομένα

Ξεκινήστε σκεπτόμενοι τι θέλετε να παρακολουθείτε. Για το digital shelf analytics, τα prompts σας μπορεί να μοιάζουν έτσι:

• «Εξαγωγή ονόματος προϊόντος, τιμής, βαθμολογίας, αριθμού κριτικών, ετικέτας sponsored/organic, θέσης κατάταξης και URL προϊόντος για κάθε αποτέλεσμα σε αυτή τη σελίδα.»
• «Από κάθε σελίδα προϊόντος, εξαγωγή κατάστασης αποθέματος, τιμής, κειμένου προσφοράς, εκτίμησης αποστολής, πωλητή του buy box/featured offer, αριθμού εικόνων και αν υπάρχει video/360 προβολή.»

Ανοίξτε απλώς το , επικολλήστε το URL-στόχο σας ή μια λίστα από URLs προϊόντων και περιγράψτε τις ανάγκες σας σε απλά αγγλικά. Η AI της Thunderbit θα διαβάσει τη σελίδα και θα προτείνει τα καλύτερα πεδία για εξαγωγή.

AI Suggest Fields: Αυτοματοποιήστε την εξαγωγή δεδομένων για την παρακολούθηση online ραφιού

Κάντε κλικ στο «AI Suggest Fields» και αφήστε τη Thunderbit να αναλάβει το βαρύ κομμάτι. Η AI σαρώνει τη σελίδα, εντοπίζει τα σχετικά δεδομένα (όπως τίτλο προϊόντος, τιμή, κριτικές, badges κ.λπ.) και στήνει αυτόματα τις στήλες εξαγωγής.

Αυτό είναι σωτήριο για μη τεχνικούς χρήστες. Τέλος στο πείραγμα CSS selectors ή στο γράψιμο κώδικα. Απλώς ελέγξτε τα προτεινόμενα πεδία, προσαρμόστε ό,τι χρειάζεται και είστε έτοιμοι για scraping.

Εξαγωγή και ανάλυση δεδομένων για αξιοποιήσιμες πληροφορίες

Μόλις γίνει η εξαγωγή, η Thunderbit παρουσιάζει τα δεδομένα σε καθαρό πίνακα. Μπορείτε να:

• Εξάγετε στο Excel, το Google Sheets, το Airtable ή το Notion με ένα κλικ
• Κατεβάσετε ως CSV ή JSON για πιο βαθιά ανάλυση
• Προγραμματίσετε επαναλαμβανόμενα scrapes για να διατηρείτε τα δεδομένα σας ενημερωμένα

Τώρα μπορείτε να αναλύετε τάσεις, να οπτικοποιείτε το share of search, να παρακολουθείτε αλλαγές τιμών και να εντοπίζετε κενά περιεχομένου — μετατρέποντας τα ακατέργαστα δεδομένα του ραφιού σε αξιοποιήσιμες επιχειρηματικές πληροφορίες.

Για περισσότερες συμβουλές, δείτε το .

Μοναδική μελέτη περίπτωσης δεδομένων: ο πραγματικός αντίκτυπος του Digital Shelf Analytics

Ας γίνουμε συγκεκριμένοι. Ορίστε μια πραγματική μελέτη περίπτωσης που δείχνει πώς το digital shelf analytics, με τη δύναμη της Thunderbit, μπορεί να οδηγήσει σε μετρήσιμα αποτελέσματα.

Η πρόκληση

Μια μεσαίου μεγέθους μάρκα ομορφιάς ήθελε να βελτιώσει την ορατότητα και το conversion της στο Amazon και το Walmart. Παρακολουθούσε 100 SKUs σε 30 βασικές λέξεις-κλειδιά, αλλά η χειροκίνητη παρακολούθηση ήταν αδύνατη — τα δεδομένα ήταν πάντα ξεπερασμένα και συνέχιζαν να χάνουν περιστατικά έλλειψης αποθέματος και ξαφνικές αυξήσεις σε αρνητικές κριτικές.

Η προσέγγιση

Χρησιμοποιώντας τη Thunderbit, η ομάδα έστησε καθημερινά scrapes των αποτελεσμάτων αναζήτησης και των σελίδων προϊόντων. Παρακολουθούσαν:

• Share of search (πόσες θέσεις στην πρώτη σελίδα κατείχαν)
• Πληρότητα περιεχομένου (χαμένες εικόνες, bullets, εμπλουτισμένο περιεχόμενο)
• Κάλυψη κριτικών (αριθμός και μέση βαθμολογία)
• Δείκτη τιμής (σε σύγκριση με τους ανταγωνιστές)
• Ποσοστό διαθεσιμότητας σε απόθεμα

Ύστερα από δύο εβδομάδες βασικής παρακολούθησης, ξεκίνησαν παρεμβάσεις: διόρθωση κενών στο περιεχόμενο, ενθάρρυνση κριτικών, προσαρμογή τιμολόγησης και επίλυση προβλημάτων αποθέματος.

Τα αποτελέσματα

• Το share of search αυξήθηκε από 18% σε 31% στις παρακολουθούμενες λέξεις-κλειδιά
• Η πληρότητα περιεχομένου εκτοξεύτηκε από 72% σε 97% (όλα τα SKUs είχαν πλέον εμπλουτισμένο περιεχόμενο)
• Ο μέσος αριθμός κριτικών αυξήθηκε κατά 22% μετά τις καμπάνιες για κριτικές
• Το ποσοστό διαθεσιμότητας σε απόθεμα βελτιώθηκε από 89% σε 99%
• Το conversion rate (όπως μετρήθηκε μέσω των analytics του λιανοπωλητή) αυξήθηκε κατά 14% στην περίοδο «μετά»

Ένα βασικό insight: ένα μόνο περιστατικό έλλειψης αποθέματος σε ένα κορυφαίο SKU προκάλεσε πτώση τριών ημερών στην κατάταξη αναζήτησης, την οποία χρειάστηκε μία εβδομάδα για να ανακάμψει — ακόμη και μετά την αναπλήρωση. Αυτό συνέδεσε άμεσα τα λειτουργικά προβλήματα με την απώλεια ορατότητας και πωλήσεων, αναδεικνύοντας την αξία της παρακολούθησης ραφιού σε πραγματικό χρόνο.

Σύγκριση της Thunderbit με παραδοσιακές λύσεις παρακολούθησης digital shelf

Ας δούμε πώς στέκεται η Thunderbit απέναντι σε άλλες προσεγγίσεις:

Η Thunderbit γεφυρώνει το χάσμα ανάμεσα στην ευελιξία και την ευκολία χρήσης — χωρίς τεχνικές γνώσεις, χωρίς αναμονή για το IT και χωρίς δέσμευση σε έναν προμηθευτή.

Δυναμική βελτιστοποίηση: συνδυάζοντας AI scraping με digital shelf analytics

Εδώ τα πράγματα γίνονται πραγματικά ενδιαφέροντα. Με τη Thunderbit, δεν συλλέγετε απλώς δεδομένα — ενεργοποιείτε τη δυναμική βελτιστοποίηση. Αυτό σημαίνει:

• Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο: Εντοπίζετε προβλήματα (όπως ελλείψεις αποθέματος, αλλαγές τιμών ή πτώσεις στις κριτικές) τη στιγμή που συμβαίνουν, όχι εκ των υστέρων.
• Βελτίωση κλειστού βρόχου: Παρακολούθηση → Διάγνωση → Δράση → Επανέλεγχος. Κάθε παρέμβαση (διόρθωση περιεχομένου, αλλαγή τιμής, καμπάνια κριτικών) μπορεί να παρακολουθείται ως προς τον αντίκτυπό της.
• Δυναμική τιμολόγηση και απόθεμα: Προσαρμόζετε τις προσφορές σας ως απάντηση στις κινήσεις των ανταγωνιστών, την κατάσταση αποθέματος ή τις τάσεις της αγοράς — με βάση φρέσκα δεδομένα.
• Συντονισμός retail media: Συνδυάζετε τα δεδομένα ραφιού με τη διαφημιστική δαπάνη ώστε να αποφεύγετε τη σπατάλη budget σε SKUs που είναι εκτός αποθέματος ή έχουν κακή κατάταξη.

Το αποτέλεσμα; Δεν αντιδράτε απλώς — διαχειρίζεστε προληπτικά το digital shelf σας για μέγιστη ορατότητα και πωλήσεις.

Η Thunderbit σε δράση: πώς οι μάρκες χρησιμοποιούν το Digital Shelf Analytics για να ξεπερνούν τον ανταγωνισμό

Έχω δει μάρκες να χρησιμοποιούν τη Thunderbit για να:

• Κερδίζουν το Buy Box παρακολουθώντας καθημερινά τιμή και απόθεμα και προσαρμόζοντας τις προσφορές σε πραγματικό χρόνο
• Αυξάνουν την κάλυψη κριτικών εντοπίζοντας SKUs με χαμηλές βαθμολογίες και λανσάροντας στοχευμένες καμπάνιες
• Εντοπίζουν κενά περιεχομένου (χαμένες εικόνες, ξεπερασμένα bullets) και να τα διορθώνουν πριν επηρεάσουν αρνητικά το conversion
• Παρακολουθούν ανταγωνιστές εξάγοντας τις σελίδες προϊόντων, τις τιμές και τις κριτικές τους — και στη συνέχεια συγκρίνοντας την απόδοση
• Ευθυγραμμίζουν τα retail media με την ετοιμότητα του ραφιού, αυξάνοντας το ROAS αποφεύγοντας άσκοπη δαπάνη σε μη έτοιμα SKUs

Ένας χρήστης της Thunderbit (μια μάρκα CPG) μου είπε: «Παλιά ξοδεύαμε ώρες κάθε εβδομάδα μόνο και μόνο για να καταλάβουμε πού χάνουμε έδαφος. Τώρα, η Thunderbit μάς δίνει ένα καθημερινό dashboard με όσα έχουν σημασία — ώστε να δρούμε γρήγορα και να μένουμε μπροστά.»

Για περισσότερη έμπνευση, δείτε το και .

Συμπέρασμα & βασικά συμπεράσματα: απογειώστε την ορατότητα των προϊόντων σας στο ecommerce με digital shelf analytics

Να η ουσία: το digital shelf analytics είναι το μυστικό όπλο για την ανάπτυξη του ecommerce το 2025. Δεν αφορά μόνο την παρακολούθηση της κατάταξης ή της τιμής — αφορά την κατανόηση (και τη δράση) πάνω στα σήματα που οδηγούν την ορατότητα, το conversion και την αφοσίωση σε κάθε online κανάλι.

Με εργαλεία με AI όπως το , μπορείτε να:

• Παρακολουθείτε το digital shelf σας σε πραγματικό χρόνο, σε οποιονδήποτε λιανοπωλητή ή marketplace
• Παρακολουθείτε τις μετρήσεις που έχουν σημασία — κατάταξη αναζήτησης, υγεία περιεχομένου, κριτικές, τιμή, απόθεμα και πολλά άλλα
• Εξάγετε και αναλύετε δεδομένα άμεσα, μετατρέποντας τα insights σε πράξη
• Ξεπερνάτε τον ανταγωνισμό εντοπίζοντας προβλήματα και ευκαιρίες πριν από εκείνους

Είστε έτοιμοι να ανεβάσετε επίπεδο στην ορατότητα των προϊόντων σας στο ecommerce; και ξεκινήστε σήμερα να χτίζετε τη ροή εργασίας σας για digital shelf analytics. Και αν θέλετε περισσότερες συμβουλές, δείτε το για οδηγούς, case studies και τα πιο πρόσφατα γύρω από το AI-powered ecommerce analytics.

Συχνές ερωτήσεις

1. Τι είναι το digital shelf analytics και σε τι διαφέρει από την παραδοσιακή λιανική ανάλυση;
Το digital shelf analytics παρακολουθεί και βελτιστοποιεί τον τρόπο με τον οποίο τα προϊόντα σας εμφανίζονται και αποδίδουν σε online λιανοπωλητές και marketplaces. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή λιανική ανάλυση (που εστιάζει σε φυσικά καταστήματα), είναι δυναμικό, λεπτομερές και καλύπτει τρίτα κανάλια — βοηθώντας σας να διαχειρίζεστε ορατότητα, περιεχόμενο, τιμολόγηση και απόθεμα σε πραγματικό χρόνο.

2. Γιατί η παρακολούθηση online ραφιού είναι τόσο δύσκολη για τις μάρκες;
Το digital shelf αλλάζει συνεχώς — οι τιμές, οι κατατάξεις, οι κριτικές και η κατάσταση αποθέματος μπορούν να μεταβληθούν από ώρα σε ώρα. Η χειροκίνητη παρακολούθηση δεν κλιμακώνεται, και κάθε λιανοπωλητής έχει διαφορετικούς κανόνες. Γι’ αυτό λύσεις με AI όπως η Thunderbit είναι απαραίτητες για να συμβαδίζετε.

3. Ποιες είναι οι πιο σημαντικές μετρήσεις που πρέπει να παρακολουθεί κανείς στο digital shelf analytics;
Οι βασικές μετρήσεις περιλαμβάνουν κατάταξη αναζήτησης, share of search, πληρότητα περιεχομένου, βαθμολογίες/κριτικές, δείκτη τιμής, κατάσταση Buy Box, ποσοστό διαθεσιμότητας σε απόθεμα και υπόσχεση αποστολής. Καθεμία επηρεάζει άμεσα την ορατότητα και το conversion των προϊόντων.

4. Πώς βοηθά η Thunderbit με την ορατότητα προϊόντων στο ecommerce;
Η Thunderbit χρησιμοποιεί AI για να αυτοματοποιεί την εξαγωγή δεδομένων από οποιονδήποτε ιστότοπο, επιτρέποντάς σας να παρακολουθείτε το digital shelf σας σε πραγματικό χρόνο. Λειτουργίες όπως το AI Suggest Fields, το subpage scraping και οι άμεσες εξαγωγές κάνουν εύκολη την παρακολούθηση, ανάλυση και δράση πάνω στα δεδομένα του ραφιού — χωρίς να απαιτείται κώδικας.

5. Μπορώ να χρησιμοποιήσω τη Thunderbit με Excel, Google Sheets ή άλλα εργαλεία ανάλυσης;
Απολύτως! Η Thunderbit σας επιτρέπει να εξάγετε τα δεδομένα που συλλέγει απευθείας στο Excel, το Google Sheets, το Airtable, το Notion ή ως αρχεία CSV/JSON. Έτσι είναι εύκολο να οπτικοποιείτε τάσεις, να χτίζετε dashboards και να ενσωματώνετε το shelf analytics στις υπάρχουσες ροές εργασίας σας.

Είστε έτοιμοι να δείτε τα προϊόντα σας να ανεβαίνουν στην κορυφή του digital shelf; και δείτε τη διαφορά μόνοι σας.

Μάθετε περισσότερα