Как открыть интернет-магазин. И не закрыться через месяц

Два подхода к созданию структуры нишевого интернет-магазина

Итак, вы выбрали нишу, знаете требования к будущей структуре магазина, но больше у вас пока ничего нет. С чего начать создание вашего виртуального каталога товаров?

Первое – это приоритизация заполнения брендами и товарами. Эта работа отнимает много ресурсов. Но при всем этом мы считаем, что структуру магазина надо изначально делать полноценной. Почему бы и нет? А потом аккуратно ей пользоваться. Можно не открывать все сразу, сделать часть категорий скрытыми, а по мере заполнения делать активными. То есть мы делаем сразу полную структуру, а потом будем радовать пользователей ее расширением. Конечно, существует более двух подходов к построению структуры нишевого магазина, мы рассматриваем самые распространенные.

Начиная прорабатывать структуру, помните:

Не существует единственной правильной структуры. Совершенно разные структуры могут давать одинаково хороший результат продаж. Но больше вариантов не дадут результата.

Первый подход – технократический

SEO по сути.

Ниша->Ассортимент->Ключевые слова->Частотность ключевых слов->Группировка в категории->Создание иерархий

Проще говоря, изучив ассортимент товаров, входящих в нишу, мы получаем множество ключевых слов (семантическое ядро). Уровень каждой категории в структуре зависит от частотности поиска по ключевому слову. Иерархия категорий строится логически, с использованием правой колонки Wordstat: «С этим словом также ищут…»

В принципе, если на этапе свертки облака ключевых слов в структуру провести хорошую аналитическую работу по группировке этих слов в категории и созданию иерархии между ними, можно построить качественную структуру интернет-магазина.

Это непростая работа, требующая понимания поведения будущих посетителей интернет-магазина и определенных навыков системного анализа. Творческие навыки также не лишние.

Недостатки подхода:

1. Необходимость формирования ассортимента раньше формирования товарных категорий. Ситуация – хвост виляет собакой.

2. Технические специалисты, работающие со структурой, не владеют коммерческой и иной информацией о нише. Не знают маржинальность и статистику продаж товарных групп в интернете. Далеко не всегда ранжирование по частоте поиска соответствует частоте покупаемости товара в интернете и способствует высоким продажам.

3. Не учитывается динамическая изменчивость структуры в зависимости от сезона и акций. Хотя входная информация для этого есть в Wordstat.

4. Составление семантического облака может быть начато не с самых нужных ключевых слов. Желательно дать специалисту названия наиболее популярных товарных позиций и брендов в выбранных на предыдущем этапе нишах. Если пример с бокалами понятен почти всем, в силу народности ниши, то в незнакомых темах, требующих специальных знаний, к примеру автозапчасти или точильные камни, мы рискуем сесть в лужу.

Преимущества подхода:

1. В процессе поиска соседних категорий можно найти интересные категории, которые гармонично расширят товарный ассортимент магазина.

2. Не нужно привлекать суперспециалистов, которые, смогут разобраться в товарной специфике ниши и, обладать знаниями по информационной архитектуре.

Чтобы снизить влияние негативных факторов, мы рекомендуем на этапе синтеза подключать коммерсантов с опытом работы в нише. Или, что еще лучше, найти реальную информацию о продажах товарных групп в интернете (предпочтительно с брендами, которые вам доступны для продаж) и присоединить ее в качестве параметра для ранжирования внутри структуры.

Второй подход – системный бенчмаркинг

Суть подхода – заимствование успешных структур у аналогичных магазинов с адаптацией под наши ниши и пожелания.

Ниша -> Анализ товарных групп -> Анализ структур конкурентов -> Систематизация от общего к частному

Алгоритм:

1. Идем от общего (ниши) к частному (группы товаров внутри ниши, сформированные по ключевым товарным признакам или главной полезной функции товаров).

2. Попутно анализируем лучшие отечественные и зарубежные образцы структур в выбранных для магазина нишах (поднишах).

3. Анализируем структуры товарных групп в нишевых брендах.

4. После этого формируем дерево товарных категорий.

5. Конечно, при построении дерева и сортировке категорий мы проверяем частотность поиска в Wordstat и популярность товара у поставщиков (многие поставщики охотно дают информацию о хитах продаж своих брендов).

Этот алгоритм нам нравится больше. Дальше вы увидите, как он работает на практике.

Создаем нашу структуру