下载免费电子书丨大数据如何赋能零售商,实现店员价值最大化?

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by ShopperTrak on 04-07-19

使用客流大数据分析改进人力管理并提高利润

一个属于零售业的消费者行为新时代正在横空出世, 也就是消费者可以通过多种渠道进行购物。

实体店被视为购物休闲娱乐和客户服务的支点。这里是提供卓越体验、解决消费者问题, 最终转化大多数销售的地方。Statista的数据显示, 2018年英国的大多数 (82%) 零售销售仍在实体店进行。

要想在更大范围的行业内巩固这一模式, 就要依赖零售商从店员身上获得更大的价值, 也就是明智地安排店员并确保他们能够自主地发挥自己的专长: 销售产品和为购物者提供帮助。

科学有效的店员管理至关重要, 而这一切都从精确和科学的客流大数据分析开始。确保安排正确数量的人在正确的地方执行正确的任务, 这些对于店铺能否成功具有深远的影响。

在评估组织中的所有店铺时, 了解优化客户体验和利润率以及所需的店员数量与类型对利润有明显的影响。

行业领先的零售商使用客流大数据作为关键绩效指标纳入到决策过程中, 更深入地了解顾客和强化整个组织的绩效。

虽然有数据表明使用客流智能分析了解店铺转化率或衡量促销活动成功情况的做法十分有效, 但是零售商往往会忽略客流量对店员管理与优化的价值 – 这一方面应被视为战略资产,而不只是一种开支。

使用准确的客流数据向员工提供支持

店员是您的收入来源, 尽管如今自动化和自助结账越来越普及, 但人仍然是实体零售的命脉所在。投资店员可以增加利润, 并能提高员工士气, 苹果、施华洛世奇、李维斯和乐高就是很好的例子。

虽然从概念上看, 店员优化策略十分简单, 但是缺少详细准确的消费者购物行为分子, 将无法正确进行资源优化。将店员与客流量和转化率同步进行的事实证明, 零售商不一定非得加大投入来提高销售额和转化率, 优化员工排班就可以达到事半功倍的卓越效果。

管理良好、高度投入的员工团队会对转化率和顾客体验产生极大的影响。这一数字提高 1% 或 2% 就能将销售收入提高 4%到 10%, 这个事实表明通过客流量优化员工排班的迫切性不容忽略。

客流大数据的这一作用, 加上它的直观和易用性,以及能够帮助管理人员制定最明智的人力决策的特性, 可以说是每个零售商在竞争激烈的零售环境中脱颖而出的必备工具。

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索博客成立于1989年,作为先讯美资解决方案的一部分,利用零售大数据洞察消费者行为,致力于帮助零售商和商场主利用数据驱动决策,提高消费者购物体验,增加商业收益。

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