深度探究:如何令客流数据更进一步

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by ShopperTrak on 30-10-19

我们发现了一些令人振奋的证据,即零售创新会让购物者印象更深刻。根据美国零售联合会 (NRF) 的一项新研究显示,有三分之二 (66%) 的消费者认为,零售技术已提升了店内体验。与此同时,福布斯引证称,2019 年是零售业将掌握数据科学的一年 – 特别是利用数据分析来真正走进客户以及提升购物体验这些方面。

我们的新报告“陷入数据荒的零售产业:谁需要客流数据,为什么?”让我们得以一窥零售业中的客流数据分析。这份免费报告陈述了零售组织借由人数统计技术以及这一海量数据来源所带来的洞察而从中享受到的直接益处。报告基于不同的部门显示了零售运营、营销和物业团队如何利用特定客流数据洞察来优化绩效

我们还探寻了零售商如何进一步利用数据的方法。基于客流量分析,还有可能从人数统计技术中获取更多价值。

确定基准:您是否拿到应有份额?

零售市场基准让总公司能够将某个店铺位置的客流量与该地区的平均水平进行比较。客流量分析使用这种方法,能够揭示某个店铺相比附近其他或全球范围的其他店铺,所吸引到的总体客流量份额。从物业和租赁角度来看,市场基准有助于零售物业专业人员根据当地购物者流量趋势,评估新地点是否合适。这些基准可通过 ShopperTrak Analytics 套件提交。

利用专业服务解决方案寻求成功

诚然,零售商希望就其技术投入获得最高回报。但要找到合适的时机和内部资源来管理整个流程,从数据池中提取出有用、准确且可执行的见解,并从中得出实质性的结果,这个过程可谓困难重重。解决方法之一是与专门的结果指导人员合作,确保上马一个成熟的变化管理流程,从而获得有意义且可衡量的结果。

零售商和购物中心业主可从专业服务解决方案中受益。这一方案将提供用于框定客流量、转化率以及其他关键指标的影响的框架。实施既定的变化管理流程后,零售商就能开始加强策略,从店铺团队获得有益支持以及加快取得成果。

在将客流量数据洞察应用到实际经营中时,店铺分割是一种能够推动显著结果的项目类型。通常涉及借助深度分析来辨识出高绩效店铺和低绩效店铺。基于此才有可能实施最佳实践以解决痛点问题,达成销售目标,逐步灌输新方法,以期在客户服务第一线实现卓越绩效。

客户体验从未如此重要

零售商已经意识到,客户体验即品牌体验。在塑造尽可能最佳的服务、库存可用性、‘娱乐式零售’以及实体店购物的客户便利性等方面,技术均发挥着重要作用。未能在重要的高峰交易时间安排合适的销售人员人数,这在当今竞争激烈的市场中堪称不可饶恕,这样的失误会对品牌声誉造成巨大损害,更不用说转化率了。

真正的大赢家将会是那些根据购物者的需要而提供相应零售体验的商家,这也就是客流数据分析发挥强大作用所在。忘记推测和直觉吧:深度探究客流数据才是了解客户行为,以及如何推动高影响力结果的万全之策。

要确定如何使用客流数据分析提升零售业务绩效,请下载我们的免费电子书:

陷入数据荒的零售产业:谁需要客流数据,为什么?”

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