小売店のフットトラフィックを分析するための最高のテクノロジー

顧客が実店舗を訪れるとき、彼らは店舗全体にショッピングの好みに関する手がかりを残します。彼らはお気に入りのショッピングの時間/曜日、時間を費やすのが好きな店舗のセクション、好みの商品についてのヒントを残します。購入しないビジターでも、購入しなかった理由を示唆するものを残します。

これらの手がかり/ヒントを活用して、店舗のデザインを改善したり、スタッフの配置を最適化したり、商品リストを向上させることができます。それらはまた、業務を改善し、顧客満足度を高めて、より高いコンバージョン率とリテンション率を確保するために使用することもできます。問題は、小売業者の多くがトラフィックを分析し、顧客が残す手がかりを解釈するためのデジタルソリューションが存在していることに気づいていないことです。

このために、当社は、市販されている最高のフットトラフィック分析テクノロジーのリストとそれらがどのように機能するかをまとめました。

人数カウントテクノロジー

フットトラフィックを分析するための最初の手順は、それを計測することです。V-Countの人数カウントテクノロジーが計測を効果的に行います。人数カウンターからのデータには、ビジターのフットフォールに関する多数のインサイトがあり、それらを使用して、その他の重要なリテールアナリティクスを導き出すことができます。たとえば、小売業者は、1日に何人の顧客が訪問するか、すべての曜日の最も忙しい時間帯、すべての週の中で最も忙しい曜日を見積もることができます。

さらに、フットフォールデータは、新しいマーケティングイニシアチブの効果を評価する手段になります。キャンペーンの開始後のビジターのトラフィックの変化により、それがどの程度機能したかが示されます。

また、トラフィックデータを使用して、店舗のコンバージョン率を評価することもできます。これにより、購入したビジターと何も購入することなく出て行ったビジターを比較することができます。以下に、顧客が購入することなく店舗を去る理由に関するインサイトを提供することを目指すテクノロジーを紹介します。

ヒートマップアナリティクスソフトウェア

ヒートマップテクノロジーでは、さまざまなアプローチを使用して、トラフィックデータを分析します。ソフトウェアでは、顧客エンゲージメントレベルを測定し、ビジターが店内をどのように移動するかを強調します。ヒートマップからのアナリティクスにより、小売業者は、最も客足の多いセクションと顧客の平均滞在時間を特定することができます。また、顧客がどのように店舗を移動しているか、および顧客が通常は商品とどのように関わっているかが明らかになります。

(ヒートマップによる)ビジターの店内の道筋の概略により、移動しやすいか、また希望の商品を見つけやすいかが示されます。店舗のレイアウトが複雑すぎて、ビジターが商品を見つけるのに苦労している場合、彼らは購入することなく店を出て行きます。同様に、調査では、店舗に見込み客が長く滞在すればするほど、購入を行うチャンスが高まることが示されています。これにより、滞在時間が重要な指標になります。指標を追跡および改善することにより、コンバージョン率を高めることができます。

最も客足の多いセクションと顧客の好みの商品を知ることにもまた利点があります。最もトラフィックの多いセクションには、最高の販売の可能性があります。そうしたセクションはまた、新しい商品への関与を高め、顧客に割引キャンペーンを販促するための素晴らしい手段になります。魅力的でない商品を商品リストから外し、人気の商品の置き場を作ることができます。または、人気の商品と不人気の商品をクロスセルして、売れ行きが良くない商品を売ることができます。

人口層分析テクノロジー

V-Countの人口層分析テクノロジーにより、店舗へのビジターは、年齢、性別、気分に基づき複数のカテゴリーに分類されます。ビジターの人口層分布を把握すれば、顧客に適切な商品やブランドを提供することがより容易になります。また、個別化したサービスを提供し、商品への関心を維持することがより容易になります。

システムの気分の部分は、店舗へのビジターの満足度を測定するのに役立ちます。アナリティクスから、かなりの割合の顧客が不満を抱えて立ち去ることが明らかになっている場合、不満の原因を見つけ出し、迅速に解決する必要があります。

ビジネスインテリジェンスプラトフォーム

ビジネスインテリジェンスプラトフォーム(BIP)は、フットトラフィック分析のための究極のテクノロジーです。上記のさまざまなソリューションから収集されたすべてのデータは、クラウドベースのプラットフォームに送信され、保存さます。その後、クラウドにホストされたAIと機械学習ツールにより、生データが理解しやすいレポートに変換されます。これらのレポートでは、コンバージョン率、カート放棄率、滞在時間、レジで費やした平均時間などのアナリティクスを介して店舗での顧客の行動を強調します。

また、マーケティングキャンペーンがBIPに統合され、プラットフォームは、各キャンペーンの有効性を測定します。結果の前後を比較することにより、最高のパフォーマンスのキャンペーンを特定することもできます。

最終的に、BIPでは、分析されたトラフィックデータに基づき店舗業務を改善する方法に関する推奨事項が提供します。ソフトウェアからのレポートを使用して、アクションプランを導入することで、ビジターのフットフォールを最大化し、ビジネスの効率を高め、収益を引き上げることができます。

最後に

ビジターがはからずも手がかりを残したとしても、彼らは小売業者に自分の好みを見つけ出すことを期待しています。ピーク時間中に十分なレジスタッフを配置しない場合、ビジターは、ショッピングを放棄し、別の店舗に移動します。彼らは、小売業者がいつ店舗に活気があることを知り、それに備えることを期待しています。お気に入りの商品がある場合、彼らは訪問するときは常に、その商品が棚にあることを期待しています。

ビジターは、合理化されたサービスを要求しますが、小売業者がそれを提供する唯一の方法は、トラフィックデータを分析し、彼らが残す手がかりを解釈することです。上記のテクノロジーは、皆様が顧客の店内での行動を理解し、獲得するインサイトを最大限に活用するのを支援します。

Tags: 小売分析,

Subscribe To Our Newsletter