Perakende mağazaları her yıl milyonlarca ziyaretçi almaktadır. Bir mağazanın temel amacı, ziyaretçi çekmek ve satış yapmaktır. Bu sürekli olan trafik akışı perakendeciler için alternatif bir değer kaynağı oluşturmak için kullanılmalıdır. Trafik verilerini toplayabilir ve ondan önemli perakende analizlerini çıkarabilirsiniz. Bu, müşteri davranışı ve tercihleri ​​hakkında bilgi sağlar ve ortak eğilimleri belirleyerek mağaza trafiğini en üst düzeye çıkarmak için daha iyi bir konumda olmanızı sağlar.

Şöyle düşünebilirsiniz : Bir mobilya galerisi yönetiyorsunuz ve mağaza analizleri, ziyaretçilerinizin %75’inin kadın olduğunu gösteriyor. Ayrıca veriler potansiyel müşterilerinizin yaklaşık %60’ının cumartesi günleri 10:00 ile 15:00 saatleri arasında ziyaret ettiğini gösteriyor. Yalnızca bu bilgilere dayanarak birçok satış fırsatı yaratabilir ve mağaza operasyonlarını optimize edebilirsiniz. Bazı perakendeciler, mağaza trafik verilerini aktif olarak toplayıp analiz ettikleri için bu tür ayrıntılara sürekli olarak erişim sağlamakta ve sektörde daha iyi yerlere gelmektedirler.

Ulusal Perakende Federasyonu’na (NRF) göre, perakende işletmelerinin yalnızca %47’si müşteri analizlerinden yararlanıyor. Tam entegre müşteri verilerinin olmaması veya diğer operasyonel verilere entegrasyon eksikliğinden dolayı birçok işletme müşteri analizden faydalanmıyor. Buradaki en büyük problem ise genellikle bilgi eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Ziyaretçi Trafiğini Sayma ve Analiz Etme

İlk adım, ziyaretçi trafik verilerini hesaplamak ve analiz etmektir. Bu, mağazanızı kaç kişinin ziyaret ettiğini, en yoğun dönemlerinizi ve ziyaretçilerinizle ilgili diğer ilgili bilgileri değerlendirmeniz adına genel bir bakış sağlar.

1. Yoğun ve daha az yoğun olan dönemler
   Bu, müşteri davranışına ilişkin içgörüler sağladığı için çok önemli bir metriktir. Hangi zamanlarda ziyaretçi trafiğinin artmasını bekleyeceğinizi biliyorsanız, buna göre hazırlık yapabilir ve fazladan ziyaretçi trafiğinden en iyi şekilde yararlanabilirsiniz. Bir mağazanın en yoğun dönemlerini belirlemek için müşteri sayma teknolojileri gerekmektedir. V-Count’un İş Zekası Platformu (BIP), potansiyel müşterilerin ziyaret etme olasılığının daha yüksek olduğu saatleri, günleri veya mevsimleri belirlemek için Ultima AI trafik sayaçlarımızdan alınan geçmiş verileri analiz eder.
2. Müşteri çekme oranı
   Cadde ve Müşteri Sayaçlarından alınan verilerle mağazanızın müşteri çekme oranını belirleyebilirsiniz. Bu oran yaya trafiğini yürüme yollarıyla karşılaştırarak hesaplanır. 1000 kişi bir mağazanın önünden geçerse ve yalnızca on kişi girerse, bu %1’lik bir çekim oranıdır ve bu nispeten düşüktür. Bu, mağazanın yayalar için çekici olmadığını gösterebilir. Mağaza yöneticileri, kapalı trafiği artırmak için stratejiler geliştirerek bu sorunu çözebilirler. Bu stratejiler vitrin görünümünü iyileştirmek veya indirim yapmak olabilir.
3. Demografik Analiz
   V-Count ayrıca perakendecilere bir Demografik Analiz çözümü de sunar. Bu çözüm ile mağaza ziyaretçileri yaşlarına ve cinsiyetlerine göre kategorilere ayrılabilir. Bu bilgiler, ürün listelemeyi optimize etmek için kullanılabilir. Bir ayakkabı mağazasını yönettiğinizi ve trafik analizlerinizin 18-23 yaşları arasındaki genç erkeklerin yaygın müşterileriniz olduğunu gösterdiğini varsayalım. Satış ve daha iyi dönüşüm oranları sağlamak için o demografiye hitap eden ürünleri listeleyebilir ve satışlarınızı artırabilirsiniz.

Mağaza İçi Trafiği Analiz Etme

Perakende trafik analizinin ikinci kısmı müşterilerin mağaza içinde nasıl davrandıklarına odaklanır. Perakendeciler, davranış kalıplarını ve müşteri tercihlerini belirleyerek satın alma sürecini optimize edebilir. Yeni satış fırsatları yaratmak için mağaza içi analizlerden de yararlanabilirsiniz.

1. Ziyaretçi akışı
   Bölge Sayma ve ısı haritası çözümleri, müşterinizin bir perakende lokasyonundan geçen yollarını analiz etmenizi mümkün kılar. Yazılımdan elde edilen analizler ziyaretçilerin bir mağaza içinde nasıl hareket ettiklerine dair bilgiler sağlar. Yoğun bölgeleri göstermenin yanı sıra perakende müşterisinin mağaza yolculuğundaki darboğazları, geçilmesi zor olan ve mağaza içerisinde tıkanıklık yaratan bölgelerin belirlenmesine yardımcı olur. Bu noktada yapılması gereken yegane şey darboğazların çözümü üzerine çalışmak ve daha az satılan ürünleri satışları artırmak adına popüler ürünlerin bulunduğu yoğun bölgelere yerleştirmek olmalıdır.
2. Bölge trafiği
   Isı haritası analitiği, en çok ziyaretçi trafiği alan sıcak bölgeleri belirlemek için de kullanılabilir. Bu bölümler diğerlerinden daha fazla satış potansiyeline sahiptir ve bu da onları yeni ürünleri tanıtmak için ideal kılar. Hizmeti iyileştirmek ve satışları artırmak için yoğun dönemlerde bu alanlarda daha fazla personel görevlendirmeniz gerekmektedir.
3. Ortalama bekleme süresi
   Perakendeciler, müşterilerin bir mağazada ne kadar zaman geçirdiğini gösteren bir ölçüm olan ortalama bekleme süresini ölçmek ve analiz etmek için mağaza içi müşteri izleme sensörlerinden yararlanabilir. Araştırmalara göre müşteri bir mağazada ne kadar uzun süre geçirirse, satın alma olasılığı o kadar yükselmektedir. Bir mağazanın ortalama bekleme süresini ikiye katlamanın satışları %30’a kadar artırdığı görülmüştür. Analizler müşterilerin mağazanızda kalmadığını gösteriyorsa, ortalama bekleme süresini artırmak için stratejiler uygulamanız gerekir.

Sonuç

Perakende analitiği ile izlenecek çok sayıda ölçüm vardır ve tek bir ölçümü bile optimize etmek iş performansını önemli ölçüde artırır. Trafik verilerinin toplanmasını ve analizini kolaylaştırmak için perakende analitik yazılımı ve doğru insan sayma sensörlerini kullanmak çok önemlidir.