便利店精准化运营分析

  • 2019-04-04
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1.进店/店外

以武汉市某便利店为例,走近便利店,抬头便能看到店外的客流统计分析摄像头。在进店口处,布置客流进入规则,摒弃模糊的成交量数据,实现日进店客流的精确统计。门店外来往行人为东北和西南方向,分别计算东北和西南方向人数,两个方向行人数相加,得出店外的日经过人流总数。

           

以该店某天客流量为例,日人流最高时段为晚间19:00,进店人数超过300人/每小时。每周周六为人流最高,店门口每日经过可超过2.2万人,其他时间稳定在8000-2万人之间。一天中人流最高时段一般在19:00-21:00之间,超2000人/小时。对于店内/外人气的准确把握,更便于员工的排班计划,可选择更恰当的时间张贴海报,进行营销活动,同时评估租金水平时,拥有更强的议价能力。

2.进店率

结合进店人数/店外人流总数,得出进店率。如:进店人数1400人,店外客流量为20000人,进店率则为7%。恰逢4月樱花节活动,该便利店推出樱花节饮料和樱花味冰淇淋,推出第二周后日进店人数上升50人,根据收银流水明细,樱花节系列产品日销量超80个,其中顾客只购买樱花节系列产品有35位。通过产品销量与日进店人数对比可知,此次樱花节活动对门店进店率有了不错的提升,同时店长对每次的活动效果有了一个更准确的评估。

没有对比,很难准确地知道门店之间的经营差异,当客流数据和成交率两个数据指标结合时,就能很清楚的将模范店、低调店、改进店和淘汰店区别开来。

高客流,高转化率

当红模范店:分享经验,挖掘成功秘籍,学习店铺陈列;

高客流,低转化率

改进店:改善运营,员工能力提升,员工培训;

低客流,高转化率

低调明星店:市场营销,广告推广,橱窗陈列的学习;

低客流,低转化率

淘汰店:换址,关门;

3.顾客人脸识别

         

在顾客完成购买后,最后是结算环节,摄像头布置在收银台后方,顾客付款时正视前方即可抓拍人脸,这一环节能够提供最准确的购买客群数据,对于销售分析至关重要。摄像头对所有进店人员人脸进行抓拍并在前端呈现最佳人脸图,进行自学习辅助建库,上传商业数据管理平台。

VIP会员

当VIP客户出现时,会呈现他/她最近的到店时间,是否进行导购员进行一对一服务。同时商家可进行云端大数据推送,显示会员相关兴趣内容方便促销推广。

惯偷报警

对于“惯偷”等特殊人群,快速捕捉动态人脸信息,准确识别,将报警实时推送,便于门店及时采取措施。接入云端,将重点人员信息同步到各个门店。

4.陌生人进店统计

通过进店顾客人脸的是否被识别,可得知每日进店人数中陌生顾客数,如今日陌生人脸:260位,可知260位顾客是第一次来到本店,对促销活动效果,顾客留存率,门店的品牌效应,换新周期,顾客忠诚度有一个更直观的体现。

5.行动轨迹

顾客进店之后,进入到逛店环节,基于顾客头顶的鱼眼摄像头,智能分析设备能够捕捉每位顾客在店内的行动轨迹,包括在哪件商品上停留观看,驻足多久。以该店为例,通过与店员日常交流发现,该店单品销量最高为饮料,而从该店实时行动轨迹图中可以看到最为密集区域正是图中右下角冷饮区。

 如果在进店、顾客人脸数据的基础上再加入了顾客逛店数据,管理者还能解读顾客行为背后的原因。通过不断得积累客户逛店数据,店长可以直观地看到哪些商品更吸引眼球、转化率更高,从而淘汰那些不被关注的商品。同理,门店的商品陈列也可以借此优化,合理配置店内的空间资源。

6.商业数据管理平台

通过授权,进行数据的分级管理,灵活的店铺、群组标签体系管理,对店铺数据进行多维度分析;通过客流量数据,当导入基础数据如POS数据后,将提供多维度经营数据,如集客力、坪效等;通过清晰的指标变化曲线,如对比2017年与2018年4月数据,门店状况发展趋势,一目了然。

7.云端巡店

通过VSIP客户端,无论出差,在家高清视频远程巡店。解决人工巡店工作量大,巡店成本高的问题,结合商业数据管理平台,随时掌握各区域门店数据与情况。