Klucz do obserwacji zachowań klientów w tradycyjnych sklepach
Przedstawiamy Case Study na temat współpracy z Ginza Systems OÜ, dla których stworzyliśmy narzędzie do analizy zachowań konsumentów sklepów stacjonarnych, analizując dane z kamer umieszczonych w sklepie.
Tradycyjne sklepy stacjonarne w porównaniu z dynamicznie rozwijającym się i szalenie popularnym handlem online wyglądają coraz mniej atrakcyjnie. Firmy próbują wszystkiego, co w ich mocy, aby podnieść image tradycyjnego handlu, ale brakuje im narzędzi potrzebnych do gromadzenia i analizowania danych. Takie narzędzia są standardem w handlu online, wyzwaniem jest stworzyć ich wersję tak, aby odpowiadała na potrzeby handlu tradycyjnego.
Nasz zespół projektantów i programistów z The Story dostał za zadanie znalezienie sposobu na to, aby dać tradycyjnym sklepom szansę na konkurowanie z handlem online. Naszym celem było stworzenie wielowymiarowego narzędzia, które pozwoli właścicielom sklepów na analizę zachowań klientów w równie zaawansowanym stopniu jak robią to sklepy online.
Ginza działa jak bardzo uważny i skupiony na kliencie pracownik sklepu. Zamontowana przy sklepowych kamerach, używa swoich "oczu" do zbierania danych z całej powierzchni sklepu i na bieżąco wysyła je do swojego "mózgu" – narzędzia analizującego duże ilości danych, które wyświetla pracownikom sklepu raporty.
Dane zbierane przez Ginzę odpowiadają na niezwykle ważne z punktu widzenia managera sklepu pytanie: ile osób odwiedziło sklep i wyszło z niego, nie dokonując żadnego zakupu. Takie dane pomagają dokładnie określić efektywność sprzedaży w sklepie i ustalić parametry dla każdej lokalizacji w sieci sklepów. Algorytmy mogą obliczyć wskaźnik konwersji dla konkretnej lokalizacji, co wcześniej było możliwe jedynie przy sprzedaży online. To oznacza, że manager sieci sklepów może wyznaczyć kryteria i obiektywnie ocenić efektywność zarówno działań marketingowych, jak i samej obsługi dla konkretnego sklepu sieci.
Analiza miejsc i produktów cieszących się największym zainteresowaniem klientów.
Tradycyjna sprzedaż detaliczna rządzi się trzema głównymi zasadami:
przyciągnięcie uwagi klientów;
przekonanie ich do zakupu;
dokonanie sprzedaży.
Załóżmy, że sklep marki "X" rozpoczyna ofertę promocyjną. Ginza analizuje ruch klientów wokół stanowisk z oferowanymi produktami, a na podstawie zebranych danych manager jest w stanie zaledwie po kilku godzinach ustalić, czy oferta spełnia pierwszy warunek, a zatem, czy przyciąga uwagę klientów. Korzystając ze specjalnych algorytmów, system przeprowadza analizę ilości ludzi w wybranych obszarach sklepu. Dane te są przekazywane na żywo do systemu, co pozwala managerowi na podjęcie szybkiej decyzji o koniecznych zmianach bądź na przeprowadzenie testów A/B, które wskażą, jakie rozwiązanie będzie najlepsze do przyciągnięcia największej uwagi.
Manager sklepu ma dostęp do panelu analitycznego, który zbiera dane z lokalizacji i wyświetla je na żywo. Ginza zapewnia dostęp do spersonalizowanego panelu, który pomaga monitorować dane, analizować je i na bieżąco wyciągać z nich wnioski. Analizie mogą podlegać konkretne daty i miejsca, ale też szczegółowe zadania i cele, na przykład obserwacja częstotliwości korzystania przez klientów z punktu obsługi czy stworzenie mapy produktów, które najszybciej znikają z półek. System zainstalowany jest na stałe, dzięki czemu dane przekazywane są na bieżąco i bez opóźnień.
Nasz projekt Ginza Analytics został jednym z tematów raportu Natalii Hatalskiej na Hatalska.com o nadchodzących zmianach w tradycyjnych sklepach "The commerce of the future".