Pokladna ukáže, co z prodejny odešlo. Neukáže ale, kdy se vytvořila fronta, které uličky lidé vynechali a kolik jich zaparkovalo a dovnitř nikdy nepřišlo.
Analýza návštěvnosti ukazuje po hodinách a odděleních, kdy se tvoří fronta u pokladen, která oddělení zákazníci vynechávají a se senzory také to, jak dlouho se zastaví u každého akčního čela. Pokladny, doplňování zboží i akční místa pak mohou odpovídat zákazníkům.
Pro samostatnou prodejnu potravin i řetězec supermarketů. Anonymní a schválené dozorovým úřadem pro ochranu osobních údajů.
Důvěřují nám
Tři otázky, které si klade každý prodejce potravin
-
Kdy se fronta u pokladen opravdu tvoří?
Doba setrvání ve frontě u pokladen po hodinách a dnech v týdnu přesně ukazuje, kdy se fronty tvoří a kdy jsou pokladny prázdné. Pokladny tak můžete otevírat podle skutečného provozu místo podle rozpisu.
-
Kterými uličkami lidé projdou a které vynechají?
Trasa zákazníka prodejnou a doba setrvání v odděleních (ovoce a zelenina, lahůdky, mléčné výrobky, nepotravinové zboží) ukazují, kde se návštěva zpomalí a do kterých oddělení většina návštěv vůbec nedojde.
-
Má akční čelo regálu nějaký účinek?
Doba setrvání u každého akčního místa, měřená senzory, ukáže, která čela regálů lidi zastaví a kolem kterých projdou krokem. Nejlepší pozice pak mohou dostat nabídky, které je potřebují.
Na této stránce
Analýza návštěvnosti prodejen potravin ukazuje, kdy se tvoří fronta u pokladen, která oddělení zákazníci navštíví a se senzory také to, jak dlouho se zastaví u akčních čel. Funguje na stávající Wi-Fi prodejny a tam, kde záleží na přesných počtech, ji doplní 3D senzor u vchodu. Bumbee Labs stojí za jedinou metodou počítání osob v Evropě schválenou dozorovým úřadem pro ochranu osobních údajů.
Ve zkratce
- Analýza návštěvnosti prodejen potravin ukazuje hodinu po hodině, kdy se tvoří fronta u pokladen, která oddělení zákazníci vynechávají a se senzory také to, jak dlouho se zastaví u každého akčního čela.
- Měření využívá stávající Wi-Fi prodejny. 3D senzor u vchodu přidá přesné počty a kamery nad uličkami nejsou potřeba.
- Stejná hodinová křivka řídí obsazení pokladen, hodiny doplňování zboží i otevírací dobu, ať je prodejna samostatná, nebo součástí řetězce.
- Data z pokladen přicházejí přes integraci s vaším vlastním systémem a jsou vedle čísel o návštěvnosti.
Co vám může analýza návštěvnosti v prodejně potravin říct?
V kolik hodin se tvoří fronta u pokladen a je do té doby otevřeno dost pokladen?
Doba setrvání ve frontě u pokladen, čtená po hodinách a dnech v týdnu, ukazuje, kdy se fronta v prodejně potravin začíná tvořit a kdy jsou pokladny prázdné. Prodejna pak může otevírat pokladny podle této křivky a podle ní plánovat i personál, který za nimi sedí. Údaje o době setrvání pocházejí z počítání osob přes Wi-Fi, které běží na síti prodejny.
Samoobslužné, nebo obsluhované pokladny: jaký poměr je pro naši prodejnu správný?
Frontu a dobu setrvání u samoobslužných a obsluhovaných pokladen lze číst vedle sebe, hodinu po hodině. Prodejna potravin pak vidí, u kterého typu pokladen se fronta tvoří a kdy, a poměr obou nastaví podle těchto dat. Kde záleží na přesných počtech, přidá je počítání osob 3D senzorem.
Kdy je v prodejně dost klidu na doplnění regálů?
Hodinový počet návštěvníků pro každý den v týdnu dá celý týden prodejny potravin do jednoho obrazu: kdy jsou uličky klidné a kdy plné. Doplňování regálů se pak může přesunout do klidných hodin, mimo špičky, a přestávky se mohou řídit stejnou křivkou.
Jak se podle této křivky staví obsazení směnu po směně, popisuje stránka plánování směn podle návštěvnosti.
Která oddělení zákazníci cestou prodejnou vynechávají?
Trasa zákazníka prodejnou potravin ukazuje, která oddělení navštíví, v jakém pořadí a do kterých většina návštěv vůbec nedojde. Doba setrvání v jednotlivých odděleních, ať jde o ovoce a zeleninu, lahůdky, mléčné výrobky, nebo nepotravinové zboží, ukazuje, kde se návštěva zpomalí. Obojí lze číst hodinu po hodině a se senzory i uličku po uličce, stejně jako čísla z pokladen.
Zastaví nabídky na čelech regálů zákazníky?
Doba setrvání u každého čela regálu a akčního místa, měřená senzory, ukazuje, která akční místa nakupující zastaví a kolem kterých projdou bez zastavení. Nejlepší pozice pak mohou dostat nabídky, které je potřebují. Zda zastavení skončí nákupem, ukážou data z pokladny, která prodejna potravin získá přes integraci s pokladním systémem.
V okolí otevřela nová prodejna: bere nám zákazníky?
Týdenní počty návštěv před otevřením konkurenční prodejny v okolí a po něm ukazují pokles a to, co provoz vrátilo. Samostatní prodejci, kteří si měření pořídili pro vlastní prodejnu, to takto vyhodnocovali týden po týdnu. Týdny lze férově srovnat jen tehdy, když se obě období počítají stejně, a na tom stojí i benchmark návštěvnosti.
Odpovídá naše otevírací doba ulici venku, ráno, večer i o víkendu?
Porovnejte pohyb na ulici před prodejnou s otevírací dobou: brzy ráno, večer a o víkendu. Prodejci potravin, pro které měříme, zkrátili slabé ráno, když prodejna otevírala do prázdné ulice, a prodloužili otevírací dobu večer nebo o víkendu, když sousedé prodávali a oni ne. Ulici počítá Wi-Fi a počítání osob pomocí LiDARu nad dveřmi dává přesné vstupy.
Procházejí zákazníci prodejnou po přestavbě lépe?
Doba setrvání v odděleních a celková délka návštěvy, změřené před přestavbou a znovu po ní, ukazují, zda zákazníci teď procházejí prodejnou potravin lépe. Heatmapa v prodejně pro každé období ukazuje trasu, kterou odděleními vedou, takže starý a nový layout lze porovnat vedle sebe.
Co dalšího mohou data o návštěvnosti supermarketu prodejci potravin říct?
- Kolik lidí zaparkuje a odjede, aniž by vešli?Pohyb na parkovišti a pohyb do prodejny, počítané společně, ukážou, kolik lidí přijede a jaký podíl z nich vejde.
- Provozuji vlastní prodejnu potravin a měření jsem si pořídil sám: dostanu to, co řetězec?Ano, samostatný majitel dostane stejnou hodinovou křivku, obraz front a pohyb v odděleních jako řetězec.
- Jak vypadá ranní a odpolední špička dojíždějících v convenience prodejně?V přestupním uzlu nebo na čerpací stanici jsou návštěvy krátké a špičky se řídí dojížděním. Čerpací stanice popisuje stránka čerpací stanice a convenience prodejny.
- Jak vytížená je bezobslužná prodejna?Vstupy a výstupy počítané 3D senzorem u dveří ukazují, kolik lidí je v prodejně, hodinu po hodině.
- Jak daleko k nám zákazníci jezdí?Před otevřením nové prodejny podpoří volbu místa pohyb před plánovanou lokalitou nebo spádová oblast z dat mobilních operátorů.
- Kam dát nové hodiny, když jsou marže nízké?Hodinová křivka každé prodejny ukazuje, kdy zákazníci přicházejí, a tam lze umístit těch pár hodin personálu.
- Nabíjejí řidiči auto a mezitím nakupují?Počítání parkoviště a vchodu do prodejny společně ukazuje, kolik lidí přijede a kolik vejde, a doba setrvání ukazuje, jak dlouho zůstanou.
- Jak plná je prodejna, když v uličkách vychystávají online objednávky?Návštěvy a obsazenost ukazují, jak plná je prodejna v každou hodinu dne.
- Výplatní víkend a konec měsíce: jak vypadá měsíc?Návštěvy počítané po dnech dávají rytmus měsíce jako denní křivku prodejny, navíc k té týdenní.
- Jak si vedou ostatní prodejny řetězce?Řetězec může své prodejny porovnávat podle stejných ukazatelů, hodinu po hodině. Obchodní řetězce k tomu mají vlastní stránku.
Jak prodejna potravin začne měřit návštěvnost?
Většina supermarketů a prodejen potravin začíná na stávající Wi-Fi, kde měří přístupové body, které už v budově jsou. Tam, kde záleží na přesných počtech vstupů a výstupů, se přidá senzor u vchodu a personál se z počtů odfiltruje. Po prvním měsíci má prodejna hodinovou křivku, tlak front a pohyb v odděleních, se kterými může pracovat. Řetězec může přidat další prodejny na stejném řešení a data číst v dashboardu nebo přes API ve vlastním BI. Pokud zvažujete jednoduché počítadlo, nebo plnou analýzu, porovnává je průvodce Počítadlo zákazníků vs. analytická platforma.
Chcete vidět, jak by to vypadalo u vás?
Co prodejci potravin s daty dělají
Prodejci potravin, pro které měříme, otevírali pokladny podle hodinové křivky front místo rozpisu, přesunuli doplňování regálů do klidných hodin a přeřadili svá akční místa podle toho, jak dlouho se u nich nakupující opravdu zastaví. Samostatní prodejci, kteří si měření pořídili pro vlastní prodejnu, ho využili ke zkrácení slabého ranního otevření a k tomu, aby týden po týdnu vyhodnocovali, co s jejich provozem udělal nový konkurent v okolí a co jim zákazníky vrátilo.
At Ray our motto is customer success, and we are excited about our partnership with Bumbee Labs. Complimenting the seamless Wireless provided by Ray, our customers will now be able to leverage the deep analytics provided by Bumbee Labs and take informed business decisions to aid their growth.
Časté dotazy
Naše prodejna potravin už má data z pokladen. Proč měřit i návštěvnost?
Data z pokladen ukazují, kdo nakoupil a kdy zaplatil. Neukážou, kdy se předtím vytvořila fronta, jak dlouhá byla návštěva, která oddělení lidé vynechali ani kolik lidí zaparkovalo nebo prošlo kolem a dovnitř nikdy nepřišlo. Analýza návštěvnosti pokrývá to, co se děje před pokladnou. Data o prodeji přicházejí přes integraci s vaším vlastním systémem, takže obojí máte vedle sebe.
Jak analýza návštěvnosti ukáže, která akční čela v prodejně potravin fungují?
Senzory u každého čela regálu a akčního místa měří, jak dlouho se tam nakupující zastaví. Prodejna potravin pak vidí, která akční místa lidi zdrží a kolem kterých projdou krokem, a nejsilnější pozice může ponechat nabídkám, které je potřebují. Zda se zastavení promění v nákup, vyžaduje i data z pokladny, přes integraci s pokladním systémem.
Pokryje analýza návštěvnosti prodejny potravin kromě prodejny i parkoviště a vchod?
Ano. Pohyb venku na parkovišti nebo na ulici a pohyb uvnitř prodejny se měří společně, takže vidíte, kolik lidí přijede, kolik jich vejde a jak návštěva pokračuje dál.
Ukáže analýza návštěvnosti, co s provozem naší prodejny potravin udělá nový konkurent v okolí?
Ano. Návštěvy prodejny potravin se počítají týden po týdnu, takže týdny před otevřením nové prodejny lze porovnat s týdny po něm. Samostatní prodejci, pro které měříme, tak viděli pokles provozu a potom i to, co zákazníky vrátilo. Srovnání platí jen tehdy, když se obě období počítají stejně.
Kam to patří
Součást
Odvětví a segmenty
Ochrana osobních údajů:Počítání osob a GDPRRozhodnutí IMYKamerový systém vs. anonymní počítáníAI Act a počítání osob