Én kæde, mange butikker, driv dem alle på samme evidens

Opgaven, der skal løses

Du driver mange ens lokationer og bliver målt på dem alle. De svære spørgsmål gentager sig i hver butik: Hvor mange passerer, og hvor mange går ind? Hvor længe bliver de, og hvor? Hvilke butikker konverterer kiggere til købere, og hvorfor? Hvor er de døde zoner og flaskehalsene? Passer min bemanding til, hvornår kunderne faktisk kommer? Gjorde den kampagne eller vinduesudstilling nogen forskel? Salgsrapporter fortæller dig, hvad der skete. De fortæller dig ikke hvorfor, eller hvad du skal gøre nu.

Persontælling via Wi-Fi i hver butik

Bumbee Labs forvandler det eksisterende Wi-Fi i dine butikker til et målelag og kører den samme metode i hver eneste butik. I de fleste butikker betyder det ingen kameraer og ingen ny sensorhardware: De access points, du allerede har, klarer opgaven, højst suppleret med et par ekstra til en indgang eller facaden udenfor. Fordi tællingen, den statistiske motor og leveringen (ét dashboard eller direkte ind i dit eget BI-værktøj gennem et veldokumenteret API) er identiske fra butik til butik, kan tallene sammenlignes på samme grundlag på tværs af hele kæden, og en stærk butiks drejebog vandrer gennem netværket i stedet for at blive lokal. Alt sammen anonymt, og det er den eneste metode til besøgsmåling i Europa, der er godkendt af en databeskyttelsesmyndighed, så en udrulning i hele kæden aldrig påtager sig privatlivsrisiko.

Sådan fungerer Wi-Fi-baseret persontælling →

Hvilke data du får

Det, butikskæder går mest op i, er konverteringstragten, målt ens i hver butik, så du kan sammenligne på samme grundlag:

• Forbipasserende uden for butikken (det adresserbare publikum).
• Besøgende, hvor mange der faktisk går ind (andelen af forbipasserende, der bliver til besøg).
• Opholdstid, hvor længe de bliver, opdelt i kategorier (smutvisitter kontra reelle besøg).
• Varme og kolde zoner, hvor i butikken folk bliver hængende, og hvor de ikke gør.
• Benchmarking butik for butik, de samme metrikker i hver lokation, så best practice er synlig og kan kopieres.
• Tendenser og spidsbelastninger, pr. time, dag, uge og måned, så bemanding og åbningstider følger efterspørgslen.
• Integrationer, kobl kassesystemet/POS-feedet til, og du kan lægge gennemsnitskøb pr. besøg og salg pr. minut ovenpå.

Hvordan zoner, ruter og opholdstider samles på én plantegning, kan du se på heatmaps i butikken.

→ Se hele metrikkataloget og leveringsformaterne

Beviset: en skandinavisk butikskæde

En velkendt skandinavisk butikskæde, et stort butiksnetværk i Norden, der sælger mad og drikke, sundhed og skønhed, boligvarer og møbler, ville opnå mere med mindre ved at forstå kunderejsen i butikken. De valgte Bumbee Labs for datakvaliteten og den etiske, GDPR-rene tilgang. Den eneste investering, de fleste butikker behøvede, var et par ekstra access points. Med tragt- og opholdstidsdataene i hånden har de:

• Justeret åbningstiderne, efter at de opdagede flere forbipasserende om aftenen end tidligt på dagen.
• Lagt vagtplanerne om efter de reelle spidsbelastninger.
• Brugt varme zoner til kampagnebudskaber og lagt hovedruten om i nogle butikker.
• Benchmarket butikkerne for at udbrede best practice for vareplacering, bemanding og indretning, hvilket skar i marketingomkostningerne og løftede lønsomheden.

Læs butikskædens resultater →

Hvor det passer ind

Omfatter dit netværk forpladser eller vejnære butikker, så se besøgsanalyse for tankstationer og convenience-retail. Hospitality-operatører med mange lokationer står med det samme problem med “mange ens lokationer” og bruger samme tilgang.