Kävijämäärä vs. myynti – miksi liikenne ja tuotto kertovat eri tarinaa
Vilkkaat ovet ja täynnä olevat kassalaatikot eivät ole sama asia. Niiden välinen kuilu on se, missä useimmat vähittäiskaupan päätökset menevät pieleen.
Ruotsalaiskaupungin kauppias raportoi ennätyskävijämäärän marraskuussa. Kävijät nousivat, viipymäaika nousi ja markkinointitiimi koki olevansa oikeassa. Sitten tulos saapui. Tuotto oli tasainen. Ongelma osoittautui suoraviivaiseksi, kun joku vihdoin katsoi: suurin osa ylimääräisistä kävijöistä oli tullut myymälätapahtumaan, johon ei liittynyt selailua tai ostamista. Kävijämäärä oli todellinen. Myynti ei ollut. Eikä kukaan ollut seuraamassa niiden välistä kuilua.
Mittari, josta kukaan ei väittele – kunnes se on ristiriidassa toisen kanssa
Kävijämäärä ja tuotto ovat kaksi lukua, joita jokainen kauppias seuraa. Ne harvoin ovat ristiriidassa, kunnes toinen liikkuu ilman toista – sitten väittely alkaa. Johto osoittaa liikennelukuja todisteena sijainnin terveydestä. Talous osoittaa tuottolukuja todisteena ongelmasta. Molemmat ovat oikeassa, ja molemmat jättävät huomiotta luvun, joka yhdistää ne: myymälän konversioaste.
Konversioaste on transaktiot jaettuna kävijöillä, ilmaistuna prosentteina. TruRatingin vähittäiskaupan konversioanalyysin mukaan konversio vaihtelee voimakkaasti myymälätyypin mukaan: noin 10–20 prosenttia suurmyymälöissä, 15–30 prosenttia erikoiskaupassa ja 20–40 prosenttia päivittäistavarakaupassa. Yksittäinen “keskiarvo” on harhaanjohtava, ruokakaupalla ja ylellisyyskellosalilla ei ole juuri mitään yhteistä tässä mittarissa, minkä vuoksi oma jatkuva perustasosi merkitsee enemmän kuin mikään julkaistu vertailuluku. Mitä konversioaste antaa sinulle on selkeä vastaus kysymykseen, johon kävijämäärä ja tuotto eivät voi vastata erillisesti: kuinka monelle kaikista tulleista, moni tosiasiassa osti?
Kun kävijämäärä nousee ja tuotto ei
Liikenteen kasvu ilman tuoton kasvua on yleisempi yllätys. Se ilmenee useissa tunnistettavissa kuvioissa. Kampanja tuo uusia kävijöitä, jotka ovat uteliaita mutta sitoutumattomia; konversio laskee, koska uudet tulijat käyttäytyvät eri tavoin kuin tavallinen asiakaspohja. Vilkas ostoskeskussija kaappaa kävijäliikennettä suositulta ankkurivuokralaiselta, mutta kaappaa harvoja niistä asiakkaista itselleen. Kausisää lähettää ihmiset sisälle, joilla ei ollut minkäänlaista aikomusta ostella.
Joka tapauksessa raaka kävijäluku näytti rohkaisevalta. Konversiaste, jos kukaan olisi ollut seuraamassa, olisi kertonut todellisen tarinan aiemmin.
Kun tuotto nousee ja kävijämäärä ei
Käänteinen on yhtä opettavainen ja usein tervetullut. Myymälä karsii näyteikkunanäyttönsä, järjestää lattian uudelleen pienemmän avainkategorioiden ympärille ja kouluttaa henkilökuntaa tarkemmin. Kävijämäärä on muuttumaton – sama määrä ihmisiä kävelee ohi ja päättää tulla sisään. Mutta ostajien osuus nousee, keskimääräinen ostoskori kasvaa ja tuotto kasvaa ilman markkinointimenoja uusien kävijöiden houkuttelemiseksi.
Tämä on argumentti konversion kohtelemiseksi vivakkeena omana oikeutenaan. Lisäkävijämäärän markkinat ovat kalliit ja kilpaillut; markkinat jo olemassa olevien kävijöiden konvertoimiseksi on enimmäkseen vain mittaus ja toteutus.
Mitä data näyttää, mitä intuitio ei
Myymäläpäälliköt tuntevat, milloin ajanjakso on vilkas tai hiljainen, ja he ovat usein oikeassa. He ovat lähes koskaan oikeassa siitä, miksi. Oliko viime tiistai hiljainen, koska vähemmän ihmisiä tuli sisään, vai koska tulleet ihmiset lähtivät nopeammin ja ostivat vähemmän? Tiskin takaa katsottuna molemmat tapaukset näyttävät identtisiltä. Vastaukset ovat täysin erilaiset – enemmän markkinointia ensimmäisessä, enemmän myyntiä tai henkilöstön huomiota toisessa.
Siksi kunnolla instrumentoituun myymälään liittyvä datatuotos sisältää sekä kävijämäärän että aikaleimat, joiden avulla voit yhdistää sen kassajärjestelmävienteihin. Tuo kävijäluku voi tulla suoraan rakennuksen olemassa olevasta Wi-Fi-verkosta, ilman kameroita. Ilman molempia diagnosoit liiketoimintaa puolella informaatiosta.
Konversio päivittäin, tunneittain ja vyöhykkeittäin
Kun molemmilla luvuilla on käynnissä rinnakkain, kysymyksistä tulee tarkempia. Lauantai-iltapäivisin konversio voi olla viisitoista prosenttiyksikköä korkeampi kuin tiistaiamuisin – ja mielenkiintoinen kysymys ei ole vain miksi se on korkeampi vaan onko sinulla henkilöstö sen varalle. Kävijämääräkuvioihin perustuva henkilöstösuunnittelu tarkoittaa enemmän resursseja lattialle, kun enemmän ostajia on todella rakennuksessa, eikä oletusarvoisesti kiinteitä työvuoroja, jotka tasoittavat huipputunnit.
Vyöhyketason data lisää toisen kerroksen. Myymälän korkean liikenteen alue, joka tuottaa vähän transaktioita, on usein huonosti myynnistetty tai hankalan valaistu – ei yksinkertaisesti vähän vierailtu. Alue, jolla on alempi liikenne mutta hyvä konversio, saattaa hyötyä laajentumisesta. Liikenne- ja myyntidatan yhdistäminen on se, mikä tekee eron näkyväksi.
Ketjuongelma
Yhden myymälän kannalta keskustelu on suhteellisen suppea. Vähittäiskauppaketjulle, joka pyörittää kymmeniä sijainteja, panokset ovat suuremmat ja vertailut voimakkaampia. Ketju, joka voi sijoittaa sijainneillaan samanaikaisesti sekä liikenteen että konversion perusteella, voi nopeasti tunnistaa, mitkä sijainnit alisuoriutuvat toisella mittarilla samalla menestyessään toisella – ja tuo ero muuttaa sen, mitä teet asialle.
Sijainti, jolla on korkea kävijämäärä ja matala konversio, on eri operatiivinen ongelma kuin se, jolla on matala kävijämäärä ja korkea konversio. Ensimmäinen tarvitsee tuotevalikoimalle, pohjapiirukselle tai henkilöstölle tehtävää; toinen tarvitsee markkinointia tai opastusta houkutellakseen enemmän ohikulkevaa liikennettä, jonka se selvästi pystyy konvertoimaan, kun se saa sen. Ilman molempia lukuja molemmat näyttävät samalta: alisuoriutuvalta.
Laskentojen yhdistäminen kassoihin API:n kautta
Käytännön pullonkaula on yleensä integraatio. Kävijädata ja kassajärjestelmädata sijaitsevat eri järjestelmissä, eri aikatasoisuuksilla ja eri omistajilla. Ratkaisu on analytiikka-alusta, jossa on API-liitettävyys, joka normalisoi molemmat virrat yhteiselle akselille tehden konversioasteesta reaaliaikaisen operatiivisen mittarin eikä jonkun laskentataulukossa kuukausittain laskeman asian.
Kun konversio laskee torstai-iltapäivänä ilman ilmeistä ulkoista syytä, joku tietää sen tänään, ei seuraavassa kaupankäyntiarvioinnissa. Se on ero kävijädatan ja hallintavälineen välillä – ja se on se, mikä muuttaa liikenteen ja tuoton välisen kuilun jostain, jonka satunnaisesti huomaat, johonkin, jonka aktiivisesti suljet. Lippulaivamyymälöille ja ketjuille yhtä lailla, GDPR-turvallinen kävijäanalytiikka, joka tukee kaikkea tätä, pyörii tunnistamatta yhtäkään asiakasta nimellä.
- 10–40%
- Myymälän konversioaste (vaihtelee formaatin mukaan)
- 20%
- Konversio, kun 800:sta ostaa 160
Usein kysytyt kysymykset
Mikä on ero kävijämäärän ja myynnin välillä?
Kävijämäärä laskee, kuinka moni henkilö tulee tilaan; myynti laskee, kuinka monta transaktiota tapahtuu. Myymälässä voi olla täynnä ihmisiä ja silti tuotto laskee, jos kävijät selailevat, suojautuvat sateelta tai yksinkertaisesti eivät löydä haluamaansa. Nämä kaksi mittaria kohtaavat vain, kun konversio – ostajien suhde kävijöihin – myös seurataan.
Kuinka lasket myymälän konversioasteen?
Jaa suoritettujen transaktioiden määrä saman jakson kävijämäärällä, kerro 100 saadaksesi prosentin. Jos 800 henkilöä kävelee sisään ja 160 ostaa jotain, konversio on 20 prosenttia. Se, mitä pidetään terveenä tasona, vaihtelee voimakkaasti formaatin mukaan, noin 10–20 prosentista suurmyymälöissä 20–40 prosenttiin päivittäistavarakaupassa, joten mielekäs vertailu tehdään omaan perustasoosi eikä yhteen ainoaan vertailulukuun.
Voiko kävijämäärä nousta, kun tuotto laskee?
Kyllä – ja se tapahtuu useammin kuin kauppiaat odottavat. Vahvat markkinointijaksot houkuttelevat selailjoita, jotka harvoin ostavat. Myyntitapahtumat vetävät tarjouksia etsiviä asiakkaita pienillä ostoskoreilla. Lähellä oleva uusi kilpailija lisää ohi kulkevaa liikennettä mutta kaappaa ostajat. Kävijämäärä on mahdollisuus; konversio ja keskimääräinen transaktion arvo yhdessä määräävät, muuttuuko tuo mahdollisuus tuotoksi.
Miksi tarvitsen sekä kävijämäärädata että kassajärjestelmän dataa?
Kassajärjestelmädata kertoo, mitä myytiin ja milloin. Kävijädata kertoo, kuka oli paikalla milloin, ja kuinka moni heistä ei ostanut mitään. Yhdessä ne kertovat, oliko hiljainen tiistai hiljainen siksi, että kukaan ei tullut sisään, vai siksi, että sisään tulleet lähtivät tyhjin käsin – kaksi hyvin erilaista ongelmaa, jotka vaativat hyvin erilaisia vastauksia.