Analyse de fréquentation pour stations-service et commerces de proximité

L’analyse de fréquentation en station-service compte combien de personnes s’arrêtent sur la piste, combien entrent dans le magasin et combien de temps elles restent, station par station. Elle fonctionne généralement avec les points d’accès Wi-Fi déjà en place, et le LiDAR compte les véhicules qui arrivent. Bumbee Labs est l’entreprise derrière la seule méthode de mesure de fréquentation en Europe approuvée par une autorité de protection des données.

En bref

• Par station-service : combien de personnes s’arrêtent, combien entrent dans le magasin et combien de temps elles restent.
• La même installation et les mêmes définitions sur chaque site rendent comparables les stations d’un réseau.
• Les personnes sont généralement comptées avec les points d’accès Wi-Fi déjà en place, et le LiDAR compte les véhicules qui arrivent.
• Ci-dessous : quatre questions d’exploitants, dix autres, et ce qu’une chaîne suédoise a mesuré sur plus de 100 sites.

Quelles questions les exploitants de stations-service posent-ils à l’analyse de fréquentation ?

Combien, parmi les conducteurs qui font le plein, entrent vraiment dans la boutique ?

Le comptage de fréquentation sur la piste et dans le magasin donne à chaque station-service son taux de captation de la pompe au magasin. Il compte les personnes qui s’arrêtent, celles qui entrent dans le magasin et celles qui font le plein puis repartent, et il montre combien de temps les visiteurs restent. Les données proviennent généralement du comptage de personnes par Wi-Fi sur des points d’accès déjà installés.

Comment comparer les stations de notre réseau et reproduire ce que font les meilleures ?

Chaque station-service est mesurée avec la même installation et les mêmes définitions, si bien qu’un site sur une aire d’autoroute et un site en périphérie de ville se lisent côte à côte. La comparaison montre quelles pistes ont le meilleur taux de captation de la pompe au magasin, et les autres peuvent s’inspirer de leur agencement, de leurs effectifs et de leurs promotions. Le benchmark de fréquentation explique comment fonctionne la comparaison.

La recharge électrique est-elle une opportunité pour le magasin d’un réseau de stations-service ?

Quand un client recharge sa voiture, entre-t-il dans le magasin ou reste-t-il dans le véhicule ?

Dans une station-service équipée de bornes de recharge, les personnes qui rechargent se répartissent en trois groupes mesurables : celles qui ne font que recharger, celles qui poursuivent vers le magasin ou le restaurant, et celles qui repartent. Le réseau voit cette répartition par site et sait ainsi où le temps de présence à la borne se transforme en visites en magasin.

La boutique et le restaurant près de nos places de recharge attirent-ils ceux qui rechargent ?

Chaque station-service est découpée en zones pour les places de recharge, le magasin et le restaurant, de sorte que les visites de chaque zone peuvent être comptées et mises en regard du temps de recharge. La comparaison entre stations montre où l’offre proche des bornes fait venir les clients, et les comptages arrivent par site sous forme de données par zone.

Les véhicules sur la piste apparaissent-ils dans les chiffres du magasin ?

Oui. Le LiDAR sur la piste compte les voitures qui arrivent, et l’occupation des parkings montre à quel point la piste se remplit et combien de temps les véhicules restent. Lus au regard de la captation en magasin, ces chiffres couvrent la visite de l’entrée de la station jusqu’à la caisse. Lorsqu’il faut un comptage exact à la porte du magasin, les caméras IA ou le LiDAR ajoutent cette précision à la base Wi-Fi.

Quelles autres questions sur la piste et le magasin mesurons-nous ?

• Comment se porte la boutique, en dehors du carburant, du café et du point de services ? Elle est mesurée séparément de la piste et se comporte comme n’importe quel supermarché ou commerce de proximité, avec des visites courtes et des pics aux heures de trajet domicile-travail.
• Combien des voitures qui passent entrent dans la station ? Le comptage du trafic par sens de circulation sur la route et à l’entrée du site compte à la fois les voitures qui passent et celles qui entrent, à comparer avec les visites en magasin.
• Où le funnel perd-il des clients entre la pompe et la caisse ? Les conducteurs décident à la pompe, bifurquent vers la station de lavage ou entrent sans rien acheter, et le funnel de la piste suit chaque étape.
• Parmi les personnes qui entrent, combien achètent ? L’achat est une étape distincte après la captation, et le taux de conversion en magasin explique comment le lire.
• La nouvelle offre de café ou de restauration à emporter a-t-elle fait venir plus de monde, ou les mêmes clients dépensent-ils davantage ? Les entrées en magasin avant et après le changement montrent si davantage de personnes sont entrées.
• Les panneaux, les écrans et les promotions à la pompe font-ils entrer plus de monde ? Le taux de captation avant, pendant et après un changement montre si une plus grande part des personnes qui s’arrêtent entre dans le magasin.
• Combien de personnes utilisent la boutique sans faire le plein ? Le taux de dépendance montre quelle part des visiteurs du magasin fait aussi le plein, et l’étude de cas ci-dessous donne les chiffres.
• Quels rayons et quelles zones du magasin ne reçoivent jamais de visite ? Les zones chaudes et froides montrent où les gens vont et où ils ne vont pas, pour l’agencement et le placement des produits ; voir les heatmaps en magasin.
• Comment adapter les effectifs aux pics des trajets domicile-travail ? Les pics par heure et par jour montrent si les effectifs suivent le schéma réel des arrivées ; voir la planification des effectifs avec les données de fréquentation.
• Vaut-il la peine de rester ouvert la nuit ? Les courbes horaires des visiteurs et des véhicules sur la piste peuvent être confrontées aux horaires d’ouverture, site par site.

Les analystes d’un réseau qui veulent les données par station dans leur propre BI, plutôt que dans un portail de plus, peuvent les récupérer via l’API de comptage de personnes.

Qu’a appris une chaîne suédoise de stations-service en mesurant chaque site ?

Une chaîne de stations-service suédoise a mesuré la captation de la pompe au magasin sur un réseau de plus de 100 sites, zonés des pompes et de la recharge électrique jusqu’au magasin et au restaurant. Sur une période mesurée, la captation a varié de 8 à 55 pour cent selon les stations, et les meilleures pistes ont montré aux autres ce qu’il fallait changer. Le taux de dépendance n’était que de 10 à 15 pour cent : seule cette part des visiteurs du magasin a aussi fait le plein, si bien que le magasin avait son propre flux de clients. Les visites aux bornes de recharge ont elles aussi pu être mesurées comme une opportunité pour le magasin. Comme l’installation est la même sur chaque site, l’examen de confidentialité se fait une seule fois pour tout le réseau. Lisez l’étude de cas de la chaîne de stations-service →