Kase parāda, kas aizgāja no veikala, bet ne to, kad izveidojās rinda, kuras ejas palika neapmeklētas un cik cilvēku novietoja auto un neienāca.
Apmeklētāju skaitīšana pa stundām un nodaļām parāda, kad veidojas rinda pie kasēm, kuras nodaļas pircēji izlaiž un, ar sensoriem, cik ilgi viņi apstājas pie katra akciju plaukta gala. Tad kases, preču izlikšana un akciju vietas var sekot pircējiem.
Neatkarīgam pārtikas veikalam un lielveikalu tīklam. Anonīmi, un metodi apstiprinājusi datu aizsardzības uzraudzības iestāde.
Mums uzticas
Trīs jautājumi, ko uzdod katrs pārtikas tirgotājs
-
Kad rinda pie kasēm patiesībā veidojas?
Uzturēšanās laiks kases rindā pa stundām un nedēļas dienām precīzi parāda, kad veidojas rindas un kad kases stāv tukšas, tāpēc kases varat atvērt pēc plūsmas, nevis pēc grafika.
-
Pa kurām ejām iet, un kuras izlaiž?
Pircēja maršruts pa veikalu un uzturēšanās laiks katrā nodaļā (augļi un dārzeņi, gastronomija, piena produkti, nepārtikas preces) parāda, kur apmeklējums palēninās un līdz kurām nodaļām lielākā daļa apmeklējumu nemaz nenonāk.
-
Vai akciju plaukta gals ejas sākumā kaut ko dod?
Uzturēšanās laiks pie katras akciju vietas, mērīts ar sensoriem, parāda, kuri plauktu gali aptur cilvēkus un kuriem paiet garām ierastā solī, tāpēc labākās vietas var atdot piedāvājumiem, kam tās vajadzīgas.
Šajā lapā
Apmeklētāju skaitīšana pārtikas veikaliem parāda, kad veidojas rinda pie kasēm, kuras nodaļas pircēji apmeklē un, ar sensoriem, cik ilgi viņi apstājas pie akciju plauktu galiem. Tā darbojas ar veikala esošo Wi-Fi, un pie ieejas, kur svarīgs precīzs skaits, uzstāda 3D sensoru. Bumbee Labs ir uzņēmums, kas izstrādājis vienīgo apmeklētāju skaitīšanas metodi Eiropā, ko apstiprinājusi datu aizsardzības uzraudzības iestāde.
Īsumā
- Apmeklētāju skaitīšana pārtikas veikaliem stundu pēc stundas parāda, kad veidojas rinda pie kasēm, kuras nodaļas pircēji izlaiž un, ar sensoriem, cik ilgi viņi apstājas pie katra akciju plaukta gala.
- Mērīšanā izmanto veikala esošo Wi-Fi. 3D sensors pie ieejas papildus dod precīzu skaitu, un kameras virs ejām nav vajadzīgas.
- Viena un tā pati stundu līkne palīdz plānot kasieru darbu, preču izlikšanu un darba laiku, neatkarīgi no tā, vai veikals ir neatkarīgs vai daļa no tīkla.
- Kases dati tiek saņemti ar integrāciju ar Jūsu sistēmu un ir redzami blakus apmeklētības skaitļiem.
Ko apmeklētāju skaitīšana var pastāstīt pārtikas veikalam?
Kurā stundā veidojas rinda pie kasēm, un vai līdz tam ir atvērts pietiekami daudz kasu?
Uzturēšanās laiks kases rindā, skatīts pa stundām un nedēļas dienām, parāda, kad pārtikas veikalā sāk veidoties rinda un kad kases stāv tukšas. Tad veikals var atvērt kases pēc šīs līknes un plānot kasierus atbilstoši. Uzturēšanās laika skaitļus dod veikala paša Wi-Fi apmeklētāju skaitīšana.
Pašapkalpošanās vai kasieru kases: kāda attiecība der mūsu veikalam?
Rindu un uzturēšanās laiku pie pašapkalpošanās kasēm un kasieru kasēm var skatīt blakus stundu pēc stundas. Tad pārtikas veikals redz, kura veida kases veido rindu un kad, un nosaka abu attiecību pēc šiem datiem. Kur svarīgs precīzs skaits, to papildus dod skaitīšana ar 3D sensoriem.
Kad veikalā ir pietiekami kluss, lai izliktu preces?
Apmeklētāju skaits pa stundām katrā nedēļas dienā parāda visu pārtikas veikala nedēļu vienā attēlā: kad ejās ir kluss un kad pilns. Tad preču izlikšanu var pārcelt uz klusajām stundām, prom no maksimumiem, un arī pārtraukumi var sekot tai pašai līknei.
Kā uz šīs līknes maiņu pēc maiņas veidot darba grafiku, aprakstīts lapā darba grafiku plānošana pēc apmeklētības datiem.
Kuras nodaļas pircēji izlaiž, ejot pa veikalu?
Pircēja maršruts pa pārtikas veikalu parāda, kuras nodaļas tiek apmeklētas, kādā secībā un līdz kurām lielākā daļa apmeklējumu nemaz nenonāk. Uzturēšanās laiks katrā nodaļā, vai tie būtu augļi un dārzeņi, gastronomija, piena produkti vai nepārtikas preces, parāda, kur apmeklējums palēninās. Abus var skatīt pa stundām un, ar sensoriem, pa ejām, tāpat kā kases skaitļus.
Vai piedāvājumi ejas galos liek pircējiem apstāties?
Uzturēšanās laiks pie katra plaukta gala un akciju zonas, mērīts ar sensoriem, parāda, kuras akciju vietas aptur pircējus un kurām viņi paiet tieši garām. Tad labākās vietas var atdot piedāvājumiem, kam tās vajadzīgas. Lai redzētu, vai apstāšanās beidzas ar pirkumu, vajag kases datus, ko pārtikas veikals iegūst ar POS integrāciju.
Tuvumā atvērts jauns veikals: vai tas atņem mūsu pircējus?
Nedēļas apmeklējumu skaits pirms un pēc tam, kad tuvumā atveras konkurents, parāda kritumu un to, kas apmeklētību atguva. Neatkarīgi pārtikas tirgotāji, kas iegādājās mērījumus savam veikalam, tam ir sekojuši tieši tā, nedēļu pēc nedēļas. Nedēļas var godīgi salīdzināt tikai tad, ja abus periodus skaita vienādi, un no tā ir atkarīgs arī apmeklētības etalons.
Vai mūsu darba laiks atbilst ielai ārpusē no rīta, vakarā un nedēļas nogalē?
Salīdziniet plūsmu uz ielas ārpusē ar darba laiku: agri no rīta, vakarā un nedēļas nogalē. Pārtikas tirgotāji, kurus mēs mērām, ir saīsinājuši lēnu rītu, kad veikals tika atvērts uz tukšu ielu, un pagarinājuši vakara vai nedēļas nogales darba laiku, kad kaimiņi tirgojās, bet viņi ne. Wi-Fi skaita ielu, un LiDAR apmeklētāju skaitīšana virs durvīm dod precīzu ieeju skaitu.
Vai pēc pārbūves pircēji labāk izstaigā veikalu?
Uzturēšanās laiks pa nodaļām un kopējais apmeklējuma ilgums, mērīti pirms pārbūves un vēlreiz pēc tās, parāda, vai pircēji tagad labāk izstaigā pārtikas veikalu. Siltuma karte veikalā katram periodam parāda maršrutu cauri nodaļām, tāpēc veco un jauno izkārtojumu var nolikt blakus.
Ko vēl lielveikala apmeklētības dati var pastāstīt pārtikas tirgotājam?
- Cik cilvēku novieto auto un aizbrauc, neienākot?Plūsma autostāvvietā un plūsma veikalā, skaitītas kopā, parāda, cik ierodas un kāda daļa ienāk.
- Man ir savs pārtikas veikals, un mērījumus iegādājos pats: vai saņemu to pašu, ko tīkls?Jā, neatkarīgs īpašnieks saņem to pašu stundu līkni, rindu ainu un nodaļu plūsmu kā tīkls.
- Kā izskatās rīta un vakara maksimums ikdienas preču veikalā?Transporta mezglā vai degvielas uzpildes stacijā apmeklējumi ir īsi, un maksimumi seko braucieniem uz darbu un mājām. Degvielas uzpildes staciju puse aprakstīta lapā degvielas uzpildes stacijas un ikdienas preču veikali.
- Cik noslogots ir veikals bez personāla?Ieejas un izejas, skaitītas ar 3D sensoru pie durvīm, parāda, cik cilvēku veikalā atrodas, stundu pēc stundas.
- Cik tālu mūsu pircēji brauc, lai nokļūtu pie mums?Pirms jauna veikala atvēršanas plūsma pie plānotās vietas vai piesaistes teritorija pēc mobilo sakaru tīkla datiem palīdz izvēlēties, kur atvērt.
- Kur likt jaunās stundas, ja peļņas maržas ir zemas?Katra veikala stundu līkne parāda, kad ierodas pircēji, un tieši tur var izvietot nedaudzās darba stundas.
- Vai autovadītāji uzlādē auto un tad iepērkas?Autostāvvietas un veikala ieejas skaitīšana kopā parāda, cik ierodas un cik ienāk, bet uzturēšanās laiks parāda, cik ilgi viņi paliek.
- Cik noslogots ir veikals, kad ejās strādā interneta pasūtījumu komplektētāji?Apmeklējumi un noslodze parāda, cik pilns ir veikals katrā dienas stundā.
- Algas nedēļas nogale un mēneša beigas: kā izskatās mēnesis?Apmeklējumi, skaitīti katru dienu, dod veikalam mēneša ritmu kā dienu līkni papildus nedēļas līknei.
- Kā izskatās citi tīkla veikali?Tīkls var salīdzināt savus veikalus pēc vieniem un tiem pašiem rādītājiem stundu pēc stundas. Mazumtirdzniecības tīkliem par to ir sava lapa.
Kā pārtikas veikals sāk mērīt apmeklētību?
Lielākā daļa lielveikalu un pārtikas tirgotāju sāk ar esošo Wi-Fi, un mērījumus veic piekļuves punkti, kas ēkā jau ir. Sensoru pie ieejas uzstāda tur, kur svarīgs precīzs ienākušo un izgājušo skaits, un darbinieki no skaitījumiem tiek atfiltrēti. Pēc pirmā mēneša veikalam ir stundu līkne, rindu noslodze un nodaļu plūsma, ar ko strādāt. Tīkls ar tādu pašu risinājumu var pievienot veikalus un skatīt datus informācijas panelī vai, ar API starpniecību, savā BI sistēmā. Ja izvēlaties starp vienkāršu skaitītāju un pilnu analītiku, ceļvedis apmeklētāju skaitītājs vai analītikas platforma salīdzina abus.
Vēlaties redzēt, kā tas izskatītos Jūsu vietā?
Ko pārtikas tirgotāji dara ar datiem
Pārtikas tirgotāji, kurus mēs mērām, ir atvēruši kases pēc rindu stundu līknes, nevis pēc grafika, pārcēluši preču izlikšanu uz klusajām stundām un pārkārtojuši akciju vietas pēc tā, cik ilgi pircēji pie tām tiešām apstājas. Neatkarīgi pārtikas tirgotāji, kas iegādājās mērījumus savam veikalam, tos izmantojuši, lai saīsinātu lēnu rīta darba laiku un nedēļu pēc nedēļas sekotu tam, ko jauns konkurents tuvumā izdarīja ar viņu apmeklētību un kas to atguva.
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.
Biežāk uzdotie jautājumi
Mūsu pārtikas veikalam jau ir kases dati. Kāpēc mērīt arī apmeklētību?
Kases dati parāda, kas nopirka un kad samaksāja. Tie neparāda, kad pirms tam izveidojās rinda, cik ilgs bija apmeklējums, kuras nodaļas tika izlaistas vai cik cilvēku novietoja auto vai pagāja garām un neienāca. Apmeklētāju skaitīšana aptver to, kas notiek pirms kases. Pārdošanas dati tiek saņemti ar integrāciju ar Jūsu sistēmu, tāpēc abi ir redzami blakus.
Kā apmeklētāju skaitīšana parāda, kuri akciju plauktu gali pārtikas veikalā strādā?
Sensori pie katra plaukta gala un akciju zonas mēra, cik ilgi pircēji tur apstājas. Tad pārtikas veikals redz, kuras akciju vietas notur cilvēkus un kurām viņi paiet garām ierastā solī, un var paturēt spēcīgākās vietas piedāvājumiem, kam tās vajadzīgas. Lai redzētu, vai apstāšanās pārvēršas pirkumā, vajag arī kases datus ar POS integrāciju.
Vai pārtikas veikala apmeklētāju skaitīšana var aptvert ne tikai veikalu, bet arī autostāvvietu un ieeju?
Jā. Plūsmu autostāvvietā vai uz ielas un plūsmu veikalā mēra kopā, tāpēc redzat, cik cilvēku ierodas, cik ienāk un kā apmeklējums norit tālāk.
Vai apmeklētāju skaitīšana var parādīt, ko jauns konkurents tuvumā dara ar mūsu pārtikas veikala apmeklētību?
Jā. Pārtikas veikala apmeklējumus skaita nedēļu pēc nedēļas, tāpēc nedēļas pirms jaunā veikala atvēršanas var salīdzināt ar nedēļām pēc tās. Neatkarīgi pārtikas tirgotāji, kurus mēs mērām, to izmantojuši, lai redzētu apmeklētības kritumu un pēc tam to, kas to atguva. Salīdzinājums ir korekts tikai tad, ja abus periodus skaita vienādi.
Kur tas iederas
Daļa no
Nozares un segmenti
Izaicinājumi
Rādītāji
Datu aizsardzība:VDAR un apmeklētāju skaitīšanaIMY lēmumsVideonovērošana vai anonīma skaitīšanaMākslīgā intelekta akts un apmeklētāju skaitīšana