Bezoekersanalyse voor tankstations en gemakswinkels

Bezoekersanalyse voor tankstations telt hoeveel mensen op het voorterrein stoppen, hoeveel de winkel binnengaan en hoe lang ze blijven, locatie voor locatie. Meestal draait de meting op bestaande Wi-Fi-accesspoints, en LiDAR telt aankomende voertuigen. Bumbee Labs is het bedrijf achter de enige methode voor bezoekersmeting in Europa die is goedgekeurd door een gegevensbeschermingsautoriteit.

In het kort

• Per tankstation: hoeveel mensen stoppen, hoeveel de winkel binnengaan en hoe lang ze blijven.
• Dezelfde opstelling en definities op elke locatie maken de stations van een tankstationketen vergelijkbaar.
• Mensen worden meestal geteld via Wi-Fi-accesspoints die er al hangen, en LiDAR telt aankomende voertuigen.
• Hieronder: vier vragen van exploitanten, tien andere en wat een Zweedse keten op meer dan 100 locaties heeft gemeten.

Welke vragen stellen tankstationexploitanten aan bezoekersanalyse?

Hoeveel automobilisten die tanken, lopen ook echt de winkel in?

Bezoekerstelling op het voorterrein en in de winkel geeft elk tankstation zijn capture rate van pomp naar winkel. De telling onderscheidt wie stopt, wie de winkel binnenkomt en wie tankt en wegrijdt, en laat zien hoe lang bezoekers blijven. De cijfers komen meestal van bezoekerstelling via Wi-Fi op accesspoints die er al hangen.

Hoe vergelijken we de stations in ons netwerk en nemen we over wat de beste doen?

Elk tankstation wordt gemeten met dezelfde opstelling en definities, zodat je een snelwegstation en een station aan de stadsrand naast elkaar kunt zetten. De vergelijking laat zien welke voorterreinen de hoogste capture rate van pomp naar winkel hebben, en de rest kan leren van hun indeling, personeelsinzet en promoties. Hoe de vergelijking werkt, staat in wat een bezoekersbenchmark waard is.

Is elektrisch laden een winkelkans voor een tankstationketen?

Gaat een klant tijdens het laden naar binnen, of blijft hij in de auto zitten?

Op een tankstation met laadpalen vallen de mensen die laden uiteen in drie meetbare groepen: sommigen laden alleen, anderen lopen door naar de winkel of het restaurant, en de rest rijdt weg. De keten ziet die verdeling per locatie en weet zo waar de verblijftijd bij de laadpaal winkelbezoeken oplevert.

Trekken de winkel en het restaurant bij onze laadplekken de laadklanten aan?

Elk tankstation wordt ingedeeld in zones voor de laadplekken, de winkel en het restaurant, zodat je de bezoeken aan elke zone kunt tellen en afzetten tegen de laadtijd. De vergelijking tussen stations laat zien waar het aanbod bij de laadpalen mensen binnenhaalt, en de tellingen worden per locatie geleverd als data per zone.

Zie je de voertuigen op het voorterrein terug in de winkelcijfers?

Ja. LiDAR op het voorterrein telt aankomende auto’s, en parkeerbezetting laat zien hoe vol het voorterrein raakt en hoe lang voertuigen blijven staan. Afgezet tegen de capture rate in de winkel dekken die cijfers het bezoek van de inrit tot de kassa. Waar een exacte telling bij de winkeldeur nodig is, voegen AI-camera’s of LiDAR die precisie toe aan de Wi-Fi-basismeting.

Welke andere vragen over voorterrein en winkel meten we?

• Hoe doet de winkel het, los van de brandstof, het café en de servicestop? Die wordt apart van het voorterrein gemeten en heeft hetzelfde ritme als elke supermarkt of gemakswinkel, met korte bezoeken en forenzenpieken.
• Hoeveel van de passerende auto’s draaien de locatie op? Verkeerstellingen per rijrichting op de weg en bij de inrit tellen zowel de auto’s die doorrijden als de auto’s die afslaan, om ze af te zetten tegen de winkelbezoeken.
• Waar lekt de funnel tussen pomp en kassa? Automobilisten beslissen bij de pomp, slaan af naar de wasstraat of komen binnen en kopen niets, en de voorplaatsfunnel loopt elke stap door.
• Hoeveel van de mensen die binnenkomen, kopen iets? Kopen is een aparte stap nadat iemand binnen is, en conversie in de winkel legt uit hoe je die leest.
• Bracht het nieuwe koffie- of food-to-go-aanbod meer mensen binnen, of besteden dezelfde mensen meer? Winkelbezoeken voor en na de wijziging laten zien of er meer mensen binnenkwamen.
• Krijgen borden, schermen en promoties bij de pomp meer mensen naar binnen? De capture rate voor, tijdens en na een wijziging laat zien of meer van de mensen die stoppen ook binnenkomen.
• Hoeveel mensen gebruiken de winkel zonder te tanken? De dependency rate laat zien welk deel van de winkelbezoekers ook tankt, en de case hieronder geeft er cijfers bij.
• Welke schappen en zones in de winkel krijgen nooit bezoek? Drukke en stille zones laten zien waar mensen komen en waar niet, voor indeling en productplaatsing; zie heatmaps in de winkel.
• Hoe plannen we personeel voor de forenzenpieken? Pieken per uur en per dag laten zien of de personeelsinzet het echte aankomstpatroon volgt; zie personeelsplanning met bezoekersdata.
• Loont het om ‘s nachts open te blijven? Uurcurves voor bezoekers en voor voertuigen op het voorterrein kun je per locatie vergelijken met de openingstijden.

Analisten van een tankstationketen die de data per station in hun eigen BI willen hebben en niet in nog een portaal, halen die op via de API voor personentelling.

Wat leerde een Zweedse tankstationketen van het meten op elke locatie?

Een Zweedse tankstationketen mat de capture rate van pomp naar winkel op een netwerk van meer dan 100 locaties, verdeeld in zones van de pompen en EV-laden tot de winkel en het restaurant. De capture rate varieerde in één gemeten periode van 8 tot 55 procent tussen stations, en de beste voorterreinen lieten de rest zien wat ze moesten veranderen. De dependency rate bedroeg maar 10 tot 15 procent, wat betekent dat alleen dat deel van de winkelbezoekers ook tankte. De winkel had dus een eigen klantenstroom. Ook de bezoeken aan de EV-laadpalen bleken meetbaar als winkelkans. Omdat de opstelling op elke locatie hetzelfde is, gebeurt de privacytoets één keer voor het hele netwerk. Lees de case over de tankstationketen →