De herkomstkwestie: waar komen je bezoekers werkelijk vandaan?

De meeste locaties hebben een stellig, gedetailleerd beeld van hun bezoekers, opgebouwd in jaren op dezelfde plek. Dat beeld klopt ook regelmatig niet, en de fouten raken beslissingen die zwaar wegen: waar de volgende vestiging komt, hoe je een marketingbudget verdeelt, welke huurder in het pand komt dat in het voorjaar vrijkomt. Herkomstanalyse is er om te meten waar bezoekers vandaan komen, en zodra je dat doet, houdt het intuïtieve model geen stand.

In het kort

• Een herkomstgebied is de zone waaruit een winkel, winkelcentrum of locatie zijn bezoekers trekt, meestal opgedeeld in een primaire, secundaire en tertiaire zone.
• Kentekens op de parkeerplaats, postcodes van klantenkaarten en wat het personeel zich herinnert, zijn sterk gefilterde signalen, dus het intuïtieve model laat de zones die zichzelf laten zien te zwaar wegen.
• Mobiele netwerkanalyse levert bezoekersaantallen per herkomstwijk, per dag en seizoen, geanonimiseerd en geaggregeerd, zonder dat een individu wordt geïdentificeerd.
• Voor een nieuwe locatie is het aantal mensen dat in de buurt woont alleen een beginpunt; de vraag is hoeveel mensen er zullen komen, en van waar. Dezelfde herkomstcijfers dienen de huurdersmix, het marketingbudget en openbare diensten.

Wat is het herkomstgebied van een winkel of winkelcentrum?

Een herkomstgebied is de geografische zone waaruit een locatie zijn bezoekers trekt. Retailgeografen delen het gewoonlijk op in drie zones: een primair gebied met de dichtstbijzijnde bevolking, die het overgrote deel van de bezoeken levert, een secundaire zone die nog een deel bijdraagt, en een tertiaire zone van incidentele en bestemmingsgedreven bezoekers.

Herkomstanalyse op wijkniveau werkt zonder enquêtes of afleidingen uit klantenkaarten en laat zien waar bezoekers vandaan komen voordat ze op jouw locatie verschijnen. Mobiele netwerkanalyse maakt dat mogelijk op de schaal die echte planningsbeslissingen vragen.

De kaart die daaruit komt, verrast vaak. Een winkelcentrum met een sterke regionale reputatie trekt misschien het grootste deel van zijn bezoekers uit twee of drie aangrenzende wijken, terwijl de wijk drie kilometer verderop nauwelijks zichtbaar is. Of het omgekeerde: een locatie die de exploitant als lokaal beschouwt, blijkt veel bezoekers te trekken uit een ver woongebied zonder duidelijk alternatief. Beide patronen kunnen voor een bedrijf goed uitpakken, en beide raken elke beslissing die afhangt van wie je klanten zijn.

Waarom faalt het intuïtieve model?

Het intuïtieve model faalt omdat exploitanten hun aannames over het herkomstgebied baseren op wat ze kunnen waarnemen: kentekens op de parkeerplaats, accenten aan de informatiebalie, postcodes op bezorgorders. Dat zijn echte signalen, maar sterk gefilterde. De steekproef op de parkeerplaats mist iedereen die te voet kwam. Postcodes van klantenkaarten dekken alleen kaarthouders, en die vormen geen willekeurige doorsnede van de bezoekers. Wat het personeel zich herinnert, draait om opvallende gesprekken en ongewone gevallen, terwijl de mediane bezoeker die komt, winkelt en zonder incident weer vertrekt nauwelijks opvalt.

Zo ontstaat een model dat de zones van het herkomstgebied die zichzelf laten zien te zwaar laat wegen en de andere te licht. Marketinguitgaven, de plaatsing van bewegwijzering en onderhandelingen over vervoer komen allemaal uit dat model voort, dus de fout stapelt zich jarenlang op zonder dat iemand het merkt.

Hoe verandert herkomstdata een locatiekeuze?

Voor een nieuwe locatie is “hoeveel mensen wonen er in de buurt?” alleen een beginpunt; de vraag die herkomstdata beantwoordt, is “hoeveel mensen zullen er komen, en van waar?” Bij locatieanalyse zijn fouten in het herkomstgebied het duurst. Een locatie in een stadscentrum met goede ov-verbindingen kan een veel groter gebied trekken dan een retailpark aan de stadsrand, ook al wonen er binnen loopafstand minder mensen.

Bevolkingscijfers kunnen ook de andere kant op misleiden. Een provinciestad die al een goed gevestigde winkelbestemming heeft, kan er op basis van het inwonertal aantrekkelijk uitzien, tot de herkomstdata laat zien dat die bestemming de feitelijke doelgroep al heeft binnengehaald en de nieuwe locatie zou moeten concurreren om bezoekers die al een vaste gewoonte hebben. Een verkeerde inschatting is duur, dus de analyse hoort plaats te vinden voordat het huurcontract is getekend.

Hoe gebruiken winkelcentra herkomstdata voor de huurdersmix?

Winkelcentra en vastgoedeigenaren gebruiken herkomstanalyse in twee richtingen tegelijk. De eerste is naar binnen: begrijpen welke huurderscategorieën over- of ondervertegenwoordigd zijn ten opzichte van de bezoekers die het winkelcentrum werkelijk trekt. Een centrum dat onevenredig veel bezoekers uit jongere stedelijke wijken trekt, heeft misschien te weinig aanbod in categorieën die dat publiek aanspreken, wat de gangbare winkelcentrumformule ook zegt.

De tweede is naar buiten: het herkomstgebied laten zien aan potentiële huurders. Een ankerhuurder die over een huurcontract onderhandelt, wil het totale bezoekersaantal weten, en ook waar die bezoekers vandaan komen en of die bevolking overlapt met de eigen klantenkring van het merk. Herkomstdata geeft de verhuurder iets concreets in handen dat kale bezoekerscijfers niet kunnen bieden.

Hoe stuurt herkomstdata het marketingbudget?

Herkomstdata op wijkniveau verandert hoe je marketingbudgetten verdeelt. Als het herkomstgebied laat zien dat de bezoeken uit een wijk tien kilometer verderop in drie jaar zijn gedaald, misschien omdat daar een concurrent is geopend, is dat een ander probleem dan een daling die het hele herkomstgebied gelijkmatig treft. Het eerste vraagt om gerichte communicatie en mogelijk een samenwerking met het lokale vervoer; het tweede wijst op een breder probleem met merk of product.

Voor steden en gemeenten geldt dezelfde logica voor openbare diensten en vrijetijdslocaties. Een bibliotheek die bijna uitsluitend bezoekers uit de omliggende wijk trekt, bedient een smal herkomstgebied, en dat kan eerder op drempels in het vervoer wijzen dan op de vraag in het bredere gebied. Een culturele locatie die haar regionale belang wil aantonen aan subsidiegevers, kan met herkomstdata precies in kaart brengen welke wijken ze bereikt en welke nog onvoldoende bediend worden. Hoe mensen zich bewegen als ze eenmaal in de wijk zijn, is een aparte vraag, en de bezoekersstroom als de pols van een wijk maakt duidelijk of een winkelstraat de mensen eromheen echt bedient.

Hoe ziet herkomstdata er in de praktijk uit?

De datalevering bij een project met mobiele netwerkanalyse geeft je bezoekersaantallen per herkomstwijk, per dag en seizoen, zodat je ziet welke wijken meer gaan bijdragen en welke minder. De routes die bezoekers ter plekke kiezen komen uit telling via Wi-Fi of sensoren, niet uit netwerkdata. Daarmee kun je je herkomstprofiel naast dat van soortgelijke locaties leggen en modelleren wat een nieuwe vervoersverbinding of de opening van een concurrent met de verdeling zou kunnen doen.

Dit alles is anoniem en geaggregeerd. Mobiele netwerkanalyse werkt op de schaal van wijken en periodes; individuele reizen of identificeerbare mensen komen er niet in voor. In de dataset staan geen thuisadressen, alleen de wijk waar een groep bezoekers vandaan kwam, uitgedrukt als een aantal. Dat niveau volstaat voor alle beslissingen hierboven, en op dat niveau is herkomstanalyse altijd zinvol geweest.

Het herkomstgebied dat je dacht te hebben

Waar bezoekers vandaan komen, is de meest basale vraag die een locatie zich over zichzelf kan stellen. Die vraag gaat vooraf aan conversie, verblijftijd en omzet per bezoek, want voor al die vragen moet je eerst weten wie er komt.

Herkomstanalyse op wijkniveau identificeert niemand en is bedoeld om de aanname te corrigeren waar de meeste locaties van uitgaan. Die aanname zit meestal dicht genoeg bij de werkelijkheid om plausibel te klinken, maar zelden dicht genoeg om er een locatiekeuze op te baseren.

Bumbee Labs is het bedrijf achter de enige methode voor bezoekersmeting in Europa die is goedgekeurd door een gegevensbeschermingsautoriteit.