Driv alle butikkene i kjeden på samme kunnskapsgrunnlag

Jobben som skal gjøres

Du driver mange like lokasjoner og blir målt på resultatene til alle sammen. De vanskelige spørsmålene gjentar seg i hver butikk: Hvor mange passerer, og hvor mange kommer inn? Hvor lenge blir de, og hvor? Hvilke butikker konverterer kikkere til kjøpere, og hvorfor? Hvor er de døde sonene og flaskehalsene? Er bemanningen min tilpasset når kundene faktisk kommer? Gjorde den kampanjen eller vindusutstillingen noe som helst? Salgsrapporter forteller deg hva som skjedde, men ikke hvorfor det skjedde eller hva du bør gjøre videre.

Wi-Fi-basert persontelling i hver butikk

Bumbee Labs gjør butikkenes eksisterende Wi-Fi om til et målelag og kjører den samme metoden i hver lokasjon. I de fleste butikker betyr det ingen kameraer og ingen ny sensormaskinvare: som regel holder aksesspunktene du allerede drifter, og noen ganger trengs ett eller to ekstra for en inngang eller en fasade med forbipasserende. Tellingen, den statistiske motoren og leveringen (ett dashbord, eller rett inn i din egen BI gjennom et veldokumentert API) er identiske fra butikk til butikk. Derfor er tallene sammenlignbare likt mot likt i hele kjeden, og det som virker i en sterk butikk, kan spres gjennom nettverket i stedet for å bli værende lokalt. Alt er anonymt, og det er den eneste metoden for besøksmåling i Europa som er godkjent av en datatilsynsmyndighet, så en utrulling i hele kjeden tar aldri på seg personvernrisiko.

Slik fungerer Wi-Fi-basert persontelling →

Hvilke data du får

Mer enn kundetelling: hele konverteringstrakten

Kundetelling i inngangen er startpunktet. Bumbee Labs måler hele reisen fra forbipasserende til kjøp, sone for sone. Kundeflyten gjennom butikken viser de kalde sonene og flaskehalsene som salgsrapporten ikke ser.

Butikkjeder bryr seg mest om konverteringstrakten, målt likt i hver butikk så du kan sammenligne likt med likt:

• Forbipasserende utenfor butikken (det adresserbare publikummet).
• Besøkende: hvor mange som faktisk går inn (fangstraten fra gate til butikk).
• Oppholdstid: hvor lenge de blir, delt i kategorier (snarvisitter kontra reelle besøk).
• Varme og kalde soner: hvor i butikken folk blir værende, og hvor de ikke gjør det.
• Benchmarking mellom butikker: de samme metrikkene i hver lokasjon, så beste praksis er synlig og kan kopieres.
• Trender og topper: per time, dag, uke og måned, så bemanning og åpningstider følger etterspørselen.
• Integrasjoner: koble til kasse-/POS-data, så kan du legge snittkjøp per besøk og salg per minutt oppå.

Hvordan disse sonene, rutene og oppholdstidene kommer sammen på én plantegning, ser du på heatmaps i butikk.

→ Se hele metrikkatalogen og leveringsformatene

Kundecase: en skandinavisk butikkjede

En velkjent skandinavisk butikkjede har et stort butikknettverk i Norden og selger mat og drikke, helse og skjønnhet, interiør og møbler. Kjeden ville få mer ut av mindre ved å forstå kundereisen i butikken, og valgte Bumbee Labs for datakvaliteten og den etiske, GDPR-trygge tilnærmingen. Den eneste investeringen de fleste butikkene trengte, var ett eller to ekstra aksesspunkter. Med trakt- og oppholdsdataene i hånden gjorde kjeden dette:

• Justerte åpningstidene etter å ha oppdaget flere forbipasserende på kvelden enn tidlig på dagen.
• La om vaktplanene etter de reelle toppene.
• Brukte varme soner til kampanjebudskap, og la om hovedruten i enkelte butikker.
• Benchmarket butikkene for å spre beste praksis for vareplassering, bemanning og utforming, noe som kuttet markedsføringskostnader og løftet lønnsomheten.

Les resultatene fra butikkjeden →

Hvor dette passer inn

For klesbutikker ligger den motespesifikke trakten (vinduet, prøverommene og vaktplanen) på besøksanalyse for klesbutikker. For dagligvarebutikker finner du kassekøene, kunderuten og kampanjegavlene på besøksanalyse for dagligvarebutikker. Byggevareforhandlere og byggevarehus, med proff- og privatkundestrømmer og utelageret, har en egen side: besøksanalyse for byggevarehus og jernvare. Apotekkjeder, der både reseptkøen og personvernet veier tungt, er beskrevet på besøksanalyse for apotek. Omfatter nettverket ditt bensinstasjoner eller veikantbutikker, se besøksanalyse for bensin og servicehandel. Hotell- og serveringsgrupper med mange steder står overfor det samme «mange like lokasjoner»-problemet og bruker samme tilnærming.