Konverteringsbenchmarker i butikk: slik ser det gode ut

Spør hva en “god” konverteringsgrad i butikk er, og du får sikre svar som motsier hverandre, fordi de fleste av dem stilltiende antar et bestemt format. Det forskningen faktisk viser, er smalere enn folkloren og mer nyttig: publisert forskning støtter spenn på formatnivå, ingenting støtter et universelt snitt, og benchmarken med reell operasjonell verdi er den du bygger selv.

Hva viser publiserte konverteringsbenchmarker egentlig?

Publiserte konverteringstall kommer stort sett fra leverandører av måle- og betalingsverktøy. Spennene de oppgir for samme format, spriker, og få av dem oppgir utvalg eller metode. Det de er enige om, er rekkefølgen: dagligvarer konverterer høyest, fordi de fleste som går inn i en dagligvarebutikk, kommer for å kjøpe, og formater der folk kommer for å se seg om, som mote, møbler og luksus, konverterer langt lavere. Forskjellen mellom formater er større enn forskjellen mellom en butikk som sliter og en sterk butikk innenfor samme format. Alle som siterer et enkelt “bransjesnitt”, har i praksis tatt snittet av en dagligvarebutikk og en klokkeboutique, og tallet som kommer ut, beskriver ingen av dem. Den dypere analysen av hvorfor kassaapparatet alene villeder, ligger på besøkstall vs. salg.

Hva er en god konverteringsgrad per butikktype?

Ingen publiserte tall holder per butikktype, men rekkefølgen mellom butikktypene er konsekvent og forklarer seg selv. Les konverteringen innenfor ett format, behandle tall utenfra som en grov fornuftssjekk, og sammenlign først og fremst en butikk med dens egne uker, dager og søsterbutikker.

• Dagligvarer: høyest av alle formater. Dagligvarebesøk er drevet av kjøpsintensjon, og formatet er ensartet, så de fleste besøkende kjøper.
• Klær og spesialhandel: godt under dagligvarer, og med stor spredning. En luksusboutique og en fast fashion-butikk ligger i hver sin ende av samme kategori.
• Byggevarehus og jernvare: ingen tall er publisert for butikktypen. Proffkunder og helgekikkere deler samme bygg og konverterer ulikt.
• Apotek: ikke publisert. Reseptkøen gjør besøkene strukturelt annerledes enn i alle andre butikker, så et publisert snitt ville beskrevet en butikk som ikke finnes.

Sidene per butikktype leser konverteringen ut fra hvert formats egne spørsmål: klesbutikker, dagligvarebutikker, byggevarehus og jernvare og apotek.

Hvorfor gjelder ikke konverteringsgraden fra netthandel for en fysisk butikk?

De fleste lister over “gjennomsnittlig konverteringsgrad” på nettet er tall fra netthandel, bygget på økter, fluktfrekvens og handlekurvlogikk som ikke har noe fysisk motstykke, og derfor er de feil målestokk for en butikk. En nettbutikk ser hvert klikk; en fysisk butikk ser ikke vinduet den mistet tirsdag ettermiddag, stativet ingen stoppet ved, eller køen som fikk folk til å snu ved prøverommene.

Hvorfor formatet dominerer tallet

Konverteringen avhenger av hvorfor folk kommer inn. Dagligvarekunder kommer for å kjøpe, så konverteringen deres er strukturelt høy; showroom-formater er laget for å tiltrekke kikkere, så deres er strukturelt lav, og ingen av tallene er gode eller dårlige i seg selv. Det er også derfor de nyttige sammenligningene er innenfor eget format og egen portefølje: din tirsdag mot din lørdag, din butikk A mot din butikk B målt på samme måte med besøksanalyse for butikk, denne sesongen mot den forrige. Metrikkordlisten definerer begrepene, og nytten kommer når du bruker dem på dine egne data.

Bygg benchmarken som betyr noe

Din egen baseline trenger to pålitelige serier: anonyme besøkstall ved inngangen og transaksjoner fra kassesystemet, koblet sammen til konvertering per time, dag og sesong. Derfra blir spørsmålene operasjonelle: hvilke timer konverterer dårligst, og er de underbemannet; hva skjedde med konverteringen da planløsningen endret seg; fortynner en trafikktopp konverteringen (kikkere), eller holder den den oppe (etterspørsel). I løpet av et kvartal eier butikken en benchmark ingen publikasjon kan tilby, fordi den er bygget på butikkens egne data.

Steg for steg ser det første kvartalet slik ut:

• Uke 1 til 4: tellingen starter på Wi-Fi-et som allerede finnes i butikken, med en sensor over inngangen der eksakt inn og ut betyr noe. De første ukene etablerer baselinen.
• Uke 5 til 8: koble til kassesystemet og les konverteringen time for time og dag for dag, ikke som et månedssnitt.
• Uke 9 til 12: sammenlign med dine egne uker, dager og butikker, og la den første sesongen tegne din egen årskurve.

Publiserte tall fungerer i beste fall som en fornuftssjekk. Konverterer en dagligvarebutikk på et nivå du ville ventet av en motebutikk, er noe verdt å undersøke. Hva som bør rettes opp, og om tiltaket virket, kan bare din egen baseline svare på.