Znasz sprzedaż z całego miesiąca, ale nie wiesz, ile wizyt za nią stało, które aranżacje zatrzymywały ludzi i jak długo czekali na projektanta.

Analityka ruchu klientów w salonach meblowych mierzy wizyty w każdej godzinie, czas przebywania w każdym dziale, kolejkę przy stanowisku projektowym i konwersję przy kasie. Działa na Wi-Fi sklepu, a czujnik 3D nad wejściem daje dokładne zliczenia. Bumbee Labs to firma stojąca za jedyną metodą pomiaru ruchu pieszego w Europie zatwierdzoną przez organ ochrony danych.

W skrócie

• Analityka ruchu klientów w salonie meblowym pokazuje wizyty według godziny, czas przebywania w działach, oczekiwanie przy stanowisku projektowym i konwersję przy kasie.
• Można zacząć na Wi-Fi sklepu, z czujnikiem 3D nad wejściem do dokładnych zliczeń przy drzwiach.
• Czas przebywania odczytywany obok konwersji oddziela zainteresowanie od przeszkód. To, gdzie odwiedzający kupuje już po wyjściu ze sklepu, pozostaje poza zliczeniem.
• Pracownicy nie są wliczani do liczb, a sieć może porównywać swoje sklepy według tych samych miar.

Na jakie pytania może odpowiedzieć analityka ruchu klientów w salonie meblowym?

Długie wizyty, mało zakupów: gdzie w sklepie klienci spędzają czas?

W salonie meblowym czas przebywania w każdym dziale pokazuje, gdzie odwiedzający się zatrzymują, a konwersja pokazuje, ile wizyt kończy się zakupem przy kasie. Razem te dwie liczby oddzielają zainteresowanie od przeszkód. Ekspozycja ma przyciągać oglądających, więc niska konwersja sama w sobie nie jest błędem i odczytuje się ją na tle zwykłego poziomu danego sklepu.

Dane sprzedażowe trafiają na platformę przez integrację z Twoim systemem kasowym i są widoczne obok liczby wizyt, więc te same tygodnie można odczytać pod kątem wizyt, czasu przebywania i wyników.

Klienci oglądają u nas, a kupują gdzie indziej: czy salon nadal się broni?

Wizyty w salonie meblowym mogą się utrzymywać, nawet gdy zakup odbywa się gdzie indziej, poza zliczeniem. Czas przebywania pokazuje, że ludzie nadal korzystają z ekspozycji, a konwersja przy kasie obejmuje tylko to, co kupiono w sklepie. Rozbieżność między tymi liczbami może być wzorcem nazywanym showroomingiem.

Zliczanie opisuje ten wzorzec, ale nie może pójść za sprzedażą tam, gdzie do niej dochodzi. Sygnałem, który warto obserwować tydzień po tygodniu, są stabilne wizyty przy spadającej konwersji.

Rodziny przychodzą w sobotę: czy nasi pracownicy są na sali we właściwych godzinach?

Salon meblowy liczy swoje sobotnie wizyty godzina po godzinie, bez wliczania pracowników. Krzywa pokazuje wtedy, kiedy klienci są w sklepie, a grafik może przesunąć się w stronę tych godzin. Większość sklepów zna swój najbardziej ruchliwy dzień, ale szczytową godzinę w ramach tego dnia często ocenia się błędnie.

Zliczenia wejść z czujnika 3D nad drzwiami nadają tej krzywej dokładny kształt. Zmiana, na którą wskazują dane, to często przesunięcie pracowników między godzinami, a rzadziej dodatkowy etat.

W którym miejscu trasy po sklepie klienci zawracają?

Czas przebywania i trasy według działów pokazują, gdzie klienci zatrzymują się na trasie po dużym salonie meblowym, a gdzie zawracają albo w ogóle nie docierają. Mapa cieplna w sklepie nanosi to na plan sali: gorące strefy są tam, gdzie odwiedzający się zatrzymują, a zimne tam, gdzie szybko przechodzą. Zimną strefę trzeba zinterpretować, zanim ktokolwiek przesunie sofę.

Wi-Fi obejmuje całą salę jako jeden ciągły przepływ, więc czas przebywania i trasy można odczytać we wszystkich działach. Czy cichy kąt to problem z układem, czy po prostu tył budynku, ocenia sam sklep.

Czy klienci czekają na sprzedawcę przy stanowisku projektowania kuchni?

Przy stanowisku projektowym w salonie meblowym kolejka objawia się czasem przebywania, który stale rośnie. Odczyt godzina po godzinie pokazuje sklepowi, kiedy klienci czekają na projektanta, a kiedy przy stanowisku jest pusto. Projektantów można wtedy przydzielać do godzin, w których oczekiwanie rośnie.

Czas przebywania przy stanowisku mierzy zliczanie przez Wi-Fi. Czujnik 3D zamontowany nad stanowiskiem może dać dokładne zliczenie, jeśli jest potrzebne. Żadne wizerunki osób nie są zapisywane.

Wiosenny szczyt: jak rozpoznać, kiedy się zaczyna, i odczytywać go tydzień po tygodniu?

Salon meblowy może obserwować wiosenne tygodnie przez cotygodniową liczbę odwiedzających, zestawioną z wcześniejszymi tygodniami tego samego sklepu, więc wzrost widać wcześnie i można go właściwie odczytać. Pogodę i dni wolne od pracy też da się wydzielić, dzięki czemu ciepły weekend nie zostanie wzięty za początek sezonu.

Wielkanoc może dla niektórych formatów, w tym wyposażenia wnętrz, działać jak małe Boże Narodzenie, a jej termin zmienia się z roku na rok. Gdy tygodnie wokół niej odczytuje się osobno, porównanie rok do roku pozostaje uczciwe.

Czego jeszcze handel meblowy chce się dowiedzieć z danych o ruchu klientów?

• Nasz sklep z wyposażeniem wnętrz w centrum miasta: czy witryna przyciąga ludzi do środka? Współczynnik wejść, mierzony przez pewien okres przed zmianą witryny i przez okres po niej, porównuje przechodniów z tymi, którzy weszli do środka.
• Przebudowaliśmy aranżacje wnętrz: czy nowa ekspozycja radzi sobie lepiej? Te same strefy, mierzone w ten sam sposób przed i po w porównywalnych okresach, pokazują, które z nich teraz zatrzymują odwiedzających, a które ich straciły, czego samo zliczanie przy drzwiach nie jest w stanie pokazać.
• Jak nasze duże sklepy wypadają w porównaniu ze sobą? Sieć może przeliczyć każdy sklep na indeks ważony powierzchnią i lokalizacją, więc duży sklep w mieście i mały na przedmieściach można zestawić na tej samej skali.

Jak salon meblowy zaczyna mierzyć ruch klientów?

Salony meblowe są wśród typów sklepów, które mierzymy. Zliczanie można zacząć na punktach dostępowych Wi-Fi, które sklep już ma, a czujnik 3D montuje się nad wejściem tam, gdzie liczą się dokładne zliczenia wejść i wyjść. Twoi pracownicy są odfiltrowywani, więc liczby opisują wyłącznie klientów. Po pierwszym miesiącu sklep ma godzinową krzywą do odczytania, a sieć może powtórzyć tę konfigurację sklep po sklepie i przesyłać dane do własnego BI przez API. Licznik osób czy analityka porównuje prosty licznik z pełną analityką.