Пешеходный трафик подразумевает под собой всех людей, которые посетили торговую точку в определенный период времени. В некоторых метриках считаются еще и те люди, которые были рядом с магазином и не зашли в него. Оперируя полученными данными, можно понять: на какой период времени приходится пик посещаемости в магазине; в каких отделах люди проводят больше времени, а в каких меньше; сколько посетителей совершили покупку, а сколько ушли с пустыми руками.
Задача сбора таких данных состоит в том, чтобы подсчитать POI – то есть, какое количество людей посетило те или иные точки магазина в тот или иной период времени. К этому показателю относятся такие места в торговой точке, как вход/выход, стеллажи, торцы, зона у кассы, места временных продаж.
Благодаря анализу трафика клиентов в магазине можно узнать, сколько людей было в определенное время рабочего дня, на какие периоды приходятся пики продаж, вычислить среднюю продолжительность пребывания клиента в торговой точке, проанализировать эффективность промоакций.
Еще использовать метрики пешеходного трафика можно для того, чтобы знать, как перепланировать торговую точку. Они показывают, в какие отделы люди заходят чаще всего. Также можно узнать, какая выкладка работает лучше, а какая хуже.
Важно собирать данные о пешеходном трафике после маркетинговых активностей. Так можно узнать, что сработало хуже, что лучше, выяснить причины таких результатов, придумать новые акции.
Анализ трафика полезен не только при анализе маркетинговых активностей, но и для работы персонала. Руководитель знает, когда наплыв людей больше, а когда трафик спадает. Исходя из этого знания, он может сэкономить на персонале. Так, в час-пик в торговом зале будет максимальное количество сотрудников, а в часы простоя, наоборот.
На сегодняшний день есть несколько способов сбора пешеходного трафика: ручной, датчики движения, wi-fi, отслеживание мобильного трафика, видеорегистрация.
На сегодняшний день анализ людей, которые находились в магазине со смартфоном, считается самым основным, ведь он есть почти у каждого. Согласно статистике, около 85% людей обладают такими устройствами.
Для того чтобы отследить действия человека со смартфоном в магазине, устанавливается специальное оборудование, которое обслуживается определенным программным обеспечением. Оборудование отслеживает передвижение человека по магазину, а ПО обрабатывает информацию. Так, можно узнать, в каких точках магазина находился человек, сколько времени он провел у того или иного стеллажа, какие товары он выбрал, на что обратил внимание, что проигнорировал.
Такое отслеживание начинается тогда, когда человек подключается к Wi-Fi. Аналитические системы высчитывают, сколько человек подключилось впервые, сколько во второй раз, а сколько делали это неоднократно. Таким образом можно вычислить количество новых покупателей, тех, кого заинтересовал первый опыт в магазине, и ядро постоянных покупателей.
Отслеживая трафик при помощи Wi-Fi, можно создать тепловую карту посетителей магазина. То есть выделить «холодные» и «горячие» зоны – там, где люди проходят чаще всего, и там, куда они заходят реже.
Также отслеживая мобильные данные через Wi-Fi, покупателю можно присылать выгодные предложения на телефон в онлайн-режиме. Стоит отметить, что системы отслеживания пешеходного трафика фиксируют только передвижение человека по магазину и его покупки, но не собирают персональные данные.
Использование датчиков позволяет измерять пешеходный трафик в ключевых точках: входах, выходах, приоритетных точках продаж (POI). Когда посетители проходят через POI, они пересекают порог датчика и ломают лучи, фиксируя посещение этого конкретного места. Например, есть устройства с батарейным питанием, которые можно размещать в POI по всему магазину. Для сбора и отслеживания пешеходного трафика они используют температурное зондирование и передают данные в приложение, которое синхронизируется с данными о продажах в POS-системе.
Данные о пешеходном трафике, собранные с помощью датчиков подсчета людей, можно использовать для отслеживания общего количества ежедневных посетителей, часов пикового движения и трафика в приоритетных отделах. Но они не могут отслеживать поток посетителей, проходящих через магазин.
Платформы видеоаналитики помогают розничным магазинам отслеживать, анализировать и управлять большими объемами данных, собранными с помощью камер видеонаблюдения. С их помощью можно легко анализировать пешеходный трафик, как внутри торговой точки, так и снаружи, просчитывая сколько людей прошло мимо магазина и не заглянуло в него.
Для этого ритейлеры могут установить специальные камеры, которые интегрируются с платформой видеоаналитики. Вместе эти инструменты собирают и анализируют записи поведения посетителей, отмечая общие маршруты в магазине, где покупатели проводят больше всего времени, а также возможные недоработки в планировке торгового пространства.
Видеонаблюдение – отличный способ проанализировать поток посетителей в режиме реального времени, но это сложное и дорогостоящее мероприятие. Большие торговые помещения требуют большого количества камер и инфраструктуры для хранения и анализа отснятого материала. Для крупных ритейлеров это может быть удобно, но слишком обременительно для мелких.
Ручной подсчет людей, которые входят и выходят из магазина, – это проверенный способ мониторинга посещаемости розничной торговли без траты денег на дорогие цифровые инструменты.
Ручные кликеры или другие методы подсчета – доступный способ сбора целевых данных о посещаемости в важные периоды продаж. Конечно, для ручного подсчета требуется один или несколько сотрудников, находящихся в POI в течение дня, что делает этот метод сбора данных менее надежным и более подверженным ошибкам.
Данные о посещаемости в розничной торговле подпадают под категорию потребительской информации. Это означает, что нужно быть осторожным в том, как эти данные собираются и используются. Необходимо убедиться, что при сборе и хранении данных о посещаемости магазинов соблюдаются все местные и федеральные законы о конфиденциальности.
