首页 科技资讯 业界

价值滑坡?客流数据如何「数」尽其用?

线下零售对客流数据(Traffic)可谓是又爱又恨,门店深知客流数据的重要性,但客流数据给门店业绩提升提供了怎样的帮助?经营者们却常常难以回答。以致行业内出现一些客流数据无用论的声音:

01 洞察只是经验性结论?

经营者通过客流数据可以直观地看到什么时候人多、什么时候人少,进而判断客群的属性标签,如游客、上班族等。但这都属于老生常谈,从筹备门店,到实际经营,经营者每天都在观察和验证,这样的洞察只是对他们正确的经验进行检验。

事实上,这样的洞察思维过于狭窄,忽视了客流数据的洞察广度和多维分析的角度。关注率、进店率的变化常常是经验无法精确衡量的,顾客在店铺停留的时长也经常因为主观的评价和实际相距甚远。同时,节假日、天气、温度等等影响因素的结合加持下,经营者不仅能够洞察顾客的行为变化趋势,更能够量化计算出影响的程度,指导门店运营与品牌营销。

同时,即使一些粗放的客群属性标签对单店来说是经验性的验证,但对于多店连锁管理而言就是门店选址和运营的模型。一个品牌往往设有不同类型的门店,所应用的模型自然也有所不同,此时就可以进行不同模型门店的评估对比以及单个门店的评估优化。

02 难以帮助「降本」或「增效」?

一些经营者发现了客流数据的异常,对门店的运营和营销进行了相应的调整,有时似乎卓有成效,有时似乎白费苦劳。从客流到成交,从客流到提效,需要耗时较长的一段过程,而经营者很难清晰地掌握到客流到底对结果产生影响与否、产生了怎样的影响、如何产生影响?客流数据好似拳头打棉花,空有一番蛮力,却有劲使不上。追其本质,还是由于客流数据无法和 GMV 或其他具体指标实现打通闭环,成为了数据孤岛。

构建精细化线下运营指标体系,客流数据、顾客行为数据、订单数据的打通势在必行;再通过运营和营销调整,监控数据,实现「增效」。同时,将异常客流数据做到实时预警,门店快速响应,并结合门店抽查巡检保障门店响应质量,一套组合拳下来便能在实际运营过程中逐步实现「降本」。

03 用户数据采集有风险?

《个人信息保护法》的约束让线下顾客画像的建立变得困难,线下精准营销举步维艰。一些企业通过服务提升策略与顾客建立深刻的信任关系,让用户自愿将个人数据授权给企业,企业据此为用户提供更优质的产品和服务,实现双赢。但因涉及隐私,一些顾客仍然有强烈的天然抵触,采集的数据必然大打折扣。

抛开对用户生物信息的识别,我们对顾客的洞察可以精确到什么程度呢?基于人体特征识别,我们可以将常见的年龄、性别、身高进行模糊的预测;同时结合陪同消费人数,我们可以对人群的特征进行画像预测,如定义亲子、同事、同学、伴侣等标签,这能有效指导零售品牌在商品和运营层面进行规划与调整。

要实现客流的价值,既需要通过 CV 等技术不断实现更详尽的顾客洞察,更需要结合实际业务去将已有的客流指标进行挖掘和探索,与整体指标体系联动,才能发挥其价值。下面我将罗列常见的客流指标与价值。

• 进店(Enter)阶段

1)过店客流:洞察店外的顾客行为,可以评估商圈的优质性、市场营销推广效果以及量化分析一些常见客观因素对客流的影响。如每日的不同时刻、节假日、天气变化、气温变化等对客流的影响。

2)关注客流:洞察店外顾客行为,评估店铺吸引力。

3)进店客流/进店率:洞察顾客进店行为,评估店铺吸引力、品牌影响力以及 inbound(集客营销)的效果。对于inbound而言,顾客往往进行线上触达后直接进店,这一点通过进店率的变化就能够直观地呈现。

• 逛店(Shopping)阶段

1)停留时长:洞察顾客在区域/品类/商品等不同维度的停留行为,通过平均停留时长评估区域特性、品类吸引力和商品吸引力。深访率是停留时长的精细化分群,品牌通过设定不同时间节点,找到深度停留顾客的比例,可以对商品/品类吸引力做到更精准的衡量,避免一些无效顾客(停留时长过短)的干扰。

2)动线图与热力图:洞察顾客在店铺的行动轨迹与停留趋势,评估区域或品类的吸引力。结合了门店规划图,它比停留时长能够更直观地呈现顾客兴趣。并将商品以外的动线设计因素考虑在内评估对顾客停留的影响。同时热力图能够有效反映门店利用率,及时提醒门店进行区域或陈列调整。

3)区域关系图:洞察顾客在具体区域之间的流转情况,评估区域间的关联性与吸引力。指导门店优化区域的排布。

4)客群画像:客群画像是多项指标的综合评价,包含年龄、性别、人数、时间等要素,结合不同的行业与品类,要素的组合可能也会形成不同的标签,形成符合品牌自身的客群画像,用于评估进店顾客的质量,对门店运营将有很大的指导意义。

想要验证客流数据的价值,必然离不开零售品牌长期的运营实践,不积跬步,无以至千里。之后,我们将在客流价值研究领域继续深耕,以零售行业客流价值实践经验为支撑,探寻更多优化可能性与对经营者的启发。

关于Whale帷幄

作为国内专业的全域数字化营销运营平台,Whale 帷幄通过人工智能 (AI), 大规模物联网络 (IoT) 和数据模型 (Data) 的关键技术创新,为面向未来的零售品牌提供数据驱动、协作优先、简单易部署的品牌全域营销解决方案,旨在赋能零售品牌可持续化的精细运营与精益增长,打通 MarTech「最后一公里」。目前 Whale 帷幄服务体系已广泛覆盖食品饮料、美妆护肤、时尚鞋服、轻奢珠宝、数码电器、餐饮茶饮、商超便利、汽车服务、医药健康等行业。已积累标杆客户如联合利华、屈臣氏、西贝、美的、泡泡玛特、蔚来汽车、家乐福等 300 余家行业 Top 品牌。公司于2017年成立于杭州,并在上海、深圳、北京设有办公中心。

官方微博/微信

每日头条、业界资讯、热点资讯、八卦爆料,全天跟踪微博播报。各种爆料、内幕、花边、资讯一网打尽。百万互联网粉丝互动参与,TechWeb官方微博期待您的关注。

↑扫描二维码

想在手机上看科技资讯和科技八卦吗?

想第一时间看独家爆料和深度报道吗?

请关注TechWeb官方微信公众帐号:

1.用手机扫左侧二维码;

2.在添加朋友里,搜索关注TechWeb。

手机游戏更多