近幾年,經曆過疫情的美妝零售行業或多或少都遇到過至暗時刻,但某老牌連鎖美妝集合店卻持續三年盈利,更是積累瞭(le)超 2 億用戶和 6000 多萬付費會員的豐厚用戶資産(chǎn)。
作爲連鎖品牌門店,客流數據是衡量門店經營的重要數據指标。到店顧客都有什麽偏好?門店客流受天氣、節假日、活動的影響變(biàn)化如何?門店陳列調整後能否帶來銷售額增長(zhǎng)?
借助 Whale SpaceSight 進行 AI 門店客流量分析,該品牌得以快速、全面掌握門店客流真實情況,優化運營管理。
相比其他化妝品、護膚(fū)專賣店,美妝集合店客流量通常較爲可觀(guān)。在周末或節假日的高峰時段,過店人數會顯著增加,店鋪門前的人流絡繹不絕。

雖然過店人數衆多,但真正進入店鋪的顧客數量會受到多種因素的影響。店面設計、品牌知名度、産(chǎn)品種類和質量、價格策略以及促銷活動(dòng)等都會影響顧客的進店意願。
該品牌某門店店長(zhǎng)就注意到,在店外,有的人可能是逛街時順便經過,也可能是被新品海報(bào)吸引的目标消費者;在店内,有的顧客穿梭在貨架之間,也有顧客會停留、查看商品、詢問店員……這些顧客中哪些才算作真正的有效客流?
還有,有的顧客在一天内多次進店,或是外賣員、快遞(dì)員等「非顧客」人群進店送貨取貨,以及全天在店的店員等,這些也都不能算作當(dāng)日的顧客進店數據。

對於(yú)真實有效客流統計,通過 SpaceSight,AI 算法能夠實現有效過濾、精準去重。針對各門店實際情況,店長還可以設置停留時長過濾,排除那些穿行過店、進店問路、進店時長過短等無效客流,獲取有價值的客流數據,進店客流統計準確(què)率可達 80% 以上。

除瞭(le)每天的進店人數,門店也需要對客流情況進行分析,比如顧客畫像、顧客停留時長(zhǎng)等。
以往,這些隻能依賴於(yú)店員和店長(zhǎng)人工判斷,操作流程繁瑣且複雜,也缺乏客觀依據。
現在,通過 SpaceSight 的 AI 模型自動進行客流數據統計分析,店長可以直觀瞭解不同客戶畫像差異,從而制定更具針對性的運營策略。

比如,某年輕女性顧客到店,導購發現其在逛店過程中表現出對一款洗面奶感興趣,但最後並(bìng)未購入,詢問得知是因爲當(dāng)下沒有折扣優惠的原因。
那麽,門店可以通過「逛店路線圖」完整複現重點(diǎn)顧客逛店情況;結合 CRM 系統,清晰記錄下該顧客每一次逛店的詳細信息和感興趣的産(chǎn)品,豐富完善客戶标簽。
後續,再通過企業微信等私域觸(chù)點,向該顧客推送針對性營銷活動,提升單(dān)客消費頻次和客單(dān)價。
而通過多種人群數據的積累,也可清晰瞭(le)解不同人群喜好,比如 20+ 年輕女性更愛(ài)逛什麽區域,男性顧客在購買時又會更看重什麽。

另外,該店長(zhǎng)有時也會發現,同一款面霜在不同門店銷售數據差異很大。這是否是受到貨架陳(chén)列的影響?
通過 SpaceSight 考察全店逛店停留時長(zhǎng) / 全店逛店深度等整體逛店數據,可對店鋪整體的陳(chén)列設計提供數據支撐。

而通過考察區域到訪人次 / 區域停留時長(zhǎng),則瞭(le)解瞭(le)品牌 / 品類的受歡迎程度,那麽後續及即可結合銷售訂單數據,調整貨品結構,或是制定全新的銷售策略。

對於(yú)門店經營來說,一個顧客「路過 - 進店 - 逛店(拿起商品跟導購溝通)- 浏覽其他商品 - 最終買單 / 放棄買單離店」這一整個旅程,包含著(zhe)繁雜的指标、多樣的數據。
如果依靠人工分析操作,並(bìng)不現實,不僅(jǐn)耗時耗力,也容易遺漏。
通過 SpaceSight,所有數據都可以收集整合在一起,包括出入口數據、店内數據、顧客畫像、熱力圖、動線圖,店内實景圖等。店長隻需要提前設置好時間周期、推送頻率範圍,即可收到一份「AI 智能門店報(bào)告」,全面瞭(le)解各門店的真實情況。

在報(bào)告内容中,除瞭(le)詳實的基礎數據指标外,更有「AI 智能周期對比」分析結論。
通過多個門店在同一時間段内的銷售數據對比,品牌總部得以瞭(le)解各門店的業績差異,發現優秀區域或門店的經營亮點(diǎn)及問題門店的潛在改進點(diǎn)。
同時,基於(yú)多門店數據,總部也可瞭(le)解不同地域消費者的消費習慣、偏好和需求,爲制定地域性營銷策略提供有力支持。

在全面使用 Whale SpaceSight 進行門店客流量分析後,逛店顧客大幅增加,顧客選購商品也相應提升,該品牌多個區域門店實現整體營收增長。
而随著(zhe)門店運營管理愈發精細化、差異化,将有助於(yú)品牌真正實現「千店千面」,在激烈的市場中持續提升業績與競争力。






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