門店數字化管理｜如何打造完美的顧客逛店旅程？

如何有效拆分店内客流各項(xiàng)指标？

如何精準挖掘店内客流數據背後(hòu)的價值，賦(fù)能門店運營？

如何發(fā)現店内客流趨勢，及時調(diào)整門店策略？

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SpaceSight 系列第三篇，爲您介紹如何通過(guò)數據「靈動(dòng)卡片」，實現高效的店内客流分析與統計。

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SpaceSight 讓品牌更懂門(mén)店顧(gù)客

1. 某快消服裝品牌門店店長(zhǎng) Kiki 發現，每一季推出的明星單品，在自己店裏的銷量卻不盡人意，問題出在瞭(le)哪？

門店提升商品銷量，需要通過更合理的擺(bǎi)放來吸引顧(gù)客注意。

顧客通常在店内停留多久？顧客偏愛(ài)的片區是哪裏？店鋪陳(chén)列是否需要調整？

借助 SpaceSight ，Kiki 可以實現對顧客進店後動線行爲的深度拆解，從逛店深度、停留時長(zhǎng)、區域流轉、駐留、流失等多個方面，爲門店陳(chén)列規劃提供數據依據，提升每個環節的轉化率，最終實現整體銷售轉化率的提升。

例如
，Kiki 借助 SpaceSight 店内客流分析發(fā)現，顧客的逛店路線非常多樣、分散，這意味著(zhe)，很多商品未能被顧客看到。

因此，Kiki 需要及時調(diào)整，将顧客逛店路線的數量控制在合理範圍内，以確(què)保顧客在逛店過程中浏覽到絕大多數商品。

此外，當 Kiki 在 SpaceSight 中發現店内某區域流失率非常高，即可察覺大部分顧客在進入該區域後選擇瞭(le)直接離店，說明該區域陳(chén)列的商品對顧客的吸引力不夠，因此需要進行貨品調整，以降低客戶流失率。

2. 門店日常經營狀況如何？是否存在員工行爲不規範或商品擺(bǎi)放異常問題？總部如何及時瞭(le)解相關情況？

想要快速瞭(le)解相關事件發(fā)生的頻率和次數，看 AI 事件統計就夠瞭(le)。

借助 SpaceSight 中的 AI 事件數據(jù)統計(jì)，相關事件可視化呈現，從事件發生次數、時長、頻次等多維度展示，幫(bāng)助管理者快速瞭(le)解店鋪日常經營情況。

一張報(bào)表，一眼覽盡各種事件的發(fā)生和分布情況。

單店事件統計：

多店統計排名：

3. 某品牌門店店長(zhǎng) Wendy 想知道，近半年的整改優化，是否帶來瞭(le)效益提升。分析依據在哪裏？

借助 SpaceSight，Wendy 可以整合過往數據，以周、月、半年、年等時間維度，直觀呈現數據走勢。通過宏觀視角下的指标趨勢，Wendy 即可更加清晰地判斷(duàn)優化策略的整體方向是否正確(què)，爲下一步的運營決策提供更有力的支持。

作爲未來空間的數智化管理方式，SpaceSight 助力品牌重構(gòu)門店商業價(jià)值。從(cóng)客流分析到門店管理，都有 SpaceSight 陪您高效運營。接下來(lái)，SpaceSight 将有更多強大功能更新，敬請期待。

*如何快速體(tǐ)驗(yàn)新版本功能？

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