鞋服門店三大困境，如何打破？

多年以來
，帷幄一直持續深耕鞋服行業，積累瞭豐富的行業經驗。帷幄發現，鞋服行業門店管理困境中，以下三個方面最爲典型：

1. 有設備 無運營

許多鞋服品牌都存在一個認知誤區，認爲客流分析隻是 IT 部門的事情，與其他職能無關。這導緻在客流系統部署時，隻是安裝瞭(le)設備(bèi)，卻沒有配套的運營落地。

2. 有運營 無分析

一些門店盡管配套瞭(le)相關運營，但是面對客流數據，運營人員無從(cóng)下手，不知道如何從(cóng)客流數據背後發現運營問題。

3. 有分析 無結果

即便有瞭(le)數據分析，門店運營的工作也隻是「行百裏者半九十」。不少品牌未能走好最後也是最關鍵的一步——将客流運營與真正的經驗管理結合起來，導緻客流運營流於(yú)形式，無法帶來效益提升。

基於(yú)上述問題，接下來我們将圍繞業務、銷售額(é)等最關鍵指标，分享帷幄與各鞋服品牌多年來共同探索積累的行業最佳實踐，是如何有效解決上述問題的。

門店運營需要「以終爲始」思維，從業務目标出發進行思考。因此，我們需要瞭解如何建立科學的業績指标，來指導日常門店運營。

舉例來說，某品牌對(duì)比旗下三家門店時發現，A 門店銷售額明顯高於(yú)另外兩家。但這是否說明這家門店銷售能力更強，抑或是它的客流量更大？

我們需要從(cóng)更多數據(jù)中找出原因。

結合客流數據，我們發現，A 門店進店客流最少，但成交筆(bǐ)數更多，也就是說，A 門店成交率更高。因此，品牌可以發掘 A 門店在銷售過程中的亮點(diǎn)，複制到其它門店中。

該品牌繼續對比發現，B、C 兩家門店雖然銷售額相差不大，但 C 門店成交率比 B 門店更高，這意味著(zhe) B 門店雖然成交量更低，但每筆交易連帶率更高，因此帶來瞭(le)更高的客單價。

基於(yú)上述洞察，我們發(fā)現：

1. 不同門店它優勢和方法論(lùn)，應該(gāi)被發掘並複用到更多門店中，才能有效提升所有連(lián)鎖門店銷售額(é)。

2. 成交率指标極(jí)爲重要，應該(gāi)加入銷售考核指标中，讓考核更公平，也更好地激勵銷售人員。

在與衆多鞋服品牌的合作中
，帷幄發(fā)現，很多品牌已經将業績(jī)指标拆解到到小時——門店需要向區域經理或更高管理者彙報(bào)每一個(gè)小時的業績數據。

當門店業績不佳時，問題出在瞭哪個環節？是導購問題還是話術問題
，抑或是産品問題？借助每小時客流變化趨勢與銷售數據，管理者可以更加精細化地分析洞察問題原因，達到更好的門店管理效果。

再如，一些門店業績盡管非常穩定，但也面臨著(zhe)瓶頸問題，長(zhǎng)期無法實現進一步的突破。如何找到問題
，對症下藥提升銷售額？

例如，某品牌對比瞭(le)旗下 4 家門店，發現 A 門店過店人次最高，但進店率最低。問題出在瞭(le)哪？經過實際查看地理位置，我們發現該門店緊鄰地鐵口，因此過店流量非常大
，但大量客流並(bìng)非目标客戶群體。

針對 A 門店的情況，品牌可以對店門口營銷物料與模特著(zhe)裝進行調(diào)整，使其風格更加大衆百搭，打造适合更多人的形象，提升非目标客戶群體進店可能性，以此提升銷售額。

與此同時，D 門店與 A 門店剛好相反，過店人次最低，進店率第一，原因是該門店位置較爲偏僻。針對(duì) D 門店的情況，品牌可以适當(dāng)給予 D 門店更多線上線下廣告資源傾斜，以增加其曝光率。

通過針對不同指标更精細化的拆解分析，品牌可以更加有效地洞察問題，避免陷入盲目運營。

管理者都非常重視導(dǎo)購(gòu)人員的顧客服務質量。如何提升導(dǎo)購(gòu)服務質量？

帷幄發現，通過數字化手段設置更合理的排班，對於(yú)提升導(dǎo)購人效，非常有效。

鞋服品牌需要保證不論接納瞭(le)多少進店顧客，都有足夠的導購對其進行服務。因此，在高峰時段需要確(què)保充足導購人員安排，在客流較低的區間，則可以安排别的工作内容，例如門店陳列調整。

而在多年的行業鑽探中，帷幄發現許多品牌存在一個共同的認知誤區：判斷客流高峰期和低谷期時憑經驗、拍腦袋。

而當我們通過 SpaceSight 獲取到客觀的客流數據時，發現此前絕大多數品牌靠拍腦袋判定的時段，都與真實數據存在差距。

這正是數字化的一個(gè)重要價(jià)值。

借助客觀(guān)真實數據(jù)，品牌才可以設置更加合理的排班。

對於(yú)鞋服品牌，尤其是一些較爲高端的品牌來說，每一個進店顧客都非常重要，對業績有相當(dāng)大的影響。

因此，排班優化以後，接下來我們需要思考，如何讓顧(gù)客店内行爲變(biàn)得可衡量
，讓店内服務優化變(biàn)得更有效。

通過以下 3 個(gè)指标，我們可以實現更加高效的顧(gù)客洞察。

1. 進店客流逛店路徑

借助 SpaceSight，門店可以對單個顧客店内動線進行精準統計，並(bìng)瞭(le)解所有顧客對不同路線選擇百分比。門店動線都是經過嚴密設計的，通過數據分析
，品牌可以對比實際客流逛店路徑是否符合動線設計，判斷是否需要通過陳列調整或導購引導來改變顧客動線，使其按照品牌期望的路線逛店，從而購買更多商品。

2. 區域流失率

區域流失率代表有多少顧客在逛完某個區域後離開瞭(le)門店，反映瞭(le)特定區域商品陳(chén)列存在問題，或是導購在該區域陪伴過程中的話術存在問題。借助不同門店各自的區域流失率對比，品牌即可對症下藥解決問題。

3. 人均逛店深度

導購應該帶顧客逛多少個區域才是較爲合格的銷售過程？人均逛店深度是重要指标。借助 SpaceSight，品牌可以統計顧客遊逛區域數量及每日變化趨勢。如果數據不及預期
，則需與門店進行溝通，尋找問題環節：是銷售環節問題，還是産品陳列問題，或是顧客對某些導購行爲、導購話術較爲反感？品牌需要結合客流數據與線下的實際情況，綜合分析，並(bìng)採(cǎi)取應對措施。

對(duì)鞋服門店來說，周末、節假日和營銷節日是另一個需要關注的重點(diǎn)。

周末、節假日客流一定更多，但具體比平時增加多少，對(duì)於(yú)門店運營決策來說非常重要。

例如，某品牌旗下兩家門店，其中一家元旦日均進店客流比國慶節多瞭 14%，另一家店，其元旦客流則比國慶節高出 167%。

品牌如果未評估真實數據(jù)，爲兩家門店設置相同的人員安排，則可能導(dǎo)緻無法承接第二家店暴漲的客流量。

最後(hòu)，我們來看如何判斷(duàn)商圈質量，優化門店選址。

商圈質量評估的兩個(gè)标準，一是客流量高低，二是客流是否與品牌調(diào)性相匹配。

基於這兩個标準，帷幄提出兩項指标：客流成本與獲客成本。

客流成本 = 平均日租金 / 平均日過(guò)店客流

獲(huò)客成本 = 平均日租金 / 平均日進(jìn)店客流

例如，對比某品牌旗下 5 家門店各項指标，包括日租金、日過店客流、日進店客流、進店率、客流成本與獲客成本，我們發現 E 門店客流成本與獲客成本最低，意味著(zhe)其整體投資回報(bào)率最高。

下一步，品牌就要以這家門店爲模闆，搭建選址模型。

模型中涵蓋的維度，包括該門店所在的商場(chǎng)、商圈、商場(chǎng)定位、周邊(biān)寫字樓情況、商場(chǎng)裏的競對情況、周邊(biān)住宅區情況等，以此作爲未來選址标準。

此外，C 門店客流成本較低，意味著(zhe)它有更大的自然客流；而它的獲客成本卻非常高，意味著(zhe)很多過(guò)店客流根本不會進店。

針對 C 門店的問題，品牌需要做好店門口引流，這就又回到瞭(le)上文提到的，關於(yú)進店率提升的話題。

結語

作爲品牌 AI Copilot，多年來帷幄與衆多鞋服品牌攜手，共同深入門店場(chǎng)景，不斷剖析其中的業務旅程與數字化解決方案，沉澱瞭(le)大量有價值的行業最佳實踐。未來，帷幄也希望用這些最佳實踐，賦能更多鞋服品牌門店運營。