智慧影像分析~從顧客旅程挖掘營運成長機會

智慧影像分析~從顧客旅程挖掘營運成長機會
過去,實體零售多藉由庫存系統、POS 交易紀錄來檢視門市營運、調整庫存。然而隨著電商崛起,侵蝕著實體零售的生存空間,業者們開始思考該如何從更多數據中找出成長動能?本文充分體現了結合智慧網路攝影機與SkyREC 商情分析系統,如何成功從「進店 x 互動 x 成交」3 大環節提升零售業的營運表現。

近年來,全球零售業掀起虛實整合的浪潮,不論實體零售或電商透過大數據、AI等新科技獲取海量資料、挖掘營運成長的機會。回顧零售業本質為滿足市場消費者的期待、增加提袋意願,因此連鎖零售、大型商場積極導入各種智慧應用,期望蒐集更多數據達到行銷精準化,其中商情分析軟體(如SkyREC商情分析系統)備受矚目。透過在店內裝設智慧網路攝影機,洞察顧客從消費旅程「進店x互動x提袋」的各種行為,再將行為量化為數據,零售管理者便能從數據挖掘問題、對症下藥。
 
商情分析系統示意圖


店前:用櫥窗設計有效吸引顧客進店

根據調查,超過80%的顧客屬於非目標型消費──逛街時不會鎖定特定目標。這時要如何透過櫥窗、店前陳列吸引顧客目光,成為提升進店率的重要方式。因此許多零售業者,常在檔期間大筆投資在櫥窗設計,卻因卻乏工具而無法量化櫥窗效益。

透過商情分析系統中的「櫥窗效益分析」(圖1),可以掌握4大數據,包括:店前人潮、進店率、櫥窗前停留人數,以及看過櫥窗後而進店的人數。掌握店前人潮、進店率,可評估門市在商圈的熱度,檢視選址合適性;而掌握櫥窗熱度,則可幫助零售業者檢視櫥窗的投資效益。

以某知名西裝品牌為例,其目標客戶為30∼50歲的男性,在東區旗艦店的業績表現一直不佳。透過櫥窗效益分析發現:在父親節、情人節檔期前後,店前經過的客群偏向女性居多,而且年紀多落在25∼35歲,但進店比例偏低。該店家於是在下個檔期將櫥窗陳列添加容易吸引女性的元素,同時配合行銷套裝組合,在檔期期間提升了15%的進店率,也成功帶動消費者購買禮物給男性的成交率。
 
圖1、櫥窗效益分析


進店:讓顧客願意深度互動的購物環境

當顧客成功進店後,顧客與商品是否有進一步的互動,往往是生意成交的重要關鍵。

掌握客戶動線

大部分的零售店舖都有設計主、次走道,尤其是大型店舖。當今天有大量顧客進店時,店員往往無法觀察出顧客行經店內的動線。透過商情分析系統中的「顧客動線分析」(圖2),即可洞察顧客行經各動線的比例,找出店內黃金走道。行銷、陳列部門將新品、促銷品放在黃金走道,便能有效提升商品曝光度。

某知名國際內衣服飾品牌,其過往店舖設計都將右側走道設為黃金走道,在導入系統後發現,顧客進店後走向左側走道的比例高達70%;將商品調換做AB Test時,發現顧客仍走往左側走道。於是該品牌陳列人員往後都將新品、促銷品放在左側,期待提升商品曝光度。這也反應零售門市在國際化拓展過程中,仍須順應在地市場的體驗習慣,才能有效發揮陳列效益。
 
圖2、顧客動線分析


了解陳列效應

除了行經動線外,顧客是否停留於商品櫃、進一步與商品互動,也是零售業者檢視商品及陳列設計的重要依據。透過商情分析系統中的「商品櫃效益分析」(圖3),將停留在商品櫃前的停留人次、時間等數據量化,可協助業者找出最佳陳列區及商品櫃熱度等。

某知名高級服飾品牌,過去會將新品放在店口的4個陳列架上,然而導入系統後發現,鏡子前方的沙發區才是顧客進店後停留最久的區域。於是服飾品牌在沙發區前新增展示架、陳列促銷商品,讓顧客坐在沙發時能一眼看見,有效提升單季提袋率超過20%。
 
圖3、商品櫃效益分析


成交:掌握顧客購物旅程,有效提高成交率

當吸引顧客進店、也設法讓顧客看到主推商品並進一步體驗後,提袋轉換率成為零售業最關心的指標。

某知名鞋業品牌導入商情分析系統後,門市的進店率、各商品櫃熱度表現都很不錯,不過成交情況卻不好。仔細檢視商情分析系統中的相關數據後,發現顧客雖有停留在商品櫃位前,然而試穿區的停留熱度卻很低,深究原因是試穿區位於店鋪末端。品牌管理人員藉由調整沙發區至店中間,方便顧客看完商品後直接試穿以提升體驗效益,最終提袋率在該季提升超過10%。

過往上述案例發生時,僅有POS交易資料可供檢視,卻不能得知業績不佳的真正原因,畢竟POS交易紀錄無法體現顧客行經動線、與商品的互動程度等細節。現在,結合商情分析系統與POS交易資料,零售業不只可以從後端數據檢視營運效益,更能從顧客旅程挖掘營運機會點。
 
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