2020年に別れを告げるにあたり、今年がもたらした課題と教訓を振り返ってみましょう。 コロナウイルスの大流行は、世界中の人々の生活に劇的な影響を与え、小売業を含むあらゆる業界のビジネスに挑戦しています。

小売店の足跡を分析する最高のテクノロジー

顧客が実店舗を訪れると、店のあちこちに買い物の好みに関するヒントが残されています。 好きな時間帯や曜日、好きな売り場、好きな商品など、買い物のヒントを残していくのです。

これらの手がかりやヒントは、店舗設計の改善、スタッフの配置の最適化、商品リストの改善などに活用することができます。 また、オペレーションを改善し、顧客満足度を高めることで、コンバージョン率やリテンション率を向上させることができます。 多くの小売業者は、顧客の足回りを分析するデジタルソリューションが存在することを知りません。

このため、市場で最高の足回り分析テクノロジーとその仕組みをまとめました。

人々カウントテクノロジー
足回り分析の最初のステップは測定ですが、V-Countの人々カウントテクノロジーではこれを効果的に実行します。 Ultima AIピープルカウンターからビジネスインテリジェンスプラットフォーム（BIP）に送られるデータは、来場者の足跡に関する多くの洞察を含んでおり、あらゆるビジネスにとって重要な指標を導き出すために利用することが可能です。 例えば、小売業者は、1日に何人の来客があるか、毎日どの時間帯が最も混雑しているか、毎週どの曜日が最も活発かを推定できます。

さらに、来客データには、新しいマーケティング施策の効果を評価する手段もあります。 キャンペーンの開始後の訪問者のトラフィックの変化は、それがどの程度受け入れられたかを示します。

トラフィック データは、店舗の転換率を評価するためにも使用できます。 この指標は、購入を行った訪問者と何も買わずに立ち去った訪問者を比較します。

VCare リアルタイム オペレーション
V-Count は、VCare リアルタイム オペレーション ソリューションで COVID19 大流行にすばやく対処しました。 VCareは、ブリック・アンド・モルタルがCOVID-19に関する政府の社会的距離の制限に従うことを可能にし、デジタルスクリーニングで入ってくる訪問者のトラフィックを匿名で追跡&管理し、顧客とスタッフの両方の安全を確保します。

Heatmap & Zone Analytics
Heatmap & Zone Analyticsではトラフィックデータを分析するのに別のアプローチが使用されています。 提供されるデータは、顧客のエンゲージメント レベルを測定し、訪問者が店内をどのように移動するかを明らかにします。 ヒートマップ・ソリューションの分析により、小売業者は、最も混雑するセクションと顧客の平均滞在時間を特定することができます。 また、顧客が店内をどのように移動し、どの製品に定期的に関与しているかも明らかにします。

訪問者の流れは、顧客が店内で購入するまでの道のりを概説しています。 これは、人々が店内を移動し、欲しい商品を見つけることがいかに簡単であるかを示しています。

滞留時間も重要な指標で、見込み客を店内に長くとどめておけばおくほど、彼らが購入に至る可能性は高くなります。 滞留時間を追跡して改善することにより、コンバージョン率を高めることができます。 トラフィックが最も多いセクションは、販売の可能性が最も高いのです。 また、新製品のエンゲージメントを高めたり、顧客に割引特典をアピールしたりするのにも最適な手段です。 魅力的でない商品は削除され、人気のある商品のためにスペースを確保することができる。

デモグラフィック分析
V-Countのデモグラフィック分析技術は、店舗訪問者を年齢と性別に基づいたカテゴリに分けます。 訪問者のデモグラフィック分布を把握することで、適切な商品やブランドを提供することが容易になります。

Queue Management
V-Countは、現在、ピープルカウント市場で利用可能な最も最先端のキューカウントとマネジメントのソリューションを提供しています。 V-CountのUltima AIは、レジの列にいる顧客の人数と平均滞在時間を正確かつ匿名で算出することができます。 これらの重要な指標を特定することは、人員を効率的に配置し、長い行列による潜在的な顧客損失を防止しようとする小売業者にとって重要です。

Business Intelligence Platform
Business Intelligence Platform (BIP) は、足跡解析の究極の技術です。 異なるソリューションのために収集されたすべてのデータは、分析のためにクラウドベースのプラットフォームに送信されます。 その後、クラウドホスティングされたAIと機械学習ツールが、生データをわかりやすい実行可能なレポートに変換します。 これらのレポートは、コンバージョン率、カート放棄率、滞留時間、チェックアウト時の平均滞在時間などの分析を通じて、顧客が店舗でどのように行動するかを明らかにします

さらに、マーケティングキャンペーンはBIPに統合され、プラットフォームは各キャンペーンの効果を測定します。

最後に、BIP は、分析したトラフィック データに基づいて、店舗運営を改善する方法についての推奨事項を提供します。

Final Note
顧客は、小売業者が変化するニーズに対応することを期待しています。 合理的なサービスを提供する唯一の方法は、トラフィック データを分析して、最終的に購入につながるカスタマージャーニーの各ステップを最適化することです。 上記のテクノロジーを利用すれば、顧客の行動を理解し、得られた洞察を最大限に活用することに近づくことができます。