Okres świąteczny to dla sklepów stacjonarnych duża szansa, ale także spore wyzwanie. Jak się wspomóc nowymi technologiami w zapewnieniu jak najlepszej obsługi? W jaki sposób możemy wyraźnie wpłynąć na zwiększenie wyników sprzedaży w tym przedświątecznym czasie?
W Polsce zamyka się coraz więcej sklepów stacjonarnych, co widać po pustych lokalach w galeriach handlowych czy na deptakach miast. Nie ma co się dziwić – coraz trudniej utrzymać klienta w sklepie stacjonarnym, co potwierdzają badania PwC. Sklepy internetowe dzięki analityce wiedzą ile czasu konsument spędził czytając opis produktu, ile razy przeglądał zdjęcia, personalizują reklamy na podstawie historii przeglądania, a w dodatku często mogą zaoferować niższą cenę. Co by było, gdyby w sklepach stacjonarnych też było to możliwe?
Świąteczna analityka
Wraz ze zbliżającym się świątecznym sezonem, właściciele sklepów przygotowują się na wzmożony ruch. Już wczesną jesienią można zauważyć czekoladowe mikołaje lub zestawy ozdób choinkowych. Dużo sklepów w okresie świątecznym generuje aż 30% sprzedaży rocznej, nic więc dziwnego, że firmy próbują wydłużyć ten czas. Jak to zazwyczaj idzie ze zwiększonymi zyskami, jest to też moment dłuższych kolejek, niedostatku pracowników i towaru, a także tłumów przechodniów. W dodatku, zwiększa się także ryzyko kradzieży.
Rozwiązanie tych problemów jest związane z procesami zarządzania personelem i technologią. Zapewnienie odpowiedniego poziomu zatrudnienia w godzinach szczytu może przynieść wiele pozytywnych korzyści. Umożliwi to pracownikom udzielanie spersonalizowanej pomocy i zapobiegnie tworzeniu się długich kolejek przy jednoczesnym zachowaniu swobodnej atmosfery zakupów. Analiza wideo może zapewnić wskaźniki obłożenia w ciągu dnia, pomagając w planowaniu poziomu zatrudnienia i podkreślaniu, kiedy klienci opuszczają sklep po długim oczekiwaniu na obsługę. Można także mierzyć czas spędzony w różnych strefach i wskazywać miejsca, w których personel może pomóc lub gdzie interaktywne wyświetlacze pomogą odpowiedzieć na pytania klientów.
Prócz zwykłego liczenia osób, aplikacja AXIS Object Analitycs pozwoli podejrzeć najczęstsze mapy drogi pokonywanej przez klientów po terenie sklepu (cross-line), a ponadto wskaże średni czas pobytu (time in area), który jest ważnym wskaźnikiem zadowolenia z ogólnego doświadczenia. System pomoże zrozumieć zachowania ludzi, zobaczyć które miejsca przyciągają większe grupy, ile osób z tej grupy rzeczywiście robi zakupy. Tradycyjne liczniki wejść do sklepu nie są miarodajne – np. czteroosobowa rodzina często generuje jeden rachunek, ale już cztery wejścia, co obniża statystki. Podobnie z ludźmi, którzy wchodzą i wychodzą w ciągu kilku sekund. Analityka wideo pozwala na odseparowanie tych przypadków od obserwacji zachowań realnych klientów – mówi Bogumił Szymanek, Axis Communications.
Audio w doświadczeniu zakupowym
Podczas gdy kamery sieciowe z funkcjami analitycznymi dostarczają cennych informacji, dodanie sieciowego dźwięku pozwala na bardziej dynamiczne dostosowywanie. Głośniki umieszczone w strategicznych punktach w środowisku sklepu mogą odtwarzać muzykę, dzielić się informacjami o konkretnych produktach i promocjach oraz emitować komunikaty w czasie rzeczywistym, aby pomóc klientom i skłonić ich do zakupu. Możemy połączyć te komunikaty z ekranami cyfrowymi, aby zwiększyć ich wpływ, a nawet skonfigurować je tak, aby były automatycznie wyzwalane przez zdarzenia, takie jak detekcja ruchu.
Ochrona przed kradzieżą
Prócz wszystkich analitycznych funkcji systemów dozoru, warto także wspomnieć o tej najbardziej podstawowej – monitorowanie zdarzeń, zbieranie dowodów i odstraszanie potencjalnych złodziei. W sezonie świątecznym możemy spodziewać się coraz więcej rzezimieszków korzystających z odwróconej uwagi sprzedawców. Analityka wideo może wykryć nietypowe zachowania, alarmując odpowiednie osoby.
Im więcej danych, tym więcej wniosków
Wreszcie, dla większych sprzedawców detalicznych kluczową zaletą analityki wideo jest możliwość agregowania i porównywania danych z regionalnej, krajowej lub międzynarodowej sieci sklepów. Różne typy danych, w tym liczba odwiedzających, informacje demograficzne, mapy ciepła i czas przebywania, mogą być zbierane ze sklepów i wprowadzane do scentralizowanego pulpitu nawigacyjnego analizy biznesowej (BI) innych firm. Zebrane w ten sposób dane można skorelować w celu wygenerowania wnikliwych i użytecznych informacji, które pomogą w budowie strategii biznesowej i ostatecznie zmaksymalizują zyski.
Należy zauważyć, że chociaż analityka może dostarczyć wielu praktycznych informacji, bardzo ważne jest, aby chronić prywatność klientów i zachować zgodność z RODO. W związku z tym dane powinny być gromadzone anonimowo, z wykorzystaniem technologii maskowania, czyli aplikacji działającej na urządzeniach końcowych, która umożliwia oparte na sztucznej inteligencji dynamiczne maskowanie ruchomych i nieruchomych obiektów (np. twarzy, tablic rejestracyjnych lub tła) w celu ochrony tożsamości. Niezastosowanie się do tego może mieć negatywny wpływ prawny, finansowy i wizerunkowy, co może wpłynąć na wynik finansowy.
