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台北服飾店如何在三個月內提升月營業額18%

2016/05/26

小店面的零售店,業績難以再突破?

在十坪左右大小的店面之下,台北某服飾店老闆每月都會上架新商品,但無論用什麼方法,營業額還是未有顯著的成長。「為何人潮來來往往,就是不會進來我的店裡?」、「為何新品放在架上一個月了,卻一個也賣不出去?」、「如何可以有效提高客戶提袋率?」

在了解業主的需求與面臨的困境後,研華智能認為業主所面臨的瓶頸,在於不夠瞭解消費者的消費行為與興趣。若能透過瞭解進店顧客的消費行為,進而優化店面營運,應可以讓營業額有所提升。因此,研華智能協助業主在該店面導入「UShop+ 門店效益分析系統」,透過影像分析技術,以及手機WiFi分析,取得店內消費者消費行為,並且利用雲端運算交叉分析產生大數據報告。透過影像分析得到的商品熱點圖、動線軌跡分析圖、停留時間熱區圖等,店長完全掌握店內熱門商品以及消費者的消費動線、顧客來訪停留時間及來訪頻率。

再透過UShop+優店聯網雲端平台的大數據分析報表,掌握不同時段 (天、週、季、年) 店前客流量、進店客流量高低及轉換率,同時根據精準的客流量數據來安排最佳的員工排班狀況,符合客流量的高峰期及離峰期的需求,以維持高服務品質。並結合氣候相關分析,洞悉氣候在各時間區段對於客流量及銷售數字的影響。有了這些交叉分析數據資料後,店長著手進行店內商品陳列改善動作,包括動線規劃、商品陳列位置、汰換冷門商品等,經過三個月的門店優化,該台北服飾店客流量提升了10%、月營業額更提升18%!

顧客需求

  • 瞭解消費者行為
  • 改善門店營業績效
  • 挖掘顧客洞見
  • 提高業績轉換率(提袋率)
  • 增加客流量

導入後效益

  • 獲得顧客消費行為大數據資料,作為店優化的重要依據來源
  • 客流量提升10%
  • 月營業額提升18%

圖一:商品熱點圖

圖二:動線軌跡分析圖

圖三:客流量及轉換率報表

圖四:停留時間熱區圖員工編制優化

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