Analisis lalu lintas pejalan kaki membantu toko bata-dan-mortir mendapatkan wawasan pelanggan kaya yang sama yang telah dimanfaatkan oleh merek e-commerce.
Ketika belanja online membuat kemajuan, merek e-commerce berada di atas angin dalam hal data. Mereka dapat melacak lebih dari sekadar berapa banyak orang yang datang ke situs mereka — mereka dapat melihat bagaimana mereka berinteraksi dengan situs mereka dan oleh karena itu memahami perilaku pelanggan secara keseluruhan saat terlibat dengan merek.
Sementara itu, pengecer bata-dan-mortir senang jika mereka bisa mendapatkan jumlah pembeli yang akurat yang masuk ke toko.
Dan kemudian datanglah teknologi. Lalu lintas pejalan kaki analisis berevolusi dari sekadar penghitungan tubuh ke serangkaian analisis yang lebih canggih, mirip dengan yang tersedia secara online. Sekarang, pengecer berbasis data dapat mengumpulkan wawasan yang kaya tentang tidak hanya berapa banyak orang yang memasuki toko mereka, tetapi juga tentang perilaku mereka saat berada di sana.
Dalam artikel ini, kami memeriksa sejarah dan evolusi analisis lalu lintas pejalan kaki dan bagaimana Anda dapat menggunakannya di toko ritel Anda.
Evolusi penghitung lalu lintas pejalan kaki
Pertama, mari kita lihat kembali evolusi penghitungan dan analisis lalu lintas pejalan kaki:
- Hitungan manual di zaman kuno: Ada indikasi sejarah penghitungan manual awal. Menurut Museum Nasional Sejarah Amerika, “penulis yang melakukan perhitungan memindahkan batu-batu kecil atau token logam di sepanjang garis.”
- Penghitung mekanis: Pada abad ke-19, para penemu mulai membuat dan mematenkan penghitung mekanis. Perangkat ini digunakan untuk menghitung pertanian, mesin, dan banyak lagi. Pada tahun 1874, Alexander Atkinson menemukan register penghitung untuk melacak jumlah biji-bijian.
- Tikar tekanan: Tikar, platform, dan sensor yang peka terhadap tekanan adalah salah satu kemajuan pertama yang ditargetkan untuk menghitung orang. Ini juga bekerja di lingkungan ritel.
- Sinar inframerah: Penghitung balok ditempatkan di sisi berlawanan dari pintu masuk toko. Mereka menggunakan penerima atau reflektor untuk menembak aliran cahaya terus menerus di pintu masuk. Setiap kali berkas cahaya ini dipatahkan, ia menambahkan hitungan ke penghitungan.
- Penghitung termal: Teknologi ini dikembangkan menggunakan sumber panas untuk menghitung jumlah orang yang masuk ke toko.
- Penghitung video: Penghitung orang video merekam entri toko dan menggunakan algoritme komputer untuk menghitung jumlah mayat yang melalui penelusuran. Pengecer dapat mulai menganalisis lebih dari sekadar jumlah pembeli yang memasuki toko — mereka juga dapat melihat perilaku mereka saat berada di dalam toko.
- Penghitungan Wi-Fi: Bahkan lebih canggih dari penghitung video, analisis lalu lintas pejalan kaki WiFi adalah yang paling canggih hingga saat ini. Ponsel cerdas pembeli terhubung ke jaringan dan mengirim peringatan dan informasi ke sistem tentang aktivitas mereka. Analisis terperinci ini menunjukkan jumlah pembeli, ke mana mereka pergi, area mana yang paling sering mereka habiskan, produk mana yang mereka jelajahi, dan bahkan rekanan mana yang membantu mereka.
Teknologi ritel terus memberdayakan merek untuk lebih memahami tentang perilaku pelanggan, membangun hubungan otentik, dan mendorong penjualan.
Cara menggunakan analisis lalu lintas pejalan kaki hari ini
Pengecer dapat menggunakan kombinasi alat modern di atas, banyak yang beralih ke video dan WiFi, sebagai alat analisis lalu lintas pejalan kaki utama mereka. “Lalu lintas pejalan kaki adalah barometer penting bagi pengecer,” kata David Bairstow, SVP produk, Skyhook. “Dengan begitu banyak sinyal yang bersaing untuk mendapatkan perhatian konsumen, penting untuk memahami berapa banyak konsumen yang mengunjungi toko Anda dibandingkan dengan pesaing Anda.”
Pengecer dapat "mengidentifikasi tren dalam data CRM mereka sendiri untuk menjelaskan beberapa perubahan, tetapi mereka tidak dapat menyatukan keseluruhan cerita tanpa memahami arus lalu lintas pejalan kaki," katanya. Analisis lalu lintas pejalan kaki mengikat semuanya.
“Mampu melihat perubahan relatif dalam lalu lintas pejalan kaki dapat mendukung atau menolak tesis.” – David Bairstow, SVP produk, Skyhook
Pengecer harus menganalisis beberapa kategori utama wawasan:
Pola lalu lintas
Menganalisis bagaimana pelanggan bergerak melalui toko Anda mencakup banyak hal. Jadi, fokuslah pada KPI yang mendukung tujuan bisnis Anda secara menyeluruh. Karena itu, ada beberapa poin data universal yang perlu dipertimbangkan saat melihat lalu lintas pejalan kaki Anda:
- Titik gesekan: Di mana pembeli terjebak? Apa yang dapat Anda lakukan untuk membuat mereka tidak terjebak?
- Cluster: Apakah ada lokasi tertentu di toko tempat pembeli cenderung berkumpul atau menghabiskan banyak waktu? Apa yang membuat mereka menghabiskan begitu banyak waktu di tempat ini? Apakah itu hal yang baik atau buruk?
- Tingkat konversi: Mengetahui berapa banyak orang yang memasuki toko Anda dan berapa banyak orang yang melakukan pembelian akan membantu Anda memahami tingkat konversi. Ini adalah indikator yang lebih akurat tentang seberapa efektif Anda dalam mendorong penjualan daripada angka penjualan yang datar.
- Waktu tinggal: Berapa banyak waktu yang dihabiskan pembeli di toko Anda? Bagaimana korelasinya dengan dolar yang dihabiskan dan metrik terkait konversi lainnya?
Pemantauan pasar
Itu selalu ide yang baik untuk menjalankan analisis pasar. “Bandingkan lalu lintas pejalan kaki antara beberapa lokasi toko dan pesaing Anda,” saran Bairstow. Ini akan membantu Anda memahami di mana Anda cocok dengan lanskap keseluruhan.
Analisis komparatif, terhadap toko Anda sendiri atau toko pesaing Anda, berfungsi sebagai alat pembanding untuk melihat bagaimana toko Anda menumpuk. Berdasarkan informasi ini, Anda dapat menentukan apakah angka lalu lintas pejalan kaki Anda sehat atau perlu ditangani.
“Pengecer dapat melihat jarak yang ditempuh konsumen ke toko dengan kinerja tertinggi, demografi pengunjung ke toko dengan kinerja terbaik, pengecer lain yang berkerumun di sekitar toko dengan kinerja tertinggi versus kinerja yang lebih rendah, dan ciri-ciri yang dimiliki oleh toko berkinerja tinggi,” kata Bairstow. .
Atribusi pemasaran
Menjembatani kesenjangan antara data online dan offline adalah tantangan yang tidak pernah berakhir. Tapi, teknologi membuatnya lebih mudah untuk melakukannya dengan sukses. Namun, pemasar ditantang dalam hal atribusi, terutama untuk kampanye digital yang mendorong kunjungan langsung dan penjualan di dalam toko. Faktanya, 60% merek saat ini tidak menggunakan model atribusi untuk penjualan influencer sama sekali.
“Analisis lalu lintas pejalan kaki dapat memberi tahu Anda apakah kampanye penjualan dan pemasaran Anda memiliki dampak langsung pada lalu lintas pejalan kaki ke toko dan menghasilkan penjualan fisik,” kata Bairstow.
Alat analisis lalu lintas pejalan kaki untuk pengecer
Sekarang, industri tidak kekurangan alat analisis lalu lintas pejalan kaki. “Sulit untuk memiliki pandangan yang luas dari semua toko dan pesaing Anda dengan solusi lama yang membutuhkan perangkat keras mahal seperti kamera dan suar,” kata Bairstow. “Banyak pengecer memaksimalkan pengetahuan mereka tentang konsumen mereka, dan mereka yang tidak, berisiko tertinggal dengan menghindari memanfaatkan alat baru yang tersedia.”
Beberapa alat analisis lalu lintas pejalan kaki untuk diperiksa meliputi:
Yang terbaik adalah memeriksa pilihan Anda dengan riset Anda sendiri untuk menentukan mana yang paling cocok untuk toko Anda dan tujuan bisnis Anda.
Cara mengoptimalkan lalu lintas pejalan kaki ke toko ritel Anda
Data hanyalah salah satu bagian dari teka-teki. Apa yang Anda lakukan dengan data itulah yang berdampak pada keuntungan Anda. Pengecer perlu memahami wawasan dari alat analisis lalu lintas pejalan kaki mereka dan, yang lebih penting, bertindak berdasarkan wawasan tersebut.
Berikut adalah beberapa sumber untuk membantu Anda melakukan hal itu:
- Cara Mendapatkan Pelanggan Offline dan Masuk ke Toko Anda
- 5 Cara Pengecer Dapat Meningkatkan Lalu Lintas Kaki di Toko Mereka
- 7 Teknik Visual Merchandising untuk Meningkatkan Penjualan
Tentang Penulis:
