Несмотря на рост электронной коммерции, физические магазины остаются основой розничной торговли. Фактически, более 72% всех розничных продаж в последующие годы по-прежнему будут осуществляться в традиционных магазинах. Эта статистика убеждает нас в том, что подходы типа «нажми и забери» — это не просто мимолетная мода, а важнейшие компоненты многоканальных стратегий многих брендов, подтверждающие непреходящую ценность физической розничной торговли.
В этом контексте вопрос «Как мне привлечь больше трафика в мой розничный магазин?» всегда был сложным. Однако с развитием аналитики данных появился новый взгляд на то, чтобы по-настоящему понять потребности клиентов. Это не только поможет вам оставаться на шаг впереди последних тенденций и покупательского поведения, но и даст вам новое преимущество перед вашими конкурентами.
Аналитика розничной торговли становится все более важной, и данные о трафике посетителей стали одним из ее ключевых элементов. Бренды используют аналитику трафика с данными POI для улучшения планировки своего магазина, применения лучших стратегий выбора места и, что самое важное, понимания того, как привлечь больше клиентов в свои точки продаж (POS).
Собирая данные о клиентах, ритейлеры могут получить представление об их предпочтениях и поведении и использовать эту информацию для адаптации стимулов для привлечения пользователей в магазины.
Компании должны удовлетворять спрос на персонализированный опыт, поскольку 72% потребителей ожидают, что компании будут относиться к ним как к «уникальным личностям» и изучать их интересы.
Сегодня ритейлеры могут использовать такие технологии, как искусственный интеллект и аналитика, для создания персонализированного клиентского опыта на основе их предпочтений в социальных сетях, схем перемещения и привычек посещения магазинов.
Собирая данные о клиентах, ритейлеры могут получить представление об их предпочтениях и поведении и использовать эту информацию для адаптации стимулов для привлечения пользователей в магазины. Кроме того, аналитика данных может предоставить ритейлерам релевантную информацию, например, о днях недели и часах дня с высокими и низкими объемами посещений, что может помочь им разработать соответствующие стратегии.