يُعد تحليل رحلة المتسوق، الذي يُطلق عليه أحيانًا اسم «تحليل المسار الكامل»، أداة أساسية في ترسانة تجار التجزئة المعاصرين. يمكن للبيانات المستمدة من هذا التحليل أن تمكّن تجار التجزئة من إنشاء متاجر تقليدية أكثر كفاءة وتركيزًا على العملاء وربحية. كما تتيح لهم اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات، وتحسين تجربة العملاء، وفي النهاية تحقيق النجاح في سوق التجزئة شديد التنافسية.
تتيح هذه البيانات التفصيلية لتجار التجزئة الحصول على إجابات موثوقة عن أسئلة مثل
ما هو حجم الزيارات التي تتجه إلى كل شاشة على حدة، وكم من الوقت يقضيه المتسوقون في الاطلاع على المنتجات؟
ما هي المسارات التي يسلكها المتسوقون عادةً أثناء تجولهم في متجري؟
ما هي مناطق المتجر التي يزورها المتسوقون قبل أن يتواصلوا مع أحد الموظفين؟
كيف تؤثر مبادراتي التسويقية والمتعلقة بالمنتجات (واجهات العرض، واللافتات، والعروض الترويجية) على تجربة التسوق؟
يتيح رسم خريطة مسار المتسوق لتجار التجزئة تجاوز مجرد حساب أعداد الزوار ومقاييس التحويل، والبدء في فهم التجربة الكاملة للمتسوق داخل المتجر. في هذه المدونة، نقدم شرحًا وافيًا لكيفية عمل هذه التكنولوجيا، والأسباب التي تدعو تجار التجزئة إلى الاستثمار فيها، وكيف يمكن لـRetailNext المساعدة في رسم الطريق نحو متاجر أفضل.
اعرف المزيد: عرض RetailNext الخاص برحلة المتسوق
تقوم أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) الموجودة داخل المتاجر، مثل جهاز Aurora من RetailNext، بتسجيل ملايين النقاط البياناتية يوميًا عن مسارات العملاء في كل متجر، ويمكنها «التواصل» مع بعضها البعض لتكوين رؤية موحدة لمسار كل متسوق. ويتم دمج هذه النقاط البياناتية معًا لإنشاء صورة متماسكة لكيفية تفاعل المتسوقين مع المتجر والموظفين العاملين فيه.
يمكن بعد ذلك تقسيم بيانات المتسوقين إلى ملامح للمتسوقين لمساعدة تجار التجزئة على فهم السلوك داخل المتجر لملامح معينة من المتسوقين.
المشترون مقابل غير المشترين: قم بتحليل مسارات المتسوقين من خلال تقسيمهم إلى مشترين وغير مشترين.
المتسوقون مقابل الموظفين: احصل على رؤى حول متى وأين ومدة تفاعل المتسوقين مع الموظفين، وكيف يؤثر ذلك على سلوك الشراء.
البيانات الديموغرافية: يمكن لمحركات البيانات الديموغرافية القائمة على الذكاء الاصطناعي تصنيف المتسوقين بشكل مجهول حسب الجنس.
وبمجرد جمع هذه البيانات المُجهَّلة الهوية وتصنيفها، فإنها تكتسب قيمة لا مثيل لها بالنسبة لتجار التجزئة الذين يسعون إلى تحسين تجربة التسوق داخل متاجرهم.
فيما يلي بعض الفوائد التي تعود من فهم كيفية تنقل المتسوقين داخل المتاجر – وما الذي يشجعهم على البقاء، وفي النهاية، على إتمام عملية الشراء.
تحسين تخطيط المتجر
إن فهم كيفية تحرك المتسوقين داخل المتجر يساعد تجار التجزئة على تحسين تصميم المتجر. فمن خلال معرفة المناطق التي تشهد أكبر عدد من الزوار والأماكن التي يميل المتسوقون إلى التوقف فيها، يمكن لتجار التجزئة وضع المنتجات ذات الهامش الربحي المرتفع أو المنتجات الشائعة بشكل استراتيجي في المناطق ذات الإقبال الكبير، وإعادة تنظيم التصميم لتشجيع مسارات تسوق أكثر كفاءة. كما تساعد هذه البيانات تجار التجزئة على تحديد فرص البيع التكميلي والبيع الأعلى قيمة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد هذه البيانات في جهود عرض البضائع من خلال الحد من الاعتماد على التخمين وتسهيل إجراء اختبارات A/B. فمن خلال تحليل مسارات المتسوقين وفترات بقائهم في المتجر، يمكن لتجار التجزئة تحديد العروض التي تجذب أكبر قدر من الاهتمام وتلك التي قد تحتاج إلى تحسين. ويمكن أن تساعد هذه الرؤى في خلق تجارب أكثر جاذبية وإثارة داخل المتجر. علاوة على ذلك، يمكن إجراء اختبارات A/B في المتاجر الرئيسية وتطبيق هذه الرؤى على نطاق واسع. يمكن إجراء تغييرات طفيفة على التصميم أو العروض أو مواقع المنتجات، ومراقبة تأثير هذه التغييرات على سلوك المتسوقين. وهذا يسهل اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات بشأن ما يحقق أفضل النتائج لقاعدة عملاء محددة.
تحسين تجربة العملاء
يتيح تحليل مسارات المتسوقين لتجار التجزئة تحديد نقاط الضعف في تجربة العملاء. على سبيل المثال، إذا كان المتسوقون يتعثرون بشكل متكرر في ممر ضيق أو إذا كانت منطقة معينة من المتجر مزدحمة باستمرار، فيمكن اتخاذ خطوات للتخفيف من هذه المشكلات، مما يضمن تجربة تسوق أكثر سلاسة ومتعة. وبالمثل، يمكن تنظيم جداول عمل الموظفين استنادًا إلى هذه البيانات؛ فمع معرفة أين ومتى يصل عدد الزبائن إلى ذروته، يمكن لتجار التجزئة توزيع الموظفين بشكل أكثر فعالية. فيمكنهم تخصيص عدد أكبر من الموظفين خلال أوقات الذروة، مما يحسّن خدمة العملاء ويقلل أوقات الانتظار، مع توفير تكاليف العمالة خلال الفترات الأقل ازدحامًا.
علاوة على ذلك، يمكن تقييم تدريب الموظفين وأدائهم في الوقت الفعلي. وتتيح هذه البيانات للإدارة تكوين فهم أعمق لكيفية وأماكن تفاعل موظفي المتجر مع المتسوقين في جميع أنحاء المتجر. وبذلك، يمكن للإدارة تحديد أوجه القصور في تفاعلات الموظفين مع المتسوقين (وتصحيح هذه الممارسات)، فضلاً عن الاستفادة من مناطق التفاعل الرئيسية لتعزيز التفاعل مع العملاء على أفضل مستوى.
تقديم عروض ترويجية أفضل
نظرًا لأن المتسوقين أصبحوا أكثر وعيًا بالميزانية من أي وقت مضى، ستكون العروض الترويجية عامل جذب كبير لتجار التجزئة في العام المقبل. ويمكن أن تساعد تحليلات المساحات الداخلية تجار التجزئة على اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن مستويات المخزون استعدادًا لمناسبات التسوق الرئيسية. على سبيل المثال، إذا لاحظ موظفو المتجر إقبالاً كبيراً في قسم معين من المتجر، فيمكنهم التأكد من توفر المنتجات في تلك المنطقة بكميات كافية لتلبية طلب العملاء. وعلى العكس من ذلك، في المناطق الأقل إقبالاً، يمكنهم تعديل مستويات المخزون وفقاً لذلك لتقليل الإفراط في التخزين إلى أدنى حد.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن قياس عائد الاستثمار في العروض الترويجية بدقة أكبر. يمكن لتجار التجزئة تقييم فعالية العروض الترويجية داخل المتاجر والإعلانات واللافتات من خلال تتبع كيفية تفاعل المتسوقين معها. ويمكن استخدام هذه المعلومات لضبط الجهود التسويقية وتحديد العروض الترويجية الأكثر نجاحًا.
اقرأ المزيد: كيف تعزز التحليلات المتقدمة قطاع التجزئة متعدد العلامات التجارية
قد يكون اختيار الشريك التقني المناسب لشركتك مهمة شاقة. فكل شيء يتوقف على المرونة وسهولة التنفيذ ومستوى الدعم والتكلفة. في RetailNext، نفخر بخدماتنا المتميزة والتزامنا بمساعدة علامتك التجارية على النمو.
باختصار، تساعد مجموعة أدوات التحليلات الداخلية RetailNext تجار التجزئة على
افهم الفرص المتاحة داخل المتجر من خلال عرض بيانات سلوك المتسوقين بصريًّا باستخدام خرائط الاتجاهات، وتحليل مدة البقاء، وخرائط الحرارة الحركية، وتكامل مقاطع الفيديو من نقاط البيع، والبيانات الديموغرافية.
اختبار التصميمات وطرق عرض المنتجات قبل طرحها على نطاق واسع، وذلك من خلال تحديد مناطق محددة داخل المتجر لاختبار وقياس طرق العرض، وتوزيع المنتجات، والتجهيزات.
استخدم خرائط الحرارة الحركية وخرائط انتقال المناطق للمساعدة في التخلص من العوائق في مسار المتسوق، ولتحديد المناطق التي تشهد إقبالاً كبيراً وتلك التي تشهد إقبالاً ضعيفاً.
كن مطمئنًا، فبياناتك وبياناتك الديموغرافية تراعي الخصوصية وتتوافق مع معيار CCPA ولائحة حماية البيانات العامة (GDPR).
استمتع بسهولة التركيب مع Aurora، جهاز الاستشعار من الجيل الجديد الذي يتميز بنطاق تغطية يبلغ ضعفين إلى ثلاثة أضعاف نطاق تغطية أجهزة الاستشعار الأخرى المتوفرة في السوق.
وفي النهاية، توفر البيانات الناتجة عن تحليل مسارات المتسوقين للمتاجر رؤى قيّمة يمكن أن توجه عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية. ومن خلال فهم سلوك العملاء على مستوى تفصيلي، يمكن للمتاجر تكييف متاجرها وتحسينها للحفاظ على قدرتها التنافسية وتلبية تفضيلات العملاء المتغيرة.