Sento spesso questa obiezione. Un vicepresidente delle operazioni di negozio, che di solito gestisce un portafoglio di 200 o più punti vendita, si appoggia allo schienale e dice: «I nostri conteggi sono abbastanza precisi. Qualche punto percentuale di scarto non fa la differenza».
Capisco bene questa reazione. Quando devi gestire il personale in centinaia di negozi, ottimizzare le trattative sui contratti di locazione e occuparti delle valutazioni settimanali delle prestazioni, l’accuratezza dei dati sul traffico può sembrare solo un dettaglio tecnico. Una cosa di cui deve preoccuparsi il team di analisi.
Però non si tratta solo di un dettaglio tecnico... È un problema di entrate. E voglio spiegarti esattamente perché.
…E ALTRO ANCORA SUL COSTO 👉 Il costo nascosto di un blackout dei dati sul traffico
Prendiamo un esempio semplice, pensato appositamente per il settore del fast fashion, dove il valore medio delle transazioni è di circa 50 dollari.
Prendi un singolo negozio con 1.000 visitatori al giorno. Se dei dati di traffico imprecisi fanno scendere il tuo tasso di conversione misurato di 3 punti percentuali, pensa all’impatto che questo può avere. Magari i tuoi contatori stanno contando male gli ingressi. Magari stanno contando due volte gli stessi visitatori. Magari il tuo sistema è rimasto offline per un po’ e le lacune sono state colmate con delle stime. Le ragioni possono essere diverse. L’effetto è sempre lo stesso.
Tre punti percentuali su 1.000 visitatori al giorno significano 30 transazioni in più al giorno. Con un valore medio di transazione di 50 dollari, sono 1.500 dollari al giorno. Su base annua, si tratta di 547.500 dollari di ricavi per negozio che i tuoi attuali report o non rilevano affatto oppure attribuiscono a qualcosa di diverso da un problema di misurazione del traffico.
Ora moltiplica questa cifra per il numero dei tuoi negozi. Per un portafoglio di 200 punti vendita, ti ritrovi di fronte a un potenziale buco nelle entrate di oltre 109 milioni di dollari all’anno. Non perché i tuoi negozi abbiano prestazioni inferiori alle aspettative, ma perché i tuoi dati non sono all’altezza.
L'impatto sulla conversione è la parte più evidente del problema. L'impatto sul lavoro è meno visibile, ma si aggrava altrettanto rapidamente.
La pianificazione del personale nel settore retail si basa sull’andamento dell’affluenza. La maggior parte dei sistemi di gestione del personale utilizza i dati storici sull’affluenza per generare raccomandazioni sull’organico per ora e per giorno (oppure, se sei un utente di RetailNext, saprai che questo si può fare direttamente sulla piattaforma). Se i dati sull’affluenza che alimentano quei modelli sono imprecisi, anche i risultati relativi all’organico saranno imprecisi.
In pratica, si presentano due problemi fondamentali: in primo luogo, i negozi assumono troppo personale nei periodi che sembrano più affollati di quanto non siano in realtà, il che riduce i margini poiché la manodopera in più non genera un fatturato proporzionale. In secondo luogo, durante i veri periodi di picco che sono stati sottovalutati, i negozi sono a corto di personale, il che porta a un peggioramento dell’esperienza del cliente proprio quando un servizio di alta qualità è più importante che mai.
Nessuno dei due risultati è recuperabile a posteriori. Non puoi restituire le ore di personale in esubero. Non puoi riconquistare i clienti che se ne sono andati perché la coda era troppo lunga o perché un camerino era incustodito. La perdita è definitiva e si riflette nel conto economico in modi che sono davvero difficili da ricondurre a un problema di accuratezza dei dati.
OLTRE IL TRADIZIONALE CONTAGIO DEL TRAFFICO 👉 Perché il solo conteggio dei visitatori non basta più
Quando il tasso di conversione di un negozio cala, l'analisi standard prende in esame i prodotti, la presentazione, le promozioni e le prestazioni del personale. Questi sono proprio i punti giusti da cui partire.
Ma c'è una domanda che la maggior parte dei team operativi non pensa nemmeno di porre: il dato sul traffico è corretto?
Se il denominatore nel tuo calcolo della conversione è sbagliato, ogni conclusione che trai da quella metrica è sbagliata. Potresti organizzare il personale del negozio in modo diverso, modificare i prezzi dei prodotti o aggiungere attività promozionali per risolvere un problema di conversione che in realtà è un problema di conteggio. È un errore che costa caro a livello di negozio. Ed è un errore estremamente costoso se commesso a livello di intero portafoglio.
Avere dati precisi sul traffico non è solo un obbligo di rendicontazione. È l'elemento fondamentale che determina la qualità di ogni decisione operativa a valle.
Sebbene l'accuratezza a livello di singolo negozio sia importante, è quella a livello di portafoglio a fare davvero la differenza. Permette alle organizzazioni di gestire le cose in modo strategico, invece di limitarsi a reagire continuamente a dati di cui non possono fidarsi completamente.
Quando i tuoi dati sul traffico sono affidabili e coerenti in ogni sede, il benchmarking diventa davvero significativo. Puoi capire quali negozi hanno davvero un rendimento scarso in termini di conversione e quali invece sono distorti da conteggi imprecisi. Puoi prendere decisioni sugli investimenti in personale basandoti su modelli di domanda reali. Puoi portare dati attendibili nelle trattative per il rinnovo dei contratti di locazione. Puoi dare ai team regionali una base su cui lavorare che sia davvero sostenibile.
Niente di tutto ciò è possibile se i dati sul traffico sottostanti non sono affidabili.
Non sto dicendo che i rivenditori abbiano bisogno di dati perfettamente precisi. Sto dicendo che lo standard di accuratezza della tua piattaforma di analisi del traffico dovrebbe essere in linea con il modo in cui quei dati vengono effettivamente utilizzati. Se serve a definire il personale, analizzare le conversioni, valutare le promozioni e prendere decisioni relative agli spazi, allora va considerata un’infrastruttura fondamentale per l’attività, non uno strumento operativo secondario.
Da RetailNext, l'accuratezza e la continuità dei dati sono il punto di partenza su cui costruiamo tutto il resto. Perché sappiamo bene cosa succede quando queste cose vengono trascurate, e abbiamo visto cosa si può ottenere quando invece non lo sono.
I numeri parlano da soli. La domanda è: cosa deciderà di farne la tua organizzazione?
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