上周，塔吉特（Target）因一项果断举措成为头条新闻：这家零售巨头宣布将裁减 500 个总部及供应链岗位，并将这些资源重新分配到门店人员配置和培训上。新任首席执行官迈克尔·菲德尔克（Michael Fiddelke）传达的信息非常明确：提升店内客户体验是头等大事。
但意识到实体零售业已出现根本性问题的不只是塔吉特一家。该公司的这项投资正值关键时刻——糟糕的客户体验正使全球 3.8 万亿美元的零售销售额面临风险。据研究数据显示，65% 的实体店顾客表示，仅一次糟糕的购物体验就会让他们减少消费，而 53% 的消费者在经历负面互动后会削减购物预算。
当前的 stakes 之高前所未有，但解决方案并非仅仅在销售区域增加更多店员那么简单。零售商面临着一个复杂的挑战：无论是在网上浏览还是在实体店过道中穿行，消费者都期望获得无缝衔接、个性化的体验，但要始终如一地提供这种体验，仅靠良好的意愿和增加人手是远远不够的。
接下来 👉 测试与学习型零售分析的未来
这些数据揭示了一个发人深省的现实。除了 3.8 万亿美元的销售额面临风险外，某些特定行业面临的后果更为严峻。快餐品牌中，66% 的顾客在经历糟糕体验后愿意削减消费；而对于在线零售商而言，64% 的顾客会做出同样的反应。对于实体店而言，这更是关乎生存的威胁。当顾客可以通过手机订购任何商品时，一次令人沮丧的实体店购物体验，很可能就是他们最后一次光顾。
在整个零售行业，这些征兆正悄然显现：门店管理日益松散、商品缺货、结账队伍越来越长，以及难以获得店员协助。这些现象已不仅仅是顾客的抱怨……它们是转化率的“杀手”，会直接影响营收、削弱品牌忠诚度，并造成竞争上的软肋。
问题在于：为什么这个问题会如此普遍？更重要的是，尽管零售商们深知店内体验已变得多么重要，但他们为何仍难以解决这个问题？
加大对门店人力投入是一项有意义的举措，但也凸显了零售运营面临的一项根本性挑战。如果不了解人员缺口在何时何地会造成运营摩擦，单纯增加工时往往会出人意料地收效甚微。
以典型的零售业人员配置模式为例。店长们在固定的劳动力预算范围内，根据历史数据、季节性趋势以及直觉来安排员工排班。但这种做法忽略了一些关键细节。
客流高峰并不总是与人员配置高峰相吻合。一家商店可能在周二下午 2 点人员配置已满，但在下午 3 点 30 分学校放学时却会迎来客流高峰。
结账并非唯一的瓶颈。收银台前的长队是显而易见的问题，但当顾客找不到商品、得不到解答，或者无法在混乱的布局中找到方向时，他们也会放弃购买。
不同部门的需求各不相同。电子产品部门在特定时段可能需要大量员工提供支持，而服装部门则可能在晚间顾客浏览商品的时段需要更多人手。
季节性消费模式正在发生变化。随着在线订购、线上订购线下自提（BOPIS）以及全年促销活动的兴起，传统的节日购物模式已发生巨大转变。
仅仅增加总体人力预算只能治标，而无法治本。零售商需要从细微层面深入了解客流模式、转化漏斗以及客户旅程中的摩擦点，包括按部门、按一天中的不同时段、按一周中的不同日子，以及跨不同门店业态进行分析。
阅读案例研究：《在“大辞职潮”中提升薪资管理效率》
人工成本是零售运营中最大的可控支出之一，在大多数门店业态中通常占营业收入的 10% 至 15%。即使人工效率仅有微小提升，也能为拥有多家门店的零售商节省数百万的开支。但真正的机遇不仅在于降低成本，更在于优化收入。
研究一再表明，适当的人员配置与转化率、购物篮金额以及客户满意度评分直接相关。当购物者能够快速找到商品、得到问题解答并高效完成结账时，他们会购买更多商品，并更频繁地回访。反之，高峰期人手不足会导致销售机会流失——表现为购物车放弃、错失交叉销售机会，以及顾客空手而归。
挑战在于找到最佳平衡点。人员配置过多不仅会浪费宝贵的劳动力成本，而且由于有太多员工在周围徘徊，实际上还会造成混乱；而人员配置不足则会令顾客感到沮丧，并导致转化率下降。解决之道在于精准、以数据为驱动的人员配置，确保在正确的时间将恰当数量的人员安排在正确的位置。
以下是一个令人不适的事实：大多数零售商在运营实体店时，所采用的智能手段远不及他们在电商业务中运用的多。在网上，每次点击都会被追踪，每次放弃购物都会被分析，而且 A/B 测试也在持续进行。而在实体店中，决策往往基于去年的销售数据和店长的主观反馈。
这一数据缺口导致了若干盲点。
盲点 #1：客户实际花时间的地方
零售商通常会根据销售数据来优化店铺布局和商品陈列。他们关注的是什么商品卖得出去，而不一定关注顾客在何处产生互动。但顾客停留时间和客流模式却能揭示不同的洞察。一个客流量大但销售额低的部门，可能表明存在定价问题、商品选择问题，或者需要更好的员工支持。相反，客流量低的区域，与其增加人手，不如通过调整商品陈列位置或改变陈列方式来改善状况。
盲点 #2：人员短缺对转化率的影响
如果没有实时客流和人流数据，零售商就很难将人员配置与实际销售业绩联系起来。周一下午生意清淡，是因为需求不足，还是因为顾客找不到人帮忙而感到沮丧，最终选择离开？周六的销售额之所以强劲，是因为结账队伍很长，还是说如果人员配置得到优化，销售额本可以更高？
盲点 #3：店铺布局如何造成摩擦
顾客用脚投票，在店内自然形成的人流路径并不总是与商品陈列的初衷相符。热力图可以揭示哪些过道人流量大、哪些端头陈列区最受关注，以及哪些区域实际上是“死角”。这些数据不仅有助于零售商优化人员配置，还能优化商品摆放、标识设置和店内人流走向。
盲点之四：数字世界与现实世界的交汇处
“线上下单、门店自提”（BOPIS）、路边自提和当日送达等服务从根本上改变了商店的运营方式，但许多零售商仍主要将实体门店视为购物场所。了解数字化履约如何影响店内客流、线上订单自提的高峰期何时出现，以及如何为全渠道运营配置人员，这些都至关重要，但若没有整合的数据，这些分析便无从谈起。
产品简介 👉 了解更多关于 Traffic Analytics 的信息
解决之道并不只是增加人手或加强培训——尽管这两者都有帮助——而是运营智能。即能够实时理解、预测和优化销售现场的情况。
正因如此，专门为实体零售打造的技术基础设施才显得至关重要。尽管零售商在销售点系统、库存管理和电子商务平台方面投入了大量资金，但许多零售商却未能充分投入精力去了解，从顾客进店到（希望）结账这段时间内究竟发生了什么。
从被动应对到预测性管理
先进的客流量追踪和客流分析技术正在改变零售商安排人员配置的方式。门店不再仅依据去年的数据来排班，而是可以结合历史数据以及天气、当地活动和促销日程等外部因素，预测客流模式。当客流量达到需要增派人手的水平，或结账队伍超过可接受阈值时，系统会向门店发送实时警报。通过将人员配置与转化率及平均交易金额进行关联分析，零售商可以衡量人员配置调整带来的影响。此外，他们还可以通过绩效对比分析，并借鉴表现优异门店的最佳实践，从而实现跨门店的优化。
这种预测性方法从根本上改变了劳动力的经济模式。零售商无需再全天维持固定的人员配置（这不可避免地会导致人员过剩或不足的情况），而是可以根据实际需求进行动态调整。这可能意味着为预测中的下午客流高峰增派员工，或者将人员从客流较少的区域调往客流量意外增加的部门。
了解完整的客户旅程
热力图和互动分析揭示了顾客在店内实际的行进路径。这些数据有助于零售商识别高价值区域，从而在这些区域配置更多店员并优化商品陈列。它还能帮助发现“摩擦点”——即顾客停留却未完成购买的区域，这通常表明顾客感到困惑或需要帮助。零售商可以测试布局调整方案，并衡量其对客流模式和销售额的影响。通过了解不同的客户群体及其独特的购物行为，零售商可以提供个性化的购物体验。
在劳动力规划方面，购物路径分析能解答以下关键问题：客户在哪些区域最需要帮助？哪些部门的客户互动率高但转化率低？一天中的哪个时段，客户花在浏览商品上的时间最多，而哪个时段则更多是快速选购已知商品？这些洞察使零售商能够不仅根据销售额，还能根据客户的实际行为和需求来合理安排员工岗位。
充分利用每一平方英尺
动线分析与店内停留时间分析有助于零售商最大限度地利用实体店铺空间。这些工具通过了解顾客自然会避开的区域，从而消除“死角”。它们基于实际的购物路径（而非主观臆测）来优化商品的摆放位置。它们设计出更直观的布局，从而减少顾客的挫败感并增加购物篮规模。此外，它们还能根据顾客最需要帮助的区域，在整个店铺内合理分配员工。
当零售商了解空间利用率时，劳动效率会显著提升。既然顾客很少光顾某个角落，何必在那里安排人手？为何不将这些工时重新分配到客流量大的区域，在那里，店员的协助能有效提升转化率？数据能提供直觉所无法给出的答案。
对实体零售的运营智能进行投资，可在多个维度上带来可衡量的回报。
劳动力效率：通过在最需要人手的时间和地点部署员工，零售商可以在不增加总体人力预算的情况下提升客户体验。目标不仅仅是增加工作时长，而是更合理地安排工作时间。
转化率提升：即使转化率仅有微小提升，也会对营收产生显著影响。如果通过优化人员配置和店铺布局，能将浏览者转化为买家的比例提高 2% 至 3%，所带来的经济回报将十分可观。
客户终身价值：积极的店内体验能促进顾客再次光顾并建立忠诚度。在获客成本比以往任何时候都更高的时代，通过持续满足顾客的期望来留住现有顾客，将带来长远的回报。研究表明，对店内体验评价较高的顾客，其消费额比评价较低的顾客高出 140%。
房地产优化：了解客流模式和空间利用率，有助于零售商在门店面积规划、翻新和关闭方面做出更明智的决策。在许多零售商正在调整实体门店规模的时期，以数据为驱动的房地产战略至关重要。既然 35,000 平方英尺的门店能实现更高的每平方英尺销售额且所需员工更少，为何还要维持 50,000 平方英尺的规模呢？
全渠道整合：随着门店日益成为订单履约中心，了解数字订单如何影响门店运营，有助于零售商合理配置人员，并为所有顾客提供顺畅的体验——无论他们是在店内购物、领取网购订单，还是办理退货。能够同时优化这两种体验的门店，其整体生产力和客户满意度都会更高。
准备好借助数据驱动的智能技术来革新您的门店运营了吗？RetailNext 智能平台提供 Traffic Analytics、全路径智能和互动分析功能，帮助零售商深入理解、预测并优化店内体验的方方面面。了解领先零售商如何利用运营智能更智能地配置人员、将更多浏览者转化为购买者，并提供能够提升客户忠诚度的体验。
价格计算器 👉 RetailNext 适合您的零售业务吗？