《零售經濟學》（Retail Economics）指出預估的，由於金融環境趨緊抑制了消費者支出（約佔經濟總量的三分之二），英國的國內生產總值（GDP）將在2023年萎縮。此外，受食品與能源通膨率達兩位數的影響，今年平均可支配收入可能進一步下滑 3.4%。不過，並非全是壞消息。像這樣關鍵的變革時期，往往能激發創意與創新。
零售商在制定策略時必須留意的主要趨勢包括：
經濟衰退時期的購物行為：注重成本的消費者將開支優先用於必需品；
隨著消費者越來越追求互聯的購物體驗，智慧商店正逐漸興起；
隨著經濟能力較弱的消費者為避免線上配送及／或退貨費用，促使他們傾向前往實體門市購物，實體門市的角色正逐漸轉變；
消費者要求店內提供數位整合服務，包括便捷的支付選項、額外的產品資訊，以及店內取貨服務
面對如此巨大的壓力，英國零售商必須尋求解決方案，以簡化門市營運、優化人力配置、擁抱數位化元素，並將行銷投資報酬率（ROI）最大化。可靠的門市數據能賦予企業主動應變與測試的能力——這兩者正是克服經濟低迷的關鍵策略。以下將說明，店內分析如何協助品牌在2023年及以後建立並維持具韌性的零售業務。
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全通路（或稱「統一」）的客戶體驗正迅速成為現代零售商必備的關鍵要素。當線上與線下的服務無縫整合時，消費者就更有可能增加消費。一份最新報告亦顯示，60% 的消費者在進行大額消費前會先上網查詢，且在 80% 的情況下，消費者會在實體門市退貨，並將退款用於在同一家零售商處消費。
隨著顧客接觸的接觸點數量不斷增加，零售商必須確保每個接觸點都經過優化，以達到最高效率。隨著購物者變得更加有目的性且洞察力更強，客戶體驗已成為決策過程中的關鍵差異化因素。
這意味著零售商所蒐集的數據量已達到前所未有的程度。從會員卡、銷售點（PoS）數據，到店內顧客行徑軌跡及安全系統，每個接觸點的數據皆被蒐集。但真正的關鍵在於數據的整合（而不僅是蒐集）。當這龐大的數據以直觀且易於理解的方式進行結構化整理時，便會轉化為可付諸行動的洞察。這些洞察能消除消費者與店內團隊在全通路體驗中的摩擦，進而實現零售業的整合。
店內分析（例如客流量與完整路徑分析）是準確衡量顧客參與度的可行方法。作為一項指標，參與度有助於制定第三方視覺陳列的定價方案，或決定對零售商行銷生態系統的投資。這項數據對於建立零售媒體網路（RMNs）也至關重要，該網路既收集顧客數據，也仰賴這些數據驅動運作。
基本原則依然成立：優質的數據能帶來更佳的成果與最佳的投資報酬率（ROI）。一旦門市據點擁有精準的客流量數據，即可計算曝光量指標與每千次曝光成本（CPM）。關鍵在於，這類數據能讓零售商建立一套可行的變現機制，並將其銷售給行銷人員。
憑藉對顧客購買數據、偏好及購物歷程的掌握，加上能在消費者最易受影響的時刻將品牌呈現在他們眼前，零售媒體網路的普及度（以及隨之而來的推廣）預計將在未來幾年迎來爆發性成長。對英國零售商而言，及早採用這項技術將是一項穩健的投資，尤其當消費者正謹慎地開始重拾信心，並重新擁抱實體店購物之際。
只要策略得當且執行得宜，零售媒體網路便是零售企業與顧客互動、建立品牌忠誠度並提升銷售額的絕佳途徑。透過善用這些網路的力量，零售企業能有效鎖定目標顧客、打造更具吸引力的購物體驗，並藉由個人化服務來提升轉換率。
與媒體網路類似，視覺陳列同樣能從以數據為依據的方法中受益。當零售商能最精準地判斷哪些陳列方式和店內區域在人流量、顧客互動率及轉換率方面表現最佳時，便能據此建立最佳實務的基準。反之，當某個區域或陳列區的人流持續偏低時，便可將其標記並進行調整，以活化該空間。如今，視覺陳列的決策不再僅憑直覺做出。
即時門市數據為優化創意與營運決策提供了實證依據。透過業界頂尖的技術，零售商能夠衡量門市佈局、商品陳列及其他商品管理決策，對顧客參與度以及門市績效指標（包括轉換率、平均交易金額（ATV）和顧客收益）所產生的影響。
案例研究：日本領先的眼鏡零售商如何推動卓越績效
高達 71% 的消費者表示，當購物體驗缺乏個人化時，會感到沮喪。此外，91% 的消費者表示，他們更傾向於向能提供與自身相關優惠與推薦的品牌購物。這使得現代零售商幾乎無法忽視個人化服務。然而，個人化的成效取決於支撐它的數據品質。
透過多管道互動，以及來自會員卡和行動應用程式的整合數據，零售商如今更能建立起關於顧客行為與偏好的整合性且即時更新的全景視圖。藉由精準掌握顧客停留時間、停留區域與停留時長，以及透過熱力圖呈現的購物路徑等數據，零售商得以更有效地為消費者打造個人化體驗。
透過安全地蒐集並分析這海量的數據，零售商能更智慧地透過行動裝置或店內數位看板，提供個人化且及時的優惠方案。這些精心策劃的促銷活動，藉由消費者所重視的創新措施，有助於提升購物體驗。
當決策以分析為依據時，購物中心相關方便能簡化營運流程、提升獲利能力、增強永續性，並促進數據變現。此外，這些分析對於業務流程的自動化至關重要。大規模的自動化能為場地團隊騰出時間，使其能專注於與租戶及相關方建立並維繫策略性夥伴關係。
在實地運作層面，可透過辨識「高峰時段」來提升勞動效率。將每小時、每天、每週或每年的客流週期區分開來，並讓購物中心員工（包括保安、清潔、維修及管理人員）的排班配合這些客流量較高的營業時段。在預估人流將達高峰時增派人手，而在人流預計減緩時調減人手。
分析技術在購物中心中發揮關鍵作用的其他領域包括：
永續發展：分析工具可協助利害關係人打造更環保的場館。透過人流與使用率預測，場館能降低能源消耗、減少營運成本、依據需求控制通風系統、減輕設施與設備的磨損，並避免因溫室氣體排放而遭處罰。
安全：透過影片錄製與管理功能，簡化證據蒐集流程，即時辨識問題，並利用網頁及行動應用程式進行遠端調查。遠端調查能為零售商及商場相關方節省時間與金錢。
投資：基於可信賴的數據，制定成長計畫並管理及收購世界級場館。將從一個場館獲得的經驗應用於下一個場館，藉此測試與分析符合未來趨勢的投資項目，例如設施改善、商場零售媒體網路、行動裝置偵測技術，以及忠誠度計畫。
保險：可客觀且持續地蒐集與測量精確的佔用率數據，並將其納入 COPE 數據之中。這些數據能為長期風險評估提供精算依據，並可能進而降低商業物業的保費。
消費者行為：即時掌握顧客動線與停留時間的數據，藉此更深入了解商場營運表現與商機。透過測量整個商場範圍內跨類別的消費行為，取得有關各類別及各門市消費模式的寶貴洞察。
購物中心業主通常能透過將所蒐集的數據轉化為收益，更快地回收在分析技術上的投資。具體做法包括向租戶提供具高附加價值的分析服務作為附加服務，或是將數據出售給投資公司、媒體機構或廣告商。無論採取何種方式，這都是針對商業不動產未來發展所採取的一種前瞻性策略，旨在實現具韌性的投資。
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