Apparel & Footwear Aurora SensorTraffic Analytics

品牌透過店內分析發掘人力資源機會

Boggi Milano 是一個義大利品牌,目前在全球超過 61 個國家設有 235 家門市。2018年,該團隊希望提升對品牌門市表現的分析能力,並尋求與門市分析領域的專家合作。

40

每位訪客銷售額提升

Boggi Milano

5

轉換率提升

Boggi Milano

15

平均消費額的增長

Boggi Milano

Boggi Milano 是一個義大利男裝品牌,在全球超過 61 個國家設有 235 家門市,以創新、科技、永續發展,以及高品質、高性能的材質為核心驅動力。其服飾結合了頂級面料(多為有機與再生面料),並透過風格研究,致力於契合當代生活方式。

面臨的挑戰

2018年,Boggi Milano 著手改善門市績效分析方式,並尋求具備深厚門市分析專業知識的合作夥伴。當時團隊無法最大化並優化人力運用,缺乏可靠的方法來識別客流量高但轉換率低的門市,且對每工時所服務的顧客數量能見度有限。

解決方案

Boggi Milano 與 RetailNext 建立合作夥伴關係,後者的平台由 Aurora® 一體化物聯網感測器驅動——該感測器具備寬廣視野、高畫質彩色視訊、藍牙低功耗(BLE)、Wi-Fi 及信標功能——並採用可每 15 分鐘預測客流數量的預測性客流模型。團隊不再依賴全店平均值,而是針對每家門市分別分析顧客停留時間及每工時服務顧客數,據此確定各據點的適當全職當量(FTE)人力配置,並在銷售時間與非銷售時間之間取得平衡。

成果

透過運用「客流分析」(Traffic Analytics)來微調人力配置,Boggi Milano 自2018年以來將員工人數減少了 15%,同時降低了薪資支出並提升了生產力。同期內,該品牌將每位訪客銷售額提升約 40%,轉換率提高約 5 個百分點,平均客單價增長約 15%——將店內分析轉化為持續推動績效的引擎。

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