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Data Insight

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【Data Insight】每趟次滯留客數的呈現


當實體銷售門市轉型成實體 Show Room(體驗店)時,來客數值之外,有另一客流數值將後起成為值得關注其擴散趨勢,說明如下:



滯留客數的點陣圖


客流硬體裝置的韌體優化進程中,已可複合多項功能,如何善用其計數功能,有時會陷入「選擇性」困難:在實體門市的三度空間中,哪一區導入客流系統是優先重要的?當消費者進門不再是以「購買」為主?他(她)們會進行何種體驗呢?這時「滯留客數」就成了可參考的數據採集,熱區或點陣分析就是客流服務商要提供的加值服務。


圖一



滯留秒數合計的累計長條圖


Team Uni 採用了大數據分析平台,直接匯入原始數據格式,可將每趟次滯留秒數予以篩選並點陣圖呈現。也可以每小時累加有效滯留秒數(可定義最小滯留時間)之總秒數,觀察體驗(服務)的威力時段。

圖二

如圖二,可以將每趟次超過 60 秒滯留的次數予以累加,並合計其總秒數。


從每趟次滯留的點陣圖來比對分析(如圖一),最高秒數的體驗時間通常都不在最威力的時段(多趟次的短滯留所累計的時段總秒數),威力時段通常落在休假日,隨意安排(順路經過),門市店長可安排調派人力,或利用數位導覽說明方式,解決服務人力率低的情況。


相對而言,體驗型(需要詢問達成服務銷售)的門市,建議利用行銷方案分流,施放誘因讓需要詢問體驗的潛在消費者在非威力時段前來,門市得以提供較佳的體驗服務。

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