Gli advanced analytics possono essere sfruttati anche per prendere decisioni proattive.

Fino a pochi anni fa, ci si limitava a monitorare il flusso di persone nei negozi: il numero di clienti era un fattore critico per determinare le metriche di vendita al dettaglio come la percentuale di clienti che concludono effettivamente l’acquisto.

Il limite, tuttavia, era la mancanza di informazioni ulteriori sulle abitudini dei clienti, troppo costose da ottenere con i metodi tradizionali, come per esempio i sondaggi.

I negozianti cercano di convertire il passaggio dei clienti in acquisti con diverse strategie, investendo per esempio nel punto vendita per assicurare un’esperienza positiva capace di invogliare le persone a tornare.

Gli strumenti che sono oggi a disposizione delle aziende per un’analisi più nel dettaglio sono molteplici e in alcuni casi possono portare a grandi vantaggi competitivi.

  1. La previsione dei flussi in negozio e la comprensione del loro impatto sulle vendite effettive facilitano lo sviluppo di modelli efficaci di pianificazione del lavoro. Un’analisi di questo tipo permette ai rivenditori di identificare i momenti migliori per la vendita, ottimizzando il servizio non solo intervenendo nell’allocazione delle risorse, ma anche elaborando le informazioni sui dipendenti e punti vendita più performanti.
  2. Le metriche tradizionali di performance del negozio come vendite e profitti non forniscono l'immagine completa, in quanto non rivelano ai rivenditori il potenziale di vendita dei negozi e la capacità dei negozi di convertire tale potenziale in vendite
  3. Infine, la capacità di prevedere il flusso e valutarne l'impatto sulle prestazioni del punto vendita può consentire ai rivenditori di identificare strategie per aumentare le vendite e portare a un migliore coordinamento tra attività di marketing e attività di pianificazione del lavoro.

Il nostro modello analizza le proprietà statistiche dei pattern di flusso retail e crea modelli predittivi in grado di facilitarne la pianificazione.

I manager dei negozi potrebbero allocare i FTE durante la settimana basandosi su una conoscenza non obiettiva del pattern settimanale di walk-in. Il nostro modello consente l'allocazione dei FTE basata su una previsione statistica del walk-in, assicurando una allocazione ottimale.   

Il walk-in di un negozio è anche un importante indicatore KPI per analizzare l’impatto dell'allestimento di una vetrina sulle vendite.

È possibile ottenere una previsione dei ricavi futuri utilizzando la nostra previsione di walk-In, i dati sul tasso di conversione e sulle fatture, al fine di definire il budget più facilmente.

Utilizzando ulteriori informazioni sui clienti - come età, lingua e abitudini di acquisto – è infine possibile collegare determinati prodotti alle competenze che deve avere il personale per rispondere alle esigenze del cliente.