Prediktivní analytika patří k největším letošním trendům v maloobchodě a jen tak nezmizí. Tato základní oblast business intelligence (BI) využívá minulá data k předpovídání budoucího jednání a k získávání poznatků.

Prediktivní analytika v maloobchodě vám umožní proaktivně a na základě dat zlepšovat nákupní zážitek a držet krok s neustále se měnícími zákazníky. Sdílet na Twitteru

Ať už jste majitel firmy, manažer inovací nebo ředitel pro poznatky o zákaznících, práce s daty je klíčem k nezkresleným poznatkům o nakupujících, které pohánějí růst v maloobchodě. Podívejme se, jak taková data získat a jak je co nejlépe využít.

Proč sbírat maloobchodní data?

Konkurenceschopné firmy v maloobchodě využívají velká data k tomu, aby svůj cílový trh poznaly do hloubky. Velká data jsou zásadním nástrojem BI a pomáhají optimalizovat všechny oblasti firmy. Pro maloobchodníky mohou rozhodnout o tom, zda budou mít přední ziskovou prodejnu, nebo skončí.

Jak?

Analytika prodejny poskytuje konkrétní a podrobné informace o nakupujících. Díky tomu odpadá hádání.

Znáte své zákazníky, víte, co chtějí a kde, kdy a jak to nakupují. Není potřeba metoda pokus–omyl. Několik příkladů velkých dat:

Historie nákupů

Demografie zákazníků

Preference produktů

Nákupní cesta

Vzorce zapojení

Tento typ poznatků o nakupujících vám umožní předvídat a měřit nákupní záměr a skutečně efektivně řídit marketingové marže, provoz prodejen i zákaznický zážitek. S rostoucím trendem ROPO (Research Online, Purchase Offline) mohou vícekanáloví maloobchodníci využít nákupní záměr k propojení online a offline vzorců chování.

Prediktivní analytika v maloobchodě vám tak pomáhá budovat dlouhodobé vztahy se zákazníky.

Většina maloobchodníků k tomu využívá analytiku ze svých pokladních systémů nebo ze zařízení pro analýzu návštěvnosti (počítadla lidí nebo beacony). Jsou to užitečné nástroje pro rozhodování na základě dat, ale jen do určité míry dokážou ukázat, co zákazníci skutečně chtějí koupit.

Naštěstí existuje pokročilejší způsob, jak získat mnohem cennější data o nakupujících: 3D sledování očí, které měří pozornost a další ukazatele. Takto to funguje:

Jak sledování očí pomáhá s prediktivní analytikou v maloobchodě

V našem předchozím článku o tom, co je sledování očí, jsme stručně vysvětlili, jak tato technologie funguje.

Sledování očí je technologický proces, který umožňuje měřit pohyby očí, polohu očí a body pohledu. Jinými slovy, sledování očí rozpoznává a monitoruje vizuální pozornost člověka z hlediska místa, objektů a doby trvání.

Statistiky ukazují, že globální trh se sledováním očí neustále roste, především díky rostoucímu zájmu o technologie snímání zraku a jejich zavádění.

Mezi odvětví s rychlejším zaváděním a zvláštním zájmem o technologii sledování očí patří zdravotnictví, výzkum, maloobchod a automobilový průmysl. V maloobchodě se sledování očí dnes využívá například k pochopení toho, jak lidé nakupují a jak pracují s prodejnou a produkty.

Je to špičkový nástroj pro spotřebitelský výzkum i výzkum v prodejnách. Natolik, že se maloobchod stal jednou z nejvýznamnějších komerčních oblastí využití sledování očí.

Od Googlu přes Apple až po Facebook – největší firmy světa už roky skupují startupy zabývající se sledováním očí. Manažeři inovací v maloobchodě zároveň využívají technologii sledování očí, aby zjistili:

#1 Co upoutá pozornost nakupujících a co přehlížejí

#2 Kam se instinktivně dívají a v jakém pořadí

#3 Kdy přesunou pohled z jednoho produktu na druhý

#4 Jak se rozhodují o nákupu

Sledování očí nakonec maloobchodníkům umožňuje na základě vzorců pohledu analyzovat, proč se zákazníci chovají tak, jak se chovají.

Podívejme se blíže, které konkrétní funkce sledování očí přinášejí prediktivní analytiku pro maloobchod, jež zlepší vaše marketingová a merchandisingová rozhodnutí:

#1 Data o vizuální pozornosti

Ať už si to uvědomují, nebo ne, lidé se dívají na předměty, které je zajímají.

Mozek má na zpracování obrazu omezené zdroje. Musí proto vybírat, co považuje za důležité, a nepotřebné vizuální informace odfiltrovat. Tomuto mentálnímu procesu se říká vizuální pozornost. Pomocí sledování očí ji můžete měřit a zaznamenat pro další analýzu.

V maloobchodním výzkumu vizuální pozornost odhaluje, co zákazníky přirozeně zajímá. Sdílet na Twitteru

Než se nakupující rozhodne, prohlédne si různé produkty a porovná možnosti. Obvykle si koupí ty, na které se dívá nejdéle a nejčastěji.

Sledování očí v tomto ohledu ukazuje, jak dlouho zákazníkovi trvalo, než se zaměřil na konkrétní produkt. Odhalí také, kolikrát se na něj podíval. Navíc měří, jak dlouho se na položku díval poprvé a v průměru. Odborně se tyto metriky nazývají:

#1 Doba do první fixace = jak dlouho zákazníkovi trvalo zaměřit se na konkrétní produkt

#2 Počet fixací = kolikrát se na něj podíval

#3 Délka první fixace = jak dlouho se na položku díval poprvé

#4 Průměrná délka fixace = jak dlouho se na položku díval v průměru

Software pro sledování očí tyto informace zobrazuje v teplotních mapách a mapách průhlednosti. Podle typu vizualizace platí, že čím teplejší nebo světlejší je oblast, tím více vizuální pozornosti získává.

#2 Zájem, vnímání, záměr

Sledování očí poskytuje analytiku prodejny i tím, že ukazuje tok zájmu, vnímání a záměru:

Jakmile produkt vzbudí zájem nakupujícího, začne si ho určitým způsobem prohlížet.

Od té chvíle může jeho vnímání rozhodnout, zda si produkt koupí, nebo ne.

Zároveň to, jak prodejna produkt prezentuje, ovlivňuje, jak ho zákazník vnímá.

Řekněme, že máte v prodejně akci. Studie se sledováním očí ukazují, že nakupující ji spíše vnímají jako výhodnější, když vidí i původní cenu. Aby se mohli snadno rozhodnout, potřebují po cestě vizuální vodítka.

Celkově platí, že záměr koupit produkt, který zákazníka zaujal, roste, pokud ho zákazník vnímá pozitivně.

Jak ale nákupní záměr měřit? Jednou z cest je analýza chování spotřebitelů.

#3 Chování zákazníků v prodejně

Sledování očí vám umožní zaznamenávat a měřit chování nakupujících v přirozeném prostředí. Intuitivní jednání zákazníků můžete pozorovat v reálném čase, zatímco procházejí vaší prodejnou.

Díky poznatkům o spotřebitelích a analytice prodejny ze sledování očí můžete:

Usnadnit orientaci v prodejnách

Navrhovat cílené nabídky

Strategicky uspořádat regály a vystavení

Vyhodnotit dopad designu obalů

Vytvářet účinné reklamní kampaně

Zlepšit zákaznický servis

Vytvořit zážitek v prodejně na míru

Moderní metody sledování očí jsou všechny nerušivé. Standardní technologie sledování očí však v současnosti vyžaduje, aby zákazník nosil brýle nebo náhlavní soupravu. V důsledku toho může své chování změnit, ať už nevědomky, nebo záměrně. Výzkumníci tento jev znají jako Hawthornský efekt.

Problém zkreslení pozorováním dnes řeší řešení pro 3D sledování očí, jako je GazeSense.

S 3D sledováním očí nepotřebujete k získání poznatků o nakupujících žádné brýle. Náš software pracuje se spotřebitelskými kamerami se snímáním hloubky a sleduje činnost očí na dálku.

3D sledování očí v reálném čase umožňuje majitelům prodejen a manažerům pro poznatky o nakupujících:

#1 Pracovat se skutečnými nakupujícími místo s fokusními skupinami

#2 Sledovat vizuální pozornost více zákazníků najednou

#3 Získávat nezkreslenou analytiku pozornosti u regálů

Chcete zjistit, jak může 3D sledování očí vaší firmě přinést prediktivní analytiku pro maloobchod? Napište nám, a náš specialista Customer Success vám o našem softwaru rád řekne více.

Případy použití prediktivní analytiky velkých dat v maloobchodě

Firmy využívají prediktivní analytiku v maloobchodě ke zlepšení všech oblastí svého podnikání. Především vám ale analytika prodejny umožní vytvořit uspokojivý zážitek pro každého zákazníka. Získáte praktické poznatky o každém aspektu jeho návštěvy, od preferencí po nákupní zvyklosti.

#1 Studium zákaznické cesty

Prediktivní analytika v maloobchodě vám umožní zmapovat cestu zákazníka i nad rámec transakcí. Své produkty, vystavení, prodejnu a značku uvidíte tak, jak je vidí nakupující. Se sledováním očí se na ně můžete doslova dívat očima svého zákazníka.

Ukázka prediktivní analytiky pro maloobchod se sledováním očí

Analytika zákaznické cesty využívá velká data k tomu, aby ukázala, jak se z potenciálního zákazníka stává platící zákazník. Můžete identifikovat a analyzovat všechny kontaktní body jeho interakce s vaší prodejnou, včetně:

#1 Kdy a jak vaši prodejnu objevil

#2 Komunikace se zaměstnanci (pozitivní nebo negativní zkušenost)

#3 Jak pracoval s produkty

#4 Navazujících kroků (např. přihlášení k newsletteru, recenze atd.)

Jakmile máte tyto poznatky o nakupujících, můžete zákaznický zážitek personalizovat.

#2 Přizpůsobení nákupního zážitku

Čím personalizovanější je zážitek zákazníka, tím je spokojenější. Když vyhodnotíte předchozí chování nakupujícího v prodejně, můžete mu jeho další zážitky přizpůsobit.

Díky tomu zvýšíte věrnost zákazníků, povědomí o značce i prodeje. Navíc budete vědět, jak a kam zaměřit své merchandisingové úsilí.

S prediktivní analytikou v maloobchodě můžete nákupní zážitek přizpůsobit tak, že budete:

#1 Doporučovat produkty, které zákazníka zajímají (cross-selling a up-selling)

#2 Zavádět účinné věrnostní programy a výhody

#3 Uplatňovat poznatky o online chování ve službách v prodejně

#4 Usnadňovat placení u pokladny

#5 Školit prodavače pro osobní kontakt se zákazníky

#6 Rozšiřovat personalizaci do všech kanálů

#3 Správa prostoru na regálech

To, jak maloobchodník rozdělí prostor na regálech, ovlivňuje nákupní zážitek i přímé prodeje. Ze všech míst v prodejně je to právě regál, kde se zákazník rozhoduje o nákupu. Musíte proto zajistit, aby produkty, které chce, snadno našel.

Analytika prodejny vám pomůže určit, které položky umístit do regálů v úrovni očí. Data ze sledování pohledu vám umožní přidělit prostor na regálech podle toho, jak produkty poutají pozornost. Analýzou teplotních map lépe pochopíte, jak:

#1 Rozmístit zboží na regálech podle očekávání nakupujících

#2 Komunikovat ceny a akce

#3 Zvýšit viditelnost klíčových produktů

#4 Zefektivnit doplňování regálů

#4 Zabránit vyprodání nejprodávanějších produktů

#4 Uspořádání a design prodejny

Kromě správy prostoru na regálech přinášejí teplotní mapy ze sledování očí i poznatky pro design prodejny. Místo testování různých půdorysů vás data nasměrují přesným směrem.

Uvidíte, které sekce, uličky a vystavení přitahují nejvíce vizuální pozornosti. Pak můžete uspořádání prodejny upravit tak, aby bylo pro zákazníky pohodlné.

Tyto maloobchodní poznatky navíc ukazují účinnost vašich současných:

#1 Značení

#2 Bannerů

#3 Vystavení zboží

Pochopíte, kam je umístit, aby je nakupující co nejlépe viděli.

Další zdroje, jako jsou záznamy z kamer CCTV a senzory v prodejně, také odhalí, které části prodejny mají největší návštěvnost.

#5 Lepší cenové strategie

Analytika prodejny vám umožní předvídat, jak zákazníci na změny cen zareagují. Analýzou cenové elasticity zjistíte, jak tyto úpravy cen ovlivní prodeje.

Prediktivní analytika v maloobchodě vám umožní zůstat s cenami flexibilní. Na základě shromážděných dat můžete ceny optimalizovat v reálném čase podle poznatků o nakupujících. Tyto osobní cenové strategie doplňují zážitek na míru… Sdílet na Twitteru

Aby nástroje velkých dat pro maloobchod našly nejlepší ceny, rozpoznávají a zpracovávají také:

#1 Ceny konkurence

#2 Poptávku po produktech

#3 Geodemografické ukazatele

#4 Nákupní postoje zákazníků

#5 Počasí a sezónnost

#6 Provozní náklady

#6 Předpovídání poptávky

S prediktivní analytikou v maloobchodě můžete identifikovat trendy a vzorce, které ovlivňují poptávku. Analýza historie prodejů a dalších historických dat vám umožní předvídat, co budou vaši nakupující kupovat v budoucnu. Systémy pro zpracování velkých dat berou v úvahu i místní a celostátní události a sezónní akce.

Předpovídání poptávky podporuje zákaznický zážitek i růst firmy.

Jakmile dokážete předvídat, co nakupující chce, můžete zajistit zásoby v prodejně. Zároveň snížíte riziko, že prodejny zahltíte produkty, o které není zájem.

Další výhody předpovídání poptávky s pokročilou analytikou prodejny:

#1 Nižší náklady a vyšší efektivita

#2 Udržení cash flow

#3 Vyšší návratnost kapitálu

#7 Optimalizace marketingových sdělení

Efektivní marketing v prodejně také souvisí s personalizovaným zákaznickým zážitkem. Z dat analytiky prodejny už máte poznatky o nakupujících. Pak už jde jen o to, sdělovat správná sdělení účinným způsobem.

Simulace 3D sledování očí pro prediktivní analytiku v maloobchodě

Vezměte si například data o pozornosti ze sledování očí. Víte, jaké typy značení zákazníka zaujaly. A navíc víte, které konkrétní prvky vystavení upoutaly jeho pozornost.

Spojte tyto poznatky s daty o preferencích produktů a dosáhnete nejlepší návratnosti marketingu tím, že budete:

#1 Informovat nakupující o akcích, na kterých jim nejvíce záleží

#2 Udržovat konzistentní sdělení napříč kanály

#3 Zvyšovat prodeje v prodejně strategickými digitálními kampaněmi

#8 Předpovídání CLV (celoživotní hodnoty zákazníka)

Pomocí prediktivní analytiky a celoživotní hodnoty zákazníka (CLV) můžete předpovídat poptávku. Z minulých transakcí získáte historickou CLV. Spojením historie nákupů s analýzou chování pak vznikne prediktivní CLV.

Prediktivní model CLV poskytuje podrobný obraz vztahu zákazníka k vaší prodejně. Sdílet na Twitteru

Víte, kolik zákazníci v minulosti utratili a jaké produkty koupili. Spojte tato data s jejich vzorci chování a získáte realistický odhad, kolik utratí v budoucnu.

Určení CLV vám pomůže:

#1 Rozdělit nakupující podle jejich hodnoty

#2 Optimalizovat získávání zákazníků

#3 Efektivně plánovat marketingové rozpočty

#4 Nabízet různým segmentům pobídky na míru

Přínosy praktických poznatků o nakupujících

Prediktivní analytika v maloobchodě je nakonec silným nástrojem pro získávání poznatků o nakupujících. Pochopíte, jak váš zákazník uvažuje a čeho si cení.

Odtud můžete jednat a zlepšovat prodejnu tak, aby odpovídala jeho potřebám, přáním a očekáváním.

S praktickými poznatky o nakupujících můžete:

Dělat obchodní rozhodnutí na základě dat

Získávat a udržet si hodnotné zákazníky

Zvýšit ROI a ziskovost prodejny

Vyvíjet strategie zaměřené na zákazníka

Získat konkurenční výhodu na trhu

Získat věrnost zákazníků

Navrhovat přesvědčivé akce

Zvýšit zapojení nakupujících

Odhalit příležitosti k růstu

Poskytnout bohatý zákaznický zážitek

Jak využít poznatky o nakupujících

Pozorovat, shromažďovat a interpretovat data o zákaznících nestačí. Výzkum nakupujících může být neúčinný, pokud poznatky neuplatníte. Musíte proto určit, co z nich plyne, a vytvořit plán, jak zjištění zavést.

Podle konkrétních poznatků o nakupujících mohou okamžité kroky zahrnovat:

Přeuspořádání kategorií a/nebo nákupních míst

Zavedení strategií proti odchodu zákazníků

Rozšíření do nových kanálů, tedy tam, kde jsou vaši zákazníci v digitálním prostoru

Vylepšení vybavení a služeb v prodejně

Vývoj relevantních technik cross-sellingu

Testování nových komunikačních strategií

Přehodnocení rozdělení zdrojů

Jak využít 3D sledování očí pro maloobchodní analytiku

My v Eyeware umožňujeme prediktivní analytiku v maloobchodě pomocí softwaru pro 3D sledování očí.

Příklad teplotní mapy z 3D sledování očí

Na rozdíl od standardního sledování očí sleduje naše technologie GazeSense vizuální pozornost bezkontaktně až ze vzdálenosti 1,3 m (4,3 stopy).

Bez brýlí. Bez VR brýlí. Bez kalibrace.

Stačí vám kamera se snímáním hloubky a můžete anonymně a v souladu s GDPR sledovat tisíce zákazníků.

Navíc získáte velký dosah, 3D linii pohledu a API v reálném čase. Náš software přesně zaznamenává vzorce pohledu vašich zákazníků a odhaluje, co přitahuje jejich vizuální pozornost.

Poté můžete vyhodnotit výkon jednotlivých produktů, značek, vystavení a dalších prvků.

👉 Spojte se s naším týmem a zjistěte, jak vám bezkontaktní 3D sledování očí více osob v reálném čase pomůže získat nezkreslené poznatky o nakupujících.