ניתוח נתונים חזוי בקמעונאות: איך להשתמש בנתונים כדי להבין את התנהגות הקונים ולהגדיל מכירות
ניתוח נתונים חזוי הוא אחת המגמות הגדולות של השנה בקמעונאות, והוא כאן כדי להישאר. זהו ענף מרכזי בבינה עסקית (BI), שמשתמש בנתוני עבר כדי לחזות פעולות עתידיות ולהפיק תובנות.
ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות מאפשר לכם לנקוט צעדים יזומים ומבוססי נתונים לשיפור חוויית הקנייה, ולהישאר מסונכרנים עם עולם הלקוחות שמשתנה כל הזמן. שתפו בטוויטר
בין שאתם בעלי עסק, מנהלי חדשנות או מנהלי תובנות, התמקדות בנתונים היא המפתח לתובנות לא מוטות על קונים שמניעות צמיחה בקמעונאות. בואו נבחן איך משיגים נתונים כאלה, ואיך משתמשים בהם בצורה הטובה ביותר.
למה לאסוף נתוני קמעונאות?
עסקים תחרותיים בתחום הקמעונאות נעזרים בביג דאטה כדי להבין את שוק היעד שלהם בדרך מתקדמת. ככלי BI חיוני, ביג דאטה עוזר לבצע אופטימיזציה בכל תחומי החברה. עבור קמעונאים, הוא יכול להיות ההבדל בין חנות מובילה ורווחית לבין סגירת העסק.
איך?
ניתוח נתונים בחנות מספק מידע ספציפי ומפורט על הקונים. כך הוא עוזר להפסיק לנחש.
אתם מכירים את הלקוחות שלכם, יודעים מה הם רוצים, ואיפה, מתי ואיך הם קונים את זה. אין צורך בניסוי וטעייה. כמה דוגמאות לביג דאטה:
היסטוריית רכישות
נתונים דמוגרפיים של לקוחות
העדפות מוצרים
מסע הקונה
דפוסי מעורבות
תובנות כאלה על קונים מאפשרות לכם לחזות ולמדוד כוונת רכישה, ולנהל ביעילות אמיתית את מרווחי השיווק, את התפעול בחנות ואת חוויית הלקוח. עם העלייה ב־ROPO (מחקר אונליין, רכישה אופליין), קמעונאים רב־ערוציים יכולים להשתמש בכוונת הרכישה כדי לגשר על הפער בין דפוסי אונליין לדפוסי אופליין.
כך, ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות עוזר לכם לבנות מערכות יחסים בנות קיימא עם הלקוחות.
לשם כך, רוב הקמעונאים משתמשים בנתונים ממערכות נקודות המכירה שלהם או ממכשירים לניתוח תנועת מבקרים (מוני אנשים או ביקונים). אלה כלים מועילים שמאפשרים לקבל החלטות מבוססות נתונים, אבל היכולת שלהם לצייר תמונה מעמיקה של מה שהלקוחות רוצים לקנות מוגבלת.
למרבה המזל, יש דרך מתקדמת יותר להשיג נתוני קונים בעלי ערך רב בהרבה: שימוש במעקב עיניים בתלת־ממד כדי למדוד תשומת לב ועוד. כך זה עובד:
איך מעקב עיניים יכול לעזור בניתוח נתונים חזוי לקמעונאות
במאמר הקודם שלנו על מהו מעקב עיניים, הסברנו בהגדרה קצרה איך הטכנולוגיה עובדת.
מעקב עיניים הוא תהליך טכנולוגי שמאפשר מדידה של תנועות העיניים, מיקום העיניים ונקודות המבט. במילים אחרות, מעקב עיניים מזהה ומנטר את תשומת הלב החזותית של אדם מבחינת מיקום, אובייקטים ומשך זמן.
הנתונים מראים ששוק מעקב העיניים העולמי נמצא בצמיחה מתמשכת, בעיקר בזכות העניין הגובר בטכנולוגיות לקליטת מבט והאימוץ שלהן.
בריאות, מחקר, קמעונאות ורכב הן בין התעשיות שמאמצות את טכנולוגיית מעקב העיניים מהר יותר ומגלות בה עניין מיוחד. ואם מתמקדים בקמעונאות, אחד התחומים שבהם משתמשים כיום במעקב עיניים הוא הבנת האופן שבו אנשים קונים ואיך הם מתקשרים עם החנות והמוצרים.
זהו כלי חדשני הן למחקר צרכנים והן למחקר בחנות בקמעונאות. עד כדי כך שהקמעונאות הפכה לאחד היישומים המסחריים המובילים של מעקב עיניים.
מ־Google ועד Apple או Facebook, החברות הגדולות בעולם קונות סטארטאפים למעקב עיניים כבר שנים. במקביל, מנהלי חדשנות בקמעונאות משתמשים בטכנולוגיית מעקב עיניים כדי לגלות:
#1 מה מושך את תשומת הלב של הקונים ומה הם מתעלמים ממנו
#2 לאן הם מסתכלים באופן אינסטינקטיבי ובאיזה סדר
#3 מתי הם מעבירים את המבט ממוצר אחד לאחר
#4 איך הם מקבלים את החלטת הקנייה
בסופו של דבר, מעקב עיניים מאפשר לקמעונאים לנתח למה הלקוחות שלהם מתנהגים כפי שהם מתנהגים, על סמך דפוסי המבט שלהם.
בואו נבחן מקרוב אילו יכולות ספציפיות של מעקב עיניים מפיקות ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות, שישפר את החלטות השיווק והמרצ'נדייזינג שלכם:
#1 נתוני תשומת לב חזותית
בין שהם מודעים לכך ובין שלא, אנשים בוחרים להסתכל על אובייקטים שמעוררים את העניין שלהם.
למוח יש כמות מוגבלת של משאבים לעיבוד תמונות. לכן הוא צריך לבחור מה הוא מחשיב כרלוונטי ולסנן מידע חזותי מיותר. התהליך המנטלי הזה נקרא תשומת לב חזותית. בעזרת מעקב עיניים אפשר למדוד את תשומת הלב החזותית ולתעד אותה לניתוח נוסף.
בהקשר של מחקר קמעונאי, תשומת הלב החזותית חושפת במה הלקוחות מתעניינים באופן טבעי. שתפו בטוויטר
לפני החלטת קנייה, קונה יסתכל על מוצרים שונים כדי להשוות בין האפשרויות. בדרך כלל, הפריטים שהוא מביט בהם הכי הרבה זמן והכי הרבה פעמים הם אלה שהוא קונה.
בהקשר הזה, מעקב עיניים מראה כמה זמן לקח ללקוח להתמקד במוצר מסוים. הוא גם חושף כמה פעמים הלקוח הסתכל עליו. יתרה מזו, מעקב עיניים מודד כמה זמן הלקוח הביט בפריט בפעם הראשונה ובממוצע. אלה המונחים הרשמיים למדדים האלה:
#1 זמן עד הקיבוע הראשון = כמה זמן לקח ללקוח להתמקד במוצר מסוים
#2 מספר קיבועים = מספר הפעמים שהלקוח הסתכל על המוצר
#3 משך הקיבוע הראשון = כמה זמן הלקוח הביט בפריט בפעם הראשונה
#4 משך קיבוע ממוצע = כמה זמן הלקוח הביט בפריט בממוצע
תוכנת מעקב עיניים מפיקה מפות חום ומפות שקיפות כדי להציג את המידע הזה. בהתאם לסוג ההדמיה, ככל שאזור חם או בהיר יותר, כך הוא זוכה ליותר תשומת לב חזותית.
#2 עניין, תפיסה, כוונה
מעקב עיניים מספק נתונים על החנות גם באמצעות הצגת הרצף של עניין, תפיסה וכוונה:
ברגע שמוצר מעורר את העניין של קונה, הוא ימשיך להתבונן בו בדרך מסוימת.
מאותה נקודה, התפיסה שלו יכולה לקבוע אם הוא מתכוון לקנות את המוצר או לא.
במקביל, האופן שבו החנות מציגה את המוצר משפיע על האופן שבו הלקוח תופס אותו.
נניח שאתם מפעילים מבצע בחנות. מחקרי מעקב עיניים מראים שקונים נוטים יותר לתפוס מבצע כמשתלם כשגם המחיר המקורי מוצג. כדי לקבל את החלטת הקנייה בקלות, הם צריכים רמזים חזותיים לאורך הדרך.
באופן כללי, הכוונה לרכוש מוצר מעניין גוברת אם הלקוח רואה אותו באור חיובי.
אבל איך מודדים כוונת רכישה? דרך אחת היא ניתוח התנהגות הצרכנים.
#3 התנהגות לקוחות בחנות
מעקב עיניים מאפשר לתעד ולמדוד את התנהגות הקונים בסביבה טבעית. הטכנולוגיה מאפשרת לכם לצפות בזמן אמת בפעולות האינטואיטיביות של הלקוחות בזמן שהם משוטטים בחנות.
כשמיישמים תובנות צרכנים וניתוח נתונים בחנות שמקורם במעקב עיניים, אפשר:
להקל את הניווט בחנויות
לעצב הצעות ממוקדות
לארגן מדפים ותצוגות באופן אסטרטגי
להעריך את ההשפעה של עיצובי אריזה
לבנות קמפיינים פרסומיים אפקטיביים
לשפר את שירות הלקוחות
ליצור חוויה מותאמת אישית בחנות
שיטות מעקב עיניים מודרניות אינן פולשניות. אבל כיום, טכנולוגיית מעקב עיניים סטנדרטית מחייבת את הלקוח לחבוש משקפיים או קסדה. כתוצאה מכך, הוא עלול לשנות את התנהגותו, מרצון או שלא מרצון. החוקרים מכירים את התופעה בשם אפקט הות'ורן.
כדי להתמודד עם בעיית הטיית התצפית, יש לנו היום פתרונות מעקב עיניים בתלת־ממד כמו GazeSense.
עם מעקב עיניים בתלת־ממד, לא צריך משקפיים כדי להפיק תובנות על קונים. התוכנה שלנו עובדת עם מצלמות עומק צרכניות ועוקבת אחר פעילות העיניים מרחוק.
מעקב עיניים בתלת־ממד בזמן אמת מאפשר לבעלי חנויות ולמנהלי תובנות קונים:
#1 לעבוד עם קונים אמיתיים במקום עם קבוצות מיקוד
#2 לעקוב אחר תשומת הלב החזותית של יותר מלקוח אחד בו־זמנית
#3 להפיק נתוני תשומת לב לא מוטים ליד המדף
רוצים לדעת איך מעקב עיניים בתלת־ממד יכול לעזור לחברה שלכם לקבל ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות? כתבו לנו, ומומחה הצלחת הלקוחות שלנו ישמח לספר לכם עוד על התוכנה שלנו.
שימושים לניתוח חזוי של ביג דאטה בחנויות
חברות משתמשות בניתוח נתונים חזוי לקמעונאות כדי לשפר את כל היבטי העסק. אבל מעל הכול, ניתוח נתונים בחנות מאפשר לכם ליצור חוויה מספקת לכל לקוח. תקבלו תובנות ישימות על כל היבט בביקור שלו, מההעדפות ועד הרגלי הקנייה.
#1 חקר מסע הלקוח
ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות מאפשר לכם למפות את מסע הלקוח מעבר לעסקאות. אתם יכולים לראות את המוצרים, התצוגות, החנות והמותג שלכם כפי שהקונה רואה אותם. עם מעקב עיניים, אתם ממש מסתכלים עליהם דרך העיניים של הלקוח.
ניתוח מסע הלקוח משתמש בביג דאטה כדי להראות איך לקוח פוטנציאלי הופך ללקוח משלם. אפשר לזהות ולנתח את כל נקודות המגע באינטראקציה שלו עם החנות, ובהן:
#1 מתי ואיך הוא גילה את החנות
#2 התקשורת עם העובדים (חוויה חיובית או שלילית)
#3 איך הוא התנהל מול המוצרים
#4 פעולות המשך (למשל הרשמה לניוזלטר, ביקורות וכו')
ברגע שיש לכם את התובנות האלה על הקונה, אפשר להתאים אישית את חוויית הלקוח.
#2 התאמה אישית של חוויית הקנייה
ככל שחוויית הלקוח מותאמת אישית יותר, כך שביעות הרצון שלו גבוהה יותר. כשבוחנים את ההתנהגות הקודמת של הקונה בחנות, אפשר להתאים את החוויות העתידיות שלו.
כך אפשר להגדיל את נאמנות הלקוחות, את המודעות למותג ואת המכירות. בנוסף, תדעו איך והיכן למקד את מאמצי המרצ'נדייזינג.
בעזרת ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות, אפשר להתאים אישית את חוויית הקונה באמצעות:
#1 המלצה על מוצרים רלוונטיים (מכירה צולבת ומכירת שדרוג)
#2 הטמעה של תוכניות והטבות נאמנות אפקטיביות
#3 יישום תובנות מההתנהגות אונליין בשירותים בחנות
#4 הקלה על תהליך התשלום בקופה
#5 הכשרת אנשי מכירות לאינטראקציה אישית
#6 הרחבת ההתאמה האישית לכל הערוצים
#3 ניהול שטח המדף
האופן שבו קמעונאי מקצה את שטח המדף משפיע גם על חוויית הקונה וגם על המכירות הישירות. מכל אזורי החנות, המדף הוא המקום שבו הלקוח מקבל את החלטת הקנייה. לכן צריך לוודא שהוא ימצא בקלות את המוצרים שהוא רוצה.
ניתוח נתונים בחנות עוזר לכם לקבוע אילו פריטים להציב במדפים שבגובה העיניים. נתוני מעקב המבט מאפשרים להקצות שטח מדף לפי מידת הבולטות של המוצרים. ניתוח מפות חום יעזור לכם להבין טוב יותר איך:
#1 לפזר פריטים על המדפים כך שיענו על ציפיות הקונים
#2 להציג מחירים ומבצעים
#3 להגביר את הנראות של מוצרי מפתח
#4 לייעל את תהליך מילוי המדפים
#4 למנוע מהמוצרים הנמכרים ביותר לאזול מהמלאי
#4 תכנון פריסת החנות ועיצובה
מלבד ניהול שטח המדף, מפות חום של מעקב עיניים מספקות גם תובנות לעיצוב החנות. במקום לנסות תוכניות קומה שונות, הנתונים מכוונים אתכם לכיוון מדויק.
אתם רואים אילו מחלקות, מעברים ותצוגות זוכים להכי הרבה תשומת לב חזותית. אחר כך אפשר להתאים את פריסת החנות לנוחות הלקוחות.
יתרה מזו, התובנה הקמעונאית הזו מראה עד כמה אפקטיביים כרגע:
#1 השלטים
#2 הבאנרים
#3 תצוגות הסחורה
אתם מבינים היכן למקם אותם לנראות הטובה ביותר מול הקונים.
מקורות אחרים, כמו צילומי מצלמות אבטחה ומעקב חיישנים בחנות, חושפים גם הם אילו אזורים בחנות זוכים לתנועת המבקרים הגדולה ביותר.
#5 שיפור אסטרטגיות התמחור
ניתוח נתונים בחנות מאפשר לחזות איך לקוחות יגיבו לשינויי מחירים. כשמנתחים את גמישות המחיר, אפשר לראות איך התאמות המחיר ישפיעו על המכירות.
ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות מאפשר לכם לשמור על גמישות במחירים. על סמך הנתונים שאתם אוספים, אפשר לבצע אופטימיזציה למחירים בזמן אמת בהתאם לתובנות על הקונים. אסטרטגיות התמחור האישיות האלה משלימות את… שתפו בטוויטר
כדי להגיע למחירים הטובים ביותר, כלי ביג דאטה לקמעונאות מזהים ומעבדים גם:
#1 מחירי מתחרים
#2 ביקוש למוצרים
#3 מדדים גיאו־דמוגרפיים
#4 עמדות הקנייה של הקונים
#5 מזג אוויר ועונתיות
#6 הוצאות תפעול
#6 חיזוי ביקוש
עם ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות, אפשר לזהות מגמות ודפוסים שמשפיעים על הביקוש. ניתוח היסטוריית המכירות ונתוני עבר נוספים מאפשר לצפות מה הקונים שלכם יקנו בעתיד. מערכות לעיבוד ביג דאטה מביאות בחשבון גם אירועים מקומיים וארציים ומבצעים עונתיים.
חיזוי ביקוש תומך גם בחוויית הלקוח וגם בצמיחה העסקית.
כשאפשר לחזות מה הקונה רוצה, אפשר להבטיח מלאי בחנות. במקביל, אפשר לצמצם את הסיכון למלאי עודף של מוצרים שאין להם ביקוש.
יתרונות נוספים של חיזוי ביקוש באמצעות ניתוח נתונים מתקדם בחנות:
#1 הפחתת עלויות והגברת היעילות
#2 שמירה על תזרים המזומנים
#3 שיפור התשואה על ההון
#7 אופטימיזציה של מסרים שיווקיים
שיווק יעיל בחנות קשור גם הוא לחוויית לקוח מותאמת אישית. מנתוני החנות כבר יש לכם תובנות על הקונים. מכאן, הכול עניין של העברת המסרים הנכונים בדרך אפקטיבית.
קחו למשל את נתוני תשומת הלב שמתקבלים ממעקב עיניים. אתם יודעים אילו סוגי שילוט משכו את הלקוח. יתרה מזו, אתם יודעים אילו רכיבים ספציפיים בתצוגה תפסו את תשומת הלב שלו.
שלבו את התובנה הזו עם נתוני העדפות מוצרים, ותוכלו להשיג את ה־ROI השיווקי הטוב ביותר באמצעות:
#1 עדכון הקונה על המבצעים שהכי חשובים לו
#2 שמירה על מסר עקבי בכל הערוצים
#3 הנעת מכירות בחנות באמצעות קמפיינים דיגיטליים אסטרטגיים
#8 חיזוי CLV (ערך חיי לקוח)
אפשר לחזות ביקוש באמצעות ניתוח נתונים חזוי וערך חיי לקוח (CLV). על סמך עסקאות קודמות אפשר להפיק CLV היסטורי. לעומת זאת, שילוב היסטוריית הרכישות עם ניתוח התנהגותי מניב CLV חזוי.
מודל CLV חזוי מספק תמונה מפורטת של הקשר בין הלקוח לחנות שלכם. שתפו בטוויטר
אתם יודעים כמה הוא הוציא בעבר ואילו מוצרים קנה. שלבו את הנתונים האלה עם דפוסי ההתנהגות שלו, ותקבלו הערכה מציאותית של כמה הוא יוציא בעתיד.
זיהוי ה־CLV יעזור לכם:
#1 לסווג את הקונים לפי הערך שלהם
#2 לבצע אופטימיזציה לגיוס לקוחות
#3 לתכנן תקציבי שיווק ביעילות
#4 להציע תמריצים מותאמים לפלחים שונים
היתרונות של תובנות ישימות על קונים
בסופו של דבר, ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות הוא כלי רב עוצמה להפקת תובנות על קונים. אתם מבינים איך הלקוח חושב ומה חשוב לו.
מכאן אפשר לפעול ולשפר את החנות כך שתענה על הצרכים, הרצונות והציפיות שלו.
עם תובנות ישימות על קונים, אפשר:
לקבל החלטות עסקיות מבוססות נתונים
לגייס ולשמר לקוחות בעלי ערך גבוה
להגדיל את ה־ROI ואת רווחיות החנות
לפתח אסטרטגיות ממוקדות לקוח
להשיג יתרון תחרותי בשוק
לזכות בנאמנות לקוחות
לעצב מבצעים משכנעים
להגביר את המעורבות של הקונים
לחשוף הזדמנויות צמיחה
לספק חוויית לקוח עשירה
איך ליישם תובנות על קונים
לא מספיק לצפות בנתוני לקוחות, לרכז אותם ולפרש אותם. מחקר צרכנים עלול להתברר כלא אפקטיבי אם לא מיישמים את התובנות. לכן צריך לזהות את ההשלכות ולבנות תוכנית ליישום הממצאים.
בהתאם לתובנות הספציפיות שלכם על הקונים, כמה פעולות מיידיות יכולות להיות:
ארגון מחדש של קטגוריות ו/או נקודות רכישה
הטמעת אסטרטגיות למניעת נטישת לקוחות
התרחבות לערוצים חדשים, כלומר למקומות שבהם הלקוחות שלכם נמצאים בעולם הדיגיטלי
שיפור המאפיינים והמתקנים בחנות
פיתוח טכניקות רלוונטיות למכירה צולבת
בדיקת אסטרטגיות תקשורת חדשות
בחינה מחדש של הקצאת המשאבים
איך להשתמש במעקב עיניים בתלת־ממד לניתוח נתונים בקמעונאות
כאן ב־Eyeware, אנחנו מאפשרים ניתוח נתונים חזוי לקמעונאות באמצעות תוכנת מעקב עיניים בתלת־ממד.
בניגוד למעקב עיניים סטנדרטי, טכנולוגיית GazeSense שלנו עוקבת מרחוק אחר תשומת הלב החזותית, ממרחק של עד 1.3 מ' (4.3 רגל).
בלי משקפיים. בלי משקפי VR. בלי כיול.