Predictive analytics is one of the biggest retail trends of the year, and it’s here to stay. A fundamental branch of business intelligence (BI) uses past data to predict future actions and generate insights.

A prediktív kiskereskedelmi elemzés lehetővé teszi, hogy proaktív, adatalapú lépéseket tegyen a vásárlási élmény javítása érdekében, és szinkronban legyen a folyamatosan változó vásárlói környezettel. Click To Tweet

Regardless of whether you’re a business owner, innovation manager, or insight director, being data-centric is the key to unlocking unbiased shopper insight to drive retail growth. Let’s explore how to obtain such data, and best put it to use.

Miért érdemes kiskereskedelmi adatokat gyűjteni?

Competitive businesses in the retail sector leverage big data to understand their target market in a progressive way. As an essential BI tool, big data helps optimize all company areas. It can be the difference between a leading, profitable store and going out of business for retailers.

Hogyan?

A kiskereskedelmi boltok elemzése konkrét és részletes információkat nyújt a vásárlókról. Ennek eredményeként segítenek megszüntetni a találgatásokat. 

You know your customers, what they want, and where, when, and how they buy it. No need for trial és hiba. Néhány nagy adat példák vannak:

Vásárlási előzmények

Ügyféldemográfia

Termékpreferenciák

Vevői utazás

Eljegyzési minták

Az ilyen típusú vásárlói betekintés lehetővé teszi you to predict and measure purchase intent to manage better marketing margins, store operations, and customer experience with true efficiency. Val vel A ROPO (Research Online, Purchase Offline) növekszik, multi-channel kiskereskedelmilA vásárlók a vásárlási szándékot felhasználhatják az online közötti szakadék áthidalására és offline minták.

Így a prediktív analitika a kiskereskedelemben segít fenntartható kapcsolatok kialakításában ügyfeleivel. 

A legtöbb kiskereskedő ezt használja analitika az értékesítési pontrendszereikből vagy a gyalogos forgalom elemző eszközeiből (emberszámlálók vagy jeladók) szerezték be – bár ezek hasznos eszközök, amelyek lehetővé teszik az adatalapú döntések meghozatalát, csak odáig juthatnak el, hogy áttekintő képet alkossanak arról, hogy mit szeretnének az ügyfelek. megvesz. 

Luckily, there’s a more progressive way to obtain much more valuable shopper data by using 3D eye tracking to measure attention and more – here’s how:

Hogyan segíthet a szemkövetés a kiskereskedelmi prediktív elemzésben?

In our last piece about mi az a szemkövetés, egy rövid definíción keresztül elmagyaráztuk a technológia működését. 

A szemkövetés olyan technológiai folyamat, amely lehetővé teszi a szemmozgások mérése, szemhelyzetek, és tekintetpontok. Más szóval, a szemkövetés azonosítja és felügyeli a személyt vizuális figyelem a hely, a tárgyak és az időtartam tekintetében.

A statisztikák azt mutatják that the global eye tracking market is on a continuous growth path, mainly due to increased interest and adoption of vision capturing technology. 

Healthcare, research, retail, and automotive are among the industries to see faster adoption and a particular interest in eye tracking technology. Zooming in on Retail, some of the fields where eye tracking is currently being used is understanding how people shop and how people interact with the store and products.

It is a cutting-edge tool for both consumer research and in-store research in retail. So much so that retail has become one of the legnépszerűbb kereskedelmi alkalmazások a szemkövetéshez.

Tól től Google nak nek alma vagy Facebook, a világ legnagyobb cégei már évek óta vásárolnak szemkövető startupokat. Ugyanakkor a kiskereskedelmi innovációs menedzserek szemkövetési technológiát alkalmaztak, hogy megtudják:

#1 Mi ragadja meg a vásárlók figyelmét, és mit hagynak figyelmen kívül

#2 Hol és milyen sorrendben néznek ösztönösen

#3 Amikor átirányítják tekintetüket egyik termékről a másikra

#4 Hogyan hozzák meg a vásárlási döntésüket

Végső soron a szemkövetés lehetővé teszi a kiskereskedők számára, hogy elemezzék, hogy vásárlóik miért viselkednek úgy, ahogyan a tekintetük alapján.

Let’s take a closer look at what specific eye tracking features generate predictive analytics for retail that will improve your marketing and merchandising decisions:

#1 Vizuális figyelemadatok

Whether they are aware of it, people choose to look at objects that capture their interest.

The brain has a finite amount of resources for processing images. Thus, it has to pick what it considers relevant and filter out unnecessary visual information. The term for this mental process is visual attention. You can measure visual attention and record it for further analysis with eye tracking.  

A kiskereskedelmi kutatás kontextusában a vizuális figyelem feltárja, hogy mi az, ami a vásárlókat természetesen érdekli. Click To Tweet

A vásárlás előtt a vásárló különféle termékeket néz meg, hogy összehasonlítsa a lehetőségeit. Általában azokat a tárgyakat nézik a legtovább és leggyakrabban, amelyeket megvásárolnak.

In this regard, eye tracking shows how long it took the customer to focus on a specific product. It also uncovers the number of times they looked at it. Moreover, eye tracking measures how long they spent gazing at an item for the first time and average. The formal terms for these metrics are:

#1 Az első rögzítésig eltelt idő = mennyi ideig tartott az ügyfélnek egy adott termékre összpontosítani

#2 Rögzítések száma = ahányszor megnézték

#3 Az első rögzítés időtartama = mennyi időt töltöttek azzal, hogy először néztek egy tárgyat

#4 Átlagos rögzítési időtartam = átlagosan mennyi időt töltöttek egy tárgy nézegetésével

Eye tracking software generates heat maps and opacity maps to present this information. Depending on the type of visualization, the warmer or lighter an area is, the more visual attention it receives.

#2 Érdeklődés, észlelés, szándék

A szemkövetés a kiskereskedelmi üzletek elemzését is biztosítja az érdeklődés, az észlelés és a szándék áramlásának megjelenítésével:

Amint egy termék felkelti a vásárló érdeklődését, egy bizonyos módon megtekinti azt.

Ettől kezdve az észlelésük dönti el, hogy szándékában áll-e megvenni vagy sem.

Ugyanakkor az, hogy az üzlet hogyan mutatja be a terméket, befolyásolja azt, hogy a vásárló hogyan érzékeli azt.

Let’s say you’re running an in-store promotion. Szemkövető vizsgálatok azt mutatják, hogy a vásárlók nagyobb valószínűséggel érzékelik jobb értékként, ha a kezdeti ár is megjelenik. Ahhoz, hogy a vásárlási döntést könnyedén hozzák meg, vizuális nyomokra van szükségük az út során.

Overall, the intention to purchase a product of interest increases if the customer views it positively.

De hogyan mérjük a vásárlási szándékot? Az egyik módszer az elemzés fogyasztói magatartás.

#3 Vásárlói magatartás az üzletben

Eye tracking enables you to record and measure shopper behavior in a natural environment. The technology lets you observe your customers’ intuitive actions in real-time as they explore your store.

A fogyasztói betekintés és a szemkövetésből származó kiskereskedelmi bolti elemzések megvalósításával a következőket teheti:

Tegye könnyebbé az üzletek navigálását

Tervezzen célzott ajánlatokat

Rendezze a polcokat és stratégiailag jeleníti meg

Értékelje a csomagolási tervek hatását

Hatékony hirdetési kampányok létrehozása

Az ügyfélszolgálat javítása

Hozzon létre egy személyre szabott bolti tapasztalat

A modern szemkövetési módszerek all non-intrusive. But currently, standard eye tracking technology requires the customer to wear glasses or a headset. As a result, they can adjust their behavior involuntarily or otherwise. Researchers know the phenomenon as a Hawthorne-effektus.

A megfigyelési torzítás problémájának megoldásához most megvan 3D szemkövetési megoldások tetszik GazeSense.

With 3D eye tracking, you don’t need glasses to gain shopper insight. Our software works with consumer-grade depth-sensing cameras to track eye activity from afar.

A valós idejű 3D-s szemkövetés lehetővé teszi a kiskereskedők tulajdonosainak és a vásárlói betekintést nyújtó menedzsereknek, hogy:

#1 Fókuszcsoportok helyett valódi vásárlókkal dolgozhat

#2 Egynél több ügyfél vizuális figyelmének nyomon követése egyszerre

#3 Elfogulatlan polcfigyelem-elemzést készít

Szeretné megtudni, hogy a 3D-s szemkövetés hogyan segítheti vállalatát prediktív elemzésekben a kiskereskedelem számára? Írj nekünk egy sort, Ügyfél-sikerszakértőnk pedig szívesen ad bővebb tájékoztatást szoftverünkről.

Használati esetek a prediktív Big Data kiskereskedelmi üzletek elemzéséhez

Companies use predictive analytics for retail to improve all aspects of their business. But above all, retail store analytics enable you to create a satisfying experience for every customer. You will gain actionable insights into every facet of their visit, from preferences to buying habits.

#1 Az Ügyfélutazás tanulmányozása

Predictive analytics for retail let you map your customer’s journey beyond transactions. You can view your products, displays, store, and brand the way your shopper does. When using eye tracking, you can literally look at them through your customer’s eyes.

Az ügyfélút elemzése nagy adatokat használ annak bemutatására, hogyan válik a potenciális ügyfelekből fizető vásárló. Azonosíthatja és elemezheti az összes érintkezési pontot az üzletével való interakció során, beleértve a.

#1 Mikor és hogyan fedezték fel üzletét

#2 Kommunikáció az alkalmazottakkal (pozitív vagy negatív tapasztalat)

#3 Hogyan léptek kapcsolatba a termékekkel

#4 Nyomon követési műveletek (pl. hírlevél feliratkozás, áttekintések stb.)

Ha rendelkezik ezzel a vásárlói betekintéssel, személyre szabhatja az ügyfélélményt.

#2 A vásárlási élmény testreszabása

The more personalized a customer’s experience is, the greater their satisfaction. By assessing your shopper’s previous in-store behavior, you can tailor their future experiences.

As a result, you can increase customer loyalty, brand awareness, and sales. Additionally, you will know how and where to focus your merchandising efforts.

A prediktív kiskereskedelmi elemzések segítségével személyre szabhatja a vásárlói élményt a következők szerint:

#1 Érdeklődő termékek ajánlása (cross-seértékesítés és továbbértékesítés)

#2 Hatékony hűségprogramok és juttatások megvalósítása

#3 Az online viselkedési betekintések alkalmazása a bolti szolgáltatásokra

#4 A fizetési folyamat megkönnyítése

#5 Értékesítési munkatársak képzése a személyes interakcióhoz

#6 A személyre szabás kiterjesztése minden csatornára

#3 Polcterület kezelése

How a retailer allocates shelf space influences both shopper experience and direct sales. Out of all areas in a store, the shelf is where a customer makes their buying decision. Thus, you need to ensure that they will easily find the products they want.

A kiskereskedelmi üzletek elemzése segít meghatározni, hogy mely termékeket helyezze el a szemmagasságban lévő polcokon. A pillantáskövetési adatok lehetővé teszik a polcok kiosztását aszerint, hogy mennyire vonzóak a termékek. A hőtérképek elemzésével jobban megértheti, hogyan:

#1 Ossza el az árukat a polcokon, hogy megfeleljen vásárlói elvárásainak

#2 Kommunikáljon árakkal és promóciókkal

#3 A kulcsfontosságú termékek láthatóságának növelése

#4 Egyszerűsítse a polcok feltöltésének folyamatát

#4 Akadályozza meg, hogy a bestsellerek kifogyjanak

#4 Az üzlet elrendezésének és kialakításának konfigurálása

Rajta kívülTerületkezelés esetén a szemkövető hőtérképek is betekintést nyújtanak az üzletek tervezésébe. A különböző alaprajzok tesztelése helyett az adatok pontos irányt mutatnak.

Láthatja, hogy mely szakaszok, folyosók és kijelzők kapják a legtöbb vizuális figyelmet. Ezután módosíthatja az üzlet elrendezését az ügyfelek kényelme érdekében.

Ezenkívül ez a kiskereskedelmi betekintés megmutatja a jelenlegi:

#1 jelek

#2 Bannerek

#3 árukijelzők

Tudja, hol helyezze el őket a vásárlók számára a legjobb láthatóság érdekében.  

Egyéb források mint a CCTV kamerás felvételek és a bolti szenzorkövetés is felfedil mely üzletek területein a legnagyobb a gyalogosforgalom.

#5 Árképzési stratégiák javítása

Retail store analytics allow you to predict how customers react and respond to price changes. By analyzing price elasticity, you can see how these price adjustments will influence sales.

A prediktív kiskereskedelmi elemzés lehetővé teszi, hogy rugalmas maradjon az árakkal kapcsolatban. Az összegyűjtött adatok alapján valós időben optimalizálhatja az árakat a vásárlói betekintés alapján. Ezek a személyes árazási stratégiák teszik teljessé a személyre szabott… Click To Tweet

A legjobb árak elérése érdekében a big data kiskereskedelmi eszközök észlelik és feldolgozzák:

#1 Versenytárs árazás

#2 Termékigény

#3 Geodemográfiai mutatók

#4 A vásárlók vásárlói hozzáállása

#5 Időjárás és szezonalitás

#6 Működési költségek

#6 Előrejelzési igény

With predictive analytics for retail, you can identify trends and patterns that influence demand. Analyzing sales history and other historical data lets you anticipate what your shoppers will buy in the future. Big data processing systems also consider local and national events and seasonal promotions.

A kereslet-előrejelzés egyaránt támogatja az ügyfélélményt és az üzleti növekedést.

Once you can predict what your shopper wants, you can ensure in-store supply. At the same time, you can reduce the risk of overstocking stores with products, not in demand.

A kereslet előrejelzésének további előnyei a fejlett kiskereskedelmi üzletek elemzésével:

#1 A költségek csökkentése és a hatékonyság növelése

#2 Pénzforgalom fenntartása

#3 A tőkemegtérülés javítása

#7 Marketingüzenetek optimalizálása

Efficient in-store marketing also ties into the personalized customer experience. From retail store analytics data, you already have shopper insight. From there, it’s all about communicating the right messages in an effective way.

Vegyük például a szemkövetésből kapott figyelemadatokat. Tudja, hogy milyen típusú jelzések vonzották ügyfeleit. Ezenkívül tudja, hogy a kijelző mely elemei ragadták meg a figyelmüket.

Combine this insight with product preference data, and you can get the best marketing ROI by:

#1 A vásárló tájékoztatása a számára legfontosabb akciókról

#2 Konzisztens üzenet fenntartása a csatornákon keresztül

#3 A bolti eladások ösztönzése stratégiai digitális kampányokkal

#8 CLV előrejelzése (Customer Lifetime Value)

You can forecast demand through predictive analytics and customer lifetime value (CLV). Based on past transactions, you can generate historical CLV. On the other hand, combining purchase history with behavior analytics results in predictive CLV.

A predictive CLV model provides a detailed picture of your customer's relationship with your store. Click To Tweet

You know how much they have spent in the past and what products they bought. Put that data together with their behavioral patterns, and you get a realistic estimate of how much they will spend in the future.

A CLV azonosítása segít:

#1 Osztályozza vásárlóit értékük szerint

#2 Ügyfélszerzés optimalizálása

#3 Tervezze meg hatékonyan a marketing költségvetést

#4 Egyéni ösztönzőket kínál a különböző szegmensek számára

Az Actionable Shopper Insights előnyei

In the end, predictive analytics for retail acts as a powerful tool for generating shopper insight. You understand how your customer thinks and what they value.

Innentől kezdve intézkedhet, és olyan fejlesztéseket hajthat végre az üzletben, amelyek megfelelnek az igényeiknek, vágyainak és elvárásainak.

With actionable shopper insight, you can:

Hozz adatvezérelt üzleti döntéseket

Nagy értékű ügyfelek megszerzése és megtartása

Növelje a megtérülést és az üzlet jövedelmezőségét

Ügyfélközpontú stratégiák kidolgozása

Szerezzen versenyelőnyt a piacon

Szerezzen vásárlói hűséget

Tervezzen lenyűgöző promóciókat

Növelje a vásárlók elkötelezettségét

Fedezze fel a növekedés lehetőségeit

Gazdag ügyfélélmény biztosítása

A Shopper Insight alkalmazása

Observing, aggregating, and interpreting customer data is not enough. Shopper research can prove ineffective if you do not apply your insights. Thus, you need to identify the implications and create a plan to implement your findings.

Az Ön konkrét vásárlói betekintésétől függően néhány azonnali művelet a következő lehet:

Kategóriák és/vagy vásárlási pontok átszervezése

Vevői lemorzsolódás megelőzésére irányuló stratégiák megvalósítása

Új csatornákra való terjeszkedés, azaz hol vannak az ügyfelek a digitális térben

A bolti szolgáltatások és szolgáltatások fejlesztése

Releváns keresztértékesítési technikák kidolgozása

Új kommunikációs stratégiák tesztelése

A források elosztásának felülvizsgálata

A 3D szemkövetés használata a kiskereskedelmi elemzésekhez

Az Eyeware-nél 3D szemkövető szoftverrel segítjük elő a prediktív elemzést a kiskereskedelem számára.

A szokásos szemkövetéssel szemben a mi GazeSense A technológia távolról követi a vizuális figyelmet akár 1,3 méterről (4,3 láb) is.

No glasses. No VR goggles. No calibration.

All you need is a depth-sensing camera, and you can track thousands of customers in a GDPR friendly anonymous way.

Additionally, you benefit from a wide range, 3D line of sight, and real-time API. Our software accurately records your customers’ gaze patterns, revealing what draws their visual attention.

Ezután felmérheti az egyes termékek, márkák, kijelzők és egyebek teljesítményét.

👉 Vegye fel a kapcsolatot csapatunkkal hogy megtudja, hogyan segíthet a valós idejű, többszemélyes, távoli 3D szemkövetés a vásárlók elfogulatlan betekintésében.