Godiva - 使用零售客流量计数的最佳实践

解决方案

实际上，ShopperTrak 的客流统计技术已在 Godiva 美国门店中投入使用，并被证明是衡量客流量、计算转化率以及分析数据趋势的有效工具。
因此，欧洲门店也选择采用相同的解决方案，以实现：

• 更精准的客流统计
• 集团范围内统一的数据标准
• 跨地区门店的可比性分析

随后，该系统在欧洲直营门店全面部署，并在短短三个月内便取得明显成效，远远超出了管理层的预期。

目前，Godiva 正积极向加盟商推广这一解决方案，希望整个品牌体系都能受益于统一、完整且一致的客流数据分析体系。

在摄政街门店，ShopperTrak 系统最早发现的一项重要数据是：
约 75% 的到店顾客最终并没有产生购买行为。
此外，数据报告还显示：

• 顾客购买高峰出现在下午 2 点至 3 点之间；
• 而非员工长期认为的午餐时段高峰。

这些洞察帮助门店重新调整人员排班和资源配置，从而提升顾客服务质量和转化率。

面临的挑战

欧洲门店几乎是从零开始。
由于此前没有客流统计数据，门店员工无法准确衡量转化率，更没有统一标准进行比较。
事实上，在零售行业中：

• 不同行业的平均转化率不同；
• 不同地理位置的门店表现差异明显；
• 奢侈品牌与大众消费品牌的转化率也存在较大差异。

Godiva 网络内的门店同样如此。
由于门店分布在不同区域：

• 有些位于游客密集区；
• 有些位于商务和金融中心；

因此客流高峰时段与转化率表现并不一致。
对此，ShopperTrak 建议：
与其将每家门店与整个门店网络进行横向比较，不如重点分析每家门店自身的历史趋势变化，这样能够获得更准确、更有价值的洞察。

另一项挑战来自组织内部。
此前，Godiva 员工对于“客流统计”这一概念并不熟悉。
许多员工和店长最初持怀疑态度：

• 认为技术可能不够准确；
• 或不相信数据能够帮助提升销售表现。

为此，公司开展了系统性的培训和教育工作。
经过培训后：

•  店长逐渐成为该技术的支持者和推广者；
• 店长再进一步带动门店员工接受并利用数据。

当大家看到销售业绩的实际增长后，客流数据很快被视为重要的经营管理工具。

项目成果

在部署客流统计技术后，Godiva 摄政街门店能够立即采取行动，并在短短六周内取得显著成效：店内交易笔数增长了 10%，转化率也从 24% 提升至 26.5%。
如今，门店经理能够根据客流情况合理安排员工班次，确保始终保持健康的顾客与销售人员配比，并在客流高峰时段安排表现最佳的销售人员在店内服务顾客。
他们还能够借助数据分析识别员工培训需求。例如，当某些时间段的转化率出现下降时，管理人员可以判断哪些员工需要进一步培训。同时，门店也能够根据客流情况，将商品补货工作安排在客流较少的时段进行，从而最大程度减少对顾客购物体验的影响。

目前，客流趋势和转化率数据已被用于制定年度经营目标，包括销售预测、促销活动规划以及转化率提升目标。通过这些数据，门店能够更加科学地规划业务增长策略。
该解决方案还带来了意想不到的额外价值。例如，对于 Godiva 这样的高端奢华品牌而言，橱窗陈列具有重要意义。门店每月都会更新橱窗展示，而如今，借助 ShopperTrak 提供的数据，管理团队能够持续监测橱窗陈列变化对客流量的影响，并评估其实际效果。

最后，门店管理人员还利用客流数据识别员工培训需求，并优化库存补货的时间安排，进一步提升运营效率和顾客体验。