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节日季提供绝佳购物体验的四大策略

2022 年 11 月 30 日 By Sensormatic

节日季提供绝佳购物体验的四大策略

对零售商而言,节日季总意味着机遇和挑战并存,今年也不例外。由于疫情的阴霾还未散去,经济尚未完全复苏,消费者在购物时更加谨慎,很多人全面收紧支出,因此,与往年相比,购买节日季商品的可自由支配支出可能有所减少。

有鉴于此,零售商可以做些什么来让节日季的零售取得成功?即使顾客的支出自由度降低,零售商是否仍能提供卓越的顾客体验并获得最佳收益?如果及早开始行动并考虑以下这些建议,我们相信是有可能做到的。

将便利性放在首位

线上购买、门店内提货 (BOPIS) 和线上购买、路边提货 (BOPAC) 在疫情高峰期大幅增加。随着新冠疫情趋势的减弱,消费者依然不会放弃这种购物方式所带来的极大便利性。数据显示,eMarketer 预计 BOPIS BOPAC 的使用 到 2024 年都将稳步增长,销售额每年增长 15-20%。

因此,尽管近期可能不会出现更突然、更迅速的增长,但对 BOPIS/BOPAC 的采用正在稳步增长。因此,零售商应预料到全渠道业务将在这个节日季迎接考验,包括从库存准确度、到销售区供货、再到订单履行等的方方面面。

请考虑以下方面:

  • 确信库存管理系统准确反映了库房中、货架上或者缺货的商品吗?
  • 库存系统、销售点系统和电子商务系统是否实时无缝联通?顾客能否放心地在线购物?或者他们是否可能发现被告知有存货的商品实际上缺货?
  • 消费者在门店内或路边取货是否方便快捷?订单履行区是否清晰标示且易于到达?

从仓库到购物区的路径是否快捷方便?如果上述任何问题的答案是“否”,可想见,节日期间的 BOPIS/BOPAC 订单将仅能部分完成,或根本无法完成。这必将导致糟糕的顾客体验,在某些情况下,可能会彻底失去一位顾客。

您是否真正了解每一天都有谁进出您的门店?

基于数据优化店员配置

越来越多的消费者在购物时内心是有特定目的的,而不是随意浏览,因此,提供优质的顾客服务将是一项必须的工作。毕竟,他们可能需要店员帮助寻找特定的商品、尺码或颜色,或者对商品或服务有疑问。他们是来购物的,但如果找不到店员,或者所有店员都在忙着处理补货之类的事务,店铺就会损失这笔生意。

正因如此,根据实际客流量数据安排店员排班,而不让每个节日季轮班都全员出动。要做到这一点,高度准确、可靠、现成且易于实现的客流量计数技术 可以实现这一目标。这些解决方案将向您提供门店实际客流量的真实数据,这意味着,您将能够详细了解哪些日期、哪些时段是最繁忙的。利用这些信息,就可以更有效地分配店员,并确保最繁忙的时段人手充足。与此同时,将非服务顾客的店内其他活动安排至其他合适的时段。

这不仅可以确保在繁忙时段随时有店员服务于顾客,还可以通过最优的排班策略来减少不必要的排班成本。

当然,您可以查阅我们的年度报告《2022 年亚太区最繁忙的购物日》。报告以历史数据、天气模式、顾客趋势和喜好、重要事件等为基础编撰,是帮助零售运营预测客流量和明智规划班次的优质资源。

由于消费者在购物时内心是有特定目的的,而不是随意浏览,因此,提供优质的顾客服务将是一项至关重要的工作。

了解顾客在离开您门店前后的需求

您已了解顾客角色。您可能已经完成了焦点小组和受众测试。但您是否真正了解每一天都有谁进出您的门店?您是否有年龄、性别、购物偏好等方面的具体人口统计数据?如果答案是“否”,那么您就没有尽可能有效地进行营销、销售或推销,而这意味着您将无法充分利用即将到来的节日季的营收潜力。

所以,您要怎样了解所有这些详细具体的信息呢?最简单、最经济的方法是使用 Computer Vision 技术。Computer Vision Analytics (计算机视觉分析)可用于收集人口统计数据和店内行为数据,这意味着您可以了解谁在何时光顾了您的门店、他们停留了多长时间,他们在显示器和货架前逗留了多长时间,以及他们的购物路径。

另一个重要的消费者洞察源来自于高级顾客移动性数据。该数据能够向您展示,您的顾客在光顾您门店前后的去向、他们光顾的其他零售商门店,以及您的门店与之相比表现如何。

综合起来,这两项解决方案高效而全面地呈现您的顾客是谁、他们想要什么、他们如何与商品展示和促销活动互动,以及其他竞争者的表现如何。因此,您将能够向精准的顾客,而非向模糊的路人甲乙丙丁营销、销售和推销商品。

在节日季的背景下,意味着您可以充分利用最佳机遇,为您带来丰厚的利润。

要点

在这个节日季,消费者可能会收紧支出,但这并不意味着他们将不购物。他们将会购物,但会有目地地购物,心中有特定的商品。相当一部分消费者还将优先考虑速度和便利性。鉴于这些因素,零售商不妨考虑:

  • 优化网上购物、BOPIS/BOPAC 的订单履行业务
  • 确保库存尽可能准确,无论是在门店或是在线上
  • 根据实际客流量数据优化店员排班
  • 利用 Computer Vision Analytics (计算机视觉分析)和移动性数据来全面了解顾客是谁、他们想要什么,以及他们如何与商品及展柜互动

如果您能够实现这四项策略,就必定能够提供优质的节日零售购物体验。但是,不要止步于此:立即获取我们的最新白皮书《2022 年节日零售顾客洞察愿望清单》,利用丰富的零售洞察打造卓越的购物体验,从而在节日季创造佳绩!

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