एक फ़ैशन रिटेलर ने स्टोर कैमरों को फ़ुटफ़ॉल-और-कन्वर्ज़न इंजन में बदला

चुनौती

मर्चेंडाइज़िंग और स्टाफ़िंग निर्णय प्रति स्टोर फ़ुटफ़ॉल, कन्वर्ज़न, ड्वेल या कतार वास्तविकता जाने बिना लिए जाते थे।

फ़ुटफ़ॉल, कन्वर्ज़न, ड्वेल या कतार डेटा के बिना लिए मर्चेंडाइज़िंग और स्टाफ़िंग निर्णय अनिवार्य रूप से अनुमान हैं — और 80 स्टोरों में, छोटी अनुमान त्रुटियाँ जुड़कर असली खोई बिक्री बन जाती हैं।

हमने क्या तैनात किया

VISTA Retail Intelligence — मौजूदा स्टोर कैमरों से फ़ुटफ़ॉल, कन्वर्ज़न, हीटमैप, ड्वेल और कतार एनालिटिक्स।

• फ़ुटफ़ॉल काउंटिंगमौजूदा कैमरों से सटीक स्टोर ट्रैफ़िक।
• कन्वर्ज़नप्रति स्टोर ट्रैफ़िक-से-बिक्री कन्वर्ज़न।
• हीटमैप और ड्वेलदेखें कि शॉपर कहाँ जाते और रुकते हैं।
• कतार एनालिटिक्सचेकआउट कतारें मापी जाती हैं।
• कोई नया हार्डवेयर नहींमौजूदा स्टोर CCTV पर चलता है।
• पायलट-से-रोलआउट80 से पहले 10 स्टोरों में सिद्ध।

यह कैसे काम करता है

स्टोर CCTV का फ़ुटफ़ॉल, कन्वर्ज़न, ज़ोन ड्वेल और कतारों के लिए विश्लेषण होता है; मर्चेंडाइज़िंग और स्टाफ़िंग प्रमाण की ओर बढ़ते हैं, पहले एक 10-स्टोर पायलट में परखे जाते हैं।

परिणाम

• प्रति स्टोर फ़ुटफ़ॉल और कन्वर्ज़न
• ज़ोन दर हीटमैप और ड्वेल
• कतार और चेकआउट एनालिटिक्स
• एक 80-स्टोर रोलआउट से पहले पायलट

उपयोग-मामला विस्तार से

एक स्टोर के पास पहले से जो कैमरा है वह उसका सबसे अच्छा विश्लेषक हो सकता है। फ़ुटफ़ॉल, कन्वर्ज़न, ड्वेल और कतार एनालिटिक्स CCTV को उन रिटेल मेट्रिक्स में बदल देते हैं जो मर्चेंडाइज़िंग, स्टाफ़िंग और लेआउट चलाते हैं — इस पर आधारित कि शॉपर वास्तव में क्या करते हैं।

एक 80-स्टोर रोलआउट से पहले 10 स्टोरों में पायलट अनुशासित रास्ता है: सिद्ध करें कि एनालिटिक्स निर्णय बदलते और कन्वर्ज़न बढ़ाते हैं, फिर पहले से लगे कैमरों पर पूरे एस्टेट में सॉफ़्टवेयर स्केल करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न