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【O2O時代下的實體店面—Bigdata的客戶行為分析系統】

【O2O時代下的實體店面—Bigdata的客戶行為分析系統】

最後更新:2016/05/11 作者:Loic
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【O2O時代下的實體店面—Bigdata的客戶行為分析系統】

大數據分析是目前非常熱門的議題,這個概念所能應用的領域相當多元,而這次我們要請到NEC的 Senior PreSales Expert 林漢坤,向我們介紹目前已發展成熟的客流統計分析系統,該系統是透過實體店面的感應器及攝像鏡頭,蒐集店面的顧客屬性、行為資訊、商圈客流資訊等,形成一個大數據資料庫,再進一步分析出客流的動向及行經次數、實際進店客戶的客層類別、哪些貨架所被關注的次數最多、時間最久等…,進一步讓商店的行銷人員作出更精準的行銷策略。

 

以下為客流分析的一些主要KPI指標:

  • 進場人數:表示來店人數,是最基本的客流數據
  • 滯留人數:商場內實際的滯留人數
  • 滯留時間:這些滯留人數的實際滯留時間
  • 遊逛深度:來店顧客的遊逛興趣是否足夠
  • 集客力:進場人數/商場經營面積,數字越大越好,但店面也有人數上限。
  • 客單價:銷售金額/進場人數,表示顧客的消費能力
  • 提袋率:成交筆數/進場人數 * 100% ,表示銷售轉化能力

 

此外,透過NEC的客流系統分析,除了能提升服務品質帶給客戶的更加傑出的購物體驗外,商店還能夠透過此系統進行促銷分析、招商及業態規劃等…大大地提升了商店的兢爭力!

NEC客流系統的優勢介紹

 

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延伸閱讀:【2016,GA可以做的比你想得還要多!】4月份台北移動學苑課程回顧 


本文作者:Loic

責任編輯:Doris

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