Marketingovým ředitelům (CMO) se může zdát, že data týkající se chování zákazníků v obchodech mají jen omezenou hodnotu. Koneckonců, CMO jsou strategicky a zákaznicky orientovaní, zaměřují se na rozpočet, vnímání společnosti a značky, návratnost investic do velkých kampaní a další důležité kompetence. Jinými slovy, nejedná se o takové problémy a odpovědnosti, které by se daly zjistit či dokonce ovlivnit denní návštěvností prodejen nebo tím, kam nakupující po příchodu do prodejny vlastně jdou – nebo ano?

Vezmeme si to postupně.

Ve skutečnosti může chování v prodejně přinést důležitý vhled do každé z těchto významných položek a ještě mnohem více. Pojďme se podívat, proč mohou mít data o chování naprosto klíčový dopad na kompetence CMO a jak mohou zlepšit vnímání značky i celkovou zkušenost nakupujících (shopper experience) – od měření úspěšnosti propagačních kampaní až po pochopení toho, kdo vaši zákazníci skutečně jsou.

V rámci své každoroční studie CMO Barometer tým UNLIMITED Human Understanding Lab ve spolupráci se společností Serviceplan provedl průzkum mezi CMO v osmi evropských zemích, mimo jiné proto, aby zjistil, co bude v roce 2023 pro CMO hlavní prioritou. A odpověď? „Rozvoj vynikajících služeb zákazníkům.“ Samozřejmě, že pojmenování priority bez patřičných investic nic nezmění. Podle průzkumu globální výzkumné společnosti Gartner jsou v roce 2022 třemi hlavními oblastmi, do kterých dnes CMO investují, následující:

1. Tvorba a správa kampaní (10,1 %)
2. Strategie značky (9,7 %)
3. Marketingové aktivity (9,6 %)

A vzhledem k tomu, že stejná zpráva uvádí, že průměrný celkový marketingový rozpočet činí přibližně 10 % celkových příjmů organizace, představují tyto oblasti významné finanční investice. Jak ale hodnotí úspěšnost či neúspěšnost těchto investic?

Jistě, mohou vědět, zda příjmy vzrostly nebo poklesly, jak se dařilo danému produktu a jak se vyvíjely digitální metriky ve srovnání s referenčními hodnotami. Mohou ale vědět, zda na úrovni vystaveného zboží jejich kampaně a propagační akce zaujaly pozornost nakupujících – a získaly podíl na spotřebě? Dokáží skutečně vyhodnotit, zda jejich strategie značky zaujme cílového zákazníka? Nebo zda jsou prodejní politika a vnímání značky odpovídající? A co je nejdůležitější, mohou skutečně vědět, zda strategické oblasti investic pozitivně odrážejí jejich hlavní prioritu, tedy spokojenost zákazníků?

Mohou – pokud využijí správná data. Tady je návod.

Řekněme, že jste strávili měsíce vytvářením osobností nakupujících na základě osobních údajů, které vám poskytli při registraci do věrnostního programu. Možná jste dokonce využili pomoci drahé poradenské firmy nebo agentury. Osobnosti, které vám mohou poskytnout – pravděpodobně na základě informací z diskusních skupin, průzkumů nebo obojího – jsou podrobné a přesné.

Celkově vzato je to dobrý začátek, je to ale jen začátek.

Aby prodejci skutečně svým zákazníkům porozuměli, budou možná chtít zvážit začlenění dat z prodejen, která lze získat pomocí řešení Traffic Counting a také řešení využívajících Computer Vision. Vyhodnocením demografických údajů o nakupujících, četnosti návštěv jednotlivých segmentů, délky jejich nákupů a cest, které v prodejně absolvují, můžete získat mnohem konkrétnější představu o tom, kdo jsou vaši nakupující ve skutečnosti a co doopravdy chtějí.

Tím to ale nekončí: Zvažte možnost získat cenné poznatky prostřednictvím analýzy chování návštěvníků v obchodě. Přední multisenzorová datová řešení v prodejnách mohou zachytit zapojení zákazníků na jejich nákupní trase. Tato data dokáží odhalit, jak zákazníci vnímají vaši značku a jak vnímají návštěvu vašich prodejen – navštěvují je výhradně za účelem vyzvednutí běžných nezbytností, nebo se zastavují, aby si prohlédli propagační předměty a výlohy, případně obojí, nebo sledují nějaký jiný vzorec? Jak vidíte, tato data poskytují klíčové informace pro úspěšný marketing ve velkém měřítku.

Prodejní politika je spojením vědy a umění. Donedávna mohli marketéři a obchodníci měřit její účinnost pouze prostřednictvím míry konverze prodeje. Ta jim o účinnosti prodejní politiky dokázala leccos napovědět – chtěli se však dozvědět mnohem víc. Míra konverze prodeje jim například neřekla, zda a jak funguje určitá výloha nebo uspořádání prodejny, spíše jen to, že když se konverze zvýšila, něco udělali správně. Toto považujeme za temný věk prodejní politiky.

Dnes již díky kombinaci řešení Traffic Counting a Computer Vision mohou obchodníci a marketéři zjistit, jak dlouho se zákazníci zdrželi u jedné výlohy (známé také jako „doba prodlevy“), jak často opouštěli prodejní plochu nebo výlohu, jaké trasy absolvovali z jedné části obchodu do druhé a další. Prakticky každé klíčové chování zákazníků, ke kterému dochází v prodejně, lze mapovat a měřit – což dává CMO a jejím podřízeným ohromující množství způsobů, jak měřit účinnost jejich prodejní politiky. A co víc, může jim to pomoci optimalizovat uspořádání prodejen tak, aby byla zkušenost nakupujících (shopper experience) ještě bezproblémovější a přiměla zákazníky k nákupu.

Data z prodejen mohou nabídnout nepřeberné množství informací o zákaznících, mohou však také vést k přehnané analytičnosti a nejasnostem ohledně toho, jaké kroky je třeba podniknout. Koneckonců, jak můžete vědět, že při tolika měřitelných činnostech analyzujete ty správné metriky? A s čím mají prodejci tyto metriky porovnávat? Jednoduše řečeno, co je důležité, co je pouze užitečný datový bod, co je relevantní a co je šum?

Neexistuje jediná odpověď, která by platila pro každé maloobchodní odvětví a každý případ použití – a to je vlastně dobře.

Vezměme si dva velmi odlišné prodejce, jejichž zákazníci mají naprosto odlišné potřeby a priority. Prodejce A provozuje velké obchody s technologiemi, které prodávají různá zařízení, od levných přístrojů až po počítače a hardware za desítky tisíc. Jeho zákazníci často potřebují před velkým nákupem kvalifikované poradenství od dobře informovaných prodavačů.

Prodejce A bude chtít měřit zapojení zákazníků – kolik zákazníků strávilo čas rozhovorem s prodavači a kolik z nich následně uskutečnilo nákup – spolu s poměrem počtu zákazníků k počtu prodavačů (STAR), aby se ujistil, že je schopen poskytovat vynikající služby zákazníkům.

Prodejce B naopak provozuje prodejnu potravin a nápojů, která se specializuje na rychlé občerstvení a levné zboží. Jeho zákazníci chtějí rychle najít to, co hledají, snadno zaplatit a pokračovat dále.

Tento prodejce se bude chtít zaměřit na metriky týkající se rychlosti a pohodlí. Jak dlouho zákazníkům trvá, než najdou zboží, které hledají? Jak dlouho čekají ve frontě u pokladny? Jak často opouštějí oblasti nebo výlohy, o které původně projevili zájem? Jak často se zákazníci vracejí – dobrá zástupná metrika pro určení spokojenosti zákazníků s vaším sortimentem a praktičností rozvržení prodejny?

Ačkoli tito prodejci mohou mít do značné míry odlišné priority, oba budou pravděpodobně chtít zachytit demografické údaje, aby zjistili, koho oslovují a zda jsou to skutečně jejich cíloví zákazníci. Budou také chtít prověřit analýzu tras, aby optimalizovali rozvržení prodejny, spolu s dobou prodlevy před výlohami a reklamními kampaněmi. Pravděpodobně budou také zjišťovat informace o cílových osobách a viditelnosti na regálech pomocí technologie Computer Vision, aby zjistili, kdo se zajímá o které produkty.

Podstatné je zkrátka to, aby se prodejci zaměřili na metriky, na kterých jim záleží, a nesnažili se měřit každou dostupnou aktivitu nakupujících. To je rozdíl mezi získáním převratných poznatků o nakupujících a paralýzou způsobenou přemírou analýz.

Být prodejcem nikdy nebylo snadnější. Existuje více způsobů, jak oslovit a zaujmout zákazníky, než kdykoli předtím, a nikdy nebylo více příležitostí k získání takových informací o zákaznících, které prodejcům umožní přijímat rozhodnutí založená na datech, díky nimž získají lepší zkušenosti nakupujících (shopper experience) a zvýší ziskovost.

Klíčem je zaměřit se na metriky, které jsou v souladu s cílem vašich prodejen a potřebami nakupujících, a využít tyto poznatky k vytvoření lepších osobností, efektivnější prodejní politiky a uspořádání prodejny a k lepšímu pochopení vnímání značky. To je něco, o čem vždy lídři maloobchodního marketingu snili – a co mohou prozíraví CMO uskutečnit již dnes.

Chcete-li se dozvědět více o metrikách, na které byste se měli zaměřit v prodejnách i mimo ně, stáhněte si naši bílou knihu Vytváření maloobchodu založeného na celkové spokojenosti nakupujícího (Creating Experiential Retail Along the Shopper Journey). Nebo pokud si chcete promluvit, ozvěte se ještě dnes.