Godiva - Prácticas recomendadas para el uso de recuento de tráfico en el retail

La tecnología de recuento de personas de ShopperTrak ya se estaba utilizando en las tiendas de Godiva en EE. UU. como una forma muy efectiva de correlacionar el tráfico con las tasas de conversión y de analizar las tendencias de los datos. Las tiendas europeas eligieron la misma solución, tanto para garantizar un recuento de tráfico altamente preciso como para mantener un estándar uniforme en todo el grupo. La tecnología se implementó en las tiendas propiedad de la empresa en Europa y en tres meses ya estaba dando resultados y superando por completo las expectativas.

Ahora, Godiva está promoviendo la solución a sus franquiciados para que puedan beneficiarse de un enfoque totalmente integrado, holístico y uniforme para el recuento y análisis de personas.

En Regent Street, una de las primeras cosas que la solución de ShopperTrak reveló fue que tres cuartos de los visitantes de Godiva en realidad no hacían ninguna compra. Los informes también revelaron que más personas compraban productos entre las 2 p. m. y las 3 p. m., y no durante el tradicional apuro de la hora del almuerzo como siempre había asumido el personal. Con estos conocimientos, la tienda pudo realizar cambios significativos en sus niveles de personal para mejorar el servicio al cliente y las tasas de conversión.

Las tiendas europeas estaban comenzando de cero, el personal no podía comparar sus tasas de conversión porque no había una regla general para la medición. En el retail, las tasas de conversión promedio difieren según el sector, la ubicación y si se trata de marcas de alta gama o económicas. Las tasas también variaban considerablemente a través de la red de tiendas de Godiva. Debido a la diversidad de sus ubicaciones, algunas en áreas altamente turísticas y otras en distritos comerciales y financieros, los flujos de tráfico máximo y las tasas de conversión no eran uniformes.

ShopperTrak aconsejó a Godiva que es más preciso analizar las tendencias de cada tienda individual en lugar de intentar comparar cada tienda con la red completa. Otro desafío fue la aceptación. Los empleados de Godiva no estaban acostumbrados al concepto de recuento de tráfico. Muchos miembros del personal y gerentes sospechaban que la tecnología no funcionaba correctamente o no estaban convencidos de que pudiera mejorar el rendimiento. Sin embargo, con capacitación y educación, los gerentes de tienda se convirtieron en embajadores de la tecnología. Luego, trabajaron con sus equipos de personal para asegurarse de que toda la tienda aprovechara los beneficios de la solución. Cuando comenzaron a ver un aumento en sus ventas generales, los gerentes de tienda adoptaron los datos de recuento de tráfico como una herramienta valiosa.

Después de instalar la tecnología de recuento de tráfico, la tienda de Godiva en Regent Street pudo tomar medidas inmediatas y obtener un aumento de 10% en su número de transacciones, y un aumento de 24% a 26,5% en sus tasas de conversión en solo seis semanas. Ahora, los gerentes de tienda pueden planificar la dotación de personal para asegurarse de que siempre haya una buena proporción de clientes-empleados y para asignar al mejor personal al área de ventas durante las horas de mayor afluencia. También pueden usar estos datos para identificar qué miembros del personal necesitan más capacitación, según cuándo disminuyen las tasas de conversión, y pueden planificar el reabastecimiento de productos durante períodos de menor afluencia.

Las tendencias de tráfico y las tasas de conversión ahora se utilizan para planificar los objetivos financieros del año: qué ventas se predicen, cuándo lanzar promociones y cómo apuntar a aumentos incrementales en las conversiones. La solución también ha generado beneficios inesperados. Por ejemplo, por ser una marca premium de lujo, la comercialización en las vitrinas es de particular importancia para Godiva. Las exhibiciones de las vitrinas se cambian todos los meses y su impacto en la afluencia de clientes ahora se analiza en detalle gracias a los datos de ShopperTrak.

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