【顾客行为偏好分析】客户追踪,商场购物中心智能营销新系统

SUNIQUE 2021-07-28 行业动态
伴随着移动互联网时代的发展,消费者的消费习惯也由线下向线上转变。受到这一冲击,线下实体店客流明显减少,商场或购物中心的发展直接陷入多重经营困境,客流不畅、管理薄弱。
在激烈的市场竞争中扭转颓势,购物中心或商场如何面对日益发展的网络消费环境,如何实现消费者数字化、激活客流转换、实现全球消费者接触与服务,已成为最具价值的数字化建设内容。

建立对消费者的深刻洞察的核心竞争力

购物中心要重新焕发其商业活力,必须回归零售业发展的服务本质,更加关注消费者的购物体验。深入洞察顾客需求,全面分析和把握消费者行为趋势,真正理解顾客的消费心理与偏好。
如:顾客进入商场后,购物的主要顺序是什么?首先要快消品再数码鞋服的流程,还是先餐饮再成衣教育?购物中心的主要步行路线即客流线路走向如何?在购物中心中,不同品牌的店铺数量是多少?各自逗留多久?等一下
了解消费者的行为需求,才能为消费者提供更准确、更周到的消费体验,从而将服务提升到一个新的高度。同时,商场或购物中心也需要找到准确追踪购物者行为轨迹的方法。
顾客行为偏好分析

顾客跟踪式人脸识别系统的建立

作为为零售行业提供专业解决方案的平台,商雀一直致力于利用技术赋予线下商店权力。
为深入洞察顾客消费行为,帮助商场优化经营策略。
商雀客流统计系统采用AIOT知客摄像机、视加系统平台、saas算法作为有效的管理工具,具有人脸识别+大数据分析的能力。
即对于大型商场或购物中心,采用人脸识别技术,识别分析顾客的面部特征,可准确追踪商场或购物中心的顾客动作轨迹,从而准确地识别出顾客的行踪。
并且支持多人同时进行实时购物采集分析,仅采集面部特征信息(抽象数学表示),不涉及客户隐私。

顾客行为追踪,助力商场客流分析布局

在商场或购物中心的出入口、通道口、商店等位置部署顾客追踪系统设备,协助商场进行客流分析。客户进入商场时,通过人脸识别数据的收集与分析,包括性别、年龄、会员信息、购物数据、到店次数等。让购物中心轻松掌握每天的客流。每层、区域的客流比例怎样?购物人群的形象是怎样的呢?各商家入客多少人?客户进入商店的总频率是多少?顾客性别年龄分布如何?等候客流信息。
完全了解消费者比只看销售更有用。对顾客追踪的客流信息进行分析,使商场或购物中心能进一步总结顾客在商场中的活动轨迹规律、购物时间数据等。全面了解顾客的购物习惯与偏好,准确获得消费者的见解。
商场热力图优化

大数据分析支持,科学调整门店运营推广

通过对商场或购物中心客流的分析,各商场商店可通过分析消费者购物行为数据和区域内热线数据,了解不同业态、不同品牌的客流量数量及比例。然后深入探讨顾客生命周期的构成与变化,把握店铺对消费者的吸引力,科学调整店铺运营推广决策。
比如,根据客户参观次数、浏览商品等信息,更好地分析自己的运营能力,及时优化商品展示,科学调整销售库存和市场推广计划,做出精确营销的智能决策。进而满足客户高效回购的需求,提高门店运营效率。

最优的购物策略,场景服务的智能化升级

顾客追踪的轨迹数据采集也为线下商业综合体提供了一个优化经营策略的方向。
比如,根据顾客服装区、美容区、日用品区、美食区、休闲娱乐区等流动趋势轨迹数据跟踪,形成商场关键消费路径,优化购物中心的关键消费路径;
以新顾客、熟客及会员比例,分析低频、中频及高频使用者之比例,评估使用者对商场之忠诚,为商场生命周期分析与改善提供依据;
通过对不同楼层到访人数、爬楼率、停留时间等数据分析,横向比较各店铺的客流和经营情况,准确锁定商场黄金租赁空间,评估各楼层间的租赁价格水平。
与此同时,根据数据变化可促进购物中心场景的智能升级。如动线设计避免盲点和死角,注重内外人流之间的沟通与互动,注重创新元素的融合,提升客户体验等。全方位展示新零售时代购物中心的智能生活服务,助商场综合盈利。
商旅是商业空间内人流的活动路线,是商业空间的生命线,对提高商家的客流量、周转率、均衡提升商场购物中心的商铺价值具有重要影响。
当前,互联网与新零售迫使实体企业开展合作,商雀的客户追踪系统为购物中心和商场掌握业务动态,寻求对顾客行为的准确分析,构建全面的数字化解决方案。认为通过实际场景的实践与应用,将为整个零售业的发展注入更多的科技力量。

上一篇:【商场客流分析系统】帮助商场客流增长,优化热点布局
下一篇:【客流量统计】线下商场客流上不去怎么办?客流分析系统能帮你

相关信息

手机扫一扫添加微信