O analizie danych sprzedażowych w handlu detalicznym opowiadają Mateusz Skwarka, Piotr Soroka i Kamil Adamski.
Jakie są najnowsze trendy w zakresie analizy danych sprzedażowych? Jakie kluczowe wskaźniki są analizowane w sieciach?
Mateusz Skwarka: Do najbardziej podstawowych metryk należy sprzedaż w różnych odmianach: liczba paragonów, liczba pozycji na paragonie, średnia wartość zakupu, sprzedaż z metra kwadratowego. Do tego dochodzą wszelkiego rodzaju wskaźniki w odniesieniu do poprzedniego miesiąca lub tego samego miesiąca, ale z poprzedniego roku. Pozwalają one na zbadanie trendów w sprzedaży oraz tego czy obecny sezon jest lepszy od poprzedniego. Na znaczeniu zyskuje również liczenie liczby odwiedzin punktu sprzedażowego (ang. FootFall). Jest on niezwykle popularny w przypadku galerii handlowych. Wartość tę z 23 galerii handlowych agreguje np. firma Experian w Indeksie FootFall Polska. Jednak wskaźnik ten zyskuje na szczególnym znaczeniu również w sklepach i sieciach handlowych, jeśli połączymy go z danymi finansowymi. Możemy w ten sposób policzyć współczynnik konwersji i zbadać realną efektywność naszego sklepu. Współczynnik ten daje nam wiedzę o tym, ile osób dokonało zakupu i jak przedstawiają się trendy tego zjawiska. Dzięki tej wiedzy możemy podjąć szereg działań w celu zwiększenia liczby ludzi, którzy dokonali zakupu.
Warto jednak pamiętać o dynamicznym rozwoju e-commerce w Polsce. Coraz częściej nie są to już tylko niezależne sklepy, ale dodatkowy kanał sprzedaży firm typu brick and mortar (jak np. Zara, Topsecret czy MediaMarkt). Na rynku dostępne są rozwiązania, które pozwalają badać przepływ klientów pomiędzy kanałami offline i online, ich historię zakupową oraz zachowanie w social media. Jednym z takich systemów jest IBM Coremetrix. Dzięki tej wiedzy możemy lepiej targetować nasze kampanie reklamowe (np. mailing) do zarejestrowanych klientów lub lepiej zarządzać zatowarowaniem sklepu (szczególnie, jeśli dużo zakupów jest dokonywanych online, a ich odbiór następuje w tradycyjnym punkcie).

W jakie rozwiązania technologiczne warto zainwestować chcąc badać efektywność placówki handlowej?
Piotr Soroka: Z naszego doświadczenia współczynnikiem najlepiej obrazującym efektywność punktu handlowego jest współczynnik konwersji. Do jego obliczenia w najprostszym wariancie wbrew pozorom nie trzeba wiele. Zdając sobie sprawę, że współczynnik konwersji to nic innego jak odsetek osób, które dokonały zakupu spośród tych, które weszły do sklepu, należy przygotować dane. Będzie to wykaz liczby osób, które weszły i wyszły z naszego punktu (najlepiej w ujęciu sekundowym) oraz dane z kas. No ogół powinna wystarczyć liczba paragonów z dokładnie sprecyzowanym momentem ich wystawienia (również preferowana sekunda). Dzieląc liczbę paragonów, przez liczbę osób, które odwiedziły sklep w danym okresie wyliczymy współczynnik konwersji. Porównując sklepy w naszej sieci możemy mieć już pogląd jak efektywnie zmieniamy osobę odwiedzającą w klienta w konkretnych placówkach. Oczywiście chcąc przeprowadzać wiarygodne analizy potrzebne są również dokładne dane. I to właśnie będzie główne kryterium oprócz ceny przy wyborze systemów liczących klientów. Na rynku mamy szeroką paletę rozwiązań poczynając od najprostszych rozwiązań opartych o przecinanie przez klientów wiązki podczerwieni, przez systemy wizyjne (rozpoznawanie obrazu z kamer), po systemy termowizyjne. Kolejną kwestią jest połączenie danych o przepływie osób z danymi fiskalnymi. Konieczna jest tutaj integracja dwóch systemów. W modelu najprostszym można próbować liczyć to manualnie przy małej liczbie transakcji. Oczywiście pozostają kwestie manipulowania wynikami przez personel (zakrywanie czujnika) lub zdarzenia losowe, które należy wyeliminować.
Abstrahując od współczynnika konwersji, efektywność placówek można badać jeszcze wieloma narzędziami. Istnieją rozwiązania pozwalające śledzić ruch ludzi na terenie obiektu. Oparte są o technologie wizyjne, termowizyjne, bluetooth, wi-fi, a nawet namierzanie specjalnych tymczasowych technicznych numerów nadawanych telefonom komórkowym. Tak - posiadając włączony telefon komórkowy istnieje możliwość śledzenia naszych wojaży po obiekcie bez powiązywania tego z jakimikolwiek danymi osobowymi. Poprzez odpowiednie czujniki termowizyjne możemy również badać czas przebywania osób w niektórych strefach w sklepie. Np. przy regale z nową kolekcją. Coraz lepsze rozwiązania z zakresu technologii rozpoznawania obrazu dają nam z kolei możliwość identyfikacji np. płci i wieku osób podchodzących do kamery umieszczonej przy regale albo, co lepsze, przy monitorze lub infokiosku. To świetna okazja, żeby w danym momencie przedstawić danej osobie sprofilowane reklamy i skorzystać z digital signage tyle ile się da J Rozwiązania można by mnożyć, ale tak naprawdę w dzisiejszych czasach powinniśmy wychodzić od pytania co chciałbym wiedzieć o moich klientach? Bo najprawdopodobniej da się to już zmierzyć!



Dlaczego analiza danych jest tak ważna i jak się do niej przygotować?
Kamil Adamski: Analiza danych jest istotna przede wszystkim z punktu widzenia osób podejmujących najważniejsze decyzje zarządcze dotyczące danego punktu handlowego, sieci sklepów czy galerii handlowej. Na podstawie właściwie przeprowadzonej analizy możemy wywnioskować z danych informacje mające wpływ nie tylko na nasze wyniki finansowe, ale również opracować nowe rozwiązania organizacyjne, procesowe czy marketingowe. Dlatego uważamy, że większość znaczących decyzji powinna być podejmowana w oparciu o analizę danych. Dzięki niej możemy m.in. efektywniej wykorzystać posiadane zasoby ludzkie, poznać szczytowe godziny odwiedzin naszego punktu, monitorować kampanie marketingowe czy zbadać nieefektywności w obszarze visual merchandisingu.
W jaki sposób przygotować się do analizy danych? Przede wszystkim powinniśmy posiadać odpowiednie i dopasowane do naszych potrzeb rozwiązania technologiczne. Nie możemy zapominać o odpowiednim wyszkoleniu naszej kadry, która będzie miała wpływ na analizowane dane, a być może będzie wynagradzana w odniesieniu do ustalonych wskaźników. Do samej analizy otrzymywanych danych i wnioskowania z nich z pewnością przydadzą się również umiejętności analityczne oraz wiedza z zakresu analizy ilościowej i metod ekonometrycznych. Przy każdym z wymienionych elementów należy przeanalizować, czy nie będziemy potrzebować profesjonalnego wsparcia ekspertów z danego obszaru. Niewłaściwe przygotowanie któregokolwiek ze składowych tej układanki może skutkować osiągnięciem miernego efektu.

Skąd czerpać wiedzę na temat analizy danych? Proszę polecić przykładową literaturę lub strony www. 
PS: Jeżeli chodzi o analizę danych czysto dotyczącą punktów handlowych należy raczej polegać na pozycjach zagranicznych. Królem analizy konwersji jest bez wątpienia Mark Ryski. Wydał on takie pozycje jak When Retail Customers Count czy Conversion: The Last Great Retail Metric. Drugim autorytetem związanym efektywnością punktów handlowych jest Paco Underhill, założyciel firmy Envirosell i autor takich książek jak: Dlaczego kupujemy, czy Call of the Mall: The Geography of Shopping. W odróżnieniu do Marka Ryskiego zajmuje się on bardziej psychologiczno-społecznymi kwestiami związanymi z zakupami.
Bardzo wartościową wiedzę można odkryć również w Internecie. Sami śledzimy sporo profili zagranicznych firm zajmujących się kwestią optymalizacji konwersji na Twitterze i Facebooku. To bardzo wartościowe i zawsze aktualne źródło informacji. Wystarczy wpisać hasła związane z retail lub zajrzeć na profil Cleverpath i sprawdzić co mamy w obserwowanych J

Jednym ze wskaźników przydatnych w analizie są przepływy klientów i konwersja. Co z tych danych możemy wyczytać?
KA: Dokładnie – przepływ klientów, czyli liczba klientów odwiedzających nasz punkt handlowy oraz współczynnik konwersji to jedne z najbardziej przydatnych wskaźników w analizie danych dotyczących efektywności sprzedaży w sklepie. Wskaźnik przepływu klientów (ang. FootFall) mówi nam, ile osób w danym momencie znajduje się w naszym obiekcie. Znając dokładny czas wejścia i wyjścia naszych klientów możemy m.in. wyliczyć średni czasu przebywania w sklepie jednego odwiedzającego. Ponadto, tak z pozoru prosty wskaźnik w połączeniu z ustalonymi progami dotyczącymi średniego czasu obsługi klienta pozwala na podjęcie decyzji w sprawie otwarcia/zamknięcia kasy. Wiedza nt. liczby odwiedzających nasz punkt handlowy w poszczególnych okresach dnia umożliwia nam również wyciągnięcie wniosków dotyczących optymalnych godzin otwarcia naszego obiektu.
Jednak pomimo tego, że już sama wiedza na temat ruchu może nam dostarczyć cennych informacji to znacznie pełniejszy obraz efektywności naszego sklepu rysuje się wraz z pozyskiwaniem współczynnika konwersji. Aby móc takie dane analizować niezbędne jest otrzymywanie informacji z kas fiskalnych na temat transakcji. Współczynnik konwersji mówi nam dużo więcej o efektywności naszych działań, niż sama tylko liczba odwiedzających, ponieważ więcej osób w sklepie nie jest równoznaczne z większą sprzedażą i wyższymi zyskami. Co więcej, te dwa wskaźniki cechuje najczęściej odwrotna zależność – jeśli ruch rośnie to często maleje współczynnik konwersji. Ze współczynnika konwersji możemy ponadto uzyskać obraz wydajności naszego personelu. Dlatego dane wspierają nas w wyznaczeniu optymalnego stosunku ilościowego obsługa – odwiedzający oraz prowadzą do innych wniosków służących maksymalizacji zysku osiąganego w sklepie.

Jak można badać efektywność obsługi klienta stosując kryteria liczbowe?
MS: Efektywność i jakość obsługi można zbadać poprzez tradycyjne Badania Satysfakcji Klienta oraz badania typu Tajemniczy Klient. Jeśli wyniki chcemy skwantyfikować warto przyjąć właśnie kryteria liczbowe. W przypadku Badań Satysfakcji bardzo dobrą próbą są członkowie programów lojalnościowych. Z reguły są oni stałymi klientami, więc mogą się dokładnie wypowiedzieć o zaletach i wadach sklepu. Jeśli jednak chcemy zbadać wrażenia osób mniej związanych z firmą, warto zapytać losowo wybranych klientów, a nawet osoby odwiedzające sklep, które nie dokonały zakupu – możemy pozyskać cenne informacje np. o tym, dlaczego nie dokonali zakupu.
Badania takie są jednak kosztowne, przez co wykonuje się je raz na jakiś czas. Innym rozwiązaniem jest analiza efektywności przez pryzmat współczynnika konwersji oraz średniej wartości zakupu. Należy jednak wziąć pod uwagę, że przed analizą mieć powinno posiadać się dobrze zaplanowany personel w stosunku do odwiedzających. Wiadomo, że jeśli na jednego sprzedawcę przypada w danym momencie 3 kupujących to będzie on osiągał wyższy współczynnik konwersji niż sprzedawca, który ma na głowie średnio 10 kupujących. Aby obiektywnie zmierzyć efektywność sprzedawców należy o tym pamiętać. Najlepiej najpierw wyliczyć optymalny stosunek liczby sprzedawców do odwiedzających w danym sklepie i tak zarządzać personelem, aby liczba odwiedzających do sprzedawców oscylowała wokół wartości optymalnej. Dopiero spełniając ten warunek można obiektywnie mierzyć performance pojedynczego sprzedawcy lub zespołu sprzedażowego.
Tak jak wspominałem najlepsze metryki to współczynnik konwersji oraz średnia wartość zakupu. Moim zdaniem dużo lepsze efekty można uzyskać motywując zespół do podwyższania współczynnika konwersji. Łatwiej jest obsłużyć jedną lub dwie dodatkowe osoby w ciągu godziny niż próbować „wcisnąć” każdemu klientowi droższą wersję produktu lub dodatkowy produkt. Oczywiście wszystko zależy od specyfiki branży. Dobry sprzedawca na pewno wie, co będzie mu łatwiej osiągnąć: pozyskać nowego klienta, czy zwiększyć wartość zakupu od obecnego już klienta.
Specjalizujemy się w analizie FootFall oraz konwersji w punktach sprzedaży detalicznej. Dzięki kompleksowej analizie obecnej sytuacji wewnątrz punktu, jesteśmy w stanie wskazać wszelkie nieefektywności, które wpływają na zmniejszenie zysku i wspomóc w ich optymalizacji. Prowadzimy również bloga, na którym podejmujemy tematy z zakresu liczenia oraz badania zachowań klientów w sklepach tradycyjnych i efektywnym wykorzystaniu tych informacji: www.blog.cleverpath.pl