Waarom retailers investeren in footfall analytics dashboards

Een personenteller laat zien hoeveel mensen een winkel bezoeken. De echte waarde ontstaat wanneer deze bezoekersgegevens worden gecombineerd met omzet, conversie, openingstijden, personeelsplanning en marketingactiviteiten. Een footfall analytics dashboard maakt van losse telgegevens bruikbare informatie voor dagelijkse en strategische retailbeslissingen. 

Van bezoekers tellen naar winkelprestaties begrijpen

Verkoopcijfers alleen verklaren niet waarom een winkel beter of slechter presteert. Een omzetdaling kan bijvoorbeeld het gevolg zijn van minder bezoekers, een lagere conversie of onvoldoende personeelsbezetting tijdens piekuren.

Door bezoekersaantallen naast commerciële gegevens te plaatsen, kunnen retailers beter onderscheiden wat er daadwerkelijk verandert:

• minder of meer winkelbezoekers;
• een hogere of lagere conversieratio;
• veranderingen in bezoekersstromen;
• verschillen in verblijfsduur binnen bepaalde zones;
• operationele knelpunten tijdens drukke perioden.

Een analytics dashboard helpt deze gegevens in één overzicht te analyseren in plaats van afzonderlijke spreadsheets en rapporten te vergelijken.

Van handmatige telling naar automatische footfall analyse

Vroege systemen voor personentelling bestonden uit handmatige tellers, eenvoudige infraroodsensoren en andere basisoplossingen. Moderne systemen kunnen gebruikmaken van infrarood, radar, camera-analyse en andere technologieën, afhankelijk van de locatie en gewenste gegevens.

Het verschil zit niet alleen in de sensor. De grootste verbetering ontstaat wanneer de verzamelde gegevens centraal worden weergegeven en over verschillende perioden, zones en winkels kunnen worden vergeleken.

Wat laat een footfall analytics dashboard zien?

Een goed ingericht dashboard zet bezoekersgegevens om in KPI's die retailteams direct kunnen gebruiken.

Afhankelijk van de gebruikte sensortechnologie en systeemconfiguratie kunnen onder andere de volgende gegevens beschikbaar zijn:

• bezoekersaantallen per uur, dag, week of seizoen;
• IN/OUT-bezoekersstromen;
• actuele of historische bezetting;
• verblijfsduur in specifieke zones;
• vergelijking tussen verschillende ingangen of gebieden;
• conversieratio wanneer footfall wordt gecombineerd met POS-data;
• vergelijking van prestaties tussen verschillende filialen.

Operationele problemen eerder herkennen

Bezoekersdata kan problemen zichtbaar maken die in een omzetrapport moeilijk te herkennen zijn. Een winkel kan bijvoorbeeld veel bezoekers ontvangen, maar toch een lage conversie hebben. Een andere locatie kan juist minder verkeer hebben, maar een groter percentage bezoekers omzetten in klanten.

Retailers kunnen bijvoorbeeld signaleren:

• hoge footfall met relatief weinig transacties;
• drukke perioden met onvoldoende personeel;
• zones die veel minder worden bezocht dan verwacht;
• veranderingen in bezoekersaantallen zonder vergelijkbare verandering in omzet;
• locaties die vergelijkbare omzet realiseren met sterk verschillende bezoekersvolumes.

Personeelsplanning afstemmen op werkelijke bezoekersstromen

Historische footfall gegevens laten duidelijk zien wanneer een winkel doorgaans druk of rustig is. Hierdoor hoeft personeelsplanning niet uitsluitend te worden gebaseerd op ervaring of omzetgegevens uit het verleden.

Managers kunnen bezoekersinformatie gebruiken om:

• meer medewerkers in te plannen tijdens structurele piekuren;
• kassacapaciteit beter af te stemmen op bezoekersdrukte;
• personeel te verplaatsen naar intensief gebruikte zones;
• onnodige overbezetting tijdens rustige uren te verminderen.

Bij realtime personentelling kan actuele bezoekersdrukte bovendien worden gebruikt om sneller op onverwachte pieken te reageren.

Marketingcampagnes meten met footfall gegevens

Een campagne kan veel online bereik genereren zonder dat dit automatisch leidt tot meer winkelbezoek. Footfall analyse maakt het mogelijk om bezoekersaantallen vóór, tijdens en na een campagne met elkaar te vergelijken.

Retailers kunnen bijvoorbeeld analyseren:

• of het totale winkelbezoek tijdens een campagne is veranderd;
• of bepaalde ingangen of zones meer verkeer ontvangen;
• of bezoekers langer in een promotiezone blijven;
• of een stijging in footfall ook leidt tot meer transacties.

Deze analyse bewijst niet automatisch welke advertentie individueel een bezoek heeft veroorzaakt, maar geeft wel een veel duidelijker beeld van de relatie tussen campagneperiodes, winkelbezoek en commerciële resultaten.

Footfall combineren met POS- en verkoopgegevens

Een van de meest waardevolle toepassingen van bezoekersdata is de combinatie met kassadata.

POS-data laat zien hoeveel transacties zijn gerealiseerd. Footfall laat zien hoeveel potentiële klanten de winkel hebben bezocht. Samen maken deze gegevens het mogelijk om de conversieratio te berekenen.

Wanneer bijvoorbeeld 1.000 personen een winkel bezoeken en er 250 transacties worden geregistreerd, bedraagt de conversieratio 25%.

Door deze KPI over langere perioden of verschillende locaties te vergelijken, kunnen retailers beter zien of omzetveranderingen worden veroorzaakt door:

• meer of minder bezoekers;
• een hogere of lagere conversie;
• andere commerciële factoren zoals gemiddelde transactiewaarde.

Winkelindeling analyseren met bezoekersdata

De manier waarop bezoekers een winkel gebruiken, verandert door seizoenen, promoties, nieuwe productcategorieën en wijzigingen in de indeling. Wanneer sensoren meerdere zones kunnen monitoren, kunnen deze veranderingen objectiever worden geëvalueerd.

Retailers kunnen bijvoorbeeld vergelijken:

• hoeveel bezoekers een specifieke zone betreden;
• hoe lang bezoekers daar blijven;
• of een nieuwe productpresentatie meer verkeer aantrekt;
• hoe bezoekersstromen veranderen na een aanpassing van de routing;
• welke commerciële zones structureel minder worden gebruikt.

Dit maakt het mogelijk om winkelindeling stapsgewijs te optimaliseren en wijzigingen vóór en na implementatie te vergelijken.

Verblijfsduur en zoneanalyse

Bij geavanceerdere radarsystemen, zoals de SensMax TAC-B 3D-W, kunnen meerdere tellijnen en zones binnen één detectiegebied worden ingesteld. Hierdoor kan niet alleen worden gemeten hoeveel bezoekers een winkel binnenkomen, maar ook hoe bepaalde gebieden worden gebruikt.

Zoneanalyse kan bijvoorbeeld helpen om:

• verblijfsduur bij promotionele displays te meten;
• verschillende delen van een brede entree afzonderlijk te analyseren;
• bezoekersstromen tussen commerciële zones te vergelijken;
• drukke en rustige delen van het detectiegebied te herkennen.

Dit is iets anders dan volledige camera-gebaseerde heatmapping of individuele route tracking. Welke analyse mogelijk is, hangt af van de gebruikte sensortechnologie en configuratie.

Merchandising testen met werkelijke bezoekersgegevens

Footfall analytics maakt het mogelijk om wijzigingen in merchandising meetbaar te maken.

Een retailer kan bijvoorbeeld:

• een display verplaatsen en veranderingen in zoneverkeer vergelijken;
• bewegwijzering wijzigen en analyseren of meer bezoekers een bepaalde zone bereiken;
• verschillende winkelindelingen tussen filialen vergelijken;
• promotionele locaties testen op basis van bezoek en verblijfsduur.

Zo worden beslissingen over winkelinrichting minder afhankelijk van aannames.

Filialen eerlijker met elkaar vergelijken

Alleen omzet vergelijken kan een vertekend beeld geven. Een winkel met een hogere omzet kan simpelweg veel meer bezoekers ontvangen dan een kleinere locatie.

Door footfall gegevens toe te voegen kunnen retailers filialen vergelijken op basis van aanvullende KPI's zoals:

• conversieratio per winkel;
• omzet of transacties per bezoeker;
• bezoekersgroei ten opzichte van eerdere perioden;
• bezoekersvolume per uur of openingsdag;
• gemiddelde verblijfsduur wanneer de gebruikte sensortechnologie dit ondersteunt.

Hierdoor wordt duidelijker welke winkels vooral profiteren van veel verkeer en welke locaties bezoekers efficiënter omzetten in transacties.

Eén dashboard voor meerdere winkels

Voor winkelketens wordt footfall analytics vooral interessant wanneer alle locaties volgens dezelfde methode worden gemeten.

Een centrale rapportageomgeving maakt het mogelijk om:

• dezelfde KPI's voor verschillende filialen te gebruiken;
• locaties direct met elkaar te vergelijken;
• regionale en nationale trends te analyseren;
• afwijkende winkels sneller te herkennen;
• succesvolle werkwijzen tussen locaties te vergelijken.

Zo ontstaat één consistente databron voor winkelmanagers, regionale teams en het hoofdkantoor.

Privacy bij footfall analytics

De privacy-eigenschappen van een analytics systeem hangen af van de technologie waarmee de gegevens worden verzameld.

SensMax infrarood- en radarsensoren werken zonder camerabeelden. Ze maken geen foto's of video-opnames en registreren geen gezichten of andere visuele persoonlijke identificatiegegevens.

De dashboards richten zich daardoor op geaggregeerde gegevens zoals bezoekersaantallen, bewegingsrichtingen, bezetting en trends in plaats van op de identiteit van individuele bezoekers.

Waarom automatische dashboards handmatige rapportage vervangen

Handmatig verzamelen en combineren van bezoekersgegevens kost tijd en verhoogt de kans op inconsistenties. Een centrale analytics omgeving zorgt ervoor dat gegevens uit verschillende winkels en perioden op dezelfde manier worden verwerkt en weergegeven.

Dit vermindert problemen zoals:

• handmatige invoerfouten;
• verschillende rapportagemethoden per locatie;
• vertraagde beschikbaarheid van gegevens;
• losse spreadsheets met verschillende versies;
• moeilijke vergelijking tussen winkels.

Physical retail krijgt dezelfde meetbaarheid als e-commerce

Webshops meten al jarenlang bezoekers, conversie, campagnes en gedrag. Fysieke winkels kunnen steeds meer van dezelfde bedrijfsvragen beantwoorden met personentelling en retail analytics.

Een retailer kan bijvoorbeeld volgen:

• hoeveel potentiële klanten een winkel bezoeken;
• welk percentage daadwerkelijk koopt;
• wanneer de belangrijkste bezoekerspieken ontstaan;
• hoe campagnes samenhangen met winkelbezoek;
• hoe verschillende locaties presteren na correctie voor footfall.

Een footfall analytics dashboard maakt deze gegevens toegankelijk zonder dat managers voortdurend ruwe sensordata of afzonderlijke rapporten hoeven te analyseren.

De strategische waarde van historische footfall data

Naarmate meer historische gegevens beschikbaar komen, kan footfall analytics ook worden gebruikt voor langetermijnplanning.

Retailers kunnen bezoekersgegevens meenemen bij:

• personeels- en capaciteitsplanning;
• budgettering en prognoses;
• marketingbeslissingen;
• evaluatie van openingstijden;
• vergelijking van nieuwe en bestaande winkellocaties;
• beslissingen over uitbreiding, verhuizing of consolidatie van filialen.

Van personentelling naar bruikbare retailinformatie

Een personenteller beantwoordt de vraag hoeveel mensen een winkel bezoeken. Een goed ingericht footfall analytics dashboard helpt vervolgens om te begrijpen wat die bezoekersaantallen betekenen voor conversie, personeel, marketing en winkelprestaties.

De grootste waarde ontstaat wanneer footfall niet als los cijfer wordt bekeken, maar wordt gecombineerd met verkoopgegevens en andere operationele informatie. Zo kunnen retailers onderscheid maken tussen verkeersproblemen, conversieproblemen en operationele knelpunten en beslissingen baseren op werkelijke winkeldata in plaats van aannames.