تحليلات متاجر التجزئة للتجزئة الفعلية

المستشعر المناسب. التقرير المناسب.

طابق الأجهزة والتراخيص مع التقارير التي تحتاجها. أداء العد ونطاق التركيبة السكانية وتغطية المناطق اعتبارات تركيب منفصلة.

اجمع الحركة والمبيعات في النقاش نفسه

BoostBI هو طبقة تحليلات الزوار في إعداد بيانات التجزئة لديك. اربط البيانات اللازمة لتقرير محدد، ثم اتفق على مالك المصدر وتوقيت الاستيراد والمطابقة.

اطلع على مصفوفة قدرات BoostBI ←

التحليلات داخل المتجر مقابل تحليلات التجارة الإلكترونية

يحصل المتجر الإلكتروني على الجلسات ومسارات التحويل والتحويل مجاناً، لأن الموقع يسجل كل زيارة. أما المتجر الفعلي فلا يسجل شيئاً بمفرده. وتوجد التحليلات داخل المتجر لإعادة بناء تلك الطبقة المفقودة بالأجهزة: المستشعر عند الباب يعادل عدّاد الجلسات، والمنطقة تعادل صفحة المنتج، ومدة البقاء تعادل الوقت على الصفحة. ودون مستشعرات لا يملك المتجر سوى المعاملات، وهو ما يشبه الحكم على موقع إلكتروني من تأكيدات الطلبات وحدها.

ولهذا يجب أيضاً قياس نقاط التواصل في التجزئة وفق شروطها الخاصة. فقد يبحث المتسوق عبر الإنترنت، ثم يدخل، ويصطف، ويغادر، ويطلب من المنزل في المساء؛ والجزء الفعلي فقط من نقاط التواصل هذه يحتاج إلى أجهزة. والجمع بين الجانبين هو ما تقصده معظم الفرق عندما تسأل عن جمع رؤى المتجر عبر القنوات الإلكترونية والفعلية: تأتي أرقام الويب من منظومة تحليلات الويب، وتأتي الأرقام الفعلية من برنامج حركة التجزئة، وتُطابق الاثنتان في تقرير واحد حسب التاريخ والموقع والفئة. ويبدأ أي نقاش جاد حول خلق الإيرادات وتحليلات التجزئة من هنا، لأن الإيرادات تُخلق من الفرص التي أتيحت للمتجر فعلاً، لا مما صادف أنه باعه فقط.

ملاحظة حول الفئات: تقنية المتاجر المستقلة، بما في ذلك AiFi والشركات المرتبطة بها، تؤتمت الدفع بدلاً من التقارير. وإذا كنت تقارن تلك الفئة بأدوات تحليل التجزئة أو متتبع المتسوقين، فهي تجيب عن أسئلة مختلفة. تخبرك تحليلات حركة التجزئة بعدد من جاؤوا وما فعلوه؛ ويغيّر الدفع المستقل طريقة دفعهم. تقع V-Count في الفئة الأولى وتتكامل مع الأنظمة التي تتولى الثانية.

تحليلات عملاء التجزئة والخصوصية

لا تتطلب تحليلات عملاء التجزئة معرفة هوية أي شخص. تعدّ مستشعرات V-Count وتصنّف بشكل مجهول: تعالج ما تراه على الجهاز وتمرر أرقاماً لا هويات. لا يُستخدم التعرف على الوجوه، ولا تُخزّن صور المتسوقين للتعرف عليهم، ولا يُتتبع أي زائر بين المتاجر أو بين الزيارات.

• عدّ مجهول الهوية. تُنتج الدخولات والخروجات وزيارات المناطق ومدة البقاء كأعداد مجمّعة. ولا يوجد ملف شخصي وراء أي سطر في التقرير.
• معالجة على الجهاز. يحدث الاكتشاف على مستشعر Nano. وما يغادر المتجر هو بيانات أعداد لـ BoostBI، ما يُبقي أثر البيانات صغيراً.
• GDPR والقواعد المحلية. لأن المخرجات مجهولة ومجمّعة، صُمم النشر ليتوافق بسهولة مع توقعات GDPR. ولا تزال اللافتات وإعدادات الاحتفاظ واتفاقية معالجة البيانات جزءاً من التعميم السليم، ويجب أن يعتمد فريقك القانوني كليهما.
• تركيبة سكانية دون هوية. التعرف على العمر والجنس ينتج سمات جماعية تقديرية لقياس الجمهور، لا أفراداً معروفين.
• احتفاظ تتحكم فيه. احتفظ فقط بالسجل المجمّع الذي تحتاجه للمقارنة السنوية واجعل كل ما عداه ينتهي.

الفائدة العملية هي أن الخصوصية والقياس يتوقفان عن التنافس. يمكن لتاجر التجزئة تشغيل تحليلات الواجهات الكاملة والخرائط الحرارية للمناطق وقياس الطوابير عبر شبكة كاملة مع القدرة على إخبار العميل بصدق أنه لا يُتعرّف على أحد في المتجر.

من السؤال الأول إلى مواصفات واضحة

لتخطيط النشر، راجع مع V-Count متطلبات الطاقة والشبكة الخاصة بكل طراز وتدفقات البيانات وصلاحيات الوصول وشروط الاحتفاظ. وميزات المعالجة على الجهاز لا تحدد بمفردها الالتزامات التنظيمية للمؤسسة.