В условиях ужесточающейся конкуренции на рынке, наблюдается устойчивый интерес к технологиям управления и оптимизации торгового процесса. В настоящее время руководитель каждой торговой точки вынужден постоянно совершенствовать процесс продаж, изобретая новые системы лояльности покупателей и оптимизируя внутренние рабочие процессы. Отслеживаются различные показатели эффективности работы торговых площадок, анализируя которые, руководство может принимать мотивированные управленческие решения. Системы подсчета посетителей позволяют вычислять характеристику, называемую Close Rate, — это доля людей, совершивших покупки, среди общего числа посетителей.

Рассмотрим небольшой пример, демонстрирующий, каким образом системы подсчета посетителей могут быть применены для оптимизации торгового процесса. Допустим, имеется два магазина, торгующие цифровой техникой и мобильными телефонами. Один из магазинов находится в центре города, в достаточно людном месте, а другой — на окраине города. Сравним результаты работы обоих магазинов за один месяц. Из первой части таблицы видно, что оборот магазина в центре города в два раза больше, чем на окраине, и количество персонала в торговом зале пропорционально обороту. На первый взгляд, все кажется логичным.

После установки системы подсчёта посетителей vCount™ и получения статистики посещений выясняется, что эффективность работы магазина в центре хуже, поскольку параметр Close Rate на 5% ниже. Это означает, что в процентном отношении в центре города большее число людей уходит без покупок. Если в нашем случае поднять параметр Close Rate для центрального магазина хотя бы на 1%, это приведёт к увеличению годового оборота на 600 000 рублей!!!

Конкурентоспособность в современных условиях обеспечивается использованием комплекса прогрессивных информационных и управленческих технологий. Принимая решение на основе достоверных данных, полученных при помощи системы подсчета посетителей, руководство может увеличить обороты компании на миллионы рублей в год.

Дополнительные ссылки:

1. "Системы подсчета посетителей" на ru.wikipedia.org.
2. "People Counter" на en.wikipedia.org.
3. Mark Yuhn "Close-rate analysis", 2006.
4. Laurie Pasquerell "Traffic Counting Improves Conversion Rates" Integrated Solutions for Retailers, January 2007.