How does CountMatters support sales analytics?

CountMatters links foot traffic with conversion data to help businesses understand what drives sales, identify bottlenecks, and optimize performance.

Is sales and visitor tracking GDPR-compliant?

Yes. Our solution is fully GDPR-compliant. All data is anonymized on-device with no personal identifiers or facial recognition involved.

What types of data can I track for sales analytics?

Track real-time footfall, conversion rates, dwell time, sales by zone, and product engagement using our AI-powered sensors and analytics dashboard.

Standardiseret ydelse på tværs af alle lokationer

PORTEFØLJE-BENCHMARKING.MULTI-SITE PERFORMANCE, SAMMENLIGNET.

Sammenlign belægning, trafik og konvertering på tværs af din portefølje. Identificer top- og underpræsterende steder med konsistente, verificerede data.

Anmod om en porteføljegennemgang

DEFINITION

Porteføljebenchmarking

Porteføljebenchmarking betyder at sammenligne lokationer i samme portefølje på et fælles, revisionssikkert datagrundlag — så prioriteringer kan træffes hurtigt og konsistent.

Hvad det er

Standardiseret måling og sammenligning af besøg og flow på tværs af flere lokationer over samme tidsperiode.

Hvad det kræver

Fælles definitioner, stabil drift og sporbarhed — så tallene tåler intern kontrol, leverandørskifte og revision.

Hvad du får

Et beslutningsgrundlag der gør porteføljen sammenlignelig: rangering, segmentering og tydelige afvigelser pr. lokation.

MÅLELAG

Hvad der måles

Benchmarking fungerer kun, når målepunkterne er konsistente på tværs af lokationer. Dette målelag gør sammenligning mulig.

Besøg

Unikke besøg i en defineret periode, baseret på klare regler for ind/ud og filtrering.

Definerede tællepunkter pr. lokation
Konsistent håndtering af retning og dobbelttælling
Kvalitetskontrol og sporbarhed

Flow

Bevægelse mellem zoner eller områder, målt med samme metode og tidsopløsning.

Zone-definitioner der kan genbruges
Sammenlignelige tidsvinduer (time/dag/uge)
Dokumenterede regler for databehandling

Normalisering

Justering for åbningstid, sæson og lokationsprofil — så sammenligninger bliver relevante.

Ensartet definition af åbningstid pr. lokation
Kalenderlogik: helligdage og afvigelser
Segmentering pr. lokationstype

Kvalitetssignaler

Synlige indikatorer på datakvalitet pr. lokation, så afvigelser kan tolkes korrekt.

Dækning og driftsstatus
Afvigelser: brud i serie og usædvanlige mønstre
Sporbarhed til sensor, zone og regelsæt

Pointen: målingen skal være ens — ellers sammenligner du metode, ikke lokationer.

AUTORITET

Hvorfor det er svært

Porteføljebenchmarking fejler ofte af én grund: små metodeforskelle bliver store resultatforskelle. Uden styr på definitioner og drift bliver “bedste lokation” ofte bare “bedst målt”.

Forskellige definitioner

“Besøg” betyder ikke det samme på tværs af lokationer, hvis tællepunkter, zoner eller regler varierer.

Ind/ud håndteres forskelligt
Filtrering og dobbelttælling varierer

Driftsstøj

Når sensorer flyttes, blokeres eller er nede, ser benchmarken “reel” ud — men er i praksis drift.

Brud i serier og huller i data
Uden tydelige kvalitetssignaler bliver afvigelser politiske

Normalisering der tåler kontrol

At sammenligne lokationer uden at tage højde for åbningstid, sæson og profil giver forkerte konklusioner.

“Ens” lokationer er sjældent ens
Kræver dokumenterede regler, ikke antagelser

Derfor er “benchmark” et metodeproblem før det er et analyseproblem.

RESULTATLAG

Hvad det muliggør

Når porteføljen måles på samme måde, kan du styre på tværs: prioritere tiltag, følge effekt og forklare afvigelser uden interne diskussioner om metode.

Prioritering der tåler kontrol

Rangér lokationer baseret på samme definitioner og samme datakvalitet — så CAPEX og tiltag styres efter fakta.

Tydelig “hvorfor” bag top og bund
Sammenlignelige perioder og segmenter

Effektmåling pr. lokation

Se ændringer før/efter tiltag uden at resultatet drukner i sæson, åbningstid eller målefejl.

Stabil baseline for tests
Bedre beslutninger om hvad der skaleres

Styring i porteføljelogik

Gør porteføljen styrbar med faste KPI’er, tydelige tolerancer og sporbare afvigelser — fra lokation til ledelse.

Et sprog på tværs af drift og kommercielt
Mindre “Excel-politik” i kvartalsmøder

Når sammenligning er korrekt, kan du flytte fokus fra tal til tiltag.

BRUGES I

Hvor dette bruges

Porteføljebenchmarking bliver værdifuldt, når det kobles til faste beslutningssituationer — ikke som en engangsrapport.

Porteføljestyring

Faste opfølgningsmøder med rangering, afvigelser og forklarbarhed pr. lokation.

QBR / månedlig drift
Standard KPI-sæt på tværs

Investering og tiltag

Prioritér CAPEX og forbedringer baseret på dokumenteret effekt og sammenlignelig baseline.

Før/efter-opfølgning
Skalering af tiltag der virker

Leverandør- og kontraktstyring

Brug konsistente tal til at evaluere drift, service og afvigelser — uden diskussion om metode.

SLA-opfølgning
Datakvalitet som kontraktkrav

Hvis “Used In” ikke peger på konkrete beslutninger, bliver benchmarking en rapport uden effekt.

TILLID

Hvad der gør tallene troværdige

Benchmarking bruges til beslutninger. Derfor skal tallene være sporbare, stabile og forståelige — også når noget afviger.

Sporbarhed pr. lokation

Tal kan forklares tilbage til tællepunkt, zone og regelsæt — uden manuelle mellemregninger.

Dokumenterede definitioner
Sporing af ændringer over tid

Datakvalitet som signal

Kvalitet vises eksplicit, så afvigelser tolkes korrekt og ikke bliver en diskussion om “hvem der har ret”.

Dækning, status og afvigelser pr. sensor
Seriebrud markeres og forklares

Stabil drift

Benchmarking over tid kræver drift, der ikke “driver” — samme metode, samme standarder, samme opfølgning.

Faste rutiner for kontrol og vedligehold
Ændringer håndteres som del af metode

Tillid er ikke et designvalg. Det er et driftsvalg.

FAQ

Ofte stillede spørgsmål

Kort, konkret og beslutningsrettet. Hvis du har brug for flere detaljer, tager vi det i en teknisk gennemgang.

Hvad er minimumskravet for at sammenligne lokationer?

Samme definition af besøg, samme type tællepunkt (ind/ud) og en fælles regel for filtrering. Uden dette sammenligner du metode, ikke performance.

Hvordan håndterer I åbningstider og sæson?

Vi normaliserer mod definerede åbningstider og sammenligner ens perioder. Helligdage og afvigelser håndteres som eksplicitte regler — ikke antagelser.