FODFALD ANALYSE I DETAILHANDEL: 3 TIPS TIL AT STYRE SALGET
Gør besøgsdata til handling. Kombinér personoptællings-sensorer med POS-data. Planlæg bemanding, beskyt marginer og øg konvertering uden gætværk.
1) KEND DIN SALGSANDEL
Ikke alle besøgende køber. Resultater varierer efter dag og time.
Mål fodfald, transaktioner og konvertering som udgangspunkt.
Fodfald viser hvor mange. POS viser hvad der sælges. Sammen viser de effektivitet.
Uanset niveau – se konvertering som et forhold du forbedrer dag for dag.
Konverteringsrate: køb ÷ besøg.
Omsætning pr. besøg: omsætning ÷ besøg.
Gennemsnitligt køb: omsætning ÷ transaktioner.
Brug privatlivssikre sensorer. Løsninger som Xovis bruger anonym dybde-data. Ingen ansigter, ingen PII.
2) FIND UD AF NÅR DU HAR BESØGENDE
Trafik og købsintention følger rytmer. Nogle timer er travle med lav intention. Andre er stille men købestærke.
Plot timeandel og konvertering pr. time. Mønstre gentager sig hver uge. Planlæg bemanding efter mønsteret, ikke klokken.
Planlæg kø-aflastning i de mest travle 90 minutter.
Placér dine stærkeste sælgere i konverterings-toppen.
Læg vareopfyldning i lavintensitets-timer.
3) BRUG TALLENE TIL AT ÆNDRE RESULTATER
Data skal føre til handling – ikke kun rapporter. Kobl indsigt til enkle arbejdsgange.
Indgang: test layout, mål indgange, sammenlign løft.
Service: advar når kapaciteten overstiger grænsen.
Prøverum: korrelér brug med køb og tilpas bemanding.
Kampagner: sammenlign trafik, konvertering og omsætning pr. besøg med kontrol.
4-UGERS PLAN
Opsæt: kalibrér sensorer ved indgange og zoner. Bekræft åbningstider.
Baseline: indsamle fire ugers fodfald, konvertering og omsætning pr. besøg.
Pilot: tilføj én medarbejder i top-konverterings-timer. Mål kø-tid.
Review: mål effekt, skalér mønstre og hold A/B-disciplin.
GDPR OG PRIVATLIV FØRST
CountMatters bruger sensor-data til optælling og kapacitetsmåling. Vi gemmer kun aggregerede tal. Ingen billeder, ingen identiteter – kun handlingsbar indsigt.
IMPLEMENTERING: SENSORER, DASHBOARDS, WORKFLOWS
Vi forbinder sensorer og POS og viser KPI’er i rolle-baserede dashboards. Triggers gør indsigt operationel: “hvis kø-tid > mål, underret butikschef”.
ROI DU KAN DOKUMENTERE
Timemønstre gentager sig. Små justeringer i bemanding giver varig effekt. Se hvor konvertering stiger – og udrul derefter.
ROI
En lille stigning i konvertering kan skabe stor effekt. Se hvordan besøgsdata ændrer regnestykket.
Dit scenarie
Dit udgangspunkt. Typisk detail: 8–12 %.
Løft måles i absolutte procentpoint (fx +2 pp fra 10 % → 12 %).
Valuta registreres automatisk til visning.
+0% % relativt løft
Hvad betyder det?:
Hvad betyder det?
Anslået omsætningsløft (pr. måned)
Ekstra ordrer (pr. måned)
Valideret i drift; typisk nøjagtighed 94–98 % med anonymisering på enheden.
Comments