ØG BUTIKSSALGET MED KUNDEOPTÆLLER: INDSIGT PÅ BUTIKNIVEAU
Shoppingcentre, der kombinerer præcise kundeoptællere med salgsdata, får den indsigt, der skaber bedre beslutninger. CountMatters gør det muligt at måle præstationen for hver butik, så centerledelsen kan optimere bemanding, kampagner og lejemix – baseret på data, ikke intuition.
UDFORDRINGEN: FODFALD UDEN DYBDE
Traditionel fodfaldsregistrering viser kun den samlede trafik i centret. Den afslører ikke, hvilke butikker der tiltrækker kunder, og hvilke der mister dem. Uden butiksniveau-data bliver det svært at forstå konverteringsrater og optimere drift og markedsføring effektivt.
LØSNINGEN: SENSORTEKNOLOGI + SALGSDATA
CountMatters bruger 3D-sensorer ved indgange til at måle nøjagtige besøgstal og kobler dataene med POS- og salgsdata. På den måde kan du beregne konverteringsrater og se mønstre mellem trafik og salg. Sensorer fra teknologipartnere som Xovis leverer op til 99 % nøjagtighed under ideelle forhold.
HVORFOR IKKE BLOT WIFI?
WiFi-analyse giver et overordnet billede af bevægelsesmønstre, men ikke præcise butikstal. Samtidig er WiFi-signaler persondata under GDPR og påvirkes af MAC-randomisering. Brug WiFi til makroanalyse – og sensorer til mikroindsigt.
SÅDAN VIRKER DET
Mål: Installer sensorer ved døre og indgange.
Kobl: Integrér fodfald med salgsdata.
Analyser: Identificér butikker med høj trafik men lav konvertering.
Handle: Justér bemanding, kampagner og udstillinger.
Evaluer: Følg resultaterne og optimér løbende.
DOKUMENTEREDE RESULTATER
Butikker, der tilpasser bemanding efter fodfald, øger konverteringen med gennemsnitligt 4–5 %.
3D-sensorer giver op til 99 % præcision og høj troværdighed blandt butikschefer.
Shoppingcentre, der integrerer salgs- og trafikanalyser, ser hurtig ROI.
Indsigt i realtid: Kapacitet og omsætning
Stigende ventetider i detail og effekt på tilfredshed
Køer koster omsætning efter 4–5 minutter
Andel der afbryder købet ved forskellige ventetider
Kilde: Qminder forbrugerundersøgelser
Ventetider op; tilfredshed ned
Stigende ventetider i detail og effekt på tilfredshed
Kilde: Waitwhile-undersøgelse; finance.yahoo.com
Hver +1 % ophold → +1,3 % salg
Direkte sammenhæng mellem opholdstid og omsætning
Kilde: RetailWire, Path Intelligence
CASE: FRA GÆT TIL DATA
Et dansk shoppingcenter opdagede, at nogle modebutikker havde lavere konvertering om eftermiddagen. CountMatters analyserede mønstrene og foreslog målrettede kampagner mod yngre besøgende. Seks uger senere steg både fodfald og salg markant.
IMPLEMENTERING: PRIVATLIV FØRST
Sensorteknologi, ikke kameraer. Vi anvender anonymiserede, GDPR-sikre sensorer.
Klar kommunikation. Information til kunder, formålsbegrænsning og dataminimering efter GDPR-krav.
Datasikkerhed. Adgang styres efter rolle for både centerledelse og lejere.
ANVENDELSESOMRÅDER
Lejemix: Sammenlign trafik og konvertering mellem butikker for bedre placeringer.
Markedsføring: Knyt kampagner til reelle besøgstal og mål effekten.
Drift: Optimér bemanding og åbningstider efter besøgsdata.
Sikkerhed: Overvåg kapacitetsgrænser og publikumsflow i realtid.
FAQ
HVOR PRÆCIS ER SYSTEMET?
De bedste 3D-sensorer opnår op til 99 % nøjagtighed under ideelle forhold. Rigtig montering og lys spiller en central rolle.
HVORDAN HÅNDTERES PRIVATLIV?
WiFi-data og bevægelsesmønstre kan indeholde persondata. CountMatters bruger kun anonymiserede sensorer uden identifikationsdata.
HVAD KOSTER DET?
Prisen afhænger af antal indgange, integrationsbehov og kompleksitet. Fokus er på ROI – ikke hardwareprisen.
INTEGRERER I MED XOVIS?
Ja, CountMatters arbejder tæt med Xovis for maksimal præcision og overholdelse af GDPR.
KONKLUSION: GØR HVER BESØGSMÅLING VÆRDI
Shoppingcentre har brug for mere end totaltrafik. De har brug for detaljeret, GDPR-sikker indsigt på butikniveau. Med kundeoptællere og datadrevet analyse fra CountMatters får du en klar forståelse af, hvad der driver salg og kundetilfredshed.
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