KUNDEOPTÆLLER SYSTEM — FRA FODFALD ANALYSE TIL HØJERE KONVERTERING
Et moderne kundeoptæller system omsætter fodfald analyse til konkret handling: bedre bemanding, konvertering og afkast. Her viser vi, hvordan data fra personoptællings-sensorer kombineret med kassetal giver butikker realtids besøgsdata til smartere beslutninger – uden at gå på kompromis med privatliv.
KERNEPRINCIPPET — TÆL → SAMMENLIGN → HANDLE
Essensen er simpel: registrér ind- og udgange med GDPR-sikre sensorer, kobl data med POS-systemet, og reager på mønstre. Når du ved, hvornår kunderne faktisk kommer, kan du bemande, hvor effekten er størst – og øge konverteringen uden ekstra timer.
HVORFOR SENSORER ER BEDRE END “KAMERAER”
Moderne personoptællings-sensorer – f.eks. 3D-sensorer fra Xovis – bruger dybde og silhuetter frem for genkendelige billeder. Dermed får du præcise tal og realtids besøgsdata uden at lagre personoplysninger. CountMatters ser sensorer som måleinstrumenter, ikke overvågningskameraer.
KOBL FODFALD MED SALGSDATA
Når du kombinerer fodfald med POS-data, får du indsigt i:
Konverteringsrate: køb ÷ besøg.
Omsætning pr. besøg: omsætning ÷ besøg.
Gennemsnitligt køb: omsætning ÷ antal transaktioner.
Trafik pr. medarbejder: besøg ÷ arbejdstimer – perfekt til planlægning.
FORUDSIGELIGE MØNSTRE GIVER BEDRE PLANLÆGNING
Fodfald gentager sig uge for uge. Mandage er ofte rolige, lørdage travle. Når du måler timeandel, får du en stabil kurve at planlægge efter – og når du sammenligner med konverteringsraten ser du præcis, hvor ekstra service giver mest.
FRA INDSIGT TIL RESULTAT — 4-UGERS PLAN
Installer sensorer ved indgange og forbind med POS.
Etabler baseline for fodfald, konvertering og omsætning pr. besøg.
Test bemandingsændringer i timer med højest konverteringspotentiale.
Mål effekten – højere konvertering og kortere køer – og skaler til flere butikker.
ANVENDELSE I BUTIKKEN
Indgang: mål effekten af kampagner og ændret layout.
Køstyring: send advarsel, når kapacitet overstiger grænse.
Prøverum: se sammenhæng mellem aktivitet og købsrate.
Kampagner: sammenlign fodfald og salg på kampagne- vs. kontrol-dage.
GDPR OG PRIVATLIV — INDBYGGET FRA START
CountMatters-løsninger er bygget med privatliv først. Sensorerne registrerer kun ikke-identificerbare data. Dashboards viser aggregerede tal – ingen billeder, ingen PII.
IMPLEMENTERING — SENSORER, DASHBOARDS, WORKFLOWS
Vi installerer kalibrerede sensorer, forbinder salgs- og besøgsdata, og viser resultater i dashboards tilpasset butik, område og HQ. Automatiske hændelser gør data operationelle – fx varsling ved kø eller lav konvertering.
ROI OG DRIFTSMÆSSIG GEVINST
Små bemandingsændringer kan give store løft. Gentages mønsteret uge efter uge, vokser effekten eksponentielt. Med fodfald + POS-data kan du dokumentere konvertering, omsætning pr. besøg og personalets effektivitet.
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