前言

美国零售客流分析专家Ronny Max指出，在欧美主要城市中，零售店舖的管理方式正在改变，消费者的购买行为也已选择性地在线上完成。因而，现在的实体门市除了服务传统消费的客人，也提供 “Click and Pick” 及 “Ship from Store” 的服务！

什么是 “Click and Pick”？就是线上订单、到店取货的概念。或是 “Ship from Store” 直接线上完成交易、门市直接出货的方式。这些改变将影响零售商评估各店铺的客流量、营业额的转换率。怎么说呢？来到门市的客人，毋须经由体验商品，即直接赴服务中心结帐取货，营业额增加的成交笔数，与是否有客人来店无直接关系。这与传统的客流分析中，以成交笔数与客流总数来评估的转换率，有了更大模糊解释的地带。所以，除了客流量之外，更该探讨的是来到实体店面内消费者的实体体验行为。例如：商品陈列的展示桌的消费者所形成的热点服务程度及黏著滞留时间，因为这些消费者可能是门市内经过体验有机会转换为客户的潜在消费者。

店铺的绩效指标

Ronny Max提到9点评估各店铺间客流分析比较的方式： 1. 设立比较店铺的目标，区分店铺，按照商圈、人口统计设立适当分类；2. 选择条件变数，绩效指标不单只看人流量、平均值等，像是库存周转率、平均提袋率和销售转换率的达成率等是相对比较合理的；3. 流量分类，因店铺位置、占地面积不同，流量上也有所不同，故需要区分流量来做比较；4. 人口统计分类，各大小城市不同，将造成人口量上的差异，除此之外平均收入也有所不同，故需进行分类比较；5. 店铺类型分类，有些店铺在购物中心内的店中店，而有些则属于街边店铺，对于店中店来说，活动及吸引消费者到此的因素比街边店相较来的多，故需进行区隔以利比较；6. 调整时间，各店铺在比较每日、每周即每年变化上都要有所注意，举例来说华人的春节在每年时间点就有所不同，故时间点上要特别确认再做比较；7. 适应季节性，各店铺位于的国家皆有不同节庆，像是圣诞节、新年及复活节等，若要比较需要特别注意；8. 排除异常事件，各店铺位置不同，天气自然也有所不同，不能拿同时间天气好的区域跟天气不好店铺做比较，需将各店铺异常事件标示并排除比较；9. 对店铺进行判断，建置的第一年，首先需建立基准绩效指标，通过各店铺每日、每周、每年评估了解店铺的变化，进行改善。
如前述第 2点提及，零售品牌管理在审视各门市时，若只通过店总流量、平均值等来做“排行榜式”的绩效指标，往往会忽略一些“合理性”，建议要从各店铺数据进行合理的分类，像是通过商圈定位、人口比例、年均收入等，像一、二线城市与三、四线城市的人口比例及年均收入就有所差异，所以先将各店铺进行合理分类，再针对同类型的店铺拟定适当的绩效指标，如商品提袋率、库存周转率，进而观察热点服务区的黏著度等。接著通过每日、每周、每年的变化进行趋势分析，改善店铺营运，增加消费者购买意愿，也就是提高转换达成率。

案例分析

以一家美妆香氛品牌旗舰店为例，分析该店铺45天的变化，如客流量、热点服务区的滞留量。在实例上，该店在45天内历经了两次档期。
从下图1 客流量图中看到，除了几个单峰为周末形成客流量外，可以看出第二季档期开幕时，也就是在7/15假日达到835人次，形成双峰型的高流量区间。可见店舖可通过各种营运活动来吸引人潮，像是来店送礼及刷卡满额礼等小活动都会吸引消费者前往。而接著第二次高峰为新品上市时，在7/22假日达到644人次，除了新品上市外，通过满额送礼活动及会员再享有优惠折扣都再次吸引人潮。

图1

下图2为热点服务人次图，所谓热点服务区是指在商品陈列指定范围区，装设采集滞留在该区内人次的装置，由该装置定义出热点服务人次。依此，可看到当新品上市时7/22达到最高滞留132人次，再从每日滞留量与滞留超过60秒的人次百分比绘制出图3，在此可看到7/21 – 7/24黏著度最佳 (皆高于150% )。美妆品牌通过新品上市办活动吸引人潮，再通过各种美妆体验使消费增加对产品的熟悉及好感度，藉由深度数据挖掘评量黏著度，依此设定绩效目标，提高业绩达成率。
笔者观察，在欧美日、大陆及港澳台，在客流众多时皆有进行控管入店，建议也可参考热点服务人次，安排动线疏导进行疏导，让消费者有舒适的体验环境。
根据以上图表分析，证实现今零售业通过客流总量、平均值已经无法合理解读各店铺绩效指标，建议将各店铺进行分类后再订定绩效指标较恰当。而对于消费者的购买习惯改变，也不能单看客流量，必需通过热点服务的综合分析，才能更清楚了解各新品及活动对于消费者而言是否有达到预期效果。

图2   

  图3