Внедрение системы подсчета посетителей дает ряд важных отчетов, основываясь на которых можно провести оптимизацию количества сотрудников и их графика, правильно запланировать технические, ремонтные и прочие работы. Преимущества такого подхода уже оценили магазины, торговые центры, библиотеки, парки, музеи и другие заведения.
Ниже мы расскажем, как в магазине N при помощи системы подсчета были выявлены проблемы, приводившие к недополучению прибыли в часы пик и в выходные дни.
Шаг 1. Выявляем общие закономерности.
Первое, на что нужно обратить внимание — посещаемость в будние и в выходные дни, чтобы оценить реальный трафик объекта по дням недели и выявить самые пиковые дни, в которые требуется усиление присутствия персонала. Для этого в облаке Rstat предусмотрен отчет «Усредненная посещаемость по дням недели». Для анализа стоит брать период не менее одного месяца. В идеале стоит рассматривать более длительные периоды, так как из-за продолжительных праздников могут быть перекосы, что особенно заметно в январе и мае.
Данные по магазину
(для построения отчета выбран квартал):
Посещаемость в будние дни и в выходные отличается более, чем в три раза. Обычно в таких случаях привлекаются дополнительные сотрудники, работающие только по выходным.
Шаг 2. Анализируем каждый день.
Важно сопоставить количество посетителей и конверсию для выявления зависимостей в каждый день недели. Конверсия — это один из ключевых показателей эффективности работы, показывающий, сколько посетителей стало покупателями. Для этого мы делим количество чеков на количество посетителей.
В облаке Rstat есть возможность построить нужный отчет в пару кликов: на одном графике можно вывести количество посетителей и конверсию.
Из графика следует, что в пиковые часы конверсия снижается. В 18 и 19 часов появляются резкие провалы, которые требуют более пристального изучения для выявления причин, почему продавцы не могут эффективно работать именно в это время.
Шаг 3. Анализ объекта и графика работы персонала.
- В данном магазине площадью 821 м2 было:
- — пять продавцов-консультантов в торговом зале (по одному в зоне мужских, женских и детских товаров, два в обувном отделе);
- — один постоянный кассир и один кассир, работающий с 16 часов;
- — один постоянный консультант в зоне примерочных и один, работающий с 16 часов.
Количество кабинок для примерки одежды: 6 шт.
В пиковое время (с 18:00 до 20:30) одномоментно в магазине от 18 до 25 посетителей. Визуальное наблюдение позволило обратить внимание на следующие моменты:
- 1. Очереди в примерочные.
- 2. Один консультант в зоне примерочных выдает номерки и принимает вещи, второй постоянно разносит вещи по торговому залу, но не справляется с объемами. Посетители, которым нужен другой размер, вынуждены ждать долгое время, что еще больше усугубляет очередь.
- 3. Продавцы-консультанты в зонах одежды справляются с текущим потоком.
- 4. Продавцы обувного отдела не успевают обслуживать покупательский поток.
- 5. Очереди на кассы.
Шаг 4. Изменения в магазине.
После выявления проблем были приняты следующие решения:
- 1. Добавлены дополнительные примерочные за счет перепланировки существующего помещения.
- 2. В часы пик в зоне примерочных работает еще один сотрудник, основная задача которого — постоянное общение с посетителями и помощь с подбором замен.
- 3. В обувном отделе в часы пик также добавлен еще один сотрудник.
- 4. В кассовой зоне в часы пик находится дополнительный сотрудник, помогающий снимать противокражные датчики и складывать покупки в пакеты и, что ускоряет работу кассиров и существенно уменьшает очередь.
Шаг 5. Оценка результатов.
Для того чтобы понять, насколько эффективны предпринятые меры, следует еще раз посмотреть на соотношение количества посетителей и конверсии. В описанном выше примере удалось увеличить конверсию в часы пик.
Теперь к цифрам.
В нашем магазине средний чек составлял 3263 рубля.
Допустим, количество чеков в день увеличилось на 7 штук.
Итого: 3263 * 7 = 22 841 рубль/день.
В месяц это составляет: 22 841 * 30 = 685 230 рублей.