Dine retaildata mandag morgen: De tal en butikschef tjekker først

Klokken er 7.40 mandag morgen. Rapporten fra sidste uge ligger i indbakken: 14 sider, 30 grafer, tre forskellige farveskalaer. Omsætningen landede 4 procent under budget. Spørgsmålet, områdechefen stiller klokken 9, er ikke "hvad skete der?", men "hvad gør du ved det i denne uge?". Og det er her, de fleste rapporter svigter: de beskriver, men de prioriterer ikke. Gode retaildata handler ikke om at have mange tal, men om at vide hvilke fem tal, der fortæller dig, om problemet sidder i døren, på gulvet eller ved kassen.

Denne artikel gennemgår de tal i den rækkefølge, en erfaren butikschef faktisk læser dem, og hvilken beslutning hvert tal bør udløse. Ikke mere, ikke mindre.

Tal 1: Besøgstal, men kun i forhold til sidste uge og samme uge sidste år

Det første tal er antallet af besøgende. Ikke fordi det er det vigtigste, men fordi det afgør, hvordan alle de andre tal skal læses. En omsætning, der falder 4 procent, mens besøgstallet falder 9 procent, er faktisk en butik, der klarer sig bedre pr. kunde end ugen før. Samme omsætningsfald med stabilt besøgstal er et helt andet problem, som ligger inde i butikken.

Læs tallet på tre måder: mod sidste uge, mod samme uge sidste år, og mod resten af kæden eller centret. Hvis dine kolleger i nabobutikkerne også har tabt besøgende, er årsagen ekstern, typisk vejr, ferie eller en kampagne hos konkurrenten. Så bruger du ikke mandagen på at omrokere hylder.

En praktisk advarsel fra folk, der installerer tællesystemer: et pludseligt fald på 15 til 20 procent, der starter en bestemt dag og ikke matcher centrets tal, er oftere en tildækket sensor, en ny plakat i indgangen eller en flyttet mannequin end en reel ændring i trafikken. Tjek indgangen fysisk, før du tjekker strategien. Et ordentligt system tæller med en kontraktlig minimumsnøjagtighed på 96 procent, typisk 98 til 99 procent når lys, layout og kundeadfærd tillader det, men det forudsætter, at sensorens synsfelt er frit.

Tal 2: Konverteringsrate, det tal der afslører gulvet

Konverteringsraten er antal transaktioner divideret med antal besøgende. Det er det tal, der adskiller "folk kom ikke" fra "folk kom, men købte ikke". For en butikschef er det det eneste tal, der direkte måler teamets indsats, og derfor også det tal, der bør stå øverst i din egen ugeopfølgning.

Se ikke på ugens gennemsnit. Se på konverteringen pr. dag og pr. time. En butik med 18 procent konvertering i gennemsnit, men 11 procent lørdag mellem 13 og 16, har ikke et konverteringsproblem. Den har et bemandingsproblem i tre bestemte timer, hvor kunderne går uden at blive betjent. Det er en beslutning, du kan tage mandag formiddag og se effekten af næste mandag.

• Lav konvertering i spidsbelastning: for få på gulvet eller for lange køer ved kassen.
• Lav konvertering hele dagen med normalt besøgstal: sortiment, priser eller udstilling matcher ikke dem, der kommer ind.
• Lav konvertering på enkelte medarbejderes vagter: et træningsemne, ikke et budgetemne.

Tal 3: Spidstimer mod bemanding

Det tredje tal er egentlig to tal lagt oven på hinanden: hvornår kunderne kommer, og hvornår dine medarbejdere er på arbejde. Når du lægger besøgskurven og vagtplanen i samme graf, bliver mønstret som regel synligt inden for 30 sekunder. De fleste vagtplaner er lavet ud fra åbningstider og vaner, ikke ud fra trafikdata. Resultatet er næsten altid det samme: overbemanding tirsdag formiddag, underbemanding torsdag sidst på eftermiddagen.

Det er det tal med den hurtigste økonomiske effekt, fordi det ikke kræver budget. Du flytter timer, du køber ikke nye. En områdechef, der skal forsvare lønomkostninger over for ledelsen, har her sit stærkeste argument: timerne er allerede købt, de skal bare bruges, når kunderne faktisk er i butikken.

Tal 4: Salg pr. besøgende, tallet til budgetmødet

Salg pr. besøgende samler konvertering og gennemsnitskøb i ét tal: omsætning divideret med besøgende. Det er tallet, du bruger, når du skal sammenligne butikker af forskellig størrelse, eller når du skal vurdere, om en kampagne faktisk virkede. En kampagne, der øger omsætningen 10 procent, men besøgstallet 20 procent, har sænket salget pr. besøgende. Den tiltrak folk, der kiggede, men ikke købte, og det bør være en del af evalueringen, før samme kampagne køres igen.

Hold gennemsnitskøbet ved siden af. Hvis konverteringen stiger, men gennemsnitskøbet falder, sælger teamet mere, men billigere. Det kan være helt fint i udsalgsperioder, men det er et tal, der skal være bevidst, ikke tilfældigt.

Tal 5: Capture rate, hvis du ligger i et center

For butikker i shoppingcentre er der et femte tal: capture rate, altså hvor stor en andel af dem, der passerer din facade, som faktisk går ind. Det er tallet, der afgør, om et fald i besøgende skyldes centret eller din egen facade. Hvis centrets trafik er stabil, og din capture rate falder fra 12 til 9 procent, så er det vinduet, skiltningen eller indgangen, der har ændret sig. Det er også det tal, du har brug for, når lejeforhandlingen kommer, fordi det adskiller din præstation fra udlejerens.

Fra retaildata til retail insights: det tager ti minutter

Forskellen på data og indsigt er, om tallet peger på en handling. Besøgstal alene er data. Besøgstal sammen med konvertering, lagt oven på vagtplanen, er en beslutning om torsdagens bemanding. Det er den kobling, der kræver, at kundetællingen og kassesystemet taler sammen. Vemcount gør netop det: besøgsdata fra sensorerne og transaktionsdata fra POS vises i samme visning, så konvertering og salg pr. besøgende regnes ud automatisk pr. time. For centerejere løser VemTenant den tilsvarende opgave på tværs af lejere, så capture rate og lejerens omsætning kan sammenlignes på ét sted.

Den mandagsrutine, der fungerer i praksis, ser sådan ud:

• Besøgstal mod sidste uge og centret: eksternt eller internt problem?
• Konvertering pr. time: hvilke tre timer tabte vi?
• Vagtplan mod trafikkurve: hvilke timer flyttes i denne uge?
• Salg pr. besøgende: virkede kampagnen, eller trak den bare folk ind?
• Én beslutning, skrevet ned, som evalueres næste mandag.

Ofte stillede spørgsmål

Hvilke retaildata bør en butikschef kigge på hver uge? Besøgstal, konverteringsrate pr. time, bemanding mod spidstimer, salg pr. besøgende og, i centre, capture rate. Fem tal er nok, hvis de læses i den rækkefølge. Alt andet i rapporten er støtte til disse fem.

Hvad er forskellen på retaildata og retail insights? Data er tallet, for eksempel 2.400 besøgende i sidste uge. Indsigt er, hvad tallet betyder, når det sættes sammen med andre tal: at de 2.400 konverterede dårligst torsdag eftermiddag, hvor der kun var én på gulvet. Indsigt peger på en konkret handling.

Hvordan omsætter man kundetælling til beslutninger? Ved aldrig at se på besøgstallet alene. Læg det sammen med transaktioner, så du får konvertering, og læg konverteringen oven på vagtplanen. Beslutningerne om bemanding, kampagner og åbningstider kommer ud af den kombination, ikke af tallet alene.

Hvilke retaildata kommer fra kassesystemet, og hvilke fra sensorer? Kassesystemet leverer transaktioner, omsætning og gennemsnitskøb. Sensorerne leverer besøgstal, spidstimer, opholdstid og capture rate. Konvertering og salg pr. besøgende kræver begge kilder og opstår først, når de kobles sammen i samme platform.

Hvor ofte bør retaildata gennemgås? Ugentligt for butikschefen, med fokus på beslutninger for den kommende uge. Dagligt kun ved kampagner eller ved mistanke om tællefejl. Månedligt for områdechefen, når flere butikker skal sammenlignes og budgetter justeres.

Hvis din mandagsrapport stadig er 14 sider uden en klar beslutning, så kan vi vise dig, hvordan Vemcount sætter besøgstal og POS-data sammen i én visning, så de fem tal ovenfor er klar inden klokken 8. Kontakt os på vemcogroup.com/contact-us, og tag jeres seneste ugerapport med, så gennemgår vi den sammen.