对于零售企业来说，业绩是管理者最关注的指标之一。但是业绩不会无缘无故的提升或下降，从门店选址、产品布置，到促销活动、店员服务，都有可能对这个结果指标产生或大或小的影响。只有找到问题的症结，对症下药，才有可能带来业绩的提升。

今天，我们就为大家分享一个鞋服品牌的业绩提升案例。Ted Baker是英国时尚品牌，由衬衫专家Ted Baker于1988年在伦敦创办，在全球多个国家和地区设有门店。2012年9月，Ted Baker在北京芳草地商场开设了第一家实体店，由此正式进入中国大陆。

2021年，Ted Baker引入了悠络客精准客流解决方案，通过客流相关数据分析，指导运营各环节不断优化，实现了实体店营收同比增加5%-8%。具体是如何做到的呢？下面，我们就一起来看看。

1、全路径数据，帮运营改进找准发力点

对于鞋服零售实体店而言，客户往往需要经过进店、逛店、试穿等步骤才会走到买单这一步，这也就是我们通常说的销售转化漏斗。如果希望提升业绩，要么提升漏斗的入口流量；要么提升每一个环节的转化效率。

虽然看上去道理很简单，但是到具体落实就没那么容易了。比如门店策划了周年庆活动，效果是好还是不好？效果好，是好在哪里？效果不好，是哪个环节出了问题，应该怎么改进？这些问题都可以从悠络客的精准客流解决方案中找到答案。

悠络客的精准客流摄像机，可以准确统计每天过店、进店、买单的用户数量，帮助门店分析各个环节的客流转化。经过一段时间的数据积累和分析，就可以了解这个门店各环节正常的转化率大概是多少。通过这些维度数据的变化，不仅可以帮助我们评判活动的效果，还可以指导运营改进。

比如周年庆活动期间，如果进店客流相较过去没有明显提升，但成交转化有较大提升。那说明活动本身比较有吸引力，但活动宣传可能没有到位，可以在门店入口增加显眼布置，在商场关键位置铺设宣传物料等，扩大活动曝光量。如果进店客流明显提升，但成交转化没有明显提升，那可能需要考虑活动设置是否不够合理或者活动产品是不是缺乏吸引力等等。

再比如，某店某几天的成交转化明显上升，那么管理者就要了解是门店调整了产品布局，还是有新的导购加入，亦或是商场活动带来了客流增加？这些数据的变化，可以引导我们主动发现门店运营中的正负面影响因素，帮助门店在日积月累中一点点提升，最终收获令人惊喜的变化。

2、打破业绩导向，发现真正的优秀人才

门店业绩是企业最关注的指标之一，因此很多企业也会将其与店长、店员的绩效考核挂钩。

但是从转化漏斗可以看出，影响门店业绩的主要是过店客流总量，以及过店-进店转化率、进店-成交转化率。而过店客流主要是由门店选址决定的，好的员工固然可以提升客流转化率，但是如果过店客流的基数太小，提升转化率所带来的业绩增长也是有限的。

比如，有A和B两家店。A店每天的过店客流为1000，进店客流为200，成交客户数6；B店每天的过店客流为200，过店到进店转化率为60，成交客户数为6。从结果来看，两个店的水平似乎一样。但是如果把B店的店员换到A店，可能得到的效果就是让A店的日均业绩提升4倍！

因为，A店的过店到进店转化率为200/1000=20%，进店到成交转化率为6/200=3%，B店的过店到进店转化率为60/200=30%，进店到成交转化率为6/60=10%。从两个关键环节的转化率来看，B店比A店更优秀。

相比过去依靠经验判断门店的运营情况，客流数据统计能够更加真实客观的记录门店表现，帮助企业发现真正的优秀员工。让优秀的人去更适合的地方，可以发挥更大的价值。

3、用好客流统计的关键，数据准确率

对于精准客流统计来说，数据的准确性是重中之中。但是有些企业却觉得数据的准确率没那么重要，以为70%的准确率与95%的准确率就是100个人当中少记30和5的差别，影响不大，只要总趋势对了就可以了。但事实上这不仅是30和5的数量差距，还可能颠覆对升降趋势的统计，甚至带来完全相反的结果。

假设某店近七日实际进店客流、客流系统A统计的客流以及客流系统B统计的客流数据分别如下：

单看数字我们可能无法感受到明显的区别，但是如果将这些数字转化为趋势图呢？

从上图可以看到，客流B与门店实际客流的曲线比较接近，而客流A所展现的门店客流趋势则有明显差异。所以，对于客流分析系统而言，数据准确性至关重要，如果数据准确率不高，非但不能帮助运营者发现问题，反而可能会“帮倒忙”。

以上就是本期的客户案例分享，如果你有关于客流分析的任何问题，或者想免费体验我们的精准客流解决方案，欢迎扫码添加悠络客小助手微信咨询。