Einkaufen mit Analytics

Wer möchte, kann die Analogie von gestern übrigens gerne noch weiter treiben. Probieren wir das mal:

Zählen

Vielleicht hat ein Kunde das Schild gesehen, war aber kurz vorher gerade auf dem Markt, hatte also keinerlei Bedarf. Vielleicht wollen wir ganz allgemein wissen, wo im Laden sich die Kunden am häufigsten aufhalten?

Kein Problem.

Wir positionieren an strategischen Plätzen im Laden weitere Mitarbeiter.

Zum Beispiel steht neben dem Kühlregal eine Mitarbeiterin mit einem Clicker. Jedesmal wenn ein Kunde das Milchregal ansteuert, klickt sie einmal. Diese Art Zählung machen wir an allen interessanten Abteilungen: Fleischtheke, Spirituosen, Obst und Gemüse, Tiefkühltruhe, Süßigkeiten usw.

Am Ende können wir die Clicker ablesen und wunderbar verfolgen, wieviele Kunden sich für die jeweiligen Bereiche interessiert haben.

In der Webenalyse mit Adobe Analytics nennt man so etwas eine traffic variable oder prop. Jeder Clicker repräsentiert einen Wert in der prop. Das Mitarbeiterteam mit den Clickern für die Sektionen ist dann das Äquivalent einer prop.

Ganz schön viel Aufwand…

Nicht zu vergessen der junge Mann mit dem Clicker am Eingang, der einfach nur zählt wie oft Besucher in den Laden kamen… (vulgo: Visits)

Erfolgsmessung

Was mich als Manager auch interessieren würde: Nachdem Leute die Tafel gesehen haben, sind sie dann eher zum Obst und Gemüse gegangen?

Hm…

Ich gebe dem Mitarbeiter mit dem Clicker beim Obst und Gemüse also einen weiteren Notizblock in die Hand. Darin soll er bei jedem Kunden in seiner Sektion notieren, ob der Kunde einen Stempel auf der Stirn hatte, und welchen Stempel.

Am Ende des Tages werte ich das Notizbuch aus und kann dann einen Funnel zusammenstellen:

Anzahl aller Besucher (vom Clicker am Eingang) > Anzahl derer, die sich Obst und Gemüse angesehen haben (aus dem Notizbuch) > Anzahl der Transaktionen mit Obst und Gemüse (vom Kassensystem).

Und: Ich kann mir diesen Funnel getrennt nochmal machen für Besucher, die die Tafel gesehen haben!

In der Webanalyse mit Adobe Analytics nennen wird das Notizbuch einen success event oder einfach event.

Die Auswertung ist etwas komplizierter als beschrieben, weil ein Kunde ja bis zu 75 Stempel auf der Stirn haben könnte, und der Wert jedes Stempel aufgenommen werden muß. Vielleicht wäre eine Kamera besser geeignet…

Fenster

Wenn ich will, kann ich jedem Besucher einen Mitarbeiter zuteilen, der im (unauffällig!) hinterherläuft und dabei notiert, in welcher Sektion er war.

Das würde mir hinterher ganz gute Einsichten generieren zum Thema Layout des Ladens. Vielleicht kauft ja niemand Obst und Gemüse, weil das ganz hinten in der Ecke hinter dem Klopapier ausgelegt ist?

Ich kann dann Daten sehen wie:

  • Wieviele Sektionen besucht ein Kunde?
  • Welche Sektionen besuchten Kunden nachdem sie an der Fleischtheke waren?
  • In welche Sektionen gingen sie zuerst und welche war die letzte vor dem Gang zur Kasse?

In Adobe Analytics nennt man das Pfadanalyse, pathing.

Wir lehnen uns hier mit der Analogie schon ein wenig aus dem Fenster, denn im Gegensatz zum Web ist die Navigation in einem Laden ja dadurch eingeschränkt, daß die wenigsten Kunden sich einfach so irgendwo hin teleportieren können.

Automatische Daten

Der Mann mit dem Clicker am Eingang könnte noch einen weiteren Job übernehmen: Kunden nach Äußerlichkeiten gruppieren, z.B. nach Kleidung (Marken oder generelle Einschätzung „funktional vs modisch“), Alter, Haarfarbe oder -länge, sozialem Status („allein“, „Elternteil mit Kind“, „Gruppe“, „Familie“) und so weiter.

Das ist grob vergleichbar mit dem automatischen Tracken von Attributen wie Browser, Bildschirmauflösung oder Javascriptversion.

So, und jetzt haben wir die Analogie auch hinreichend totgeritten und legen den Sattel wieder in die Ecke.

Vielleicht bin ich ja 2014 wieder bei der dmexco.

Über

German expat living in Switzerland (formerly UK and France). Consultant and member of the Multi-Solutions Group at Adobe, working with the Digital Marketing Suite. Father of 4 girls.

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Veröffentlicht in Grundlagen

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