Григорий Рзянин, управляющий партнер консалтингового агентства One by One, рассказывает на странице New Retail, как магазину выбрать правильное расположение в ТЦ и рассчитать количество посетителей исходя из общего коридорного трафика.
Область прогнозирования продаж при выборе локаций для открытия новых магазинов достаточно хорошо изучена при открытии и строительстве магазинов большого формата. Наиболее передовые организации используют гравитационные модели для прогнозирования продаж, основываясь на количестве жителей в ареале, конкурентной среде, покупательской способности и ряде других параметров. При этом, ситуация с прогнозированием продаж малых по площади магазинов, расположенных в торговом центре описана не так подробно. В большинстве публикаций повторяется в целом достаточно здравая гипотеза, подтвержденная многочисленными экспериментами.
Это значит что, вы можете рассчитывать только на проходящий мимо вашего входа поток посетителей. По сути, именно за этот показатель платит арендатор «покупая» у торгового центра каждого проходящего мимо своего магазина.
От количества и качества посетителей коридора и зависит успешность проекта.
Данную зависимость можно выразить следующим образом:
Трафик будущего магазина = Коридорный трафик X КОПП
Где, КОПП – это Коэффициент Обращения Прохожих в Посетителей.
В зарубежной литературе этот показатель называется «Capturerate» или «street-to-store conversion», что безусловно отражает его суть.
К сожалению, только в этом году на рынке автоматизированных систем по подсчету покупателей появились системы, способные адекватно считать коридорный трафик. Причина в сложности распознавания количества посетителей в горизонтальной проекции: счётчики устанавливаются под потолком на территории магазина, и исторически программное обеспечение было нацелено на подсчет посетителей по методу «сверху вниз».
Ритейлеры преимущественно устанавливали счетчики только над своей входной группой и попытки использовать данные системы для подсчета трафика в коридорах сталкивались с большими трудностями. Камеры, расположенные в магазине, не могли охватить весь коридор, а математика выдавала неточные значения. Функцию подсчета трафика перед каждым магазином могли бы взять на себя торговые центры, но даже сегодня управляющих компаний, которые считают эти данные по каждому магазину в ТЦ и, самое главное, делятся этой информацией с ритейлерами, можно посчитать по пальцам одной руки.
Из-за этого зависимость трафика магазина от коридорного трафика еще не сильно изучена, а если зависимости и выявлены в рамках исследований, то они не выходят за рамки организации. Из-за этого ритейлеры часто сталкиваются с проблемами при прогнозировании КОПП для вновь открываемых магазинов. Например, при одном и том же коридорном трафике в двух разных локациях, показатель КОПП, а значит и трафик магазина может иметь разные значения. Это значит, что, хотя зависимость «трафик коридора – трафик магазина» и есть, она носит не прямолинейный характер, и в процесс вмешиваются другие факторы.
Предполагается, что КОПП зависит от многих параметров, часть из которых указана на схеме:
Но ситуация постепенно меняется. С наступлением кризиса, ритейлеры более скрупулёзно стали относится к оценке локаций. Абсолютно понятно, что методология, позволяющая более точно прогнозировать трафик, а значит и продажи будущего магазина, является трудно копируемым конкурентным преимуществом сети и инвестиции в эту область торговых организаций будут только увеличиваться. На рынке уже появились автоматизированные системы, которые позволяют собирать необходимую информацию о коридорном трафике (включая пол, возраст и даже набор эмоций), а значит, уже есть возможность выявлять более точные закономерности и строить прогнозные модели.
Прорывом в отрасли может стать установка Wi-fi счетчиков в магазинах и торговых центрах. Конечно, эти решения мониторят трафик только с включенными точками доступа, но кол-во таких устройств каждый год только растет. При правильной настройке данных счетчиков раскрывается весь потенциал wi-fi аналитики: постоянный учет как мимо проходящего, так и входящего в магазин трафика, вычисление среднего времени нахождения покупателей в магазине и коэффициентов повторного посещения.
Григорий Рзянин, управляющий партнер консалтингового агентства One by One