CUBE - ATPOS (at Pos Matrix)

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CUBE - ATPOS (at Pos Matrix)

CuBe - at PoS/ Sequence Analyser PoS

Wie sehen die typischen Verhaltensmuster meiner Kunden aus? Wie ähnlich sind Verhalten und Laufwege der Shopper? Was sollte ich für ein optimales Spacemanagement und das Platzieren von VKF-Maßnahmen beachten?

Für das Verständnis von Shoppern und ihren Bedürfnissen sind Kundenverhaltensbeobachtungen unverzichtbar. Sie liefern einen tiefen Einblick in das (unbewusste) Verhalten am PoS (Point of Sale). Aber gibt es typische Lauf- und Verhaltensmuster, denen ein Shopper folgt? Welchen Einfluss haben diese Muster auf die Zufriedenheit und den Umsatz? Wie beeinflussen Werbe- und Verkaufsförderungsmaßnahmen diese Muster?

Diese Fragen beantwortet Ihnen unser speziell für die PoS-Forschung entwickelter Sequence Analyser PoS. Das System erlaubt es, fast jede Art von Kundenlaufdaten auszuwerten. Es versetzt uns in die Lage, Daten in Kooperation mit Ansätzen anderer Institute oder Beobachtungsdaten aus vergangenen Studien zu analysieren.

CuBe Segmenter PoS

Den jeweiligen gemeinsamen Nenner im Verhalten Ihrer Kunden zu identifizieren, ist unabdingbar für die Bildung valider Verhaltensvorhersagen. Aufbauend auf den Ergebnissen des Sequence Analyser PoS bilden wir für das Instore-Marketing und Category Management relevante Shopperverhaltensgruppen und binden je nach Fragestellung weitere Erhebungsdaten in die Segmentierung mit ein. Die Beschreibung der Gruppen mit deskriptiven und multivariaten Verfahren liefert wichtige Informationen zur Struktur und Bedürfnislage der homogenen Verhaltenssegmente, dabei achten wir stets auf eine hohe Handlungsrelevanz unserer Auswertungen.

Elemente unserer Analysen

Erstellung von Heat- und Conversionmaps
Ausweis von Abverkaufsstarken "HotSpots"
Traffic-Analysen zu definierten Bereichen/Abteilungen
Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Abteilungen
Verbleibwahrscheinlichkeiten in Abteilungen im Zeitverlauf
Kennzahl zur Homogenität der Laufwege und Benchmarking zu anderen Abteilungen/Märkten/Zielgruppen (CuBe Similarity Score)
Operationalisierung vom Kundenverhalten zur Bildung von marketingrelevanten Segmenten
Identifikation von Phasen während des Besuches (CuBe Comparer Matrix)
etc.

Datenerhebung für unsere Analysen

Sekundärdaten aus manuellen oder automatisierten Kundenbeobachtungen/ Kundenlaufstudien
Durchführung durch einen auf PoS-Studien spezialisierten Kooperationspartner
Erhebung mit unserer eigenen Software ShopWatcher möglich