Data Analytics e centri commerciali: il successo della tecnologia contapersone in store

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da ShopperTrak on 28-11-18

I centri commerciali europei sono fonte di gioia per milioni di consumatori. Dall’avventuroso Puerto Venecia in Spagna all’atmosfera modernista del Kanyon di Istanbul, sono tutti luoghi in cui shopping e socialità vanno di pari passo.

Si tratta tuttavia di un mercato competitivo e, di fatti, le proprietà e gli operatori dei centri commerciali sanno che devono continuamente alzare il livello dell’offerta per mantenere costante il flusso vitale di visitatori. L’attuale trend che prevede la riqualifica dei centri commerciali europei esistenti giocherà a favore dei tenant, i quali fanno gran parte leva su stile e atmosfera dei centri per attirare la quantità di visitatori necessaria a incrementare il proprio fatturato.

Gettare le basi per il futuro

Miglioramenti estetici, nuove ancore attira-traffico come Apple, TK Maxx o H&M, tenant mix innovativi e campagne di marketing cross-channel mirano tutti ad aumentare l’affluenza e il tempo di permanenza nei moderni centri commerciali. Queste necessarie migliorie sono sempre più accompagnate da investimenti in tecnologie contapersone e soluzioni di analisi del traffico da parte delle Property. L’obiettivo dei landlord è di trarre un ROI dai nuovi centri a partire dalla misurazione del traffico, in quanto ciò consentirà loro di strutturare il processo di locazione e salvaguardare la redditività.

I vantaggi dei dati di affluenza a livello di unità retail

Con tale approccio basato sui dati, i landlord si assumono la responsabilità di generare traffico, tenendo traccia dei risultati raggiunti e consolidando i successi ove possibile. ShopperTrak collabora sempre più con le proprietà che desiderano raccogliere dati non solo sulla quantità di consumatori che accede ai centri, ma anche dati a livello di area (flusso di consumatori in determinate aree dei centri) e di unità retail (performance del traffico dei singoli punti vendita).

Esse analizzano minuziosamente i dati di affluenza, il che consente loro di ottenere vantaggi in diversi modi. Ecco alcuni esempi di come i dati sul traffico a livello di unità retail possono essere utilizzati a vantaggio degli esercizi commerciali:

  1. I titolari dei centri possono prendere decisioni su tenant mix, layout ed ampliamenti sulla base di dati concreti.
  2. Proprietà e landlord possono strutturare i modelli di locazione a seconda delle aree all’interno del centro commerciale, imponendo canoni più alti nelle location più trafficate.
  3. I canoni di locazione aumentano con l’aumentare dei dati di affluenza prevista forniti ai potenziali tenant con cadenza giornaliera, settimanale o annua.
  4. I landlord possono individuare le unità che registrano prestazioni mediocri e intervenire assistendo i singoli retailer laddove necessario.
  5. I dati di affluenza settoriali relativi a una proprietà possono aiutare i landlord a pianificare le strategie di locazione e di marketing specificamente per i settori abbigliamento, calzature, salute, bellezza e altri.
  6. I canoni di locazione dei centri commerciali possono essere giustificati dimostrando che le innovazioni apportate e le campagne di marketing riescono ad attirare più visitatori.
  7. I dati relativi al traffico dei centri commerciali e all’affluenza degli acquirenti possono essere combinati a dati demografici, dati meteorologici, dati di vendita e informazioni sul potere d’acquisto, fornendo così insight ancora più dettagliati a mall e tenant.
  8. I tenant possono essere informati regolarmente sulle ore di punta settimanali o giornaliere come pure sui picchi di traffico, registrando performance migliori grazie a tali insight.

Maggiore è la quantità di dati disponibili, migliore sarà la preparazione delle parti coinvolte, motivo per cui il concetto di condivisione dei dati tra Property e tenant viene attualmente esaminato con estrema attenzione. L’interesse del settore per i dati è alla base di questo trend, e tutti concordano sul fatto che maggiore è l’evoluzione degli stakeholder grazie alle strategie basate sui dati, maggiore è la probabilità secondo cui il retail tradizionale sia destinato a sopravvivere e prosperare.

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