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TRASFORMAZIONE

La potenzialità di acquisire profonda visibilità e totale comprensione sulle operazioni di erogazione dei servizi e commerciali, sul comportamento dei clienti e sulla loro experience è proporziale alla quantità e all’ampiezza dei dati che possono essere oggetto di analisi.

Per questo motivo Huko ha strutturato i propri HUB BIG DATA, su cui convergono i dati provenienti da tutti i device, i sistemi, le infrastrutture che supportano tutte le strutture localizzate in tutto il mondo, integrandoli con i dati provenienti dai sistemi gestionali e di terze parti, oltre che i benchmark di settore.

L’approccio analitico di Huko è che i dati raccolti nei propri HUB vengono mantenuti e organizzati a lungo termine per consentire continue analisi aggregate con sistemi di modellazione dei dati e di intelligenza artificiale, per individuare sempre nuovi modelli di comportamento degli Shopper, e nuovi modelli di efficienza economica.

Come operatori delle più importanti strutture pubbliche o private per l’erogazione di servizi quali i trasporti, il turismo, e commerciali quali il travel retail potrete ottenere una precisa e solida comprensione ( in quanto basata su dati analitici) del comportamento dei clienti e visitatori.

Potrete comprendere come interagiscono con le strutture  (format-prodotti-personale) e prevedere i cambiamenti nei loro comportamenti, adeguando il layout, l’allestimento delle strutture, la gamma dei servizi e le modalità di erogazione, la gamma di prodotti, le politiche di marketing. Potrete agire preventivamente sullo staff attraverso programmi mirati di formazione.

La piattaforma Huko Public Analytics basata sugli HUB BIG DATA Huko è unica nel suo genere a livello mondiale.
Raccoglie, organizza e analizza dati provenienti dalle principali Catene Retail e anche dai principali Landlord Mall, Outlet, Destination Center, Strip Center, Aeroporti e Stazioni localizzati in tutto il mondo: rappresenta già ora, e sempre di più in prospettiva, lo strumento privilegiato ed esclusivo di massima comprensione dell’experience dei clienti e dei visitatori.

Nessun operatore, strumento, piattaforma al mondo può basarsi su una tale ampiezza di dati che consentono la massima capacità di comprensione e di previsione dell’experience dei visitatori e dei clienti   per le Catene di Stazioni, Aeroporti, Musei ecc.

Il management aziendale di tutte le aree e di tutti i livelli potrà prendere decisioni visionarie, differenzianti rispetto ai competitor sprovvisti degli stessi strumenti analitici, eliminando l’azzardo

Con la tecnologia e la piattaforma Huko Public Analytics il management svilupperà intuizioni sino ad ora neanche immaginabili, basate su conoscenza e previsioni.

  1. Shopper Base, chi sono i clienti della catena rispetto a quella previsionale, storica e come sta evolvendo?
    • Quali sono i loro demographics (maschio, femmina, età, etnia, nazionalità, ecc.)?
    • Quanto sono ricorrenti le loro visite rispetto alla catena e ad ogni Struttura?
    • Qual è la capacità della catena e di ogni Struttura di attrarre nuovi visitatori, clienti e di trasformarli in ricorrenti?
    • Da dove provengono?
    • Qual è la loro capacità di spesa?
    • Quali sono i loro interessi?
  2. Quanti visitatori, clienti  entrano nelle strutture, come stanno evolvendo e quanti saranno?
    • Quanti Clienti , visitatori catturano le strutture dal Passerby e dall’area di influenza (traffico di passaggio?)
    • Quanti Visitatori sono singoli, coppie, gruppi o famiglie?
    • Del traffico totale nelle strutture quanti sono Shopper/Staff?
    • Quanti sono i visitatori unici ?
    • Com’è il livello di copertura da parte dello Staff del traffico durante il giorno?
  3. Qual è il comportamento dei Visitatori nella Struttura, come evolve e come sarà?
    • Come navigano la struttura, dove vanno, in quali aree, dipartimenti, punti di erogazione dei servizi, gate, controlli di sicurezza, aree travel-retail, ecc.?
    • In quale ordine visitano le diverse aree di servizio e reparti?
    • Quanto tempo trascorrono in ogni area o reparto?
    • Come interagiscono con le aree di erogazione dei servizi?
    • Come si riducono i tempi di attesa nelle aree congestionate cambiando il flusso di circolazione dei visitatori e dei clienti?
    • In quale fase del processo si interrompe la loro experience?
    • Cosa cattura la loro attenzione?
    • Cosa acquistano ?
    • Come influenza il cambiamento del layout della struttura, dei percorsi, delle aree di servizio, dei varchi di sicurezza, nei gate di imbarco, nelle performance delle Strutture?
    • Come influenzano le azioni di In-Store Marketing l’experience e la performance delle strutture?
    • Come variano le performance dell’area travel retail, contenendo i tempi di attesa nelle aree di servizio e di controllo di sicurezza?
  4. Come può contribuire lo Staff all’incremento delle performance di ogni Struttura?
    • Com’è il livello dello Staff comparato con le necessità di ogni Struttura?
    • Qual è la produttività dello Staff di ogni Struttura?
    • Qual è il tempo di attesa medio dei clienti visitatori nei punti della struttura ove è prevista l’erogazione di servizi?
    • Com’è il livello dell’interazione dello Staff di ogni Struttura nei reparti con servizio agli Shopper?
    • Qual è il tempo medio di attesa nei punti cash desk e nei varchi di sicurezza e di imbarco controllati?
    • Come incide lo Staff nelle performance di ogni Struttura?
  5. Come stanno performando le Strutture in raffronto ai principali KPI chiave della catena e dei benchmark di settore, come stanno evolvendo le performance e quali potranno essere nel futuro?
    • Qual è l’evoluzione dei principali KPI e indicatori, i tempi di servizio, di attesa media, quali le vendite, i diversi Conversion Rate, lo scontrino medio, il numero dei pezzi per scontrino?
    • Come impattano lo Staff, il layout della struttura, i percorsi interni  e la Shopper Base di ogni Struttura  sui principali KPI?
    • Quali altri fattori esterni quali il meteo, il traffico e la shopper base dell’area devo considerare ?

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