Physical venue analytics benchmark calculator
Compare your footfall, return rate and revisit timing with benchmarks from 10 billion venue visits.
75% of shoppers are first-time visitors; 54% of those who return do so within 10 days.
Used to value recovered visits.
Baseline non-return rate
75%
~75,000 visitors a month do not come back on their ownNew vs repeat visitors
75% / 25%
First-time vs returning footfallReturn within 10 days
54%
Of visitors who come back at allAverage dwell
48 min
From connected WiFi sessionsWhen returning visitors come back
Time between visits, retail and shopping centres
Most engaged audience
From consented splash-page logins
Women aged 18-34 (38% of engaged visitors)
Where guests share age range and contact details at login, you can segment and send relevant offers during or straight after a visit.
क्या आप जानते हैं कि दैनिक, साप्ताहिक या मासिक आधार पर कितने लोग आपके स्थान पर आते हैं? क्या आप जानते हैं कि उनमें से कितने लोग नए हैं या दोहराए जाने वाले विज़िटर हैं? क्या आप जानते हैं कि आपके दोहराए जाने वाले विज़िटर कितनी बार वापस आते हैं? क्या आप अपने ग्राहकों की जनसांख्यिकी जानते हैं?
यदि हम आपकी वेबसाइट के बारे में बात कर रहे होते, तो संभावना है कि आप इन सवालों के जवाब काफी जल्दी देने में सक्षम होते। इसके बाद आप बाउंस को कम करने, पेज पर समय बढ़ाने और अंततः अधिक रूपांतरण लाने के उद्देश्य से ऑन-साइट उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए जानकारी का उपयोग करते।
हम ऑनलाइन हर चीज़ को ट्रैक करते हैं क्योंकि यह आसान है - और Google Analytics जैसे मुफ़्त टूल के साथ, कोई बहाना नहीं है।
हालांकि, जब आपके भौतिक स्थानों को समझने की बात आती है, तो चीजें थोड़ी अधिक जटिल हो सकती हैं।
पॉइंट ऑफ़ सेल सिस्टम इन-स्टोर लेनदेन को समझने के लिए बहुत अच्छे हैं लेकिन वे आपको आपके ग्राहकों और उनके व्यवहार के बारे में एक समग्र अवलोकन नहीं दे सकते।
इसलिए, व्यवसायों को इन सवालों के जवाब देने में मदद करने के लिए, हमने दुनिया भर में 45,000 Purple WiFi सक्षम स्थानों पर 10 बिलियन विज़िट के माध्यम से 110 मिलियन विशिष्ट व्यक्तियों का विश्लेषण किया है। फिर हमने इस डेटा को उद्योग के अनुसार विभाजित किया।
मुझे लगता है कि यहाँ यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि भले ही आप इन सवालों के जवाब जानते हों - क्या आप जानते हैं कि आपका प्रदर्शन आपके प्रतिस्पर्धियों या उद्योग के औसत की तुलना में कैसा है? एक ऐसा मीट्रिक होना एक बात है जिसे आप माप सकते हैं, लेकिन जो समझना अधिक कठिन है वह यह है कि क्या वह प्रदर्शन अच्छा है, या आप अपने दर्शकों की कितनी अच्छी तरह सेवा कर रहे हैं।
खैर, हमें जो मिला वह यहाँ है।
इस उदाहरण के उद्देश्य से, मैं रिटेल पर ध्यान केंद्रित करने जा रहा हूँ। यदि रिटेल आपके लिए प्रासंगिक नहीं है, तो आप अपने उद्योग विशिष्ट रिपोर्ट की एक निःशुल्क प्रति यहाँ डाउनलोड कर सकते हैं।
रिटर्न दरें
प्रति माह 100,000 विज़िटर्स के अनुमानित फुटफ़ॉल के आधार पर, औसत रूप से, हमने पाया कि आपके 75% विज़िटर आपके स्थान पर वापस नहीं आएंगे।
हालांकि, जब आप WiFi एनालिटिक्स के माध्यम से ग्राहक डेटा कैप्चर करते हैं, और अनुकूलित मार्केटिंग अभियानों के साथ अनुवर्ती कार्रवाई करते हैं, तो आप अपने ग्राहकों की वापसी दरों को काफी हद तक बढ़ा सकते हैं।
विजिट की आवृत्ति
कई ब्रांडों की तरह, ग्राहक प्रतिधारण और निष्ठा बहुत महत्वपूर्ण है। नीचे दिया गया चार्ट दिखाता है कि कितने ग्राहक आपके स्थान पर एक बार, दो बार, यहाँ तक कि 20+ बार आते हैं।
हमने पाया है कि पूरे रिटेल उद्योग में, 27% लोग आपके स्थान पर 2 - 5 बार आएंगे। आपके विभिन्न स्टोरों में इस डेटा के रुझानों और पैटर्नों की पहचान करने में सक्षम होना आपको बढ़ी हुई प्रतिधारण दरें प्राप्त करने के लिए रणनीतियाँ विकसित करने में मदद कर सकता है।
रीसेंसी (नवीनता)
नीचे दिया गया ग्राफ ग्राहकों के आने के बीच की औसत समयावधि को दर्शाता है। हमने पाया कि पूरे खुदरा उद्योग में, 54% उपभोक्ता 10 दिनों से भी कम समय में आपके स्थान पर दोबारा आते हैं। इससे पता चलता है कि आपके स्थान पर वापस आने वाले ग्राहकों के प्रतिशत में वफादारी अधिक है।
इस डेटा का उपयोग तात्कालिकता की भावना पैदा करने के लिए किया जा सकता है - जिससे रीसेंसी (नवीनता) बढ़ती है।
हम इसे हर समय देखते हैं, ईमेल जो हमें सेल समाप्त होने से पहले जल्दी से खरीदारी करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। अक्सर, यह प्रभावी होता है।
WiFi एनालिटिक्स के माध्यम से ग्राहक डेटा कैप्चर करने और फिर उपभोक्ताओं को ऑफ़र या छूट का विपणन करने में सक्षम होना एक प्रभावी रणनीति है जो हालिया विज़िट की आवृत्ति को सकारात्मक रूप से प्रभावित करती है।
नए बनाम आवर्ती
औसत रूप से, रिटेल में, आपके 75% ग्राहक नए होते हैं जबकि 25% दोहराए जाने वाले होते हैं। आपके नए बनाम दोहराए जाने वाले दौरों की पहचान करने में सक्षम होना आपके व्यावसायिक लक्ष्यों के आधार पर या तो नए व्यवसाय को बढ़ाने या आपके ग्राहक प्रतिधारण में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करने में आपकी मदद करता है।
सबसे लोकप्रिय जनसांख्यिकी
पूरे रिटेल उद्योग में, हमने पाया कि सबसे लोकप्रिय जनसांख्यिकी 18 - 34 वर्ष की महिलाएं हैं।
हम समझते हैं कि स्टोर के प्रकार के आधार पर, रिटेल में जनसांख्यिकी अलग होने की संभावना है, हालांकि, सिद्धांत समान रहता है।
यह समझना कि आपकी सबसे लोकप्रिय जनसांख्यिकी कौन सी है, आपको ग्राहक संचार को व्यक्तिगत बनाने की अनुमति देता है जिससे रूपांतरण दर बढ़ेगी और खर्च को बढ़ावा मिलेगा। आप इस डेटा का उपयोग कम लोकप्रिय जनसांख्यिकी की पहचान करने के लिए भी कर सकते हैं जिन्हें आप लक्षित करना चाहते हैं और इसे प्रभावित करने के लिए विपणन प्रयासों को तैयार कर सकते हैं।
हमारी रिटेल रिपोर्ट की एक प्रति डाउनलोड करने के लिए, यहाँ क्लिक करें।
हमारी प्रदर्शन रिपोर्टें केवल उस डेटा की एक झलक प्रदान करती हैं जिसे आप WiFi analytics के साथ कैप्चर और विश्लेषण कर सकते हैं।
एक पूर्ण एंटरप्राइज़ लाइसेंस के साथ, आप 6,000 तक विभिन्न रिपोर्ट चला सकते हैं, जो आपको आपके भौतिक स्थानों के बारे में वास्तविक, गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं जिनका उपयोग व्यावसायिक निर्णयों को प्रभावित करने के लिए किया जा सकता है।
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