鞋服门店三大困境，如何打破？

多年以来，帷幄一直持续深耕鞋服行业，积累了丰富的行业经验。帷幄发现，鞋服行业门店管理困境中，以下三个方面最为典型：

1. 有设备 无运营

许多鞋服品牌都存在一个认知误区，认为客流分析只是 IT 部门的事情，与其他职能无关。这导致在客流系统部署时，只是安装了设备，却没有配套的运营落地。

2. 有运营 无分析

一些门店尽管配套了相关运营，但是面对客流数据，运营人员无从下手，不知道如何从客流数据背后发现运营问题。

3. 有分析 无结果

即便有了数据分析，门店运营的工作也只是「行百里者半九十」。不少品牌未能走好最后也是最关键的一步——将客流运营与真正的经验管理结合起来，导致客流运营流于形式，无法带来效益提升。

基于上述问题，接下来我们将围绕业务、销售额等最关键指标，分享帷幄与各鞋服品牌多年来共同探索积累的行业最佳实践，是如何有效解决上述问题的。

门店运营需要「以终为始」思维，从业务目标出发进行思考。因此，我们需要了解如何建立科学的业绩指标，来指导日常门店运营。

举例来说，某品牌对比旗下三家门店时发现，A 门店销售额明显高于另外两家。但这是否说明这家门店销售能力更强，抑或是它的客流量更大？

我们需要从更多数据中找出原因。

结合客流数据，我们发现，A 门店进店客流最少，但成交笔数更多，也就是说，A 门店成交率更高。因此，品牌可以发掘 A 门店在销售过程中的亮点，复制到其它门店中。

该品牌继续对比发现，B、C 两家门店虽然销售额相差不大，但 C 门店成交率比 B 门店更高，这意味着 B 门店虽然成交量更低，但每笔交易连带率更高，因此带来了更高的客单价。

基于上述洞察，我们发现：

1. 不同门店它优势和方法论，应该被发掘并复用到更多门店中，才能有效提升所有连锁门店销售额。

2. 成交率指标极为重要，应该加入销售考核指标中，让考核更公平，也更好地激励销售人员。

在与众多鞋服品牌的合作中，帷幄发现，很多品牌已经将业绩指标拆解到到小时——门店需要向区域经理或更高管理者汇报每一个小时的业绩数据。

当门店业绩不佳时，问题出在了哪个环节？是导购问题还是话术问题，抑或是产品问题？借助每小时客流变化趋势与销售数据，管理者可以更加精细化地分析洞察问题原因，达到更好的门店管理效果。

再如，一些门店业绩尽管非常稳定，但也面临着瓶颈问题，长期无法实现进一步的突破。如何找到问题，对症下药提升销售额？

例如，某品牌对比了旗下 4 家门店，发现 A 门店过店人次最高，但进店率最低。问题出在了哪？经过实际查看地理位置，我们发现该门店紧邻地铁口，因此过店流量非常大，但大量客流并非目标客户群体。

针对 A 门店的情况，品牌可以对店门口营销物料与模特着装进行调整，使其风格更加大众百搭，打造适合更多人的形象，提升非目标客户群体进店可能性，以此提升销售额。

与此同时，D 门店与 A 门店刚好相反，过店人次最低，进店率第一，原因是该门店位置较为偏僻。针对 D 门店的情况，品牌可以适当给予 D 门店更多线上线下广告资源倾斜，以增加其曝光率。

通过针对不同指标更精细化的拆解分析，品牌可以更加有效地洞察问题，避免陷入盲目运营。

管理者都非常重视导购人员的顾客服务质量。如何提升导购服务质量？

帷幄发现，通过数字化手段设置更合理的排班，对于提升导购人效，非常有效。

鞋服品牌需要保证不论接纳了多少进店顾客，都有足够的导购对其进行服务。因此，在高峰时段需要确保充足导购人员安排，在客流较低的区间，则可以安排别的工作内容，例如门店陈列调整。

而在多年的行业钻探中，帷幄发现许多品牌存在一个共同的认知误区：判断客流高峰期和低谷期时凭经验、拍脑袋。

而当我们通过 SpaceSight 获取到客观的客流数据时，发现此前绝大多数品牌靠拍脑袋判定的时段，都与真实数据存在差距。

这正是数字化的一个重要价值。

借助客观真实数据，品牌才可以设置更加合理的排班。

对于鞋服品牌，尤其是一些较为高端的品牌来说，每一个进店顾客都非常重要，对业绩有相当大的影响。

因此，排班优化以后，接下来我们需要思考，如何让顾客店内行为变得可衡量，让店内服务优化变得更有效。

通过以下 3 个指标，我们可以实现更加高效的顾客洞察。

1. 进店客流逛店路径

借助 SpaceSight，门店可以对单个顾客店内动线进行精准统计，并了解所有顾客对不同路线选择百分比。门店动线都是经过严密设计的，通过数据分析，品牌可以对比实际客流逛店路径是否符合动线设计，判断是否需要通过陈列调整或导购引导来改变顾客动线，使其按照品牌期望的路线逛店，从而购买更多商品。

2. 区域流失率

区域流失率代表有多少顾客在逛完某个区域后离开了门店，反映了特定区域商品陈列存在问题，或是导购在该区域陪伴过程中的话术存在问题。借助不同门店各自的区域流失率对比，品牌即可对症下药解决问题。

3. 人均逛店深度

导购应该带顾客逛多少个区域才是较为合格的销售过程？人均逛店深度是重要指标。借助 SpaceSight，品牌可以统计顾客游逛区域数量及每日变化趋势。如果数据不及预期，则需与门店进行沟通，寻找问题环节：是销售环节问题，还是产品陈列问题，或是顾客对某些导购行为、导购话术较为反感？品牌需要结合客流数据与线下的实际情况，综合分析，并采取应对措施。

对鞋服门店来说，周末、节假日和营销节日是另一个需要关注的重点。

周末、节假日客流一定更多，但具体比平时增加多少，对于门店运营决策来说非常重要。

例如，某品牌旗下两家门店，其中一家元旦日均进店客流比国庆节多了 14%，另一家店，其元旦客流则比国庆节高出 167%。

品牌如果未评估真实数据，为两家门店设置相同的人员安排，则可能导致无法承接第二家店暴涨的客流量。

最后，我们来看如何判断商圈质量，优化门店选址。

商圈质量评估的两个标准，一是客流量高低，二是客流是否与品牌调性相匹配。

基于这两个标准，帷幄提出两项指标：客流成本与获客成本。

客流成本 = 平均日租金 / 平均日过店客流

获客成本 = 平均日租金 / 平均日进店客流

例如，对比某品牌旗下 5 家门店各项指标，包括日租金、日过店客流、日进店客流、进店率、客流成本与获客成本，我们发现 E 门店客流成本与获客成本最低，意味着其整体投资回报率最高。

下一步，品牌就要以这家门店为模板，搭建选址模型。

模型中涵盖的维度，包括该门店所在的商场、商圈、商场定位、周边写字楼情况、商场里的竞对情况、周边住宅区情况等，以此作为未来选址标准。

此外，C 门店客流成本较低，意味着它有更大的自然客流；而它的获客成本却非常高，意味着很多过店客流根本不会进店。

针对 C 门店的问题，品牌需要做好店门口引流，这就又回到了上文提到的，关于进店率提升的话题。

结语

作为品牌 AI Copilot，多年来帷幄与众多鞋服品牌携手，共同深入门店场景，不断剖析其中的业务旅程与数字化解决方案，沉淀了大量有价值的行业最佳实践。未来，帷幄也希望用这些最佳实践，赋能更多鞋服品牌门店运营。