Solutions In-store analytics

Les logiciels In-store analytics sont la clé pour comprendre et optimiser votre activité en magasin. Grâce à eux, vous pouvez analyser et améliorer votre expérience client, votre chiffre d'affaires et votre rentabilité. Prenez le contrôle de votre activité et devenez plus compétitif !

2 results

Smart-traffik

Enrichissez l'expérience de vos shoppers

Avec Smart Traffik, vous pouvez développer le trafic sur le point de vente en fournissant des solutions omnicanales dédiées aux marques et aux retailers pour accompagner le client tout au long de son parcours d’achat. Quelles sont les solutions proposées par Smart traffik? Smart traffik propose trois principaux packs qui permettent à ses clients de […]

Trencube

Solution de mesure d'affluence

Pilotez votre affluence, communiquez Un outil d’analyse orienté selon votre métier pour vous permettre de vous adapter aux comportements de vos clients

Avantages

Amélioration de la visibilité: Les analyses en magasin peuvent aider les entreprises à améliorer leur visibilité et à atteindre de nouveaux clients.

Amélioration de la communication: Les analyses en magasin peuvent aider les entreprises à améliorer leur communication avec leurs clients et à mieux comprendre leurs besoins.

Identification des tendances: Les analyses en magasin peuvent aider les entreprises à identifier les tendances et à comprendre le comportement des consommateurs.

Analyse des données: Les analyses en magasin peuvent aider les entreprises à analyser leurs données et à découvrir des informations cachées qui peuvent leur être utiles.

Prédiction des résultats: Enfin, les analyses en magasin peuvent aider les entreprises à prédire les résultats futurs en analysant les données et en identifiant les tendances.

Avantages

1 – Une meilleure compréhension des comportements des clients
2 – Une analyse plus approfondie des données
3 – Une amélioration des performances des magasins

Les thématiques relatives de l' In-store analytics

Analyse des données des clients: analyse des données des clients pour comprendre leurs comportements et leurs préférences.
Analyse des données des produits: analyse des données des produits pour comprendre leurs performances et leurs tendances.
Analyse des données des ventes: analyse des données des ventes pour comprendre les tendances des ventes et les performances des produits.
Analyse des données des promotions: analyse des données des promotions pour comprendre leur efficacité et leur impact sur les ventes.
Analyse des données des stocks: analyse des données des stocks pour comprendre les niveaux de stock et les tendances des ventes.
Analyse des données des employés: analyse des données des employés pour comprendre leurs performances et leurs comportements.
Analyse des données des magasins: analyse des données des magasins pour comprendre leurs performances et leurs tendances.
Analyse des données des fournisseurs: analyse des données des fournisseurs pour comprendre leurs performances et leurs tendances.
Analyse des données des dépenses: analyse des données des dépenses pour comprendre leurs performances et leurs tendances.
Analyse des données des opérations: analyse des données des opérations pour comprendre leurs performances et leurs tendances.