Amaç ve beklenen sonuç
Kozmetik ve kişisel bakımda müşteri çoğu zaman öneriye ihtiyaç duyar: ton seçimi, cilt tipi, muadil ürün. Destek verilen ziyaretin satışa dönüşme olasılığı sezgisel olarak yüksektir; ancak bu etki ölçülmeden ne personel planlamasına ne de eğitim yatırımına yansıtılabilir.
POC’un amacı, destek etkileşimini objektif bir kurala göre saymak ve satış etkisini mağaza, saat ve kategori kırılımında göstermektir.
Etkileşimi ölçmek
Personel–müşteri etkileşimlerini tag verisiyle otomatik ve sürekli yakalamak.
Satış etkisini göstermek
Destek alan ve almayan ziyaretleri dönüşüm, sepet tutarı ve ürün adedi açısından karşılaştırmak.
Planlamaya bağlamak
Desteğin en çok satış getirdiği saat ve bölgeleri vardiya planlamasına girdi olarak sunmak.
Destek tanımı ve Assist Rate
Mevcut POC’ta kural nettir: personel ile müşteri 90 cm mesafe içinde, 20 saniyeden uzun kalırsa bu etkileşim destek olarak kabul edilir.
| Kavram | Tanım |
|---|---|
| Etkileşim | Personel tag’i ile müşteri arasındaki mesafenin 90 cm’nin altına düşmesi |
| Destek | Kesintisiz 20 saniyeyi aşan etkileşim |
| Ziyaret | Müşterinin mağazaya giriş–çıkış arasındaki oturumu |
| Assist Rate | Destek alan ziyaret sayısı ÷ toplam ziyaret sayısı |
| Destekli dönüşüm | Destek alan ziyaretlerin satışla sonuçlanma oranı |
Eşikler parametre, sabit değil
90 cm ve 20 saniye bugünkü kabul edilen değerlerdir. POC’ta bu eşikler parametre olarak tutulur; farklı eşiklerle aynı veri yeniden hesaplanarak hangi tanımın satışla en güçlü ilişkiyi verdiği gösterilir.
Ölçüm ve eşleştirme akışı
Etkileşim verisi tek başına yeterli değildir; asıl değer, etkileşimin satış fişiyle eşleştirilmesinden gelir.
Tag verisi
Personel tag’lerinden mesafe ve zaman damgalı yakınlık kayıtları toplanır.
Destek tespiti
90 cm / 20 sn kuralı uygulanır; kısa ve kesintili temaslar ayıklanır.
Ziyaretle eşleşme
Destek, ilgili müşteri ziyaretine ve mağaza bölgesine bağlanır.
Satışla eşleşme
Ziyaret, zaman ve kasa bilgisiyle satış fişine eşlenir.
Etki analizi
Destekli ve desteksiz ziyaretler dönüşüm ve sepet açısından karşılaştırılır.
Müşteri tarafının nasıl temsil edileceği (sepet/kart tag’i, giriş sayacı, anonim görüntü tabanlı takip) mevcut POC altyapısına göre netleştirilir. Hangi yöntem seçilirse seçilsin müşteri kimliksiz izlenir.
Satış etkisi analizi
Karşılaştırma adil olmalıdır: yoğun saatte gelen müşteriyle sakin saatte gelen müşteri aynı değildir. Analiz, bu farkları kontrol ederek yapılır.
Dönüşüm farkı
Destek alan ziyaretlerin satışa dönüşme oranı ile desteksiz ziyaretlerinki arasındaki fark.
Sepet etkisi
Destekli satışlarda ortalama sepet tutarı ve ürün adedi; çapraz satış ve üst segment ürün payı.
Saat ve bölge
Desteğin en çok fark yarattığı saat dilimleri ve mağaza bölgeleri (örn. makyaj, cilt bakımı).
Adil karşılaştırma
Saat, gün, mağaza ve kategori etkisi ayrıştırılarak desteğin kendi katkısı tahmin edilir.
Panel ve çıktılar
Panel mağaza müdürü ve bölge yönetimi için iki seviyede çalışır.
- Mağaza ve saat bazında Assist Rate.
- Destekli / desteksiz dönüşüm ve sepet karşılaştırması.
- Desteğe ihtiyaç duyulup karşılanamayan yoğun saatler.
- Bölge (reyon) bazında destek yoğunluğu ısı haritası.
- Eşik duyarlılık analizi: 90 cm / 20 sn dışındaki tanımlarla sonuç.
- Vardiya Planlama POC’una girdi: desteğin değerli olduğu saatler.
İhtiyaçlar: veri, erişim ve kararlar
POC mevcut tag altyapısının üzerine kurulur. Bu yüzden ilk ihtiyaç, mevcut POC’un ham verisi ve altyapı bilgisidir; ardından satış eşleştirmesi için POS verisi gelir.
Gerekli veriler
| Veri | Kaynak / sahibi | Kapsam ve format | Ne için |
|---|---|---|---|
| Tag ham verisi Zorunlu | Mevcut tag sağlayıcısı | Zaman damgalı mesafe / konum kayıtları, en az 4 hafta; CSV veya API | 90 cm / 20 sn kuralının uygulanması |
| Tag altyapı bilgisi Zorunlu | Tag sağlayıcısı / IT | Teknoloji (BLE / UWB), konum doğruluğu, örnekleme sıklığı, anchor yerleşimi | Ölçüm güvenilirliği |
| Müşteri tarafının ölçüm yöntemi Zorunlu | Mevcut POC ekibi | Müşteri nasıl tespit ediliyor: sepet tag’i, sayaç, kamera? | Etkileşimin tanımlanabilmesi |
| POS fiş verisi Zorunlu | ERP / POS | Fiş saati, kasa no, tutar, ürün satırları; pilot dönem | Ziyaret–satış eşleştirmesi |
| Müşteri giriş sayacı Zorunlu | Sayaç sistemi | Mağaza × saat (tercihen 15 dk) | Assist Rate paydası (toplam ziyaret) |
| Tag–rol eşlemesi Zorunlu | İK / mağaza | Hangi tag hangi rolde (kimliksiz) | Rol bazlı analiz |
| Mağaza krokisi Opsiyonel | Mağaza operasyon | Bölge sınırları | Bölge bazlı destek analizi |
| Mevcut POC sonuçları Opsiyonel | Mevcut POC ekibi | Raporlar, bulgular | Başlangıç referansı |
Gerekli erişimler
| Sistem / alan | Erişim tipi | Kimden |
|---|---|---|
| Tag platformu | API veya düzenli veri dışa aktarımı | Tag sağlayıcısı (Gratis onayıyla) |
| ERP / POS | Salt okunur görünüm veya dışa aktarım | IT / veri |
| Sayaç sistemi | API veya dışa aktarım | IT / mağaza operasyon |
| Pilot mağaza | Gözlemle doğrulama için saha erişimi (1–2 gün) | Mağaza operasyon |
Altyapı ve donanım
- Mevcut tag altyapısı — yeni donanım beklenmez; konum doğruluğu yetersizse pilot mağazaya ek anchor gerekebilir.
- Merkez sunucu — eşleştirme ve analiz için; on-prem veya özel bulut.
Gratis tarafında kararlar
- Destek tanımının (90 cm / 20 sn) onayı ve test edilecek alternatif eşikler.
- Kontrollü deney izni: bazı saat ve mağazalarda danışman yoğunluğunun bilinçli değiştirilmesi.
- Tag sağlayıcısıyla veri paylaşım izni.
- Personel tag verisinin bu amaçla kullanımı için aydınlatma.
Neden kontrollü deney?
Satın almaya niyetli müşteri daha çok yardım ister. Sadece “destek alan daha çok aldı” demek etkiyi abartır. Gerçek satış etkisini ölçmek için danışman yoğunluğunun bazı saatlerde planlı olarak değiştirildiği bir karşılaştırma gerekir.
KPI, pilot ve KVKK
POC mevcut tag altyapısının üzerine kurulur; önce veri kalitesi, sonra satış eşleşmesi doğrulanır.
| KPI | Ne ölçer |
|---|---|
| Assist Rate | Destek alan ziyaret oranı |
| Destekli dönüşüm farkı | Destekli – desteksiz dönüşüm oranı |
| Destekli sepet farkı | Destekli – desteksiz ortalama sepet tutarı |
| Eşleşme oranı | Satış fişiyle eşleştirilebilen ziyaret oranı |
Veri doğrulama
Mevcut tag verisinin kalitesi, kural uygulaması, gözlemle karşılaştırma.
Satış eşleşmesi
Ziyaret–fiş eşleştirme ve etki analizi modeli.
Panel & sonuç
Panel, eşik duyarlılığı ve yaygınlaştırma önerisi.
KVKK
Müşteri kimliği işlenmez; ziyaretler anonim oturum olarak tutulur. Personel verisi mağaza ve ekip düzeyinde raporlanır; bireysel performans değerlendirmesi için kullanımı pilot öncesinde ayrıca kararlaştırılır.
Assist Rate — Müşteri Destek Oranı için sonraki adım
Kapsam, pilot mağazalar ve veri erişimi üzerinde bir çalışma toplantısıyla POC takvimi netleşir.