Ana içeriğe geç
Yapay Zeka ile Özetle
ChatGPTClaude

Ziyaretler

Özetle

Üye payıyla birlikte şube bazında ziyaret sayılarıdır. Her şube için toplam ziyaretleri, üyeye atfedilen ziyaretleri, sisteme tanımlanmış üyelerden geçen ziyaretlerin yüzdesini ve her şubenin toplam ziyaretler içindeki payını görürsünüz. Satışlar raporunun işlem sayısı bazındaki karşılığıdır.

Ziyaretler raporu, "Kaç işlem gerçekleşti, nerede gerçekleşti ve bunların kaçında üye işlemle eşleştirildi?" sorularını yanıtlar. Üye payının düşük olmasının nedeninin "daha az üyenin işlem yapmasından mı" yoksa "üye sepetlerinin daha küçük olmasından mı" kaynaklandığını birbirinden ayırmak için bu raporu Satışlar raporuyla birlikte kullanın.

Neler Göreceksiniz​

Zorunlu filtreler:

  • Purchase Date (Satın Alma Tarihi) — tarih aralığı (genellikle son 30 gün olarak seçilir).

Veri sütunları (şube başına):

  • Branch ID / Branch Name (Şube ID / Şube Adı) — ilgili şube.
  • Visits by Members (Üye Ziyaretleri) — kasiyerin tanımlanmış bir üyeyi fişe ekleyerek yaptığı işlem sayısı.
  • Member Visit Percentage (Üye Ziyaret Yüzdesi) — bu şubedeki ziyaretlerin üye payı (Üye Ziyaretleri / Toplam Ziyaretler).
  • Total Visits (Toplam Ziyaret) — belirtilen dönemde bu şubede gerçekleşen toplam işlem sayısı.

Sağ üstte yer alan "Show Total" (Toplamı Göster) butonu, tüm şubelerin toplamını gösteren bir Toplam satırı ekler.

Ziyaretler raporu. Filtre: Purchase Date (Satın Alma Tarihi) son 30 gün içinde. Şube bazında veri tablosu; sütunlar Branch ID (Şube ID), Branch Name (Şube Adı), Visits by Members (Üye Ziyaretleri), Member Visit Percentage (Üye Ziyaret Yüzdesi), Total Visits (Toplam Ziyaret). En üst şube: 1.625 üye ziyareti / %15,93 / 10.201 toplam. Altta tüm şubelerin Total satırı: 5.769 üye ziyareti / %12,55 / 45.972 toplam.

Bu rapora ne zaman başvurulmalı​

4 yaygın kullanım senaryosu
  • Trafik bazında şube karşılaştırması. En çok hangi şubeler ziyaret ediliyor? En yüksek üye payı hangilerinde? Genellikle yüksek trafiğe sahip şubeler, en yüksek üye yüzdesine sahip olan şubeler değildir.
  • Kasiyer akışı denetimi. Ziyaret hacmi yüksek ancak Üye Ziyaret Yüzdesi düşük olan bir şubede genellikle kasada bir üye tanımlama sorunu vardır — bkz. Üyeler ve üye olmayanlar nasıl izlenir.
  • Haftalık kontrol. Tarih aralığını son 7 güne ayarlayın, şubeleri tarayın. Olağandışı herhangi bir durum — ani bir düşüş, ani bir artış — incelemeye değerdir.
  • Şube hedefli bir Akıllı Kampanya için hedef kitle büyüklüğünü belirleme. Belirli bir şubede bir Fırsat (Deal) başlatmadan önce, bu rapor size o şubenin belirtilen dönem içinde tipik olarak ne kadar trafik aldığını söyler.

Sonuçla ne yapmalı​

İzlenecek adımlar
  • Satışlar raporuyla eşleştirme. Ziyaret + Satış size şube başına ortalama sepet tutarını verir (Satış / Ziyaret). Ortalama sepet tutarının yüksek olduğu ancak tanımlı üye payının düşük kaldığı şubeler, üye tanıma akışını düzeltmek için en yüksek potansiyele sahip yerlerdir.
  • Şube hedefli Fırsat (Deal). Bir şubenin trafiği yüksek ancak üye payı düşükse, o şube ile sınırlandırılmış bir Fırsat (Deal) kasada üye kimliği belirlenmesini teşvik edebilir (üyeler indirimi yalnızca o şubede tanımlandıklarında alırlar). Bkz. Fırsat (Deal) genel bakış ve Happy Hour Kılavuzu.

İlgili raporlar​

  • Satışlar — aynı yapıdadır ancak işlemleri değil, ciroyu sayar.
  • Üye alışverişleri — gerçek işlemlerin detaylarına inmenizi sağlar.
  • Damga — damga kartına özel şube aktivitesidir (tüm ziyaretlerin bir alt kümesidir).