Hjälp, när ska jag handla i matbutiken och undvika trängsel?

Förmiddag klockan 10.02. Magen kurrar. Du vet du måste handla. Ska du gå nu? Klockan 15? Aldrig? Eller lägga någon internetorder? Jag är övertygad om att matbutiker kan styra om mitt och ditt beteende genom att helt enkelt visualisera och hjälpa oss när på dygnet vi ska handla – för minskad trängsel.

Så häng med i denna blogg så får du ett enkelt hjälpmedel (testa live här) hur du gör med några kvittotransaktioner för att bidra till minskad trängsel i butik på ett enkelt sätt. Vi kommer alltså att räkna ut hur många människor som är inne i en matbutik samtidigt under dygnets timmar och presentera detta enkelt.

Du behöver kvittotransaktioner från valfri dag med två kolumner, datum och klockslag när köpet gjordes och antal artiklar/totalbeloppet och valfritt visualiseringsverktyg. Eftersom transaktionen bara består av en tid när köpet gjordes behöver vi komplettera med en uppskattad tid hur länge kunden är inne i butiken. I mitt exempel valde jag antal varor som drivare av tid och med hjälp av två gränsvärden blev det tre kategorier:

  • 1-3 varor stannar i snitt i 4 minuter (snabbkund)
  • 4-10 varor stannar i snitt i 12 minuter (mellankund)
  • 11 varor och över stannar i snitt 20 minuter (storköpare)

Men varför ha statiska gränser och tider när det kan vara dynamiskt så en butiksägare kan simulera istället? I analysen kan butiksägaren ha två gränser flexibla och tiden en kund är inne i butiken (tre kategorier) är också flexibel. Om exempelvis en kund handlar 7 varor kl 13.30 kommer alltså kunden vara inne i butiken i tio minuter, mellan kl 13.20 och 13.30. Eventuell tid det tar att packa varor och gå ut ur butiken är inte med i detta exempel men kan uppskattas på samma sätt. Efter några beräkningar kan antal kunder i butik plottas i ett stapeldiagram och läggs det även till en maxgräns för hur många kunder som får vara inne i butiken samtidigt kan det färgkodas med rött för att flagga att matbutiken har trängsel.

Som butiksägare kan du alltså simulera med antal varor och hur länge en kund är inne i snitt med en maxgräns av kunder och slutresultatet blir något som liknar nedan.

 

Men när du har denna information ska ju du som butiksägare hjälpa oss kunder genom att kanske sätta upp en enkel skylt utanför din butik för att uppmuntra oss kunder att handla på andra tider när det är färre kunder i butiken.  Kanske kan de se ut någonting som så här?

 

Som info är en sådan här rapport gjord på några timmar och beräkningarna är inte speciellt komplexa. Allt du behöver är kvittotransaktioner, lite BI-kunskaper och en skyltpapperskrivare. Vill du ha designen till rapporten och testköra själv och bidra till minskad trängsel? Kontakta mig genom att skicka ett email till magnus.falth@advectas.se, så löser vi det!

Annars kör du den live här (funkar bäst på dator). 

Lycka till!

//Magnus

 

Magnus Fälth
Magnus.Falth@capgemini.com
Jag som skriver heter Magnus Fälth och arbetar som konsult och kompetensområdesansvarig för Corporate Performance Management (budget och analys/rapport-lösningar) på Advectas. Jag är en social problemlösare som drivs av att göra kunders komplexa vardag enklare. Privat lirar jag gärna gura, kockar, snowboardar och spenderar hellre pengar på resor och upplevelser än på prylar.

Alla inlägg av Magnus Fälth