סניף של רשת בגדי הגברים UNTUCKit / צילום: Shutterstock
כשהמנהלים ברשת הקמעונאית Untuckit, רשת לבגדי גברים, בחנו מיקומים לחנות חדשה בלונג איילנד, הם ויתרו בהתחלה על מיקום שחשבו שהוא קרוב מדי לחנות קיימת שלה בקניון Roosevelt Field.
אבל אז מישהו בחברה ראה נתונים שהתקבלו מטלפונים סלולריים, וזיהה שיש שני מקומות שמושכים לקוחות משני קצוות של לונג איילנד. זה שכנע אותו שאם יפתחו חנות בקניון השני, זה לא יגרום לקניבליזציה בחנות הקיימת. המנהלים חתמו על החוזה, והחנות צפויה להיפתח ב-Walt Whitman Shops בחודש הבא.
● מנהלים אש בסמארטפון: האם צה"ל יכול להסתדר בלי וואטסאפ?
● האיום האיראני: מה עומד מאחורי שיבושי ה-GPS הבוקר
מדובר באחת מ־14 חנויות לפחות שרשת Untuckit מתכננת לפתוח השנה. החברה, שנסמכת רבות על טכנולוגיה, נעזרת בנתוני סלולר ובמידע אחר מחברת הטכנולוגיה Placer.ai בבחירת מיקומים, מספר כריס ריקובונו, מייסד החברה. "זה מאפשר לך לראות את הדמוגרפיה", הוא אומר. "זה נותן עוד רמה של ביטחון".
משלבים מידע
רשתות קמעונאיות פתחו יותר חנויות מאשר סגרו ב־2023 - זו השנה השלישית ברציפות. לפי ההודעות של החברות, שנסרקו על־ידי חברת הייעוץ Coresight Research, הגל ממשיך לתוך 2024, ושיעור השטחים הפנויים נפל לשפל ברחבי ארה"ב.
ההתרחבות הזאת מסתמכת על עלייה בתחכום של מידע הנשאב מטלפונים ומידע אחר על מיקום, שמאפשר לחברות ולבעלי הנכסים לזהות נקודות עם חנויות מצליחות ביתר דיוק מאשר בעבר. סימנים של פינגים ו־GPS מהטלפונים של הקונים מלמדים את הקמעונאיות לא רק כמה אנשים נמצאים בקניון או ברצועת חנויות בכל יום, אלא גם באילו שעות הם מגיעים, כמה זמן הם נשארים, איפה הם קונים, וכמה פעמים בשנה הם צפויים לחזור. הקמעונאיות מוסיפות את המידע שלהן, כולל כתובות של הלקוחות והעדפות בקניות, כפי שהוא עולה מהקניות אונליין וממועדוני לקוחות.
"יש הרבה מידע אצל בעלי השטחים ואצל הקמעונאיות כיום", אומר ג'וש סאפין, נשיא חברת שירותי הנדל"ן RetailStat, "הרבה יותר ממה שהיה לפני 10־20 שנה".
הרבה קמעונאיות רוכשות את המידע הזה מחברות צד שלישי כמו RetailStat, שבין לקוחותיה בעלי נכסים, מתווכים ועוד. בעלי חנויות מזון, למשל, מעריכים לכמה יגיעו המכירות שלהם אם יפתחו חנות במקום מסוים. "אם נפח המכירות החזוי אינו גבוה מספיק, אין עסקה", אומר סאפין.
מעקב דיגיטלי
השימוש במידע אינו חדש. קמעונאיות נהגו להסתמך על נתוני הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה כדי לבחור מיקומים לחנויות. סטארבקס בדקה לאן היא שולחת הכי הרבה קפה טחון כשהתרחבה לחוף המזרחי בשנות ה־90, מספר דיוויד פיירסטיין, שותף מנהל בפירמת TSCG, שסייע לרשת הקפה לחתום על החוזה הראשון שלה בעיר ניו יורק.
קמעונאיות נהגו גם לשכור חברות מדידה שהעמידו עובדים במגרשי חניה ובפינות רחוב עם קליקרים, וספרו מכוניות והולכי רגל.
חברות שצמחו בעידן הדיגיטלי, כמו Warby Parker ו־Allbirds, ניתחו את ההזמנות של הלקוחות שלהן ואת כתובות המשלוח, והחליטו איפה לפתוח את החנויות הפיזיות הראשונות שלהן באמצע העשור הקודם. לאחרונה, קמעונאיות התחילו לאסוף מידע על הטראפיק הרגלי.
חברת Madison Reed, שהחלה למכור את המוצרים שלה לצביעת שיער אונליין ב־2014, פתחה חנות פיזית ב־2017. היא משתמשת בידע שצברה על הלקוחות שלה ובאנליזה של הטלפונים הסלולריים שהיא מקבלת מ־Placer.ai כדי לקבל החלטות בנוגע למיקומים חדשים.
Placer.ai אוספת מידע מעשרות מיליוני משתמשים במכשירים ניידים. היא נתנה למנהלי Madison Reed רעיונות למיקומים שהם לא היו חושבים עליהם, והזהירה אותם מפני אחרים, אומרת המייסדת איימי ארט.
ארט אומרת שהיא לא סומכת רק על המידע שנאסף בשטח. היא אוהבת לשבת על ספסל במרכז קניות ולהסתכל על העוברים ושבים במשך שעות, לפני שהיא חותמת על חוזה במקום חדש.
רשתות קמעונאיות ומתווכים מסכימים שהמכשירים הסלולריים מספקים מידע אמין ומדויק יותר מאשר בעבר. זה עוזר לרשתות לחוש בטוחות שחנות מסוימות תצליח לפני שהן חותמות על חוזה ארוך־טווח ומשקיעות מיליוני דולרים בבנייה, אומרת אנג'י סולנקי, מנהלת ארצית של תחום השירות לקמעונאים בפירמת הייעוץ Colliers.
למידת מכונה ו־AI צפויות להאיץ עוד יותר את תהליך פתיחת החנויות. RetailStat עובדת על אימון בינה מלאכותית במידע שיש לה, איפה חנויות נפתחו והיכן הן הצליחו או נכשלו. "אנחנו רק בתחילת הדרך", אומר סאפין.