Un des avantages d’Internet aujourd’hui est de pouvoir mesurer le comportement des consommateurs, ce qui est possible avec le Store Locator. Cela dit, les entreprises peuvent parfois s’y perdre tant la quantité de données collectées est importante. Le terme “big data” illustre parfaitement cette réalité…
Pourquoi exploiter les données collectées par votre Store Locator ?
Les mesures récupérées par votre Store Locator permettent de mieux cerner les préférences des Internautes, d’obtenir les informations nécessaires pour l’optimiser (contenu, design, code, etc.) et donc de générer plus de trafic en point de vente.
La page point de vente de votre Store Locator (dédiée à un unique établissement) est particulièrement adaptée pour l’effort d’optimisation car différents Click-To-Action peuvent y être testés et adaptés.
Mais il faudra identifier les bonnes données pour optimiser votre Store Locator dans une optique long terme : celles qui font du sens dans le cadre d’une activation Web-To-Store.
La principale question à se poser est donc la suivante :
Quels comportements observés sur mon Store Locator dénotent une volonté de déplacement vers mes points de vente ?
Par exemple chez Mobilosoft nous construisons, pour nos clients, des dashboards sur mesure reprenant les KPIs clés qu’ils ont décidé de choisir. Cela nous permet de valider ensemble que les modifications apportées aux initiatives Web-to-Store ont un impact positif sur leur business.
Voici un exemple de KPI que vous pourriez suivre afin d’identifier la performance de votre page de recherche :
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