Verkkokaupassa markkinoija näkee jokaisen klikkauksen, mutta kivijalkakaupan ovesta kulkevista ihmisistä hänellä ei useinkaan ole yhtäkään lukua. Kassalta näkee, paljonko myytiin, muttei sitä, montako ihmistä kävi sisällä ja lähti tyhjin käsin. Kävijälaskenta tuo myymälään saman perusmittarin kuin verkon kävijäseuranta: montako ihmistä tuli ja milloin.
Tässä jutussa käydään läpi, mitä lukuja ovella oleva laskuri tuottaa, miten ne yhdistetään kassan ja kampanjoiden dataan ja mitä tietosuoja edellyttää. Mainoseurojen jakautumista verkon ja muiden medioiden kesken seurasimme markkinointibudjeteista kirjoittaessamme. Verkossa mainoseuron jäljen näkee klikkeinä ja kävijöinä. Myymälässä se jää usein arvailun varaan.
Kävijälaskenta: mitä myymälän ovelta voi mitata
Kävijälaskuri oven yläpuolella laskee sisään ja ulos kulkevat ihmiset ja tallentaa luvut aikaleimoineen. Laskurina voi olla kamera tai muu anturi. Raportissa markkinoija näkee kellonaikoihin jaetun luvun, ei kuvaa ihmisistä.
Laskenta tehdään usein samalla kameralla tai järjestelmällä kuin myymälän valvonta, ja siksi data päätyy markkinoijalle usein kiinteistö- tai turvallisuuspuolen kautta. Esimerkiksi turkulaisen Securityn sivuilla kameravalvonnan analytiikaksi luetaan kävijälaskenta, jonojen pituuden seuranta ja alueiden käyttöasteen mittaus.
Markkinoijan kannalta laitetyyppiä tärkeämpää on, kuka dataa katsoo ja mihin päätökseen sitä käytetään. Jos luvut jäävät kiinteistöpäällikön kuukausiraporttiin, kampanjasuunnittelu ei hyödy niistä. Sovi siis heti alussa, kuka saa raportin ja kuinka usein.
Viisi mittaria, jotka kävijälaskenta tuottaa
Asiakasvirta on myymälälle samaa kuin liikenne verkkosivulle: ilman sitä muilta luvuilta puuttuu mittakaava. Taulukko kokoaa keskeiset mittarit ja sen, mihin markkinoija voi niitä käyttää.
| Mittari | Mitä se kertoo | Mihin markkinoija käyttää | Tietosuojahuomio |
|---|---|---|---|
| Kävijämäärä (päivä, viikko) | Montako ihmistä tuli sisään | Kampanjaviikon vertailu tavalliseen viikkoon, näyteikkunan veto | Luku on summa, mutta kameran kuvan käsittely on henkilötietojen käsittelyä |
| Ruuhkatunnit | Milloin myymälässä on väkeä | Some-julkaisujen ja tarjousten ajoitus, aukioloaikojen arviointi | Ei yksittäisten työntekijöiden tarkkailuun |
| Ostokonversio | Kuinka moni sisään tullut osti | Näyteikkunan, hinnoittelun ja myyntityön vaikutus | Kassadata yhdistetään summatasolla (tunti, päivä), ei henkilöittäin |
| Alueiden käyttöaste | Mitkä myymälän alueet keräävät väkeä | Tuotesijoittelu, kampanjatuotteiden paikka | Käyttötarkoitus kirjataan etukäteen |
| Ikä- ja sukupuoliarvio | Kävijäjoukon karkea rakenne | Kohderyhmän tarkistus | Palaavan kävijän tunnistus on biometrista tunnistamista. Pienen kaupan kannattaa jättää tämä pois |
Kaikki laitteet ja palvelut eivät tuota kaikkia rivejä, joten taulukko kuvaa mittareita eikä yhtä tiettyä tuotetta.
Ovelta kassalle: ostokonversio myymälässä
Pelkkä kävijämäärä kertoo, houkutteleeko näyteikkuna tai mainos ihmisiä sisään. Ostokonversio kertoo, mitä sisällä tapahtuu.
Laskukaava
Ostokonversio saadaan, kun kassakuittien määrä jaetaan saman ajanjakson kävijämäärällä:
ostokonversio = kassakuittien määrä ÷ kävijämäärä × 100
Esimerkki: jos myymälässä kävi lauantaina 400 ihmistä ja kassalle kirjattiin 92 kuittia, ostokonversio oli 23 %. Luvut ovat esimerkkejä, mutta laskutapa on sama kaikenkokoisissa myymälöissä. Jos kävijälaskuri laskee sekä sisään että ulos kulkevat, kaavaan otetaan vain sisään tulleet. Muuten sama ihminen lasketaan kahdesti.
Mitä luku ei kerro
Myymälän ostokonversio on karkea mittari. Perhe on kolme kävijää ja yksi kuitti, joten seurueet painavat lukua alaspäin. Henkilökunnan kulku ovesta, palautukset ja tilausten noudot vääristävät sitä lisää. Siksi lukua kannattaa seurata saman myymälän sisällä viikosta toiseen. Muutos kertoo enemmän kuin absoluuttinen taso tai vertailu toiseen kauppaan.
Näkyykö kampanja myymälän ovella? Verkon ja kivijalan datan yhdistäminen
Kun some-kampanja tai hakumainonta on käynnissä, verkon luvut päivittyvät heti. Kivijalkamyymälässä vaikutusta joutuu etsimään vertailemalla. Yhtä oikeaa menetelmää ei ole, mutta muutama perussääntö pitää tulkinnan maltillisena.
Vertailujakso ennen kampanjaa
Vertaa kampanjaviikkoa kahdesta neljään edeltävään samanlaiseen viikkoon ja viime vuoden vastaavaan viikkoon. Vertaa viikonpäiviä keskenään, maanantaita maanantaihin ja lauantaita lauantaihin, koska viikonpäivien ero voi olla suurempi kuin kampanjan vaikutus.
Häiriötekijät
Sää, palkkapäivä, koulujen lomat ja kaupungin tapahtumat liikuttavat kävijämäärää kampanjasta riippumatta. Merkitse ne samaan kalenteriin kampanjoiden kanssa. Jos ketjussa on toinen myymälä, jossa kampanjaa ei ajettu, se kelpaa vertailuryhmäksi. Jos kävijöitä tuli molempiin aiempaa enemmän, syy oli todennäköisesti jokin muu kuin kampanja.
Verkon kävijäseuranta ja myymälä samaan näkymään
Vie kampanjan klikit, hakujen määrä ja myymälän kävijäkäyrä samalle aikajanalle päivän tarkkuudella. Kaikki kampanjan vaikutus ei näy verkkoanalytiikassa. Googlen tekoälyvastausten vaikutuksesta klikkeihin on esitetty ristiriitaisia arvioita, ja hakija voi saada kaupan osoitteen ja aukioloajat jo hakutuloksesta. Silloin käynti näkyy vasta ovella.
Jos kävijämäärä nousee kampanjapäivinä ja palaa tasolleen sen jälkeen, tulos viittaa kampanjan vaikutukseen. Todiste se ei ole, mutta seuraavalle budjettipäätökselle se on parempi peruste kuin pelkkä klikkimäärä.
Mitä GDPR sallii kävijälaskennassa
Anonyymi luku vai henkilötieto?
Tietosuoja-asetusta ei sovelleta tietoon, josta ihmistä ei voi tunnistaa suoraan eikä välillisesti. Näin linjaa Euroopan tietosuojaneuvoston (EDPB) ohje videolaitteiden henkilötietojen käsittelystä. Tietosuojavaltuutetun toimiston mukaan anonymisoidut tiedot eivät ole henkilötietoja, mutta anonymiteetti arvioidaan tapauskohtaisesti, ja se voi heiketä tekniikan kehittyessä.
Raportin tuntiluku voi siis olla anonyymi, mutta kameran käsittelemä kuva ei ole. Tietosuojavaltuutetun mukaan myös kameravalvonta, joka ei tallenna kuvaa, on henkilötietojen käsittelyä. EDPB pitää yksinkertaisia laskenta-algoritmeja vähemmän yksityisyyteen puuttuvina kuin biometrisia tekniikoita.
Käyttötarkoitus ja kyltti
EDPB:n mukaan valvonnan tarkoitukset kirjataan ennen käyttöä ja täsmennetään jokaiselle kameralle. Pelkkä ”turvallisuutesi vuoksi” ei riitä. Ohje varoittaa, että kameroita voidaan käyttää väärin tarkoituksiin, joita kuvattava ei osaa odottaa, ja mainitsee esimerkkinä markkinoinnin. Jos turvallisuuskamera otetaan kävijälaskentaan, uusi tarkoitus lisätään kirjauksiin ja asiakkaille annettaviin tietoihin.
Myymälässä tiedot annetaan kahdessa kerroksessa. EDPB:n kauppaesimerkissä sisäänkäynnillä on kyltti, jossa ovat tärkeimmät tiedot, ja kassalla on tarkempi tietolehti.
Henkilökunta näkyy samassa kuvassa
Laki yksityisyyden suojasta työelämässä luettelee työpaikan kameravalvonnan sallitut tarkoitukset, kuten henkilökohtaisen turvallisuuden varmistamisen ja omaisuuden suojaamisen. Kameravalvontaa ei saa käyttää tietyn työntekijän tai tiettyjen työntekijöiden tarkkailuun, ja ennen käyttöönottoa on selvitettävä yksityisyyteen vähemmän puuttuvat keinot. Markkinoijalle tämä tarkoittaa, ettei ruuhkadataa käytetä myyjien keskinäiseen vertailuun.
Kasvontunnistus ja kohdennettu mainonta
EDPB:n mukaan kävijöiden luokittelu esimerkiksi iän ja sukupuolen mukaan ilman yksilön tunnistamista ei ole erityisten henkilötietojen käsittelyä. Raja ylittyy, kun järjestelmä tunnistaa saman ihmisen uudelleen: silloin kyse on biometrisesta tunnistamisesta. Kasvontunnistukseen perustuva kohdennettu mainonta vaatisi ohjeen mukaan nimenomaisen suostumuksen kaikilta, joita kamera kuvaa. Pienelle kivijalkaliikkeelle se on käytännössä mahdotonta.
Tämä ei ole oikeudellinen arvio, joten tarkista tapauksesi tietosuojavastaavan tai juristin kanssa.
Mistä aloittaa: yksi kysymys ja yksi mittari
Kävijälaskenta kannattaa aloittaa pienestä. Valitse yksi markkinointikysymys, esimerkiksi ”tuoko lauantain some-tarjous väkeä myymälään?”. Valitse taulukosta mittari, joka vastaa siihen, ja kerää neljän viikon vertailujakso ennen kuin muutat mitään.
Kysy ensin kiinteistön tai turvallisuuspuolen vastaavalta, mitä dataa myymälän kamerat jo tuottavat ja onko laskenta kirjattu käyttötarkoituksiin. Voi olla, että luvut ovat jo olemassa ja odottavat vain lukijaa.
Usein kysytyt kysymykset
Mitä kävijälaskenta tarkoittaa?
Kävijälaskenta tarkoittaa myymälään tai muuhun tilaan saapuvien ihmisten laskemista ovelle asennetulla kävijälaskurilla, joka on kamera tai muu anturi. Tuloksena on aikaleimattu kävijämäärä, josta näkee esimerkiksi päivän ruuhkatunnit. Markkinoinnissa sillä seurataan myymälän asiakasvirtaa ja kampanjoiden vaikutusta.
Miten myymälän ostokonversio lasketaan?
Jaa kassakuittien määrä saman ajanjakson kävijämäärällä ja kerro sadalla. Jos 400 kävijää jättää 92 kuittia, ostokonversio on 23 %. Seuraa lukua saman myymälän sisällä, koska seurueet, henkilökunnan kulku ja noudot vääristävät sitä.
Onko kävijälaskenta GDPR:n mukaan sallittua?
Voi olla. Tietosuoja-asetusta ei sovelleta tietoon, josta ihmistä ei voi tunnistaa, mutta kameran kuvan käsittely on henkilötietojen käsittelyä silloinkin, kun kuvaa ei tallenneta. Anonymiteetti arvioidaan tapauskohtaisesti, joten käyttötarkoitus kirjataan ja kävijöille kerrotaan laskennasta.
Saako myymälän turvallisuuskameraa käyttää kävijälaskentaan?
EDPB:n mukaan kameran käyttötarkoitukset kirjataan etukäteen kamerakohtaisesti, ja ohje varoittaa käyttämästä valvontaa odottamattomiin tarkoituksiin, kuten markkinointiin. Jos turvallisuuskamera otetaan laskentaan, uusi tarkoitus kirjataan ja siitä kerrotaan kävijöille ja henkilökunnalle.
Voiko kävijälaskuri tunnistaa saman asiakkaan uudelleen?
Jos laskuri tunnistaa saman asiakkaan uudelleen, kyse on EDPB:n mukaan biometrisesta tunnistamisesta, joka kuuluu erityisten henkilötietojen piiriin. Kasvontunnistukseen perustuva mainonta vaatisi ohjeen mukaan nimenomaisen suostumuksen jokaiselta kuvatulta. Pelkkä luku tai iän ja sukupuolen karkea arvio ilman yksilön tunnistamista ei ole biometrista tunnistamista.
Lähteet
Euroopan tietosuojaneuvosto (EDPB): Guidelines 3/2019 on processing of personal data through video devices. Versio 2.0, hyväksytty 29.1.2020.
Tietosuojavaltuutetun toimisto: Henkilötietojen pseudonymisointi ja anonymisointi.
Tietosuojavaltuutetun toimisto: Usein kysyttyä kameravalvonnasta.
Laki yksityisyyden suojasta työelämässä 759/2004, 16 ja 17 §. Finlex.
