延續前篇對 有效服務時間的評估 ，實體門市不像線上商店，易採集頁面滯留時間情況及快速至結帳頁面，因此門市需在各區佈局感應器 ( 可參考 : 客流採集裝置 )，收集顧客與門市人員、商品架或收銀台等所滯留時間，本篇將探討採集後服務時間該如何定義、應用，希望能幫助管理者對門市顧客服務進行優化。
1. 事件分類
因每個門市空間、擺設、產品種類、門市人員銷售能力及結帳方式有所不同，因此對每筆服務時間需進行分類，而這點沒有絕對答案，必須在現場觀察後才能定義，簡單舉例如下：
少於 30 的服務事件，如 : 打招呼、快速提問或經過。
30 到 60 秒服務事件，如 : 向門市人員提出深入問題或與產品互動。
超過 60 秒服務事件，如 : 與門市人員、產品間有高度互動或產生其餘問題 ( 換貨、找尋商品等 )。
2. 銷售關聯性
分析各事件服務率與提袋率關聯性，首先定義 服務率 : 各類服務事件 / 進店人數 及 提袋率 : 成交筆數 / 進店人數 ，高關聯性則屬於最佳服務時間，以培訓門市人員朝最佳服務時間為目標，進而提升提袋率。
3. 人力關聯性
衡量店內最佳服務時間後，下一步就是評估人力生產率，定義 人力生產率 : 總服務事件 / 門市人力 / 進店人數，以了解每位門市人員平均服務事件，朝增加最佳服務時間的服務事件為目標，以利增加銷售機會。
深入探討門市人員服務狀況，可點擊 連鎖零售店 STAR 服務率 介紹，內容提到「提袋率」與「STAR服務率」之交叉分析。
通常提袋率高時，STAR服務率會相對低；反之，提袋率低時，STAR服務率應偏高，倘若提袋率和STAR服務率都高情況，可能有導購率較高的銷售能手在其中，而STAR服務率和提袋率都低的話，這就要加強導購技巧了。
總結，確定了門市內最佳服務時間，並培訓門市人員朝此目標優化以利增加服務事件，相信能創造了優質購物環境、增加滯留時間，達到提升銷售機會。