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Warteschlangenanalyse neu definieren: Ein Big-Data-Modellierungsansatz

Die Warteschlangenanalyse ist eine wichtige Kennzahl zum Verständnis der Kundenzufriedenheit in verschiedenen Branchen, beispielsweise in Fast-Food-Restaurants[1], Supermärkte[2] und Flughäfen[3]. Unternehmer brauchen dringend Echtzeitdaten auf den Kundenfluss und die Wartezeiten in der Warteschlange, sodass sie die Anzahl der benötigten Servicekassierer, Service-SOPs und Kassiererschulungen optimieren können. Ein zufriedener Kunde ist ein Kunde, der nicht zu lange in der Warteschlange warten muss, um zur Kasse zu gehen.

Durch das Verstehen und Reagieren auf die Verhaltensmuster der Kunden können Unternehmen das Einkaufserlebnis erheblich verbessern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit, Loyalität und letztlich auch Rentabilität führt. Dies steht im Einklang mit dem übergeordneten Geschäftsbedürfnis, eine nahtlose und positive Customer Journey zu schaffen, die in der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftslandschaft ein wesentlicher Bestandteil ist.

Auf dem aktuellen Markt gibt es zahlreiche sensorbasierte Warteschlangenanalyselösungen, um die Customer Journey in einer Warteschlange zu verfolgen. Zum Beispiel, FootfallCam 3D Pro2 ist eine Stereokamerasystem an der Decke montiert, das die Kundenerkennung, -verfolgung und -zählung übernimmt, alles in einem Gerät.

Derzeitige Herausforderungen

Obwohl die FootfallCam 3D Pro2 erreicht die höchste Zählgenauigkeit seiner Klasse von 99 %[4], es ist immer noch nicht 100 % genau. Tatsächlich gibt es keine personenzähler mit perfekter Zählgenauigkeit aufgrund der Dynamik menschlichen Verhaltens im wirklichen Leben. Zum Beispiel:

  • Ein Kunde lässt den Einkaufswagen vorübergehend in der Warteschlange stehen und verlässt die Geräteabdeckungsansicht
  • Ein Kunde bückt sich, um Waren am Point-of-Sale oder Spontankäufe zu ergattern
Darstellung menschlichen Verhaltens in Warteschlangen

Das Ergebnis ist, dass die Wartezeit eines Kunden in der Warteschlange nicht kontinuierlich und effektiv verfolgt werden kann und die Genauigkeit der durchschnittlichen Wartezeit in der Warteschlange beeinträchtigt wird. 

Überdenken des menschlichen Verhaltens in Warteschlangen

Um diese Einschränkung zu überwinden, müssen wir überdenken, wie sich Kunden in einer einzigen Warteschlange anstellen und wie die durchschnittliche Wartezeit in der Warteschlange anhand von Datenstatistiken modelliert werden kann. Grundsätzlich,

  • Der erste Kunde in der Warteschlange, der an einer leeren Servicekasse ankommt, muss überhaupt nicht warten.
  • Der nachfolgende Kunde muss so lange in der Warteschlange warten, bis alle Kunden vor ihm bedient wurden, und die Warteschlange verlassen.
  • Mit anderen Worten, es ist wichtig zu beachten wie schnell die Servicekasse die Kunden bedient und Wie lang ist die Warteschlange in dem Moment, in dem sich ein Kunde in die Warteschlange einreiht.

Innovativer Datenmodellierungsansatz

Im Kern der Big-Data-Analyse nutzen wir den zentralen Grenzwertsatz[5] und Warteschlangentheorie[6] um die Formel für die durchschnittliche Warteschlangenwartezeit aus ersten Prinzipien abzuleiten, geleitet von der oben beschriebenen Modellierung des Warteschlangenverhaltens. 

E(W) stellt die durchschnittliche Wartedauer in der Warteschlange dar, E(S) stellt die durchschnittliche Wartedauer in der Warteschlange dar, E(L) stellt die durchschnittliche Warteschlangenlänge dar, P(L=0) stellt die Zeitwahrscheinlichkeit dar, in der die Warteschlange leer ist

Diese revolutionäre Formel befreit uns von den oben genannten Einschränkungen und Herausforderungen, da wir nicht jeden einzelnen Kunden in der Warteschlange kontinuierlich verfolgen müssen. Alles, was wir brauchen, sind die Daten zur Warteschlangenbereitstellungsdauer und Warteschlangenlänge, mit denen wir eine hohe Genauigkeit gewährleisten können.

Ergebnisvergleich

Wir vergleichen die durchschnittliche Wartezeit in der Warteschlange mit der Grundwahrheit, um unser Datenmodell zu validieren. Der alte Ansatz ist anfällig für die Dynamik menschlichen Verhaltens, während der neue Ansatz eine statistische Modellierung ist.

Dieser Test basiert auf einstündigen Daten, wobei die Warteschlangenlänge alle 1 Sekunden abgetastet wird. Bei diesem Test stehen natürlich 5 Kunden Schlange.

Vergleiche verschiedener Ansätze mit Ground Truth

Die Ergebnisse zeigen, dass die neue Metrik outperforms die alte Metrik, Verbesserung von 99 % auf 99.9% Genauigkeit. Es wird erwartet, dass die Genauigkeitsverbesserung in raueren Umgebungen, in denen die Genauigkeit der Gerätezählung geringer sein kann, größer ausfällt.

Zusammenfassung

Dies ist ein Beispiel für die Verwendung eines modernen datengesteuerten statistischen Ansatzes zur Lösung eines uralten Problems in der Warteschlangenanalyse. Dies wird allen Branchen helfen, das besser zu messen Kundenzufriedenheit, Service-Kassierer-KPI sowie um irgendwelche aufzutauchen betriebliche Ineffizienz.

Mit besseren Datenmetriken und besserer Transparenz können Unternehmen jetzt Kosten senken und den Umsatz effektiver steigern.


FAQ :

1. Welche Geräte unterstützen diese neue Metrik für die durchschnittliche Wartezeit in der Warteschlange?

Alle Geräte, die über die Funktion „Warteschlangenzählung“ verfügen, unterstützen diese neue Metrik für eine genauere durchschnittliche Wartezeit in der Warteschlange. Zu den Geräten gehört FootfallCam 3D Pro2, 3D-Prowave, 3D-Erweiterung und Zentroid. Bitte kontaktieren Sie uns [E-Mail geschützt]

2. Kann ich sowohl die alten als auch die neuen Metriken gleichzeitig haben?

Auf jeden Fall, wir empfehlen jedoch dringend, die neue Metrik aufgrund ihrer überlegenen Genauigkeit zu verwenden.


References:

  1. "Zählen der Warteschlangen in Fast-Food-Restaurants". von FootfallCam.
  2. "Zählung der Warteschlangen in Supermärkten". von FootfallCam.
  3. "Zählung der Warteschlangen an Flughäfen". von FootfallCam.
  4. "Top 5 3D Personenzählers„. von FootfallCam.
  5. "Zentraler Grenzwertsatz". von Wikipedia.
  6. "Warteschlangentheorie". von Wikipedia.

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