El análisis de colas es una métrica clave para comprender la satisfacción del cliente en diversas industrias, como los restaurantes de comida rápida.[ 1 ], supermercados[ 2 ] y aeropuertos[ 3 ]. Los empresarios necesitan urgentemente datos en tiempo real sobre el flujo de clientes y la duración de las colas de espera, para que puedan optimizar la cantidad de cajeros de servicio requeridos, los SOP de servicio y la capacitación de los cajeros. Un cliente satisfecho es un cliente que no necesita esperar demasiado en la cola para pagar.
Al comprender y responder a los patrones de comportamiento de los clientes, las empresas pueden mejorar significativamente la experiencia de compra, lo que lleva a una mayor satisfacción, lealtad y, en última instancia, rentabilidad del cliente. Esto se alinea con la necesidad empresarial general de crear un recorrido de cliente fluido y positivo, que es integral en el competitivo panorama empresarial actual.
En el mercado actual, existen muchas soluciones de análisis de colas basadas en sensores para rastrear el recorrido del cliente en una cola. Por ejemplo, FootfallCam 3D Pro2 es un sistema de cámara de visión estéreo montado en el techo, que realiza la detección de clientes, el seguimiento y el conteo de colas, todo en un solo .
Retos actuales
Aunque FootfallCam 3D Pro2 logra la precisión de conteo del 99 % más alta de su clase[ 4 ], todavía no es 100% exacto. De hecho, no hay people counter con una precisión de conteo perfecta, debido a la dinámica del comportamiento humano en la vida real. Por ejemplo:
- Un cliente deja el carrito en la cola temporalmente y sale de la vista de cobertura del dispositivo
- Un cliente se inclina para agarrar mercancía del punto de venta o comprar artículos por impulso.
El resultado es que el tiempo que un cliente espera en la cola no se puede rastrear de manera continua y efectiva, y compromete la precisión de la duración promedio de espera en la cola.
Repensar los comportamientos humanos en las colas
Para superar la limitación, tenemos que repensar cómo los clientes hacen cola en una sola cola y cómo se puede modelar la duración promedio de espera de la cola a partir de estadísticas de datos. Básicamente,
- El primer cliente de la cola que llega a una caja de servicio vacía no necesita esperar en absoluto.
- El cliente siguiente debe esperar en la cola hasta que todos los clientes que tiene delante hayan sido atendidos y abandonen la cola.
- En otras palabras, es importante señalar qué tan rápido el cajero de servicio atiende a los clientesy cuanto dura la cola en el momento en que un cliente se une a la cola.
Enfoque innovador de modelado de datos
En esencia, en el análisis de Big Data, utilizamos el teorema del límite central.[ 5 ] y teoría de colas[ 6 ] para derivar la fórmula de duración promedio de espera en cola a partir de los primeros principios, guiado por el modelado de comportamiento de cola anterior.
Esta fórmula revolucionaria se libera de las limitaciones y desafíos planteados anteriormente, porque no necesitamos realizar un seguimiento continuo de cada cliente individual que hace cola. Todo lo que necesitamos son los datos de duración del servicio de cola y de longitud de la cola, los cuales podemos garantizar una alta precisión.
Comparación de resultados
Comparamos la duración promedio de espera de la cola con la verdad fundamental para validar nuestro modelo de datos. El antiguo enfoque es susceptible a la dinámica de los comportamientos humanos, mientras que el nuevo enfoque es un modelo estadístico.
Esta prueba se toma de datos de 1 hora de duración, y la longitud de la cola se muestrea cada 5 segundos. Hay 1000 clientes haciendo cola de forma natural en esta prueba.
Los resultados muestran que la nueva métrica supera la antigua métrica, mejorando del 99% al 99.9% exactitud. Se espera que la mejora de la precisión sea mayor en entornos más hostiles donde la precisión del conteo de dispositivos puede ser menor.
Conclusión
Esta es una muestra del uso de un enfoque estadístico moderno basado en datos para abordar un problema antiguo en el análisis de colas. Esto ayudará a todas las industrias a medir mejor la así como la satisfacción de nuestros clientes., KPI del cajero de servicio así como para sacar a la superficie cualquier ineficiencia operativa.
Con mejores métricas de datos y visibilidad, las empresas ahora pueden reducir costos y aumentar las ventas de manera más efectiva.
Preguntas Frecuentes :
1. ¿Qué dispositivos admiten esta nueva métrica para la duración promedio de espera en la cola?
Todos los dispositivos que tienen la función de conteo de colas admiten esta nueva métrica para obtener una duración promedio de espera de cola más precisa. Los dispositivos incluyen FootfallCam 3D Pro2, Proonda 3D, Ampliar 3D y Centroide. Por favor contacte [email protected].
2. ¿Puedo tener las métricas antiguas y nuevas al mismo tiempo?
Por supuesto, sin embargo, recomendamos encarecidamente el uso de la nueva métrica por su precisión superior.
Referencias:
- "Conteo de colas en restaurantes de comida rápida". por FootfallCam.
- "Conteo de colas de supermercados". por FootfallCam.
- "Conteo de colas en aeropuertos". por FootfallCam.
- "Los 5 mejores 3D People Counters“. por FootfallCam.
- "Teorema del límite central". por Wikipedia.
- "Teoría de las colas". por Wikipedia.
