L'analyse des files d'attente est une mesure clé pour comprendre la satisfaction des clients dans divers secteurs, tels que la restauration rapide. , supermarchés et aéroports . Les opérateurs commerciaux ont cruellement besoin données en temps réel à grande vitesse. sur le flux des clients et les durées d'attente dans les files d'attente, afin qu'ils puissent optimiser le nombre de caissiers de service requis, les SOP de service et les formations des caissiers. Un client satisfait est un client qui n’a pas besoin d’attendre trop longtemps dans une file d’attente pour passer à la caisse.

En comprenant et en répondant aux modèles de comportement des clients, les entreprises peuvent améliorer considérablement l'expérience d'achat, conduisant à une satisfaction, une fidélité et, en fin de compte, une rentabilité accrues des clients. Cela correspond au besoin global des entreprises de créer un parcours client fluide et positif, qui fait partie intégrante du paysage commercial concurrentiel d'aujourd'hui.

Sur le marché actuel, il existe de nombreuses solutions d'analyse de file d'attente basées sur des capteurs pour suivre le parcours client dans une file d'attente. Par exemple, FootfallCam 3D Pro2 est une système de caméra à vision stéréo monté au plafond, qui effectue la détection, le suivi et le comptage des files d'attente des clients, tout en un seul appareil.

Défis actuels

Bien que le FootfallCam 3D Pro2 atteint la précision de comptage la plus élevée de sa catégorie, soit 99 % , ce n'est toujours pas précis à 100%. En fait, il n'y a pas compteur de personnes avec une précision de comptage parfaite, due à la dynamique des comportements humains dans la vie réelle. Pour des exemples:

• Un client laisse temporairement le chariot dans la file d'attente et quitte la vue de couverture des appareils.
• Un client se penche pour saisir des marchandises au point de vente ou acheter des articles de manière impulsive

Le résultat est que la durée d'attente d'un client dans la file d'attente ne peut pas être suivie de manière continue et efficace, ce qui compromet la précision de la durée moyenne d'attente dans la file d'attente. 

Repenser les comportements humains dans les files d'attente

Pour surmonter cette limitation, nous devons repenser la façon dont les clients font la queue dans une seule file d'attente et la façon dont la durée moyenne d'attente dans la file d'attente peut être modélisée à partir des statistiques de données. Essentiellement,

• Le premier client dans la file d’attente, qui arrive devant une caisse de service vide, n’a pas besoin d’attendre du tout.
• Le client suivant doit attendre dans la file d'attente jusqu'à ce que tous les clients devant lui aient été servis et quittent la file d'attente.
• En d’autres termes, il est important de noter à quelle vitesse le caissier de service sert les clientset combien de temps dure la file d'attente au moment où un client rejoint la file d'attente.

Approche innovante de modélisation des données

Dans l'essence de l'analyse Big Data, nous utilisons le théorème central limite et théorie des files d'attente pour dériver la formule de durée moyenne d'attente dans la file d'attente à partir des premiers principes, guidés par la modélisation du comportement de file d'attente ci-dessus. 

Cette formule révolutionnaire s'affranchit des limitations et des défis évoqués ci-dessus, car nous n'avons pas besoin de suivre en permanence chaque client faisant la queue. Tout ce dont nous avons besoin, ce sont des données sur la durée de service de la file d'attente et la longueur de la file d'attente, dont nous pouvons garantir une grande précision.

Comparaison des résultats

Nous comparons la durée moyenne d'attente dans la file d'attente avec la vérité terrain pour valider notre modèle de données. L'ancienne approche est sensible à la dynamique des comportements humains, tandis que la nouvelle approche est une modélisation statistique.

Ce test est effectué à partir de données d'une heure, la longueur de la file d'attente étant échantillonnée toutes les 1 secondes. Il y a naturellement 5 clients qui font la queue pour ce test.

Les résultats montrent que la nouvelle métrique surperforme l'ancienne métrique, passant de 99 % à 99.9% précision. L’amélioration de la précision devrait être plus importante dans les environnements plus difficiles où la précision du comptage des appareils peut être inférieure.

Conclusion

Il s'agit d'une démonstration de l'utilisation d'une approche statistique moderne basée sur les données pour résoudre un problème séculaire dans l'analyse des files d'attente. Cela aidera toutes les industries à mieux mesurer satisfaction Client, KPI du caissier de service ainsi que pour faire surface inefficacité opérationnelle.

Grâce à de meilleures mesures et visibilité des données, les entreprises peuvent désormais réduire leurs coûts et augmenter leurs ventes plus efficacement.

FAQ :

1. Quels appareils prennent en charge cette nouvelle mesure de durée moyenne d'attente dans la file d'attente ?

Tous les appareils dotés de la fonction de comptage de files d'attente prennent en charge cette nouvelle métrique pour une durée d'attente moyenne en file d'attente plus précise. Les appareils incluent FootfallCam 3D Pro2, Prowave modèle 3D, Extension 3D ainsi que Centroïde. Veuillez contacter [email protected]. 

2. Puis-je avoir à la fois les anciennes et les nouvelles mesures ?

Absolument, mais nous encourageons fortement l'utilisation de la nouvelle métrique en raison de sa précision supérieure.

Références:

1. "Comptage des files d'attente dans les restaurants de restauration rapide" . par FootfallCam.
2. "Comptage des files d'attente dans les supermarchés" . par FootfallCam.
3. "Comptage des files d'attente dans les aéroports" . par FootfallCam.
4. "Top 5 3D Compteur de Personness« . par FootfallCam.
5. "Théorème de la limite centrale" . par Wikipedia.
6. "Théorie des files d'attente" . par Wikipedia.