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Applications FootfallCam
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Les responsables des opérations ont souvent du mal à décider d'ouvrir ou de fermer des magasins en raison d'une visibilité limitée sur la fréquentation et le potentiel de vente sur des sites spécifiques.
FootfallCam AI utilise des données démographiques intégrées pour offrir des informations sur la zone de chalandise, permettant aux responsables des opérations de prendre des décisions basées sur les données au lieu de se fier uniquement à l'intuition.
Dans le domaine des performances mixtes des magasins, les directeurs commerciaux ont du mal à libérer tout le potentiel de magasins spécifiques. Ils se demandent s’ils ont atteint le sommet ou si un potentiel supplémentaire reste inexploité.
Chaque magasin de détail est unique. FootfallCam AI optimise les objectifs de vente des magasins individuels en catégorisant intelligemment les magasins en fonction de caractéristiques communes, en comparant leurs performances au sein de leurs clusters respectifs et en recommandant un ensemble d'objectifs réalisables.
Des défis surviennent lorsque les responsables marketing jonglent avec les données provenant de diverses sources, dans le but de suivre efficacement les dépenses, la fréquentation et les ventes de chaque événement.
FootfallCam AI exploite le Big Data et les informations de marché basées sur l'IA pour prédire et quantifier les taux d'augmentation en fonction des campagnes historiques. Il apprend en permanence, évalue l’efficacité des événements et prévoit intelligemment les résultats futurs.
Les directeurs de magasin sont confrontés à un défi car ils n'ont pas accès aux données historiques et projetées sur la fréquentation, ce qui conduit à une planification mal informée du personnel, uniquement basée sur des conjectures.
Grâce aux divers ensembles de données tels que l'historique de fréquentation et la météo, FootfallCam AI recommande des niveaux de personnel optimaux. En adoptant les recommandations de l’IA pour déterminer les effectifs idéaux, les magasins de détail peuvent éviter le gaspillage inutile des coûts de main-d’œuvre tout en améliorant l’expérience client.
Fonctionnalités d'IA
L'utilisation de la méthode de regroupement pour catégoriser intelligemment les magasins en fonction de leurs traits et caractéristiques communs aide les clients à découvrir des modèles, à en savoir plus sur les magasins individuels et à adapter une meilleure planification stratégique à chaque segment de marché.
La modélisation prédictive de l'IA utilise des ensembles de données historiques et divers (ventes, magasin, personnel, météo, démographie, etc.) pour prévoir avec précision les futurs modèles et tendances de données, aidant les clients à planifier et à prendre des décisions avancées.
FootfallCam AI dispose d'un moteur de règles, permettant aux clients de créer des règles commerciales personnalisées et de déclencher des alertes «basées sur des règles» et «déclenchées par l'IA», garantissant des décisions sur place pour une action immédiate et le respect des SLA.
En tirant parti de votre ensemble de données existant et en utilisant une modélisation des données d'IA spécifique au segment de clientèle, les entreprises peuvent analyser l'influence de divers points de contact et stratégies sur la fréquentation, les ventes et les comportements des clients. Cela facilite l'optimisation de l'allocation des ressources et de la budgétisation, conduisant à des initiatives commerciales plus ciblées et à l'optimisation du flux de travail.
Défis : S'appuyer uniquement sur les données collectées sans l'IA a des capacités de vision et d'analyse limitées, ce qui entrave la prise de décision et manque d'analyses prédictives et prescriptives pour une meilleure planification et optimisation stratégiques.
Avec FootfallCam : l'analyse basée sur l'IA permet aux entreprises de personnaliser les règles commerciales avec des mesures commerciales intelligentes pour leur flux de travail, fournissant des informations exploitables pour les améliorations SLA.
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