Vue d’ensemble
Les planificateurs conventionnels de la liste du personnel rendent difficile pour les gérants de magasin d'anticiper et de s'adapter au trafic variable du magasin. Les listes fixes peuvent entraîner soit un manque de personnel, ce qui a un impact sur l'expérience client, soit un sureffectif, ce qui gaspille des ressources.
En s'appuyant sur les modèles de fréquentation historiques et les modèles d'IA, l'application FootfallCam Staff Roster recommande un rapport personnel / fréquentation idéal pour des niveaux de dotation optimaux.
FootfallCam IA
Sans visibilité sur les données de fréquentation historiques et projetées, les responsables de magasin doivent planifier les listes de personnel de manière «non informée», en se fondant uniquement sur des conjectures.
Tirant parti de divers ensembles de données tels que la fréquentation historique, la météo, les vacances, etc., FootfallCam AI traite et recommande intelligemment les niveaux de dotation optimaux en fonction des prévisions.
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:
Tirant parti des données de fréquentation et de l'analyse prédictive, il aide les responsables des opérations à répartir intelligemment le personnel en fonction du nombre d'or de la fréquentation par rapport au personnel.
L'examen des niveaux de dotation en personnel dans un magasin de détail est essentiel pour garantir un équilibre optimal entre le service client et le coût de la main-d'œuvre afin d'optimiser l'expérience d'achat.
Un espace de travail permettant aux responsables des opérations d'importer les données du personnel et d'assurer la préparation des données à des fins de planification du personnel.
Application de planification de la liste du personnel
Découvrez comment l'application Staff Roster Planner répond aux défis de votre entreprise.
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KPI
Prédiction du niveau de dotation idéal
S'appuyant sur les modèles de fréquentation historiques, FootfallCam AI recommande le niveau de dotation idéal pour atteindre le ratio fréquentation/personnel le plus optimal.
Cas d'utilisation en action
Laboratoire FootfallCam
FootfallCam Lab* est confronté au défi de gérer les schémas de fréquentation fluctuants dans les magasins de détail. Le responsable des opérations a du mal à composer avec un personnel fixe qui ne s'adapte pas aux variations du trafic client. Cette rigidité entrave leur capacité à répartir efficacement le personnel pendant les périodes de pointe.
L'application Staff Roster Planner de FootfallCam recommande des niveaux de dotation optimaux en analysant les données historiques de fréquentation et en prévoyant les périodes de pointe. Cela permet aux responsables des opérations d'ajuster de manière dynamique les horaires du personnel, garantissant ainsi une couverture efficace pendant les périodes de trafic élevé et réduisant les coûts de personnel.
*Il s'agit d'une entreprise fictive et d'un cas d'utilisation hypothétique.
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