L'analisi delle code è una metrica chiave per comprendere la soddisfazione dei clienti in vari settori, come i fast food,, supermercati, e aeroporti,. Gli operatori del settore ne hanno un disperato bisogno dati in tempo reale sul flusso dei clienti e sulla durata delle attese in coda, in modo da poter ottimizzare il numero di cassieri di servizio richiesti, le SOP di servizio e la formazione dei cassieri. Un cliente soddisfatto è un cliente che non ha bisogno di aspettare troppo a lungo in coda alla cassa.

Comprendendo e rispondendo ai modelli di comportamento dei clienti, l'azienda può migliorare in modo significativo l'esperienza di acquisto, portando a una maggiore soddisfazione e fidelizzazione del cliente e, in definitiva, alla redditività. Ciò è in linea con l'esigenza aziendale generale di creare un percorso cliente positivo e senza soluzione di continuità, che è parte integrante del panorama aziendale competitivo di oggi.

Nel mercato attuale esistono numerose soluzioni di analisi delle code basate su sensori per monitorare il percorso del cliente in coda. Per esempio, FootfallCam 3D Pro2 è un sistema di telecamere per visione stereoscopica montato a soffitto, che rileva, traccia e conta le code dei clienti, tutto in uno dispositivo.

Sfide attuali

Sebbene l' FootfallCam 3D Pro2 raggiunge la precisione di conteggio più elevata della categoria, pari al 99%.,, non è ancora accurato al 100%. In effetti, non c'è contatore persone con una precisione di conteggio perfetta, dovuta alla dinamica dei comportamenti umani nella vita reale. Per esempio:

• Un cliente lascia temporaneamente il carrello in coda ed esce dalla visualizzazione della copertura del dispositivo
• Un cliente si china per prendere la merce del punto vendita o acquistare articoli d'impulso

Il risultato è che la durata dell'attesa di un cliente in coda non può essere monitorata in modo continuo ed efficace e compromette la precisione della durata media di attesa in coda. 

Ripensare i comportamenti umani in coda

Per superare questa limitazione, dobbiamo ripensare al modo in cui i clienti si mettono in coda in un’unica coda e a come la durata media di attesa in coda può essere modellata dalle statistiche dei dati. Fondamentalmente,

• Il primo cliente della coda, che arriva alla cassa del servizio vuota, non ha bisogno di aspettare.
• Il cliente successivo deve attendere in coda finché tutti i clienti davanti a lui sono stati serviti e lasciare la coda.
• In altre parole, è importante notare la velocità con cui il cassiere del servizio serve i clientie quanto è lunga la coda? nel momento in cui un cliente si unisce alla coda.

Approccio innovativo alla modellazione dei dati

Nell'essenza dell'analisi dei Big Data, utilizziamo il Teorema del Limite Centrale, e teoria delle code, ricavare la formula della durata media dell'attesa in coda dai principi primi, guidati dal modello di comportamento in coda di cui sopra. 

Questa formula rivoluzionaria si libera dai limiti e dalle sfide sopra menzionate, perché non abbiamo bisogno di monitorare continuamente ogni singolo cliente in coda. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno sono i dati sulla durata del servizio e sulla lunghezza della coda, entrambi i quali possiamo garantire un'elevata precisione.

Confronto dei risultati

Confrontiamo la durata media di attesa in coda con i dati reali per convalidare il nostro modello di dati. Il vecchio approccio è sensibile alle dinamiche dei comportamenti umani, mentre il nuovo approccio è una modellizzazione statistica.

Questo test viene effettuato su dati di 1 ora, con la lunghezza della coda campionata ogni 5 secondi. Ci sono 1000 clienti in coda in modo naturale in questo test.

I risultati mostrano che la nuova metrica Sorpassa la vecchia metrica, migliorando dal 99% a 99.9% precisione. Si prevede che il miglioramento della precisione sarà maggiore per gli ambienti più difficili in cui la precisione del conteggio dei dispositivi può essere inferiore.

Conclusione

Questa è una dimostrazione dell'utilizzo di un moderno approccio statistico basato sui dati per affrontare un annoso problema nell'analisi delle code. Ciò aiuterà tutte le industrie a misurare meglio il soddisfazione del cliente, KPI del cassiere del servizio nonché per far emergere eventuali inefficienza operativa.

Con una migliore visibilità e metrica dei dati, le aziende possono ora ridurre i costi e aumentare le vendite in modo più efficace.

FAQ :

1. Quali dispositivi supportano questa nuova metrica per la durata media di attesa in coda?

Tutti i dispositivi dotati della funzione Conteggio code supportano questa nuova metrica per una durata media di attesa in coda più accurata. I dispositivi includono FootfallCam 3D Pro2, Proonda 3D, Estendi 3D ed Centroide. Si prega di contattare [email protected]. 

2. Posso avere sia la vecchia che la nuova metrica contemporaneamente?

Assolutamente sì, tuttavia consigliamo vivamente di utilizzare la nuova metrica per la sua precisione superiore.

Riferimenti:

1. "Conteggio delle code nei ristoranti fast food". di FootfallCam.
2. "Conteggio code nei supermercati". di FootfallCam.
3. "Conteggio code negli aeroporti". di FootfallCam.
4. "I 5 migliori 3D Contatore Persones“. di FootfallCam.
5. "Teorema del limite centrale". da Wikipedia.
6. "Teoria delle code". da Wikipedia.