スタッフ名簿プランナー

運用管理者向けに設計
足跡データと予測分析を活用することで、運営管理者は足跡とスタッフの黄金比に基づいて賢くスタッフを割り当てることができます。
概要
従来のスタッフ名簿スケジューラでは、店舗マネージャーが店舗の混雑状況の変化を予測して対応することが困難でした。 固定名簿は、人員不足で顧客エクスペリエンスに影響を与えたり、人員過多でリソースを無駄にしたりする可能性があります。
FootfallCam Staff Roster App は、過去の来客パターンと AI モデルを活用して、最適なスタッフ配置レベルを実現するための理想的なスタッフと客足の比率を推奨します。
フットフォールカムAI
過去の来店客数データと予測来店客数データが可視化されないため、店舗マネージャーは「情報が得られない」状態でスタッフの名簿を計画し、推測のみに頼らなければなりません。
FootfallCam AI は、過去の歩行者数、天気、休日などの多様なデータセットを活用して、予測に基づいて最適な人員配置レベルをインテリジェントに処理し、推奨します。
理想的なスタッフ数を決定するために AI の推奨事項を採用することで、小売店は顧客エクスペリエンスを向上させながら、不必要な人件費の無駄を回避できます。
特徴
足跡データと予測分析を活用することで、運営管理者は足跡とスタッフの黄金比に基づいて賢くスタッフを割り当てることができます。
小売店の人員配置レベルの見直しは、顧客サービスと人件費の最適なバランスを確保し、最適なショッピング体験を実現するために不可欠です。
オペレーション マネージャーがスタッフ データをインポートし、スタッフ計画の目的でデータの準備が整っていることを確認するためのワークスペース。
アプリの仕組み
スタッフ計画のために、許可された労働時間と対応する賃金を含む従業員の包括的なリストをインポートまたは構成します。 これにより、アプリは利用可能な労働力に基づいてスタッフのスケジュールを効果的に生成できます。
店舗マネージャーは、客数データを活用して理想的な客数とスタッフの比率を決定することで、スタッフの配置レベルとリソースの割り当てを最適化できます。 これにより、変動する客数パターンやピーク時間帯に合わせてスタッフのスケジュールを調整できるようになり、リソースをより効果的に利用できるようになります。
高度な人工知能 (AI) を組み込んだこのアプリは、スタッフのプロフィール、予測される客数、売上データに基づいてスタッフの名簿をインテリジェントに推奨します。 これにより、最適な人員配置レベルが確保され、優れた顧客エクスペリエンスが提供されます。 ユーザーは、必要に応じて、特定の機能や期間の名簿を手動で調整することもできます。
人員配置レベルを常に見直すことで、不十分な顧客サービスのために販売機会を逃す可能性がある人員不足や、リソースの不必要な割り当てや人件費の増加につながる可能性のある人員過剰などの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。
ケーススタディ
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