スタッフ名簿プランナー
人員配置レベルを事前に計画する
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。
部門
操作
KPI
理想的な人員配置レベルの予測
FootfallCam AI は、過去の来客パターンから学習し、最も最適な来客数とスタッフの比率を達成するための理想的なスタッフ配置レベルを推奨します。
実際のユースケース
フットフォールカムラボ
FootfallCam Lab* は、小売店での変動する来店パターンを管理するという課題に直面しています。 オペレーション マネージャーは、顧客のトラフィックの変化に適応できない固定スタッフの名簿に苦労しています。 この柔軟性が、買い物のピーク時に効率的にスタッフを割り当てる能力を妨げています。
FootfallCam の Staff Roster Planner アプリは、過去の来客数データを分析し、ピーク期間を予測することにより、最適な人員配置レベルを推奨します。 これにより、運用マネージャーはスタッフのスケジュールを動的に調整し、交通量が多い時間帯でも効率的な対応を確保し、人件費を削減できるようになります。
※これは架空の企業であり、架空のユースケースです。