시각화 된 풋 & 방문자 행동
주요 특징:
깊은 비즈니스 통찰력
Footfallcam 종합적인 보고서와 분석 기능을 통해 소매업체에게 강력한 관리 도구를 제공합니다. 소매업체는 계절별 고객 유입 패턴, 고객 트렌드에 대한 통찰력을 신속하게 얻고 운영 및 마케팅 의사 결정을 지원받을 수 있습니다. 소매업체는 모든 주요 지표 또는 매개변수에 접근하여 더 자세한 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 전반적인 추세에서 전국 평균 체류 시간이 감소하는 것을 확인하고, 어떤 매장이 전국 평균에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하거나 다른 매장과 비교 분석할 수 있습니다.
다양한 렌즈를 통해 비즈니스 데이터 시각화
FootfallCam 다양한 관리자 직급과 그들의 비즈니스 요구사항의 중요성을 이해하고, CEO, 지역 관리자, 매장 관리자, 마케팅 관리자를 위한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 강력한 분석 도구를 설계했습니다. 수집된 모든 데이터는 다양한 그래프와 피벗 테이블 형태로 시각화하여 사용자가 데이터를 더욱 명확하게 파악할 수 있도록 지원합니다.
드릴 업 및 다운
비즈니스 시스템으로 추가 수출
소매 업체가 데이터를 롤업 및 드릴 다운하여 방문자 행동에 대한 심층적 인 통찰력을 확인할 수있는 데이터 분석 작업 공간. 소매 업체는 계절별 트래픽 패턴, 고객 동향에 대한 통찰력을 빠르게 얻고 운영 및 마케팅 결정을 지원할 수 있습니다. 사용자는 최소한의 교육으로 패턴을 식별하고 전체적인 분석을 수행 할 수 있습니다. API는 시스템에서 데이터를 가져 오거나 시스템에서 내보내는 데 사용할 수 있습니다. 소매 업체는 자체 비즈니스 시스템으로 데이터를 내보내 사내 비즈니스보고를 생성 할 수도 있습니다.
고급 영역 분석 - 트래픽 흐름
고객 여정이 시작되고 끝나는 각 구매자의 방문 경로에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 고객이 어디로 가고 있는지, 트래픽이 가장 혼잡 한 시간대를 명확하게 시각화 할 수 있습니다.
예측 분석
과거 데이터 및 날씨 예보를 기반으로 다음 7 일 예상 교통량 예측.
Footfallcam 복잡한 수학적 프레임워크(데이터 마이닝, 머신 러닝, 예측 모델링)를 활용하여 전년도 추세, 날씨, 온도, 주간 추세, 공휴일 및 기타 변수를 기반으로 예측을 생성할 수 있습니다. 예측 분석을 통해 소매업체는 직원 배치, 재고 확보 등과 같은 사전 의사 결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 개선하여 특정 조직 목표를 달성할 수 있습니다.
관련 항목
