AI 기능
스마트 스토어 프로파일링
클러스터링 방법을 사용하여 공통적인 특징과 특성을 기반으로 매장을 지능적으로 분류하면 고객이 패턴을 발견하고 개별 매장에 대해 배우고 각 시장 부문에 더 나은 전략 계획을 맞춤화할 수 있습니다.
- 발걸음 잠재력
- 쇼룸위치
- 인구통계 선호도
- 판매 실적
더 나은 계획을 위한 예측 분석
AI 예측 모델링은 과거의 다양한 데이터 세트(판매, 매장, 직원, 날씨, 인구 통계 등)를 활용하여 미래의 데이터 패턴과 추세를 정확하게 예측하여 고객의 고급 계획 및 의사 결정을 지원합니다.
- 발자국 예측
- 직원 할당 계획
- 마케팅 효과
- 운영시간 최적화
즉각적인 수정을 위한 자동 경고
FootfallCam AI는 규칙 엔진을 갖추고 있어 고객이 맞춤형 비즈니스 규칙을 생성하고 "규칙 기반" 및 "AI 트리거" 경고를 트리거하여 즉각적인 조치 및 SLA 충족을 위한 현장 결정을 보장합니다.
- 과밀 알림
- 계산대 개폐
- 청소 작업 경고
AI 기반 데이터 모델링
기존 데이터 세트를 활용하고 고객 세그먼트별 AI 데이터 모델링을 채택함으로써 기업은 발걸음, 판매 및 고객 행동에 대한 다양한 접점 및 전략의 영향을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 최적화된 리소스 할당 및 예산 편성을 촉진하여 보다 목표가 분명한 비즈니스 이니셔티브 및 워크플로우 최적화로 이어집니다.
- 스마트 점유 모델링
- 마케팅 믹스 모델링
"FootfallCam AI를 활용하여 지능형 프로파일링, 자동 경고 및 AI 권장 조치로 작업 워크플로를 혁신할 수 있습니다."
과제: AI 없이 수집된 데이터에만 의존하면 통찰력과 분석 기능이 제한되어 의사 결정을 방해하고 더 나은 전략 계획 및 최적화를 위한 예측 및 규범 분석을 놓치게 됩니다.
FootfallCam 사용: AI 기반 분석을 통해 기업은 워크플로우에 대한 지능형 비즈니스 메트릭으로 비즈니스 규칙을 사용자 정의하여 SLA 개선을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
