직원 명단 플래너
사전 계획 인력 수준
발자국 데이터와 예측 분석을 활용하여 발자국 대 직원의 황금 비율을 기반으로 스마트한 직원 할당을 통해 운영 관리자를 돕습니다.
살펴보기
"향후 4주 동안 예상되는 쇼핑객에 따라 직원 명단을 계획하십시오."
기존의 직원 명단 스케줄러는 매장 관리자가 다양한 매장 트래픽을 예상하고 수용하는 것을 어렵게 만듭니다. 고정된 명단은 직원 부족으로 인해 고객 경험에 영향을 미치거나 직원 과잉으로 리소스 낭비를 초래할 수 있습니다.
과거 발걸음 패턴과 AI 모델을 활용하여 FootfallCam Staff Roster App은 최적의 직원 수준을 위한 이상적인 직원 대 발걸음 비율을 권장합니다.
FootfallCam AI
과거 및 예상 발자국 데이터에 대한 가시성 없이 매장 관리자는 "정보가 없는" 방식으로 추측에만 의존하여 직원 명단을 계획해야 합니다.
과거 발자국, 날씨, 휴일 등과 같은 다양한 데이터 세트를 활용하여 FootfallCam AI는 예측을 기반으로 최적의 인력 수준을 지능적으로 처리하고 권장합니다.
이상적인 직원 수를 결정하기 위해 AI 추천을 채택함으로써 소매점은 고객 경험을 향상시키면서 불필요한 인건비 낭비를 방지할 수 있습니다.
특징
"발자국 데이터가 없으면 직원 일정이 경직될 수 있어 서로 다른 시간에 변동하는 교통 패턴을 수용하기가 어렵습니다."
직원 명단 플래너
인력 수준 검토
직원 데이터 구성
인력 수준 검토
전략적 관점에서 인력 수준 평가
소매점의 인력 수준 검토는 최적화된 쇼핑 경험을 달성하기 위해 고객 서비스와 인건비 간에 최적의 균형을 유지하는 데 필수적입니다.
직원 데이터 구성
직원 데이터 준비하기
운영 관리자가 직원 데이터를 가져오고 직원 계획 목적을 위한 데이터 준비를 보장하는 작업 공간입니다.
비즈니스의 판매 실적을 추적하는 더 나은 방법
학과
조작
KPI
이상적인 인력 수준 예측
직원 명단 플래너 앱
FootfallCam AI는 역사적 발자국 패턴을 통해 학습하여 가장 최적의 발자국 대 직원 비율을 달성하기 위해 이상적인 직원 수준을 권장합니다.
필요한 것
- FootfallCam으로 캡처한 Footfall 데이터 인원 계수기s
- 훈련 데이터 (선택 사항):
- 직원 정보
- 직원 급여
- 일일 근무 시간
- 직원 XNUMX인당 최대 근무 시간
- 가게 정보
실제 사용 사례
FootfallCam 연구소
비즈니스 과제
FootfallCam Lab*은 소매점에서 변동하는 방문객 패턴을 관리하는 과제에 직면해 있습니다. 운영 관리자는 다양한 고객 트래픽에 적응하지 못하는 고정된 직원 명단으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 경직성은 쇼핑이 가장 많은 시간에 직원을 효율적으로 배치하는 능력을 방해합니다.
해법
FootfallCam의 Staff Roster Planner 앱은 과거 방문자 데이터를 분석하고 피크 기간을 예측하여 최적의 인력 수준을 권장합니다. 이를 통해 운영 관리자는 직원 일정을 동적으로 조정하여 트래픽이 많은 시간 동안 효율적인 서비스를 보장하고 직원 비용을 절감할 수 있습니다.
*이것은 가상의 회사이며 가상의 사용 사례입니다.
