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Fluxo de trabalho orientado por IA, automatize as operações de negócios, reduza o custo operacional
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Os gerentes de operações muitas vezes enfrentam dificuldades com decisões de abrir ou fechar lojas devido à visibilidade limitada do movimento e do potencial de vendas em locais específicos.
A FootfallCam AI utiliza dados demográficos integrados para oferecer insights sobre a área de influência, permitindo que os gerentes de operações tomem decisões baseadas em dados, em vez de confiar apenas na intuição.
No domínio do desempenho misto de lojas, os gerentes de vendas lutam para liberar todo o potencial de lojas específicas. Eles se perguntam se atingiram o auge ou se ainda há potencial inexplorado.
Cada loja de varejo é única. FootfallCam AI otimiza metas de vendas para lojas individuais categorizando lojas de forma inteligente com base em características compartilhadas, comparando seu desempenho dentro de seus respectivos clusters e recomendando um conjunto de metas alcançáveis.
Os desafios surgem à medida que os gerentes de marketing manipulam dados de várias fontes, com o objetivo de monitorar de forma eficaz os gastos, o movimento e as vendas de cada evento.
FootfallCam AI aproveita Big Data e inteligência de mercado baseada em IA para prever e quantificar taxas de aumento com base em campanhas históricas. Ele aprende continuamente, avalia a eficácia dos eventos e prevê resultados futuros de forma inteligente.
Os gerentes de lojas enfrentam um desafio, pois não têm acesso a dados históricos e projetados de movimentação, levando a um planejamento desinformado da escala de funcionários, baseado apenas em suposições.
Com diversos conjuntos de dados, como histórico de passos e clima, a FootfallCam AI recomenda níveis ideais de pessoal. Ao adotar recomendações de IA para determinar o número ideal de funcionários, as lojas de varejo podem evitar desperdícios desnecessários de custos de mão de obra e, ao mesmo tempo, melhorar a experiência do cliente.
Recursos de IA
O uso do método de agrupamento para categorizar lojas de forma inteligente com base em seus traços e características comuns ajuda os clientes a descobrir padrões, aprender sobre lojas individuais e adaptar um melhor planejamento estratégico para cada segmento de mercado.
A modelagem preditiva de IA utiliza conjuntos de dados históricos e diversos (vendas, loja, equipe, clima, demografia etc.) para prever com precisão padrões e tendências de dados futuros, auxiliando os clientes no planejamento avançado e na tomada de decisões.
A FootfallCam AI apresenta um mecanismo de regras, permitindo que os clientes criem regras de negócios personalizadas e acionem alertas “Baseados em regras” e “Acionados por IA”, garantindo decisões no local para ação imediata e cumprimento dos SLAs.
Ao alavancar seu conjunto de dados existente e empregar modelagem de dados de IA específica do segmento de clientes, as empresas podem analisar a influência de vários pontos de contato e estratégias no tráfego, nas vendas e no comportamento do cliente. Isso facilita a alocação de recursos e o orçamento otimizados, levando a iniciativas de negócios mais direcionadas e à otimização do fluxo de trabalho.
Desafios: Confiar apenas nos dados coletados sem IA limita os recursos de percepção e análise, dificultando a tomada de decisões e perdendo análises preditivas e prescritivas para melhor planejamento estratégico e otimização.
Com FootfallCam: a análise baseada em IA permite que as empresas personalizem regras de negócios com métricas de negócios inteligentes para seu fluxo de trabalho, fornecendo insights acionáveis para melhorias de SLA.
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