A análise de filas é uma métrica fundamental para compreender a satisfação do cliente em vários setores, como restaurantes de fast food[1], supermercados[2] e aeroportos[3]. Os operadores empresariais necessitam urgentemente de dados em tempo real no fluxo de clientes e no tempo de espera nas filas, para que possam otimizar o número de caixas de serviço necessários, o SOP de serviço e os treinamentos de caixa. Um cliente satisfeito é aquele que não precisa esperar muito na fila para finalizar a compra.
Ao compreender e responder aos padrões de comportamento do cliente, as empresas podem melhorar significativamente a experiência de compra, levando ao aumento da satisfação, fidelidade e, em última análise, rentabilidade do cliente. Isso se alinha com a necessidade comercial abrangente de criar uma jornada positiva e contínua para o cliente, que é parte integrante do cenário comercial competitivo atual.
No mercado atual, existem muitas soluções de análise de filas baseadas em sensores para rastrear a jornada do cliente em uma fila. Por exemplo, FootfallCam 3D Pro2 é um sistema de câmera de visão estéreo montado no teto, que faz detecção de clientes, rastreamento e contagem de filas, tudo em um único dispositivo.
Desafios atuais
Embora o FootfallCam 3D Pro2 atinge a mais alta precisão de contagem de 99% da categoria[4], ainda não é 100% preciso. Na verdade, não há pessoas contador com perfeita precisão de contagem, devido à dinâmica dos comportamentos humanos na vida real. Por exemplo:
- Um cliente deixa o carrinho na fila temporariamente e sai da visualização de cobertura do dispositivo
- Um cliente se abaixa para pegar mercadorias no ponto de venda ou itens de compra por impulso
O resultado é que o tempo de espera de um cliente na fila não pode ser rastreado de forma contínua e eficaz e compromete a precisão da duração média de espera na fila.
Repensando o comportamento humano nas filas
Para superar a limitação, temos que repensar como os clientes fazem fila em uma única fila e como a duração média de espera na fila pode ser modelada a partir de estatísticas de dados. Basicamente,
- O primeiro cliente da fila, que chega ao caixa de atendimento vazio, não precisa esperar nada.
- O cliente subsequente precisa esperar na fila enquanto todos os clientes à sua frente tiverem sido atendidos e sair da fila.
- Em outras palavras, é importante observar quão rápido o caixa de serviço atende os clientes e quanto tempo dura a fila no momento em que um cliente entra na fila.
Abordagem inovadora de modelagem de dados
Na essência da análise de Big Data, fazemos uso do Teorema Central do Limite[5] e teoria das filas[6] derivar a fórmula da duração média de espera na fila a partir dos primeiros princípios, guiado pela modelagem de comportamento de fila acima.
Esta fórmula revolucionária liberta-se das limitações e desafios levantados acima, porque não precisamos de monitorizar continuamente cada cliente individual na fila. Tudo o que precisamos são os dados de duração do atendimento e comprimento da fila, os quais podemos garantir alta precisão.
Comparação de resultados
Comparamos a duração média de espera na fila com a verdade para validar nosso modelo de dados. A abordagem antiga é suscetível à dinâmica dos comportamentos humanos, enquanto a nova abordagem é uma modelagem estatística.
Este teste é obtido a partir de dados de 1 hora, com o comprimento da fila sendo amostrado a cada 5 segundos. Existem 1000 clientes na fila naturalmente neste teste.
Os resultados mostram que a nova métrica supera a métrica antiga, melhorando de 99% para 99.9% precisão. Espera-se que a melhoria da precisão seja maior em ambientes mais severos, onde a precisão da contagem do dispositivo pode ser menor.
Conclusão
Esta é uma vitrine do uso de uma abordagem estatística moderna baseada em dados para resolver um problema antigo na análise de filas. Isto ajudará todas as indústrias a medir melhor o satisfação do cliente, KPI de caixa de serviço bem como para revelar qualquer ineficiência operacional.
Com melhores métricas e visibilidade de dados, as empresas agora podem reduzir custos e aumentar as vendas de forma mais eficaz.
Perguntas Frequentes: :
1. Quais dispositivos suportam esta nova métrica para duração média de espera na fila?
Todos os dispositivos que possuem o recurso Contagem de filas suportam esta nova métrica para uma duração média de espera na fila mais precisa. Os dispositivos incluem FootfallCam 3D Pro2, Proonda 3D, Extensão 3D e Centróide. Por favor, entre em contato [email protegido].
2. Posso ter as métricas antigas e novas ao mesmo tempo?
Com certeza, mas encorajamos fortemente o uso da nova métrica por sua precisão superior.
Referências:
- "Contagem de filas em restaurantes de fast food". da FootfallCam.
- "Contagem de filas de supermercados". da FootfallCam.
- "Contagem de filas em aeroportos". da FootfallCam.
- "5 melhores 3D Pessoas Contador s“. da FootfallCam.
- "Teorema do limite central". pela Wikipedia.
- "Teoria das filas". pela Wikipedia.
