Приложение для мерчандайзинга
Отслеживание эффективности размещения продукции позволяет менеджерам получать представление о взаимодействии с клиентами и принимать решения на основе данных, тем самым оптимизируя свои стратегии мерчандайзинга.
Разработанная
FootfallCam
Язык приложения
Английский
Помощь
Правовая информация
Получая доступ к приложению и используя его, вы соглашаетесь с Условиями обслуживания App Center, а также Условиями обслуживания и Политикой конфиденциальности приложения.
Коллекции
Самые популярные
Розничные сети
Оценка рентабельности инвестиций в мероприятие
Прогноз потенциального события
Главные преимущества
Измерьте вовлеченность
Отслеживайте взаимодействие клиентов с различными вариантами размещения продукта и областями с помощью аналитики тепловых карт.
Моделирование сценариев
Тестируйте различные стратегии мерчандайзинга с помощью моделирования на основе искусственного интеллекта, чтобы прогнозировать поведение покупателей.
Сравнить производительность
Анализируйте различия в показателях вовлеченности в разных планировках и местоположениях магазинов для принятия решений на основе данных.
Часть FootfallCam V9
V9 Предприятие
Самые популярные
Это подходит для компаний, которым требуется глубокая аналитика поведения покупателей в магазине и понимание их поведения с помощью моделирования на основе искусственного интеллекта.
Оптимизируйте размещение продукта с помощью моделирования на основе искусственного интеллекта
Трансформируйте стратегию работы вашего магазина с помощью моделирования на основе искусственного интеллекта. Приложение FootfallCam Merchandising использует аналитику покупательского пути и предиктивное моделирование для моделирования взаимодействия с различными размещениями продуктов в вашем магазине. Благодаря тысячам итераций моделирования розничные торговцы могут тестировать новые макеты и сравнивать взаимодействие между локациями, обеспечивая наиболее эффективную стратегию мерчандайзинга для максимизации продаж.
Тестирование различных вариантов размещения товара в одном магазине
Моделируйте несколько размещений продуктов в рамках одного макета магазина. Визуализируя ожидаемые взаимодействия с клиентами в формате тепловой карты, компании могут определить наиболее эффективные конфигурации перед внесением физических изменений.
Сравнение вовлеченности в разных местах расположения магазинов
Обеспечивает сравнительные симуляции для анализа вовлеченности в разных местах. Это позволяет компаниям адаптировать стратегии мерчандайзинга на основе регионального покупательского поведения и предпочтений клиентов.
Классифицируйте профили покупателей на основе отслеживания пути в магазине
Отслеживайте и анализируйте модели движения покупателей, чтобы классифицировать профили клиентов. Понимайте поведение при просмотре и адаптируйте стратегии мерчандайзинга к различным сегментам покупателей.
Кафедра
Мерчендайзинг
KPI
Оптимизация размещения продукта
Приложение для мерчандайзинга
Оптимизируйте выкладку товаров в магазине с помощью моделирования на основе искусственного интеллекта, чтобы максимально повысить вовлеченность покупателей и эффективность продаж.
Что вам понадобится
- Данные о посещаемости и взаимодействии с клиентами, полученные FootfallCam счетчик людейs
- Данные обучения:
- Хранить данные
- Данные персонала
- Данные по продажам
- План этажа с размещением продукта
Вариант использования в действии
FootfallCam Lab
Деловой вызов
В FootfallCam Lab менеджеры магазинов с трудом определяли оптимальное размещение товаров. Без четких данных о вовлеченности покупателей решения по мерчандайзингу основывались на предположениях, что приводило к неэффективным макетам и упущенным возможностям получения дохода.
Решение
Внедрив моделирование на основе искусственного интеллекта FootfallCam, лаборатория FootfallCam определила На 30% выше вовлеченность зон, оптимизируя размещение на полках и улучшая видимость продукции, что приводит к Увеличение конверсии на 15% в тестовых магазинах.
*Это вымышленная компания и гипотетический вариант использования.
