FootfallCam 应用程序
通过 AI 工作流自动化为您的企业选择合适的应用程序
“确定开设具有最大销售潜力的新店的理想地点。”
业务挑战
由于对特定地点的客流量和销售潜力的了解有限，运营经理经常难以做出开设或关闭商店的决定。
解决方案
FootfallCam AI 利用内置的人口统计数据提供客源区域洞察，使运营经理能够做出数据驱动的决策，而不是仅仅依赖直觉。
“定义可实现的销售目标，推动商店发挥最大销售潜力。”
业务挑战
在混合商店绩效领域，销售经理努力释放特定商店的全部潜力。 他们想知道自己是否已经达到顶峰，或者是否还有更多潜力尚未开发。
解决方案
每个零售店都是独一无二的。 FootfallCam AI 根据共同特征对商店进行智能分类，在各自的集群中对它们的绩效进行基准测试，并推荐一组可实现的目标，从而优化各个商店的销售目标。
“确定营销支出的最有效分配，以实现尽可能高的投资回报率。”
业务挑战
当营销经理处理来自不同来源的数据、旨在有效跟踪每个活动的支出、客流量和销售额时，就会出现挑战。
解决方案
FootfallCam AI 利用大数据和人工智能驱动的市场情报，根据历史活动预测和量化提升率。 它不断学习、评估事件有效性并智能地预测未来结果。
“维持目前的员工工资支出，同时提高生产力和产量。”
业务挑战
商店经理面临着挑战，因为他们无法获取历史和预计客流量数据，导致仅基于猜测来制定不知情的员工名册规划。
解决方案
通过历史客流量和天气等不同的数据集，FootfallCam AI 可以推荐最佳的人员配备水平。 通过采用人工智能建议来确定理想的员工人数，零售商店可以避免不必要的劳动力成本浪费，同时增强客户体验。
人工智能功能
智能商店分析
使用聚类方法根据商店的共同特征和特征对商店进行智能分类，有助于客户发现模式、了解各个商店，并针对每个细分市场制定更好的战略规划。
- 客流量潜力
- 相关地点
- 人口偏好
- 销售成绩
预测分析以实现更好的规划
人工智能预测建模利用历史和多样化的数据集（销售、商店、员工、天气、人口统计等）来准确预测未来的数据模式和趋势，帮助客户进行高级规划和决策。
- 客流量预测
- 人员配置规划
- 营销效果
- 营业时间优化
自动警报立即纠正
FootfallCam AI 具有规则引擎，允许客户创建自定义业务规则并触发“基于规则”和“AI 触发”警报，确保现场决策以立即采取行动并满足 SLA。
- 过度拥挤通知
- 结帐站的开放或关闭
- 清洁任务警报
人工智能驱动的数据建模
通过利用现有数据集并采用特定于客户细分的人工智能数据建模，企业可以分析各种接触点和策略对客流量、销售和客户行为的影响。 这有助于优化资源分配和预算，从而实现更有针对性的业务计划和工作流程优化。
- 智能占用建模
- 营销组合建模
“通过利用 FootfallCam AI，我可以通过智能分析、自动警报和 AI 推荐操作彻底改变我的操作工作流程。”
挑战：仅依靠收集的数据而不使用人工智能，洞察力和分析能力有限，阻碍决策，并且错过预测性和规范性分析以实现更好的战略规划和优化。
借助 FootfallCam：人工智能驱动的分析使企业能够利用其工作流程的智能业务指标来定制业务规则，为 SLA 改进提供可操作的见解。