员工名册规划师
提前规划人员配备水平
利用客流量数据和预测分析，它可以帮助运营经理根据客流量与员工的黄金比例进行智能员工分配。
概述
“根据未来 4 周的预期购物者规划您的员工名单”
传统的员工轮班安排程序使商店经理很难预测和适应不断变化的商店客流量。 固定名册可能会导致人员不足，影响客户体验，或者人员过多，浪费资源。
FootfallCam Staff Roster 应用程序利用历史客流量模式和人工智能模型，推荐理想的人员与客流量比率，以实现最佳的人员配置水平。
脚步相机AI
由于无法了解历史和预计的客流量数据，商店经理必须以“不知情”的方式仅依靠猜测来规划员工名单。
FootfallCam AI 利用历史客流量、天气、假期等多种数据集，智能处理并根据预测推荐最佳人员配置水平。
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。
特征
“如果没有客流量数据，工作人员的日程安排可能会变得僵化，从而难以适应不同时间波动的交通模式。”
员工名册规划师
人员配备水平审查
人员数据配置
人员配备水平审查
从战略角度评估人员配置水平
审查零售店的人员配备水平对于确保客户服务和劳动力成本之间的最佳平衡以实现最佳购物体验至关重要。
人员数据配置
准备好员工数据
一个供运营经理导入员工数据并确保数据准备好用于员工计划目的的工作区。
跟踪企业销售业绩的更好方法
问题类型
操作
CPI
理想人员配置水平预测
员工名册规划应用程序
FootfallCam AI 从历史客流量模式中学习，推荐理想的人员配置水平，以实现最佳的客流量与员工比例。
你需要什么
- FootfallCam 捕获的脚步数据 人流量统计器
- 训练数据 （可选）:
- 员工信息
- 员工工资
- 每日工作时间
- 每名员工的最长工作时间
- 储存信息
实际用例
脚步摄像实验室
业务挑战
FootfallCam Lab* 面临着管理零售店中波动的客流量模式的挑战。 运营经理面临着固定的员工名单，无法适应不断变化的客户流量的问题。 这种僵化阻碍了他们在购物高峰期有效分配员工的能力。
解决方案
FootfallCam 的员工名册规划器应用程序通过分析历史客流量数据和预测高峰期来推荐最佳的人员配置水平。 这使得运营经理能够动态调整员工排班，确保高流量时段的高效覆盖并降低员工成本。
*这是一家虚构的公司和假设的用例。
