員工名冊規劃師
提前規劃人員配備水平
利用客流量數據和預測分析,它可以幫助運營經理根據客流量與員工的黃金比例進行智能員工分配。
概述
傳統的員工輪班安排程序使商店經理很難預測和適應不斷變化的商店客流量。 固定名冊可能會導致人員不足,影響客戶體驗,或者人員過多,浪費資源。
FootfallCam Staff Roster 應用程序利用歷史客流量模式和人工智能模型,推薦理想的人員與客流量比率,以實現最佳的人員配置水平。
腳步相機AI
由於無法了解歷史和預計的客流量數據,商店經理必須以“不知情”的方式僅依靠猜測來規劃員工名單。
FootfallCam AI 利用歷史客流量、天氣、假期等多種數據集,智能處理並根據預測推薦最佳人員配置水平。
通過採用人工智能建議來確定理想的員工人數,零售商店可以避免不必要的勞動力成本浪費,同時增強客戶體驗。
功能
利用客流量數據和預測分析,它可以幫助運營經理根據客流量與員工的黃金比例進行智能員工分配。
審查零售店的人員配備水平對於確保客戶服務和勞動力成本之間的最佳平衡以實現最佳購物體驗至關重要。
一個供運營經理導入員工數據並確保數據準備好用於員工計劃目的的工作區。
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手術
KPI
理想人員配置水準預測
FootfallCam AI 從歷史客流量模式中學習,推薦理想的人員配置水平,以實現最佳的客流量與員工比例。
實際用例
腳步攝影實驗室
FootfallCam Lab* 面臨著管理零售店中波動的客流量模式的挑戰。 營運經理面臨固定的員工名單,無法適應不斷變化的客戶流量的問題。 這種僵化阻礙了他們在購物高峰期有效分配員工的能力。
FootfallCam 的員工名冊規劃器應用程式透過分析歷史客流量資料和預測高峰期來推薦最佳的人員配置水準。 這使得營運經理能夠動態調整員工排班,確保高流量時段的高效覆蓋並降低員工成本。
*這是一家虛構的公司和假設的用例。