Optimiser l’activité du magasin avec un trafic piéton prédictif
Important
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| Activé(e) pour | Version préliminaire publique | Disponibilité générale |
|---|---|---|
| Utilisateurs par administrateurs, créateurs ou analystes |  1er juil. 2023 |
1er sept. 2023 |
Valeur commerciale
Les détaillants peuvent bénéficier de l’analyse du trafic piéton dans les magasins physiques pour réaliser une planification de la main-d’œuvre plus innovante. Les détaillants peuvent répartir et optimiser les tâches en magasin telles que le réapprovisionnement quotidien des produits en fonction de l’activité prévue des clients tout au long de la journée. Cette fonctionnalité aide les détaillants à optimiser leurs opérations et, en retour, à fournir un excellent service clientèle.
L’analyse prédictive du trafic piéton et les informations fournies par les modèles IA permettraient aux détaillants d’être proactifs et pas seulement réactifs en ce qui concerne leurs mesures et objectifs commerciaux. Cet investissement vise à apporter des analyses prédictives autour de la répartition de la main-d’œuvre et du réapprovisionnement des produits en utilisant les données de trafic piéton des magasins autonomes et les signaux provenant de sources externes telles que les événements, la météo, etc.
Détails de la fonctionnalité
La capacité de prédiction du trafic piéton peut :
Étendre le modèle de données de vente au détail sur Microsoft Azure Synapse pour prendre en charge les entités et les attributs pertinents.
Connectez-vous à Microsoft Cloud for Retail Smart Store Analytics pour :
Utiliser les données de magasins autonomes et de sources externes via des modèles IA.
Obtenir des informations pour le service Smart Store Analytics à l’aide des modèles IA.
Fournir des informations aux consommateurs via l’interface utilisateur Smart Store Analytics.
Voir aussi
Prévisions de la circulation piétonne (documents)