Přehled Smart Store Analytics

Microsoft Smart Store Analytics Power App poskytuje maloobchodníkům analýzy a statistiky pro růst jejich podnikání s chytrými obchody. Chytrý obchod je kamenný maloobchod, který využívá technologii ke sledování cesty nakupujícího při hledání produktu, zvažování, přidávání do košíku a placení. Chytrý obchod zvyšuje provozní efektivitu a zlepšuje zážitek zákazníků z nakupování v obchodě.

Společnost Microsoft spolupracuje s AiFi při vstupu na trh autonomních obchodů. AiFi provozuje velké množství autonomních sítí prodejen po celém světě, spolupracuje se špičkovými maloobchodníky jako zákazníky a je na Microsoft Azure. AiFi a Microsoft spolu nabízejí komplexní řešení nazvané Smart Store Analytics ke zkrácení doby nasazení a nákladů na autonomní obchody.

Poté, co uživatel – obvykle manažer obchodu – nainstaluje aplikaci, řešení stáhne data obchodu ze systémů AiFi. Aplikace využívá služby AI Microsoft Power BI a Microsoft Cloud for Retail k poskytování klíčových ukazatelů výkonu obchodů, vizualizací dat a statistik datové vědy o datech jejich chytrých obchodů.

Maloobchodníci mohou využívat Smart Store Analytics k průběžné optimalizaci výkonu sada, uspořádání prodejny, katalogu produktů a umístění regálů. Analytiky jsou dostupné v rámci uživatelského rozhraní i mimo něj jako kanál Synapse Azure Data Factory (ADF) pro pokročilé uživatele.

Funkce Smart Store Analytics

• Konektor k AiFi Data Lake pro dat prodejce

• Analýza

  • Klíčové ukazatele výkonu: Objednávky, počet nakupujících, velikost košíku a čas u pokladny
  • Růst prodeje versus podíl, růst prodeje versus umístění v regálu
  • Vizualizace, jako jsou heat mapy a cesta zákazníka

• Přehledy

  • Doporučení produktů s podporou Data Science/ML

Poznámka:

Klíčové ukazatele výkonu (KPI) založené na průměru zohledňují výhradně dny se zaznamenanými údaji. Například při výpočtu průměrného denního počtu zákazníků v rámci měsíční časové řady lze přítomnost dne s nulovým počtem zákazníků interpretovat ve dvou odlišných scénářích:

• Platný nulový počet zákazníků: Nakupující mohou být přítomni, ale žádný nic nekoupí, což má za následek platný nulový počet zákazníků pro daný den. Tento platný nulový údaj ovlivňuje celkový průměr.
• Předpokládané uzavření / stav mimo provoz: Pokud v daný den nejsou vůbec žádní nakupující, předpokládá se, že obchod je zavřený nebo mimo provoz. V takových případech je nulový počet vyloučen z procesu průměrování, protože je vnímán jako nereprezentativní den pro výpočet průměru.

Úloha	Popis	Cílová skupina
Nasazení Smart Store Analytics	Nasazení řešení	Správci systému
Konfigurace Smart Store Analytics	Konfigurace řešení	Správci systému
Používání Smart Store Analytics	Použití aplikace ke zlepšení zážitku z nakupování	Vedoucí prodejny
Přizpůsobení si Smart Store Analytics	Přizpůsobte aplikaci svým jedinečným potřebám a osvědčeným postupům	Správci systému