Optimizar la actividad de la tienda con tráfico peatonal predictivo
Importante
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| Habilitada para | Versión preliminar pública | Disponibilidad general |
|---|---|---|
| Usuarios mediante administradores, creadores o analistas |  1 de jul. de 2023 |
1 de septiembre de 2023 |
Valor empresarial
Los minoristas pueden usar el análisis del tráfico peatonal en las tiendas físicas para lograr una planificación más innovadora de la plantilla. Los minoristas pueden asignar y optimizar las tareas en la tienda, como el reabastecimiento diario de productos, en función de la actividad prevista del cliente a lo largo del día. Con esta característica, los minoristas pueden optimizar las operaciones y darle un excelente servicio al cliente.
El análisis predictivo del tráfico peatonal y los conocimientos a través de modelos de IA permitirían a los minoristas ser proactivos, y no solo reactivos, en sus medidas y objetivos comerciales. Esta inversión tiene como objetivo ofrecer análisis predictivos sobre la asignación de la plantilla y el reabastecimiento de productos, utilizando para ello datos de tráfico peatonal de tiendas autónomas y señales de fuentes externas, como eventos, clima, etc.
Detalles de la característica
La capacidad predictiva de tráfico peatonal puede lograr lo siguiente:
Ampliar la plantilla de datos minoristas en Microsoft Azure Synapse para admitir entidades y atributos relevantes.
Conectarse a Microsoft Cloud for Retail Smart Store Analytics para lograr lo siguiente:
Utilizar datos de tiendas autónomas y orígenes externos a través de modelos de IA.
Obtener conocimientos para el servicio Smart Store Analytics con la ayuda de modelos de IA.
Ofrecer conocimientos para consumidores en la interfaz de usuario de Smart Store Analytics.
Consulte también
Previsión de tráfico peatonal (documentación)