Smart Store Analytics 概觀

Microsoft Smart Store Analytics Power App 為零售商提供分析與深入解析，以拓展其智慧商店業務。 智慧商店是實體零售店，其使用技術來追蹤購物者在產品發現、考慮、加到購物車和結帳的整個過程。智慧商店可提高營運效率並改善店內顧客的購物體驗。

Microsoft 正在與 AiFi 合作進入無人商店市場。 AiFi 經營全球大量的無人商店網路，有頂級零售商做為客戶來與之合作，並採用 Microsoft Azure。 AiFi 與 Microsoft 共同提供名為 Smart Store Analytics 的端對端解決方案，以縮減無人商店的部署時間範圍和成本。

使用者 (通常是店長) 安裝應用程式後，解決方案會從 AiFi 系統提取商店資料。 應用程式使用 Microsoft Power BI 和 Microsoft Cloud for Retail AI 服務，提供關於其智慧商店資料的商店 KPI、資料視覺效果和資料科學見解。

零售商可以使用 Smart Store Analytics，持續最佳化機群績效、商店配置、產品類別目錄和貨架陳設。 分析結果可在 UI 中存取，也可在外部做為 Synapse Azure Data Factory (ADF) 管線來源供進階使用者存取。

Smart Store Analytics 的功能

• 零售商資料的 AiFi Data Lake 連接器

• 分析

  • KPI：訂單數、購物者計數、購物籃大小和結帳時間
  • 銷售成長率與市佔率、銷售成長率與貨架位置
  • 視覺效果，例如熱度圖和客戶旅程

• 深入解析

  • 資料科學/ML 支援的產品建議

注意

基於平均值的關鍵效能指標 (KPI) 僅將記錄的資料天數納入考量。 例如，計算每月時間序列中的日均客戶數時，如果某天的客戶數為零，則可以有兩種截然不同案例的解釋：

• 有效的零客戶：可能有購物者在場，但沒有購物者進行購買，從而導致當天的有效客戶計數為零。 這個有效的零數字會影響整體平均值。
• 假定關閉/非營業狀態：如果某一天完全沒有購物者，則假設商店已關閉或未營業。 在這種情況下，零計數已排除在平均值計算過程之外，因為這看作是計算平均值時不具代表性的一天。

工作	描述	目標對象
部署 Smart Store Analytics	部署解決方案	系統管理員
設定 Smart Store Analytics	設定解決方案	系統管理員
使用 Smart Store Analytics	使用應用程式改善購物者體驗	店長
自訂 Smart Store Analytics	根據您獨特的需求和最佳做法自訂應用程式	系統管理員