Mga Advanced nga Tawo nga Nag-ihap sa Pagsubay
Ang mga sensor sa taas nga katukma gilaraw aron maihap, nga adunay labing kaayo nga kaepektibo, ang trapiko sa mga tawo sa bisan unsang publiko nga palibot. Ang mga metrics sa pagkaon sa pagkaon nagtanyag usa ka data nga gipadagan sa data nga gipadagan sa pamatasan sa imong mga bisita, mga lugar nga '
Ang mga tawo nga nag-ihap sa sistema sa Dashokics Dashboard
Kuhaa ang tanan nga mga tubag nga kinahanglan nimo sa pag-ihap sa mga tawo
Uban sa kombinasyon sa pag-uswag sa teknolohiya ug kung giunsa naton gigamit ang datos, nakuha naton ang labi pa sa usa ka yano nga tawo nga ihap.
Pagsubay sa matag higayon nga ang usa ka tawo mosulod ug mogawas sa imong wanang sa real-time ug kung giunsa ang pagbaligya sa trapiko.
Gitanyagan namon ang labing kaayo nga kagamitan alang sa mga shopping malls, tindahan sa ting-ani, mga tugpahanan, mga parmasya, mga parmasya, mga musicals, munisipalidad, unibersidad, ug unibersidad, ug mga unibersidad, ug unibersidad, ug unibersidad, ug mga unibersidad, sa uban.
Ang Atong Mga Pangunang Punto:
▶︎ Kontrolaha ang imong Pagbaligya sa Pagbalhin sa Real-time.
▶︎ Namatikdan ang oras nga gigugol sa sulud ug sa mga bintana sa tindahan.
▶︎ Pag-analisar sa init ug bugnaw nga lugar nga mapa.
▶︎ Pag-analisar ang pasundayag sa imong mga kampanya.
▶︎ Pagtimbangtimbang sa pamatasan sa konsyumer.
Pag-agay sa mga tawo
Kini ba usa ka tawo?
Usa ba kini ka costumer?
Usa ka babaye ba?
Nagsul-ob ba sila maskara sa nawong?
Asa sila padulong?
Naghulat ba sila sa pila?
Hangtod kanus-a sila nagpabilin?
Adunay ba igo nga kawani matag lugar?
Aduna bay DED DED ZONE?
Mga tawo kontra sa Estudyante.
Hibal-i kung giunsa ang pagbaligya sa correlate nga adunay datos sa footfall
Kasaysayan sa mga tawo nga nag-ihap gigamit aron maihap ang gidaghanon sa mga tawo nga nagsulod sa usa ka lugar. Samtang makatabang, kini nga kasayuran limitado.
Unsa nga mga tanyag sa trabahante sa footfall
Tukma nga datos sa footfall &
Mga numero sa pag-okupar
Potensyal sa Trapiko sa Dalan
Window Spect Pagkuha sa Rate
Pagkat-on og dugang bahin sa mga pagkaon sa pagkaon ug pag-ihap sa mga tawo
Karon daghang mga kompanya ang nagdepende sa dagkong datos ug lawom nga mga panan-aw aron magmaneho katukma kung ang pagsabut, paghimog mga desisyon ug estratehiya.
Ang datos makahatag kanimo gahum sa pagmaneho sa negosyo ug pagpauswag sa pagkaayo, ug kini ang ania dinhi, aron makahatag usa ka kompleto nga solusyon.
Nangolekta ang Data
Ang trapiko sa sulod ug sa gawas nga mga tindahan gisukod ug gitigum sa daghang mga gigikanan sa datos aron mahatagan ang bililhon ug tukma nga kasayuran sa tanan nga mga aspeto sa negosyo.
Pag-analisar sa Pagbaligya
Gi-apil sa mga pagkaon ang datos sa mga external erp-, bi- ug mga poste sa posas o sa mga dashboards nga gi-configure sa panganod aron mahatagan ang kasayuran sa real-time nga pasundayag.
Tan-awa ang KPIS
Posible nga magtrabaho uban ang lainlaing mga formats sa datos. Ang mga analista ug mga managers dali nga makatimbang-timbang ug realistiko nga timbang-timbang ang KPIS 'aron ang tanan nga mga desisyon nga madasigon ug luwas.
Ilha ang gitas-on sa mga kustomer
Kumpirmar ang identidad sa imong mga kustomer
Kinsa ang mosulod sa pultahan? Ang teknolohiya sa pagkilala sa gender naghatag usa ka solusyon nga nangolekta mga kasaligan nga estadistika bahin sa imong mga kustomer. KAAGI SA KINABUHI Ang imong mga kustomer nga target nila kini nga mas maayo.
Usa ka pagsabut sa demograpiko nga komposisyon sa imong mga kustomer hinungdanon sa pagkab-ot sa kalampusan sa bisan unsang negosyo.
Nga adunay gitas-on nga pag-filter, mahimo naton nga wagtangon o gilain ang mga bata / mga hamtong sa ihap. Gikan sa teknolohiya sa pagkilala sa gender, mahimo nimong i-profile ang imong mga kustomer nga labi ka maayo ug target ang imong pagpamaligya nga adunay daghang kalampusan.
Sabta ang trapiko
Hibal-i kung pila ang mga tawo nga nagbisita sa imong tindahan ug itandi kini sa porsyento sa mga lumalabay. Ilha ang mga peak nga mga oras sa usa ka adlaw, puy-i ang oras sa piho nga mga zone, ug ang paghulat nga oras nga gigugol sa mga Queues. Sa pagsubay sa footfall, nakakuha ka usa ka pundasyon nga nakabase sa datos sa paghimog desisyon sulod sa pagpamaligya, pagpamaligya, ug pagdumala sa kawani.
Epekto sa Panahon
Itandi ang mga datos sa panahon sa sosyal nga adunay mga datos sa trapiko ug pagpamaligya aron maporma ang usa ka tukma ug madasig nga pagsabut sa pagsabut sa correlation sa panahon sa panahon ug pamatasan sa kustomer.
Uban niini nga kahibalo, mahimo nimong mapaminusan ang imong mga gasto ug ma-optimize ang alokasyon sa imong mga kapanguhaan ug kawani.
Pag-optimize sa layout sa tindahan
Pagkuha mga panan-aw bahin sa mga sumbanan sa trapiko sa usa ka piho nga oras. Ilha ang init ug bugnaw nga mga zone ug susihon ang epekto sa lainlaing mga kahikayan aron makuha ang labing kadaghan sa matag square square. Pagsubay sa gawas sa trapiko aron makakuha usa ka pagtan-aw kung pila ang mga kostumer nga nakuha sa imong tindahan ug kung ang mga display sa bintana magbag-o sa mga pagbaligya.
Mga mapa sa kainit ug puy-anan sa oras sa pamaligya
Pagsubay sa agianan nga adunay mga mapa sa kainit
Uban sa mga pagkaon, mailhan nimo ang mga aksyon sa mga bisita: Unsang mga lugar ang labing nakadani niini, unsa nga mga produkto ang ilang gipangita, ug kung unsa ang nagtukmod kanila sa pagpalit.
Ang mga pag-analisar sa datos nga wala'y hinungdan nga ang linya sa produkto ug mga zones nga mas maayo. Uban niini nga kasayuran sa imong kamot, mahimo nimo mapauswag ang mga aspeto nga makapalit sa mga tawo.
Mga mapa sa kainit ug agianan alang sa pag-ihap sa footfall ug pagsubay
Uban sa mga pagkaoncossens, masabtan nimo ang mga hinungdan sa pag-uswag sa mga lugar nga nauswagon ug ipadapat kini nga kahibalo sa ubang mga zone aron makita ang parehas o bisan ang mas maayo nga mga sangputanan.
Himoa nga ang among mga timely taho isulti kanimo kung giunsa ang paghimo sa imong tindahan sa lainlaing mga panahon sa adlaw pinaagi sa paggamit sa among Heat Maps Tool.
Post Oras: Jan-28-2023