Überblick über Smart Store Analytics

Die Microsoft Smart Store Analytics Power App bietet Einzelhändlern Analysen und Erkenntnisse, um ihr Smart Stores-Geschäft auszubauen. Ein Smart Store ist ein stationäres Einzelhandelsunternehmen, das Technologie verwendet, um die Reise eines Käufers von der Produktfindung über die Kaufentscheidung, das Hinzufügen zum Warenkorb bis hin zur Kasse zu verfolgen. Ein Smart Store erhöht die betriebliche Effizienz und verbessert das Einkaufserlebnis der Kunden im Geschäft.

Microsoft arbeitet mit AiFi zusammen, um in den Markt der autonomen Geschäfte einzusteigen. AiFi betreibt weltweit eine Vielzahl eigenständiger Filialnetze, arbeitet mit Top-Einzelhändlern als Kunden zusammen und ist auf Microsoft Azure. Gemeinsam bieten AiFi und Microsoft eine End-to-End-Lösung namens Smart Store Analytics an, um den Bereitstellungszeitrahmen und die Kosten für autonome Geschäfte zu reduzieren.

Nachdem ein Benutzer – normalerweise ein Filialleiter – die App installiert hat, ruft die Lösung die Filialdaten aus den Systemen von AiFi ab. Die App verwendet Microsoft Power BI und Microsoft Cloud for Retail KI-Dienste zur Bereitstellung von Geschäfts-KPIs, Datenvisualisierungen und Data-Science-Erkenntnissen zu ihren Smart-Store-Daten.

Einzelhändler können Smart Store Analytics verwenden, um die Flottenleistung, das Ladenlayout, den Produktkatalog und die Regalplatzierung kontinuierlich zu optimieren. Auf Analytics kann innerhalb der Benutzeroberfläche und außerhalb als Pipeline von Synapse Azure Data Factory (ADF) für fortgeschrittene Benutzer zugegriffen werden.

Features von Smart Store Analytics

• Konnektor zu AiFi Data Lake für Händlerdaten

• Analysen

  • KPIs: Bestellungen, Käuferzahl, Warenkorbgröße und Checkout-Zeit
  • Umsatzwachstum vs. Anteil, Umsatzwachstum vs. Regalplatzierung
  • Visualisierungen wie Wärmebilder und Kundenkontaktverlauf

• Insights

  • Data Science/ML-gestützte Produktempfehlungen

Anmerkung

Durchschnittsbasierte Key Performance Indicators (KPIs) berücksichtigen ausschließlich Tage mit aufgezeichneten Daten. Bei der Berechnung der durchschnittlichen täglichen Anzahl von Kunden innerhalb einer monatlichen Zeitreihe kann beispielsweise das Vorhandensein eines Tages mit null Kunden in zwei verschiedenen Szenarien interpretiert werden:

• Gültige Zero-Kunden: Es können Käufer anwesend sein, aber keiner tätigt einen Kauf, was zu einer gültigen Zählung von null Kunden für diesen Tag führt. Dieser gültige Nullwert beeinflusst den Gesamtdurchschnitt.
• Annahme des Status „Geschlossen/Nicht in Betrieb“: Wenn an einem bestimmten Tag absolut keine Kunden anwesend sind, wird angenommen, dass der Store geschlossen oder nicht in Betrieb ist. In solchen Fällen wird die Nullzählung von der Mittelwertbildung ausgeschlossen, da sie als nicht repräsentativer Tag für die Berechnung von Durchschnittswerten angesehen wird.

Aufgabe	Beschreibung	Zielgruppe
Smart Store Analytics bereitstellen	Lösung bereitstellen	Systemsdministratoren
Smart Store Analytics konfigurieren	Lösung konfigurieren	Systemsdministratoren
Smart Store Analytics verwenden	Die App zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses verwenden	Filialleiter
Smart Store Analytics anpassen	Die App an Ihre individuellen Anforderungen anpassen und bewährte Vorgehensweisen	Systemsdministratoren