Información general de Smart Store Analytics

La aplicación Microsoft Smart Stores Analytics Power proporciona a los minoristas análisis e información para hacer crecer su negocio de tiendas inteligentes. Una tienda inteligente es un establecimiento de venta físico al por menor que utiliza la tecnología para realizar un seguimiento del recorrido del comprador a través del descubrimiento del producto, la consideración, la adición al carro y el pago. Una tienda inteligente aumenta la eficiencia operativa y mejora la experiencia de compra del cliente en la tienda.

Microsoft se asocia con AiFi para ingresar al mercado de tiendas autónomas. AiFi opera una gran cantidad de redes de tiendas autónomas en todo el mundo, trabaja con los principales minoristas como clientes y está en Microsoft Azure. Juntos, AiFi y Microsoft ofrecen una solución integral llamada Smart Store Analytics para reducir el plazo de tiempo de implementación y los costes de las tiendas autónomas.

Después de que un usuario, generalmente un gerente de tienda, instala la aplicación, la solución extrae los datos de la tienda de los sistemas de AiFi. La aplicación usa servicios de IA de Microsoft Power BI y Microsoft Cloud for Retail para ofrecer indicadores clave de rendimiento, o KPI, de la tienda, visualizaciones de datos y conocimientos de ciencia de datos sobre los datos de su tienda inteligente.

Los minoristas pueden utilizar Smart Stores Analytics para optimizar continuamente el rendimiento de la flota, el diseño de la tienda, el catálogo de productos y la ubicación en los estantes. Se puede acceder a los análisis en la UI y fuera, como una canalización de Synapse Azure Data Factory (ADF) para usuarios avanzados.

Características de Smart Store Analytics

• Conector a AiFi Data Lake para datos de minoristas

• Análisis

  • KPI: pedidos, recuento de compradores, tamaño de la cesta y tiempo de finalización de la compra
  • Crecimiento de ventas por acción, crecimiento de ventas según la colocación de los estantes
  • Visualizaciones como mapas de calor y recorrido del cliente

• Información

  • Recomendaciones de productos respaldados por ciencia de datos/ML

Nota

Los indicadores clave de rendimiento (KPI) basados ​​en promedio tienen en cuenta exclusivamente los días con datos registrados. Por ejemplo, en el cálculo del número medio diario de clientes dentro de una serie temporal mensual, la presencia de un día sin clientes se puede interpretar en dos escenarios distintos:

• Clientes cero válidos: puede haber compradores presentes, pero ninguno realiza una compra, lo que da como resultado un recuento válido de cero clientes para ese día. Esta cifra cero válida influye en el promedio general.
• Estado de cierre/no operativo supuesto: si no hay absolutamente ningún comprador en un día determinado, se supone que la tienda está cerrada o no operativa. En tales casos, el cómputo cero se excluye del proceso de promediación, ya que se percibe como un día no representativo para el cálculo de promedios.

Task	Descripción	Público objetivo
Implementar Smart Store Analytics	Implementar la solución	Administradores del sistema
Configurar Smart Store Analytics	Configurar la solución	Administradores del sistema
Use Smart Store Analytics	Usar la aplicación para mejorar la experiencia del comprador	Gerentes de tienda
Personalizar Smart Store Analytics	Personalice la aplicación según sus necesidades únicas y procedimientos recomendados	Administradores del sistema