Vue d’ensemble de Smart Store Analytics

La Power App Microsoft Smart Store Analytics fournit aux détaillants des analyses et des informations pour développer leur activité de magasins intelligents. Un magasin intelligent est un établissement de vente au détail physique qui utilise la technologie pour suivre le parcours d’un acheteur à travers la découverte de produits, la considération, l’ajout au panier et le paiement. Un magasin intelligent augmente l’efficacité opérationnelle et améliore l’expérience d’achat des clients en magasin.

Microsoft travaille en partenariat avec AiFi pour pénétrer le marché des magasins autonomes. AiFi exploite un grand nombre de réseaux de magasins autonomes dans le monde entier, travaille avec les plus grands détaillants en tant que clients et est disponible sur Microsoft Azure. Ensemble, AiFi et Microsoft offrent une solution de bout en bout appelée Smart Store Analytics pour réduire le temps de déploiement et les coûts des magasins autonomes.

Une fois qu’un utilisateur (généralement un responsable de magasin) a installé l’application, la solution extrait les données du magasin des systèmes d’AiFi. L’application utilise les services d’IA Microsoft Power BI et Microsoft Cloud for Retail pour fournir des indicateurs de performance clés de magasin, des visualisations de données et des informations sur la science des données sur leurs données de magasin intelligentes.

Les détaillants peuvent utiliser Smart Store Analytics pour optimiser en permanence les performances de la flotte, la disposition du magasin, le catalogue de produits et la mise en rayon. Les analyses sont accessibles dans l’interface utilisateur et à l’extérieur en tant que pipeline Synapse Azure Data Factory (ADF) pour les utilisateurs avancés.

Fonctionnalités de Smart Store Analytics

• Connecteur au Data Lake AiFi pour les données des détaillants

• Analyses

  • KPI : Commandes, Nombre de clients, Taille du panier, et Durée d’un processus d’achat
  • Croissance des ventes et partage, croissance des ventes avec mise en rayon
  • Visualisations telles que cartes thermiques et parcours du client

• Aperçus

  • Recommandations de produits basées sur la science des données/le ML

Note

Les indicateurs clés de performance (KPI) basés sur la moyenne prennent exclusivement en compte les jours avec des données enregistrées. Par exemple, dans le calcul du nombre quotidien moyen de clients au sein d’une série temporelle mensuelle, la présence d’une journée sans client peut être interprétée selon deux scénarios distincts :

• Clients nuls valides : il peut y avoir des acheteurs présents, mais aucun n’effectue d’achat, ce qui entraîne un décompte valide de zéro client pour cette journée. Ce chiffre zéro valable influence la moyenne globale.
• Statut présumé de fermeture/non opérationnel : s’il n’y a absolument aucun acheteur un jour donné, il est supposé que le magasin est fermé ou non opérationnel. Dans de tels cas, le compte zéro est exclu du processus de calcul de la moyenne, car il est perçu comme un jour non représentatif pour le calcul des moyennes.

Tâche	Description	Audience cible
Déployer Smart Store Analytics	Déployer la solution	Administrateurs système
Configurer Smart Store Analytics	Configurer la solution	Administrateurs système
Utiliser Smart Store Analytics	Utilisez l’application pour améliorer l’expérience client	Directeurs de magasin
Personnaliser Smart Store Analytics	Personnalisez l’application en fonction de vos besoins uniques et des meilleures pratiques	Administrateurs système