Winkelactiviteit optimaliseren met voorspelling op basis van bezoekers
Belangrijk
Een deel van de functionaliteit die in dit releaseplan wordt beschreven, is nog niet uitgebracht. Leveringstijdlijnen kunnen veranderen en de verwachte functionaliteit wordt mogelijk niet uitgebracht (zie Microsoft-beleid). Meer informatie: Nieuwe en geplande functies
| Geactiveerd voor | Openbare preview | Algemene beschikbaarheid |
|---|---|---|
| Gebruikers door beheerders, makers of analisten | Juli 2023 | sept. 2023 |
Zakelijke waarde
Detailhandelaren kunnen profiteren van bezoekersanalyses in fysieke winkels om tot een meer innovatieve personeelsplanning te komen. Winkeliers kunnen winkeltaken toewijzen en optimaliseren, zoals dagelijkse productaanvulling op basis van voorspelde klantactiviteit gedurende de dag. Deze functie helpt detailhandelaren om hun activiteiten te optimaliseren en op hun beurt uitstekende klantenservice te bieden.
Met voorspellende bezoekersanalyse en inzichten door middel van AI-modellen kunnen detailhandelaren proactief zijn en niet alleen reactief met betrekking tot hun zakelijke maatregelen en doelstellingen. Deze investering heeft tot doel voorspellende analyses te maken voor de toewijzing van personeel en productaanvullingen met behulp van bezoekersgegevens van autonome winkels en signalen van externe bronnen zoals evenementen, weer, enzovoort.
Functiedetails
De voorspellende bezoekersfunctie kan:
De sjabloon voor retailgegevens op Microsoft Azure Synapse uitbreiden om relevante entiteiten en kenmerken te ondersteunen.
Maak verbinding met Smart Store Analytics in Microsoft Cloud for Retail voor:
Gegevens van autonome winkels en externe bronnen gebruiken via AI-modellen.
Inzichten krijgen in de Smart Store Analytics-service met AI-modellen.
Consumenten inzichten bieden in de gebruikersinterface van Smart Store Analytics.