Smart Store Analytics — omówienie

Aplikacja Microsoft Smart Stores Analytics Power App zapewnia sprzedawcom detalicznym analizy i szczegółowe informacje na temat rozwoju ich działalności w inteligentnych sklepach. Sklep inteligentny to tradycyjny sklep detaliczny, który korzysta z technologii w celu śledzenia podróży kupującego przez odkrywanie produktów, zastanawianie się, dodawanie do koszyka i finalizowanie zakupu. Sklep inteligentny zwiększa wydajność operacyjną i poprawia obsługę klienta w sklepie.

Firma Microsoft współpracuje z AiFi w celu wprowadzenia na rynek magazynów. AiFi obsługuje wiele autonomicznych sieci sklepów na całym świecie, współpracuje z najlepszymi detalistami jako klientami i korzysta z platformy Microsoft Azure. AiFi i Microsoft wspólnie oferują kompleksowe rozwiązanie o nazwie Smart Store Analytics, aby skrócić czas wdrażania i koszty autonomicznych sklepów.

Po zainstalowaniu aplikacji przez użytkownika – zwykle kierownika sklepu – rozwiązanie pobiera dane sklepu z systemów AiFi. Ta aplikacja używa technologii Microsoft Power BI oraz Microsoft Cloud for Retail usług AI w celu dostarczania wskaźników KPI, wizualizacji danych i analiz danych dotyczących ich danych ze sklepu inteligentnego.

Sprzedawcy detaliczni mogą używać Smart Store Analytics w celu ciągłej optymalizacji wydajności, układu produktów w sklepie, katalogu produktów i rozmieszczania na półkach. Analizy są dostępne w interfejsie użytkownika i poza nim jako potok Synapse Azure Data Factory (ADF) dla zaawansowanych użytkowników.

Funkcje Smart Store Analytics

• Łącznik z AiFi Data Lake dla danych sprzedawcy

• Analiza

  • Wskaźniki KPI: zamówienia, liczba klientów, rozmiar koszyka, czas przy kasie
  • Wzrost sprzedaży a udział, wzrost sprzedaży a pozycja na półce
  • Wizualizacje, takie jak mapowania temperatury i pozyskiwanie klientów

• Wyniki analiz

  • Nauka o danych/ML — rekomendacje produktów

Uwaga

Średnie kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) oparte na współczynnikach z zarejestrowanych danych według dni. Na przykład w przypadku obliczania średniej dziennej liczby klientów w miesięcznej serii czasowej dzień z zerową liczbą klientów można zinterpretować w dwóch różnych scenariuszach:

• Naprawdę zero klientów: klienci mogli być w sklepie ale nie zrobili żadnych zakupów co spowoduje prawidłową liczbę zera klientów w ciągu tego dnia. Ta prawidłowa wartość zero ma wpływ na ogólną wartość średnią.
• Przypuszczalne zamknięcie/sklep nie działa: jeśli w danym dniu nie było żadnych klientów, zakłada się zamknięcie sklepu. W takim przypadku liczba zero jest wyłączona z obliczania średniej, ponieważ jest ona uważana jako niereprezentatywna w tym przypadku.

Zadanie	Popis	Odbiorcy docelowi
Wdrażanie rozwiązania Smart Store Analytics	Wdrażanie rozwiązania	Administratorzy systemu
Konfigurowanie rozwiązania Smart Store Analytics	Konfigurowanie rozwiązania	Administratorzy systemu
Używanie rozwiązania Smart Store Analytics	Używanie aplikacji do poprawiania obsługi klienta	Kierownik sklepu
Dostosowywanie Smart Store Analytics	Dostosowywanie aplikacji do unikatowych potrzeb i najlepszych rozwiązań	Administratorzy systemu