數據分析之旅第 4 階段

在數據平台和機器學習部分開發完善後，您的數據已準備好做更多工作以獲得更有價值的見解，例如:

1. 步行量和人行道分析
2. 人數盤點
3. 商場分析
4. 出行行為分析
5. 旅行計劃建議

步行量和步行路徑分析

案例參考：大型交通服務提供商

人流和步行路徑分析是重要的位置數據，有助於進一步研究每個區域/廣告位置的訪客旅程和人流量。

從根本上講，人流分析意味著對訪問您位置的人進行計數。

老式的方式是手動點擊器，他們用來跟踪訪問者的數量。 較新的系統將攝像頭，信標和Wi-fi與公司應用程序配合使用，以更好地了解人們在該地區的活動方式。

店鋪轉換率和租賃KPI

– 分析入店人數，結合POS數據評估轉化率。

– 步行路徑分析，以確定更高和更低的訪問潛力。 場地所有者可以提供促銷/標牌以幫助客流量較少的商店。

遊客推薦引擎

通過移動應用程序提供量身定制的商店、活動和活動的推薦或優惠券。 該推薦可以基於客戶購買模式和位置的機器學習。 將客戶從設施 A 吸引到 B。

帶有商店建議的優惠券可以推給目標訪客。

案例參考–運輸服務提供商

監控和分析他們的購物中心性能，通過將 BLE Beacon 與他們的應用程序一起使用來收集數據。

分析

• 客戶統計和行為
• 在商場的停留時間
• 步行路徑分析以支持租賃和廣告價格

預測分析的示例用法：

• 客戶行為分析
• 推薦引擎
• 庫存預測
• 成本優化
• 位置分析
• 實時預測分析
• 預算計劃

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