數據分析之旅第四階段
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:
- 步行量和人行道分析
- 人數盤點
- 商場分析
- 出行行為分析
- 旅行計劃建議
預測分析
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，以識別較高和較低的訪問潛力。 場地擁有者可提供推廣/招牌，以協助人手少的店鋪。
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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