預測分析

數據分析之旅的第四步

在數據平台和機器學習部分得到很好的開發之後,您的數據就可以準備做更多的事情來獲得更多有價值的見解,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

步行量和步行路徑分析是重要的位置數據,可幫助進一步研究訪問者在每個區域/廣告位置上的行程和人流量。

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。

Footfall & Walk-path Analysis 步行量和步行路徑分析

店鋪轉換率和租賃KPI

–分析進入商店的訪客數量,並結合POS數據評估成功轉化率。

–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。

Shop Conversion Rate & Leasing KPI Formula 店鋪轉換率和租賃KPI方程式
Shop Conversion Rate & Leasing KPI 店鋪轉換率和租賃KPI

遊客推薦引擎

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

帶有商店建議的優惠券可以推給目標訪客。

Recommendation Engine for Travelers 遊客推薦引擎

案例參考–運輸服務提供商

監視和分析其購物中心的表現,並通過將BLE Beacon及其應用程序使用來收集數據。

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
Case Reference - Railway Service Provider 案例參考–運輸服務提供商

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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