In che modo i centri commerciali possono analizzare i dati dei tornelli attraverso i big data?

一, Raccolta dati: creare una rete di percezioni che includa molte dimensioni
Il cancello rotante può raccogliere dati perché il suo hardware e software lavorano insieme per realizzarlo. La maggior parte dei tornelli moderni dispongono dei seguenti sensori e moduli di riconoscimento:
Modulo di riconoscimento biometrico: questo modulo utilizza telecamere di riconoscimento facciale per raccogliere informazioni sull'età, il sesso, le espressioni facciali e altri tratti di una persona. Quindi utilizza il sistema di appartenenza per abbinare questi record per creare un profilo utente dinamico.
Sensori comportamentali: i sensori a infrarossi tengono traccia della direzione, della velocità e della durata della sosta del traffico. I sensori di pressione tengono traccia della frequenza e del carico degli interruttori del cancello per scoprire lo stato di salute dell'attrezzatura.
Dispositivi che rilevano l'ambiente: sensori di temperatura e umidità tengono d'occhio le condizioni nella zona del cancello, sonde Wi-Fi registrano gli indirizzi MAC dei cellulari dei clienti e aiutano a capire quante persone stanno passando e dove va il caldo.
Il cancello è collegato al sistema POS e al sistema punti soci. Ciò crea un ciclo chiuso di "consumo del pass" sincronizzando dati come quanto è stato speso, quanti coupon sono stati utilizzati e quanti punti sono stati riscattati.
Ad esempio, un sistema di cancelli intelligenti installato in un centro commerciale in una città di primo-livello genera 500.000 bit di dati al giorno. Ciò include 200.000 record di riconoscimento facciale, 150.000 registri di traffico, 100.000 indicatori ambientali e 50.000 dati relativi alle transazioni-. Il nodo di edge computing elabora prima questi dati e poi li invia in tempo reale al data warehouse sul cloud, che costituisce la base per l’analisi successiva.

2, Elaborazione dei dati: pulizia, combinazione e modellazione
I dati grezzi contengono problemi tra cui rumore eccessivo, molte dimensioni e formati misti. Per risolvere queste difficoltà, i dati devono seguire i seguenti passaggi:

Pulizia dei dati: eliminazione dei record di traffico duplicati (come lo stesso cliente che entra ed esce più volte), valori anomali (come orari di apertura e chiusura dei cancelli troppo elevati) e valori mancanti (come lacune nella colonna dell'età causate da errori di riconoscimento facciale). La precisione dei dati ripuliti è aumentata fino a oltre il 99% utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per trovare e correggere autonomamente gli errori nei dati.
Combinazione dei dati: per creare un unico data lake, combina i dati dei gate con i dati di altri sistemi del centro commerciale, come CRM, ERP e POS. Ad esempio, potresti confrontare la quantità di tempo che i clienti trascorrono attraversando l'ingresso con la quantità di tempo che trascorrono presso il sistema POS e osservare il tasso di conversione per il "consumo in-negozio". Potresti anche confrontare il flusso di passeggeri nell'area del gate con i dati di vendita del negozio per vedere quanto l'attività si prosciuga.
Caratteristiche tecniche: per creare un set di dati strutturato, è necessario estrarre parti importanti dai dati grezzi, tra cui "volume di traffico di punta", "distribuzione del tempo di permanenza dei consumatori", "frequenza di guasti al gate" e così via. L'analisi delle componenti principali (PCA) è un metodo per ridurre il numero di dimensioni e la quantità di lavoro necessaria per eseguire i calcoli.
3, Analisi dei dati: scelta intelligente passando dalla descrizione alla previsione
Il centro commerciale può eseguire analisi multi-livello in base ai dati elaborati:

1. Analisi descrittiva: uno sguardo allo stato attuale delle cose
Dove e quando fluiscono i passeggeri: utilizza una mappa termica per mostrare la densità del flusso di passeggeri nell'area del gate, trova gli orari di maggior traffico (ad esempio dalle 14:00 alle 16:00 nei fine settimana) e gli orari meno affollati (ad esempio dalle 10:00 alle 12:00 nei giorni feriali) e sfrutta al meglio il personale addetto alle pulizie e alla sicurezza.
Profilo del consumatore: utilizzando i dati di riconoscimento facciale e i sistemi di abbonamento, osserva quanto spesso viaggiano persone di età e sesso diversi, dove si fermano e cosa preferiscono mangiare. Ad esempio, la ricerca ha dimostrato che le donne di età compresa tra i 25 e i 35 anni hanno maggiori probabilità di soggiornare nelle aziende di cosmetici vicino al cancello, dove possono essere offerti coupon mirati.
Stato di funzionamento dell'attrezzatura: tenere d'occhio il numero di interruttori del cancello, il tasso di guasto, i registri di manutenzione, la durata prevista dell'attrezzatura e i rischi di tempi di inattività.
2. Analisi predittiva: indovinare cosa accadrà dopo
Previsione del flusso di passeggeri: viene utilizzato un modello di serie temporali (ARIMA) per stimare il futuro flusso di passeggeri sulla base dei dati sul traffico passato e di fattori esterni come il tempo, le vacanze e le attività che si svolgono nelle vicinanze. Ciò consente alle truppe di sicurezza e agli orari del negozio di essere modificati al volo.
Prevedere come agiranno i consumatori: utilizzare le regole di associazione (come l’algoritmo Apriori) per osservare come sono correlati i percorsi di viaggio dei consumatori e il comportamento di consumo. Se, ad esempio, chi si reca direttamente in sala da pranzo dopo aver trovato la barriera stradale spende il 30% in più rispetto alla persona tipo, si possono pianificare attività mirate di promozione della ristorazione.
Avvertenza sui problemi delle apparecchiature: utilizzando un modello di rete neurale LSTM, esamina i dati del sensore del cancello (come la temperatura del motore e la frequenza di commutazione) per individuare i problemi 72 ore prima che si verifichino e ridurre l'effetto di un arresto improvviso sulle operazioni.
3. Analisi causale: metodo per l'ottimizzazione
Valutazione dell'efficienza del marketing: i test A/B consentono di vedere in che modo gli annunci nelle diverse aree di ingresso (ad esempio le informazioni promozionali sugli schermi elettronici) influiscono sulla durata del soggiorno delle persone e sulla quantità di acquisti. Puoi quindi migliorare il contenuto e il posizionamento degli annunci.
Migliorare il layout del negozio: osserva come il numero di clienti nell'area del cancello influisce sulle vendite del negozio, quindi sposta il negozio. Ad esempio, collegare i tornelli nelle zone trafficate con esercizi che non vendono molto può aiutare le persone a orientarsi offrendo loro altri percorsi da prendere.
Prevenire e controllare i rischi per la sicurezza: gli algoritmi di rilevamento di anomalie, come boschi isolati, rilevano comportamenti strani nell'area del cancello, come persone che si muovono molto o seguono gli altri. Il sistema di sicurezza è quindi collegato per inviare avvisi in-tempo reale, riducendo così le possibilità di furto e frode.
4, Applicazione dei dati: un ciclo chiuso dalla comprensione all'azione
Le conclusioni dell’analisi devono essere trasformate in strategie che possono essere messe in atto:

Marketing di precisione: annunci personalizzati per ciascun cliente vengono inseriti nell'area del cancello. Ad esempio, inviando materiale contemporaneo per la promozione del marchio ai giovani che vengono spesso in visita e inviando sconti per l'area giochi per bambini alle famiglie.
Funzionamento dinamico: modifica gli orari di apertura del negozio in base alle previsioni di quanti clienti entreranno. Ad esempio, i ristoranti potrebbero rimanere aperti più a lungo nei fine settimana più affollati ed eseguire riparazioni sulle loro attrezzature durante i periodi meno affollati.
Migliora la sicurezza inserendo telecamere in-luoghi ad alto rischio (come i punti di incontro tra tornelli e ascensori), rendendo più efficienti i percorsi delle pattuglie di sicurezza e accelerando i tempi di risposta alle emergenze.
Gestione delle apparecchiature: creare un registro sullo stato del cancello, tenere traccia della cronologia della manutenzione, dei tipi di guasti, delle parti di ricambio e di altre informazioni. Inoltre, migliorare l'inventario dei pezzi di ricambio e i piani di manutenzione.
Tornello girevole di sicurezza aeroportuale E-gate