Mô tả
Flame Analytics là gì
Flame Analytics là một nền tảng phân tích vị trí toàn diện và tương tác khách hàng được thiết kế cho các không gian vật lý thông minh như cửa hàng bán lẻ, trung tâm mua sắm, địa điểm công cộng và khách sạn. Nó trao quyền cho các doanh nghiệp hiểu hành vi của khách hàng, đo lường hiệu suất địa điểm và kết nối với khách tham quan để tăng cường lòng trung thành. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo và tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, Flame Analytics cung cấp những thông tin có thể hành động để tối ưu hóa hoạt động, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh số tại các địa điểm vật lý.
Các tính năng chính của Flame Analytics
Flame Analytics là một nền tảng phân tích tiên tiến cho các không gian vật lý kết hợp video, WiFi và dữ liệu cảm biến khác với AI để cung cấp thông tin về hành vi khách hàng, mẫu lưu lượng và hiệu suất địa điểm. Nó cung cấp các tính năng như đếm người, phân tích hành trình khách hàng và khả năng tiếp thị cá nhân hóa để giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa không gian vật lý của họ và cải thiện sự tương tác với khách hàng.
Đo lường Lưu lượng: Đếm chính xác số lượng khách và đo lưu lượng tại tất cả các điểm tiếp xúc bằng cách sử dụng máy đếm người và camera CCTV hiện có.
Phân tích Hành trình Khách hàng: Theo dõi chuyển động và tương tác của khách hàng qua các điểm tiếp xúc khác nhau để hiểu các mẫu hành vi.
Tiếp thị Cá nhân hóa: Cho phép các chiến dịch tiếp thị mục tiêu dựa trên vị trí, sở thích, nhân khẩu học và hành vi của khách hàng.
Công nghệ HyperSensor: Công nghệ độc quyền tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như CCTV, WiFi và Bluetooth vào một hệ thống cảm biến thống nhất.
Các trường hợp sử dụng của Flame Analytics
Tối ưu hóa Trung tâm Mua sắm: Phân tích lưu lượng khách, thời gian lưu trú và dòng chảy khách hàng để tối ưu hóa sự kết hợp của các nhà thuê và cải thiện hiệu suất tổng thể của trung tâm mua sắm.
Phân tích Cửa hàng Bán lẻ: Đo lường tỷ lệ chuyển đổi, phân tích hành vi khách hàng trong cửa hàng và thực hiện các chiến dịch tiếp thị mục tiêu để tăng doanh số.
Quản lý Địa điểm Công cộng: Theo dõi mẫu hành vi của khách tham quan và tối ưu hóa nhân sự, dịch vụ và sử dụng không gian trong các bảo tàng, sân bay và các không gian công cộng khác.
Trải nghiệm Khách sạn: Theo dõi chuyển động, sở thích và sự tương tác của khách để cá nhân hóa dịch vụ và tăng cường lòng trung thành.
Ưu điểm
Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để có thông tin toàn diện
Cung cấp cả khả năng phân tích và tiếp thị trong một nền tảng
Tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có như camera CCTV
Nhược điểm
Có thể gây ra lo ngại về quyền riêng tư do theo dõi chuyển động cá nhân
Yêu cầu tích hợp nhiều hệ thống có thể phức tạp
Cách sử dụng Flame Analytics
1. Thiết lập cảm biến: Cài đặt cảm biến đếm người của Flame hoặc tích hợp với các camera CCTV hiện có, WiFi và các nguồn dữ liệu khác trong không gian vật lý của bạn.
2. Cấu hình HyperSensor: Thiết lập công nghệ HyperSensor độc quyền của Flame để thống nhất dữ liệu từ nhiều cảm biến và theo dõi chuyển động của khách tham quan trong toàn bộ địa điểm.
3. Đo lường lưu lượng: Sử dụng mô-đun Lưu lượng để đo lường lưu lượng khách tại tất cả các điểm tiếp xúc, bao gồm cả người qua đường, các chuyến thăm địa điểm, các tầng và khu vực.
4. Phân tích hành trình khách hàng: Sử dụng tính năng Hành trình Khách hàng để hiểu hành vi của khách tham quan, theo dõi chuyển động qua các điểm tiếp xúc và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
5. Kết nối với khách tham quan: Triển khai mô-đun Kết nối để thu thập thông tin liên lạc của khách tham quan và gửi các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa dựa trên vị trí, sở thích và hành vi.
6. Truy cập bảng điều khiển phân tích: Đăng nhập vào nền tảng phân tích của Flame để xem các hình ảnh dữ liệu, báo cáo và thông tin chi tiết về hiệu suất của địa điểm của bạn.
7. Tạo phễu chuyển đổi: Sử dụng nền tảng để xây dựng các phễu chuyển đổi và so sánh các địa điểm hoặc khu vực khác nhau để xác định các phương pháp tốt nhất.
8. Tối ưu hóa nhân sự: Tận dụng dữ liệu lưu lượng và phân tích để cải thiện kế hoạch và phân bổ nhân viên.
9. Cá nhân hóa tiếp thị: Sử dụng dữ liệu đã thu thập để phân khúc khán giả và tự động hóa các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa nhằm tăng cường lòng trung thành và doanh số.
10. Theo dõi KPI: Theo dõi các chỉ số hiệu suất chính như lưu lượng, tỷ lệ chuyển đổi, thời gian lưu trú và kích thước vé trung bình để đo lường và cải thiện hiệu suất địa điểm theo thời gian.
