La capacidad de optimizar los horarios del personal, comprender las interacciones con los clientes y asignar los recursos donde más se necesitan puede diferenciar a una tienda minorista de sus competidores. Aquí es donde Análisis de comportamiento de DISPL interviene, ofreciendo una sconjunto sofisticado de herramientas diseñadas para mejorar la administración de su tienda y respaldar los esfuerzos de marketing. Una de las características de DISPL Visitor Insights es el análisis de la eficiencia de los empleados, que trataremos en este artículo.

La tecnología de DISPL aprovecha el análisis del comportamiento para proporcionar información detallada sobre cómo interactúan el personal y los clientes en una tienda. Estos datos no solo ayudan a mejorar la productividad de los empleados, sino que también mejoran el rendimiento general de la tienda. Al distinguir entre empleados y clientes en función de la duración de su estancia y hacer un seguimiento de sus interacciones, DISPL crea una imagen completa de la dinámica de la tienda que puede utilizarse para perfeccionar las estrategias operativas.

Comprender el análisis de comportamiento de DISPL

Descripción general de la tecnología:

La solución Visitor Insights de DISPL utiliza sensores y herramientas de análisis de datos impulsados por inteligencia artificial para monitorear e interpretar las acciones en un entorno minorista. El sistema identifica a los empleados al detectar a las personas que permanecen en la tienda durante períodos prolongados, normalmente más de tres horas. Esta distinción es crucial, ya que permite al sistema filtrar los datos de los empleados de los datos de los clientes, lo que garantiza la precisión en el seguimiento y el análisis.

Características principales:

Una de las características más destacadas de DISPL es su capacidad para rastrear una amplia gama de interacciones dentro de la tienda. Esto incluye:

• Interacciones entre empleados y clientes: el sistema registra cada interacción entre el personal y los clientes, anotando la frecuencia y la duración. Estos datos son vitales para comprender cómo la participación del personal afecta a la satisfacción del cliente y a las ventas.
• Presencia y movimiento del personal: Los sensores de DISPL registran la frecuencia con la que los empleados se encuentran dentro del alcance de las áreas clave de la tienda equipadas con sensores. Esto incluye el seguimiento de los tiempos en los que los empleados están fuera del alcance de los sensores, por ejemplo, durante un descanso o cuando no se encuentran en una zona con un sensor.
• Proximidad a los clientes: al monitorear la frecuencia con la que el personal está cerca de los clientes, los gerentes pueden obtener información sobre las posibles oportunidades de participación perdidas o las áreas en las que el personal puede estar infrautilizado. Una nota importante es que estar cerca del cliente no significa entablar una conversación.

Estas funciones están respaldadas por las sólidas capacidades de procesamiento de datos de DISPL, que garantizan que toda la información capturada se analice en tiempo real y en el dispositivo, lo que significa no se envían archivos de vídeo o fotos desde el dispositivo, que es vital para el cumplimiento incluso de las leyes de protección de la privacidad más estrictas, incluidas el GDPR y la CCPA.

Los datos capturados por el análisis de comportamiento de DISPL proporcionan una base sólida para varios ajustes operativos críticos y mejoras en los entornos minoristas. Desde la optimización de las asignaciones de personal en función de los patrones de tráfico de los clientes en tiempo real hasta el ajuste de los horarios para gestionar mejor las horas punta, la información recopilada puede transformar las operaciones de una tienda.

A medida que profundizamos en las aplicaciones prácticas de estos análisis en los entornos minoristas, los beneficios de la tecnología de DISPL para crear una operación minorista eficiente y con capacidad de respuesta se hacen cada vez más evidentes. En las siguientes secciones, analizaremos estas aplicaciones y cómo se pueden implementar para maximizar el desempeño de los empleados y la satisfacción de los clientes.

Aplicaciones de la analítica de empleados en el comercio minorista

En el comercio minorista, la gestión eficiente de los recursos de los empleados no consiste solo en tener suficiente personal en la planta, sino también en garantizar que estos empleados estén posicionados de manera óptima para mejorar el servicio al cliente e impulsar las ventas. Visitor Insights de DISPL es una herramienta poderosa para lograr estos objetivos mediante la asignación estratégica del personal y la mejora de la programación.

Mejora de la asignación del personal:

Los análisis de DISPL ayudan a identificar las áreas de una tienda que tienen un alto tráfico de clientes y requieren más atención por parte de los empleados. Por ejemplo, si una sección concreta de la tienda muestra constantemente una mayor densidad o interacción de clientes, el sistema puede avisar a los gerentes para que redirijan al personal a estas áreas para ayudar a los clientes, lo que podría aumentar las oportunidades de venta y mejorar la satisfacción de los clientes.

• Escenario de ejemplo: considere una gran tienda de electrónica con varias secciones. Los análisis de DISPL podrían revelar que la sección de dispositivos móviles tiene una tasa de interacción más alta entre clientes y empleados, lo que genera más ventas. Con estos datos, los gerentes de las tiendas pueden asignar más personal a esta sección durante las horas punta, lo que garantiza que los clientes reciban asistencia con prontitud, lo que podría reducir los tiempos de espera y mejorar la experiencia general del cliente.

Programación y eficiencia:

Los datos de DISPL no solo ayudan en la administración diaria, sino que también ayudan a elaborar cronogramas de trabajo eficientes que se alinean con los patrones de tráfico y las horas pico de interacción. Esta programación puede mejorar significativamente la eficiencia operativa al garantizar que el personal esté disponible cuando más lo necesite.

• Ejemplo de caso: una tienda departamental utiliza la analítica DISPL para analizar los patrones de tráfico e interacción durante un mes. Los datos muestran que los viernes por la noche y los sábados por la tarde tienen las tasas más altas de afluencia e interacción de clientes. La dirección de la tienda ajusta los horarios de los empleados para garantizar una mayor disponibilidad del personal durante estas horas punta, lo que ayuda a gestionar el aumento de la carga de trabajo y mantiene un alto nivel de servicio al cliente.

Integración de la analítica DISPL en su sistema de BI

El verdadero poder del análisis del comportamiento de DISPL reside en su capacidad de integrarse sin problemas con los sistemas de inteligencia empresarial existentes. Esta integración permite a los minoristas ampliar el valor de los datos recopilados al combinarlos con otros conocimientos operativos.

Integración de datos con sistemas de BI:

La integración de los datos de DISPL con un sistema de BI puede transformar los datos sin procesar en información procesable. Así es como las empresas pueden llevar a cabo esta integración:

1. Conectividad API: utilice la API Visitor Insights de DISPL para conectar los datos de análisis directamente con el sistema de BI. Esta conexión permite que el sistema de BI extraiga datos en tiempo real o a intervalos programados.
2. Sincronización de datos: garantizar que los formatos de datos entre DISPL y los sistemas de BI existentes sean compatibles, lo que podría utilizar middleware o herramientas de transformación de datos para estandarizar los formatos de datos para un análisis eficaz.
3. Incorporación del tablero: incorpore datos analíticos en los paneles de BI existentes o cree otros nuevos específicamente para supervisar las interacciones y la eficacia de los empleados. Estos paneles pueden mostrar métricas clave, como las horas punta de interacción, la eficiencia en la asignación del personal y los niveles de compromiso de los clientes.

Creación de informes personalizados:

Con los análisis de DISPL totalmente integrados, los minoristas pueden empezar a generar informes personalizados que se adapten específicamente a sus necesidades operativas:

• Informes de rendimiento operativo: cree informes que analicen la eficacia de las asignaciones y cronogramas actuales del personal en comparación con los resultados de ventas para refinar continuamente las estrategias operativas.
• Informes de eficiencia de los empleados: genere informes detallados sobre el desempeño individual o de equipo con métricas sobre las tasas de interacción con los clientes, los tiempos de finalización de las tareas y la eficacia general.

Limitaciones y consideraciones

Si bien el análisis del comportamiento de DISPL ofrece numerosas ventajas, es importante reconocer ciertas limitaciones y consideraciones que las empresas deben tener en cuenta al implementar esta tecnología:

Limitaciones analíticas:

• Enfoque conductual: el sistema se centra en los rostros y los patrones de movimiento más que en actuaciones individuales específicas. Está diseñado para optimizar las operaciones a un nivel macroeconómico, lo que podría no captar todos los matices del desempeño individual de los empleados. Por ejemplo, el DISPL no puede contar el número de tazas de café que prepara un barista durante su turno.
• Detección de emociones: las capacidades de detección de emociones se limitan a las emociones fuertemente expresadas, que pueden no proporcionar una comprensión completa de la satisfacción o insatisfacción sutil del cliente.

Privacidad y cumplimiento:

• Privacidad de datos: DISPL se adhiere a leyes de privacidad como el GDPR, garantizando que todos los datos recopilados se anonimizan y almacenan de forma segura. Sin embargo, los minoristas deben mantener la transparencia con los clientes en lo que respecta a los datos que se recopilan para evitar posibles problemas de privacidad. Para ello, hay que colocar en la tienda una pegatina especial con una política de privacidad.
• Transparencia operativa: Es crucial que las empresas comuniquen el uso de dichos análisis a sus empleados, asegurándose de que el personal comprenda cómo se utilizan los datos y de que su objetivo es mejorar, no supervisar, su desempeño.

Conclusión

La incorporación del análisis de audiencia de DISPL en una operación minorista puede revolucionar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y administran a su personal. Al aprovechar información detallada sobre el comportamiento de los clientes y los empleados, los minoristas pueden optimizar la ubicación del personal, mejorar la eficiencia de la programación y, en última instancia, mejorar la experiencia de compra en general. Esto conduce no solo a un aumento de las ventas, sino también a una mayor lealtad de los clientes y a una mayor satisfacción de los empleados.

Los minoristas que buscan seguir siendo competitivos en el mercado actual deben considerar cómo se puede integrar tecnología como DISPL en sus operaciones actuales. Los beneficios de esta integración van más allá de los ajustes operativos inmediatos, ya que proporcionan información estratégica que puede dar forma a las decisiones empresariales futuras.

PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

1. ¿Qué es exactamente el análisis del comportamiento en el contexto del comercio minorista?

• El análisis del comportamiento en el comercio minorista implica analizar los datos generados por los comportamientos de los clientes y los empleados en la tienda. Esto incluye el seguimiento de los patrones de movimiento, la duración de las interacciones y los niveles de interacción para optimizar las operaciones de la tienda y mejorar el servicio al cliente.

2. ¿Cómo distingue DISPL entre un empleado y un cliente?

• DISPL utiliza criterios basados en el tiempo para diferenciar entre empleados y clientes. Por lo general, si alguien permanece en la tienda más de tres horas, el sistema lo identifica como empleado. Esto ayuda a rastrear y analizar con precisión las interacciones del personal en comparación con las interacciones con los clientes.

3. ¿Puede el sistema de DISPL rastrear las acciones específicas de los empleados, como las conversiones de ventas?

• Si bien el sistema de DISPL se destaca en el seguimiento de las interacciones y la presencia, no está diseñado para medir directamente las acciones específicas de una tarea, como las conversiones de ventas. El sistema se centra más en las tendencias generales de comportamiento y en las métricas de interacción.

4. ¿El DISPL cumple con el RGPD?

• Sí, la plataforma de análisis de DISPL está diseñada para cumplir plenamente con el RGPD y otras normas de privacidad. Anonimiza y agrega datos para garantizar la privacidad y la seguridad, centrándose únicamente en los patrones de comportamiento sin almacenar información de identificación personal (PII).

5. ¿Cómo se pueden integrar los datos analíticos de DISPL en los sistemas de BI existentes?

• Los datos de DISPL se pueden integrar a través de la API Visitor Insights, que permite una conectividad perfecta con la mayoría de los sistemas de BI. Esto permite a las empresas sincronizar y analizar conjuntos de datos combinados en tiempo real, lo que enriquece sus conocimientos operativos.

6. ¿Cuáles son algunas de las limitaciones de las capacidades de detección de emociones de DISPL?

• La tecnología de detección de emociones de DISPL identifica principalmente las emociones fuertemente expresadas. Es menos eficaz a la hora de reconocer señales emocionales sutiles, lo que significa que no se debe confiar únicamente en ella para realizar un análisis emocional exhaustivo.

7. ¿Cómo garantiza DISPL que el seguimiento de los empleados no invada la privacidad?

• DISPL prioriza la privacidad al garantizar que todos los datos recopilados se anonimizan y se utilizan de forma agregada. Además, el sistema no recuerda métricas o comportamientos específicos más allá de un período de 24 horas, sino que se centra en los patrones generales para mejorar la eficiencia operativa.

8. ¿Los análisis de DISPL pueden ayudar con la programación y la asignación del personal?

• Absolutamente. Al proporcionar información detallada sobre las horas de mayor tráfico y las tasas de interacción, los análisis de DISPL pueden ayudar a las empresas a crear horarios de personal más eficaces y a asignar los recursos donde más se necesitan, lo que mejora la satisfacción de los empleados y los clientes.

9. ¿Qué tipo de soporte ofrece DISPL a las empresas que implementan su sistema de análisis?

• DISPL ofrece un soporte integral que abarca desde la configuración inicial y la integración hasta el mantenimiento y la formación continuos. Las empresas pueden acceder a una variedad de recursos, que incluyen soporte en vivo, tutoriales en línea y documentación detallada.

10. ¿Cómo suelen beneficiarse las empresas de la implementación del análisis de comportamiento de DISPL?

• Las empresas se benefician al obtener una comprensión más profunda de los comportamientos de los clientes y los empleados, lo que puede conducir a una mejor eficiencia operativa, un aumento de las ventas, mejores experiencias de los clientes y una gestión del personal más eficaz.