Аналитика логов касс

27 Мая 2019 Компания Открытые Технологии разработала решение – применение облачной аналитики работы кассовых узлов для повышения продаж в торговой точке. Анализ информации с логов касс и данных wifi/bluetooth-радаров позволяет своевременно выявить причину образования очереди, основанную на применении методов Больших Данных и машинного обучения. Решение базируется на Oracle Big Data Cloud Service.

Анализ полученных данных позволяет выявить: длину очереди и причину её образования в режиме реального времени с оперативным уведомлением о наступлении данного события; прогнозирование отказов кассового оборудования; обнаружение причин задержек при работе онлайн сервисов (карты лояльности, электронная оплата и т.п.) (оценка недополученной прибыли); бенчмаркинг работы кассиров по одинаковому товару; анализ кешфлоу по конкретному товару с конкретной маркировкой.

Причин образования очереди может быть несколько:
1. Недостаточное количество открытых касс
2. Поломки кассового оборудования
3. Увеличение задержек при выполнении онлайн операций
4. Недостаточный уровень подготовки кассиров
5. Проблемы маркировки товара
6. Низкая эффективность продажи товара определённого типа

Для выявления проблемы осуществляется сбор информации через следующие каналы: журналы регистрации операций ККМ, WiFi/Bluetooth-радары, видеоаналитика с систем охранного видеонаблюдения, GSM/LTE-регистраторы, инфракрасные системы наблюдения. В качестве источников данных для этого эффективнее всего использовать логи с касс и данные wifi/bluetooth-радаров.

Предлагаемый Сервис позволяет обеспечить безопасность обработки этой информации и сохранить все наработки и результаты анализа внутри корпоративной среды заказчика. Решение не ограничивается улучшением работы кассовых узлов и позволяет существенно оптимизировать кэшфлоу за счёт оценки эффективости продажи товара в категориях стоимость/длительность продажи/спрос.

Предыдущая новость:
Компания Открытые Технологии перевела энергобиллинг «Самараэнерго» на SAP HANA
Следующая новость:
Применение методов искусственного интеллекта для прогнозирования нежелательных событий в сложных технических объектах