Dongguaner Automatenhersteller: Wie lässt sich der Personenfluss am Aufstellungsort des Automaten messen?

Einige Freunde von Dongguaner Automatenherstellern, die in Verkaufsautomaten investieren möchten, benötigen bestimmte Voraussetzungen für die Standortwahl ihrer Selbstbedienungsautomaten. Dazu ist es wichtig, den Kundenstrom zu messen und so den optimalen Standort für maximale Rentabilität zu finden. Wie lässt sich der Kundenstrom am Standort des Verkaufsautomaten messen? 1. Der Messzyklus des Kundenstroms sollte mindestens sieben Tage und eine Woche betragen. 2. Bei der Schätzung des Kundenstroms sollten extreme Wetterbedingungen, Feiertage und besondere Termine berücksichtigt werden. 3. Faktoren wie Baustellen in der Umgebung, Verkehrsregelungen und andere Einflüsse auf den Kundenstrom müssen berücksichtigt werden. 4. Der Messzeitpunkt des Kundenstroms entspricht in der Regel den Öffnungszeiten des Verkaufsautomaten, üblicherweise von 8:00 bis 22:00 Uhr, oder den Zeiten mit der höchsten Nachfrage nach den angebotenen Produkten. 5. Bei der Schätzung des Kundenstroms müssen mögliche Auswirkungen von Veränderungen an Verkehrsknotenpunkten wie Bushaltestellen, U-Bahn-Ein- und Ausgängen oder neuen Installationen auf den Kundenstrom berücksichtigt werden. Im stationären Einzelhandel sind immer häufiger Verkaufsautomaten mit verschiedenen Funktionen auf dem Markt zu finden, wie z. B. Snackautomaten, Selbstbedienungs-Saftspender, Selbstbedienungs-Kaffeeautomaten, Lunchbox-Automaten, Selbstbedienungs-Kurierschränke usw. Die Verbreitung schreitet voran. Wie lassen sich Verkaufsautomaten vernetzen und der Betriebszustand der Geräte in Echtzeit überwachen, ebenso wie der Verkaufsstatus der Geräte und Waren, um den Lagerbestand zeitnah zu erfassen? Eine Lösung bietet ein drahtloses Netzwerk für Verkaufsautomaten. Big Data verändert unser Leben zunehmend und bringt gleichzeitig grundlegende konzeptionelle Veränderungen mit sich. 1. Nicht nur Stichproben, sondern alle Daten: Im Zeitalter von Big Data können wir mehr Daten analysieren und manchmal sogar alle Daten zu einem bestimmten Phänomen verarbeiten, anstatt uns auf Stichproben zu verlassen (Stichproben wurden früher als sinnvolle Einschränkung betrachtet, aber die leistungsstarke digitale Technologie zeigt uns, dass dies tatsächlich eine künstliche Einschränkung ist). 2. Es handelt sich nicht um einen Kausalzusammenhang, sondern um eine Korrelation: Wir sind nicht mehr darauf bedacht, Kausalzusammenhänge zu finden – eine tief verwurzelte menschliche Gewohnheit. Im Zeitalter von Big Data müssen wir uns nicht mehr auf den Kausalzusammenhang zwischen Dingen konzentrieren, sondern sollten nach Korrelationen suchen. Korrelationen erklären uns zwar nicht exakt, warum ein Ereignis stattgefunden hat, erinnern uns aber daran, dass es stattgefunden hat. 3. Nicht Genauigkeit, sondern Verwirrung: Aufgrund der großen Menge an Forschungsdaten streben wir nicht mehr nach absoluter Korrektheit, und Analysen sind heutzutage kaum noch nötig. Daher ist es notwendig, die Daten so genau wie möglich zu quantifizieren. Mit zunehmendem Umfang nimmt auch die Genauigkeitsbesessenheit ab. Bei Big Data ist es nicht mehr nötig, die Ursachen eines Phänomens zu erforschen. Es genügt, die allgemeine Richtung zu erfassen. Wenn man die Präzision auf der Mikroebene vernachlässigt, kann man auf der Makroebene bessere Erkenntnisse gewinnen. Das obige Beispiel des Dongguaner Automatenherstellers veranschaulicht, wie der Personenfluss an einem Verkaufsautomatenstandort gemessen werden kann. Ich hoffe, es ist für alle hilfreich. Das war's für dieses Mal, bis zum nächsten Mal. Vorheriger Beitrag: Hersteller von Gitterautomaten aus Guangdong: Wie wählt man Waren für Verkaufsautomaten aus? Gibt es dabei Grundsätze? Nächster Beitrag: Hersteller von Verkaufsautomaten aus Dongguan: Welche neuen Verkaufsautomaten gibt es auf dem Markt? Worauf sollte man beim Betrieb eines Verkaufsautomaten achten?