Fabricant de distributeurs automatiques de Dongguan : Comment mesurer le flux de personnes au point d’installation du distributeur automatique ?

Certains amis des fabricants de distributeurs automatiques de Dongguan, souhaitant investir dans ce secteur, doivent mesurer le flux de personnes afin de trouver l'emplacement idéal pour leurs distributeurs en libre-service et maximiser leurs profits. Comment mesurer ce flux ? 1. Le cycle de surveillance doit être d'au moins une semaine et sept jours. 2. L'estimation du flux de personnes doit exclure les périodes de conditions météorologiques extrêmes, les jours fériés et les dates spéciales. 3. Il est nécessaire de prendre en compte les facteurs susceptibles d'affecter le flux de personnes, tels que les travaux aux alentours, la gestion du trafic et autres éléments. 4. La période de surveillance correspond généralement aux heures d'ouverture du distributeur, soit de 8h à 22h, ou aux heures de forte demande. 5. Lors de l'estimation du flux de personnes, il est essentiel de considérer l'impact potentiel des modifications des infrastructures de transport (arrêts de bus, entrées et sorties de métro, nouvelles installations, etc.) sur le flux de personnes. Dans le commerce de détail traditionnel, les distributeurs automatiques proposant diverses fonctionnalités, tels que des distributeurs de snacks, des extracteurs de jus en libre-service, des machines à café en libre-service, des distributeurs de boîtes à lunch, des bornes de livraison en libre-service, etc., commencent à fleurir dans les rues des villes. Leur déploiement s'accélère. Comment connecter ces distributeurs automatiques et surveiller en temps réel leur fonctionnement, leurs ventes et l'état des stocks ? La solution réside dans la mise en réseau sans fil des distributeurs automatiques connectés. Le Big Data transforme progressivement nos vies et nous amène à repenser en profondeur notre rapport au monde. 1. Analyse de l'ensemble des données plutôt que d'un échantillon aléatoire : à l'ère du Big Data, nous pouvons analyser une quantité considérable de données, voire traiter l'intégralité des données relatives à un phénomène particulier, au lieu de nous fier à un échantillonnage aléatoire (autrefois considéré comme une limitation acceptable, le recours aux technologies numériques de pointe nous fait prendre conscience de son caractère artificiel). 2. Il ne s'agit pas d'une relation de cause à effet, mais d'une corrélation : la recherche de la causalité, pourtant une habitude humaine ancestrale, n'est plus notre priorité. À l'ère du Big Data, il n'est plus nécessaire de se concentrer sur les relations causales entre les choses, mais plutôt sur les corrélations. Une corrélation ne nous explique peut-être pas précisément pourquoi un événement s'est produit, mais elle nous rappelle qu'il se produit. 3. Non pas l'exactitude, mais la confusion : face à l'abondance des données de recherche, nous ne recherchons plus l'exactitude absolue, et l'analyse est devenue presque superflue. Il est donc essentiel de quantifier les données avec la plus grande précision possible. Cependant, à mesure que l'échelle augmente, l'obsession de la précision s'estompe. Avec le Big Data, il n'est plus nécessaire de creuser jusqu'aux racines d'un phénomène. Il suffit d'en saisir la tendance générale. En négligeant la précision au niveau micro, on obtient une meilleure compréhension au niveau macro. L'exemple du fabricant de distributeurs automatiques de Dongguan, présenté ci-dessus, explique comment mesurer le flux de personnes à l'emplacement d'un distributeur. J'espère qu'il sera utile à tous. C'est tout pour cette fois, à la prochaine ! Précédent : Fabricant de machines à grilles du Guangdong : Comment choisir les produits pour distributeurs automatiques ? Existe-t-il des principes à suivre ? Suivant : Fabricant de distributeurs automatiques de Dongguan : Quels sont les nouveaux distributeurs automatiques sur le marché ? À quoi dois-je faire attention lors de l'utilisation d'un distributeur automatique ?