Cad&Lan lanza una herramienta predictiva para mejorar la experiencia del usuario en superficies comerciales

El sistema que utiliza modelos matemáticos de ‘machine learning’ con redes neuronales y regresión logística para la gestión de colas en comercios 

Conocer a los clientes que visitan un centro comercial y analizar su conocimiento, es clave para poder proporcionar la mejor experiencia de usuario. Por eso, Cad&Lan, el grupo empresarial especializado en Servicios IT, de telecomunicaciones, seguridad electrónica y soluciones CAD  ha presentado una herramienta predictiva que va más allá de la gestión de apertura y cierre de cajas mediante cámaras que monitorizan cada una de las colas. Con la nueva herramienta, además de saber si el servicio está saturado, se pueden anticipar soluciones de manera dinámica. 

La solución se apoya en algoritmos matemáticos sobre tres indicadores como son afluencia, tiempo de estancia y tickets generados de manera que se pueden tomar decisiones eficaces como gestionar la apertura de cajas en un plazo determinado de tiempo para que no se acumulen en las colas una media de, por ejemplo, más de tres clientes (límites que fija la propia empresa) o cerrar alguna caja que ya no se va a necesitar en unas horas para asignar a otros trabajos, con el consiguiente ahorro de costes, entre otras. Con esta nueva plataforma se ofrecen datos sobre la fluencia a una zona comercial, el tiempo  medio de estancia de los clientes, el número de cajas o puntos de venta abiertos y sus operaciones, recomendaciones sobre el número óptimo de puntos de caja en cada momento para evitar la congestión de colas y costes logísticos innecesarios, el tiempo estimado de espera en la cola hasta ser atendido o el tiempo  medio de atención en punto de venta.

Adicionalmente, permite analizar el histórico de datos para evaluar las necesidades y potencial de cada una de esas líneas de caja de cara a poder anticiparse y trazar estrategias de optimización en el futuro, tanto de su uso como de la propia plantilla de empleados, en base a las estimaciones realizadas por el propio sistema.

Cad&Lan maneja unos datos de efectividad de la predicción de apertura y cierre de cajas superior al 95%. También observa que, además de mejorar la experiencia de compra de los clientes, los gerentes de tienda consiguen optimizar los recursos en hasta un 16% asignando trabajos dependiendo del tramo horario e incluso hemos conseguido aumentar en ratios parecidos la optimización del planning de recursos.