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【Business Concept】透過大數據協助防疫

更新日期:4月 27


由於 Covid-19 疫情影響,許多實體零售產業受到衝擊,管理者對於該如何防疫又能降低傷害可說是傷透腦筋,以下提供不同情境並分享實際案例,從數據分析角度來幫助管理者,在疫情尚未完全結束前有效控管、解決防控上的風險





  • 連鎖實體門市


連鎖實體門市,透過各門市安裝的 TD 客流感應器,收集各門市人潮並與往年歷史數據做比較,迅速了解各門市營運狀況,可適時的關閉部分人潮較少的門市,或在離峰時段上進行人員排班、比例上的調整,而人潮較多門市可在營業時間上進行縮減,進而降低人事成本並保護員工的安全。


- 實際案例

依上海辦公室所提供之市場訊息,位於中國大陸的 Under Armour、G-Shock 門市,疫情開始前就已對所屬門市進行流量監控和零售分析,爆發後才能迅速的進行部分門市關閉、營業時間及人員排班調整,有效降低傷害。



  • 大型商場、百貨、遊樂場及觀光景點


大型商場、百貨、遊樂場及觀光景點,這些地方大都人潮較多 ( 尤其是連假期間更是人潮壅擠 ),於出入口安裝 TD 客流感應器,透過科學方式了解進出人潮情況,嚴格的控管館內人數,此外在各區若有安裝,也能即時了解各區人潮狀況,當人數超過設定人數時將通知管理者進行人流引導,降低群聚感染的風險。


- 實際案例

如先前Case Study 介紹過的 上海博物館錦江樂園M50創意園區等,都加強館內人流控管,避免大量人潮導致擁擠,造成防疫上的嚴重的後果。



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