تُعد Dave & Buster's الوجهة الترفيهية والمطعمية الرائدة في أمريكا، حيث تجمع بين المأكولات ذات الجودة العالية التي تضاهي جودة المطاعم وأروقة الألعاب الواسعة في 177 موقعًا في جميع أنحاء الولايات المتحدة، وذلك في إطار وعدها بـ«تناول الطعام، والشراب، واللعب، والمشاهدة». ويتطلب نموذج الإيرادات المزدوج الخاص بها ومرافقها الكبيرة ذات المداخل المتعددة — التي تتراوح مساحتها بين 30,000 و70,000 قدم مربع — رؤية دقيقة لتدفق العملاء ومعدلات الإشغال لتقديم خدمة ممتازة في كل من مجالي الطعام والترفيه.
التحدي
لسنوات عديدة، اعتمدت Dave & Buster's على العمليات اليدوية والمقاييس غير المباشرة. فقد استخدمت عمليات تمرير «بطاقات الطاقة» الخاصة بصالات الألعاب كمؤشر بديل لحركة الزوار، وهو ما سمح بتسجيل زوار الألعاب فقط، لكنه أغفل أي شخص جاء في المقام الأول لتناول الطعام — وهي نقطة عمياء كبيرة. كان المديرون العامون يحسبون نسبة الإشغال باستخدام أجهزة عد يدوية، وهي مهمة تستغرق وقتًا طويلاً وغير دقيقة، وتبعد الموظفين عن الضيوف. وبدون رؤية في الوقت الفعلي لحركة الزوار الحقيقية، واجهت المواقع صعوبة في تحسين توزيع القوى العاملة، والتفريق بين ضيوف المطاعم وضيوف الألعاب، واتخاذ قرارات بشأن التخطيط بناءً على البيانات، والتنبؤ بدقة.
الحل
قامت Dave & Buster's بنشر نظام RetailNext Traffic Analytics في جميع متاجرها البالغ عددها 177 متجرًا، حيث وضعت أجهزة استشعار عند كل نقطة دخول — بما في ذلك المداخل المباشرة والمداخل المتصلة بالمراكز التجارية — ودمجت البيانات مع أدوات ذكاء الأعمال (BI) وبنية بحيرة البيانات الخاصة بها. سجلت أجهزة الاستشعار إجمالي عدد الزوار، ومعدل الإشغال، وأنماط الدخول، وتدفق العملاء، وعُرضت هذه البيانات عبر لوحات التحكم على الويب وتطبيقات الهاتف المحمول، بحيث يمكن للمديرين الاطلاع على أوضاع المتجر في الوقت الفعلي، من أي مكان.
النتائج
أصبح بإمكان المديرين الاطلاع الفوري عبر الهاتف على معدل الإشغال، مما استبدل عملية العد اليدوي وأتاح للفرق التركيز على تجربة الزوار. وأصبحت البيانات الحقيقية لحركة الزوار مدخلاً جديدًا في قرارات توزيع الموظفين ونماذج التنبؤ القائمة على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، إلى جانب الإيرادات التاريخية والظروف الجوية، في حين مكنت الشفافية عبر جميع المتاجر البالغ عددها 177 متجرًا من إجراء مقارنات مرجعية للأداء وتبادل أفضل الممارسات بين المواقع.
