Boggi Milano 是一个意大利男装品牌，在 61 多个国家拥有 235 家门店，其发展动力源于创新、科技、可持续发展以及高品质、高性能的材料。该品牌的服装将优质面料（通常为有机面料和再生面料）与旨在契合当代生活方式的风格研究相结合。
面临的挑战
2018年，Boggi Milano 着手改进门店业绩分析方式，并寻求一家在门店分析领域拥有深厚专业知识的合作伙伴。当时，该团队无法最大限度地优化和精简人力配置，缺乏可靠的方法来识别客流量大但转化率低的门店，且对每小时员工服务客流量的掌握也十分有限。
解决方案
Boggi Milano 与 RetailNext 建立了合作关系。后者的平台由 Aurora® 一体化物联网传感器驱动——该传感器具备宽广视野、高清彩色视频、蓝牙低功耗（BLE）、Wi-Fi 及信标功能——并搭载了可按 15 分钟为单位预测客流数量的预测模型。团队不再依赖车队平均数据，而是逐店分析客流停留时长和每工时接待顾客数，从而确定各门店的合理全职当量（FTE）人员配置，在销售时间与非销售时间之间取得平衡。
成果
通过利用 Traffic Analytics 优化人力配置，Boggi Milano 自2018年以来将员工人数减少了 15%，同时降低了薪资支出并提高了生产力。同期，该品牌将每位访客销售额提升了约 40%，转化率提高了约 5 个百分点，平均客单价增长了约 15%——从而将店内分析转化为持续推动业绩增长的引擎。
