早安。感謝各位參與今天由 RetailNext 與 Dave and Buster's 聯合舉辦的「爐邊對談」。我很高興今天能邀請到企業系統與數據副總裁 Ayotunde Gibbs 蒞臨與會。首先請容我簡要介紹 RetailNext 以及我自己。
我是喬·夏斯汀（Joe Shasteen），擔任 RetailNext 先進分析部門的全球經理。RetailNext 是首個專為零售業打造的垂直型物聯網平台，致力於為實體門市提供類似電子商務的分析服務。我們的集中式 SaaS 平台會自動收集並分析數據，向零售商提供即時數據，讓他們能夠即時做出商業決策並提升顧客體驗。
我們是門市的脈動，全球遍及一百個國家，服務超過四百五十家零售商。話說回來，現代汽車（Hyundai），您能否簡要介紹一下您的個人背景、在 Dave & Buster's 的工作經歷，以及 Dave & Buster's 針對您正在拓展的門市所制定的整體策略？好的，當然沒問題。
感謝您邀請我參加這次爐邊對談。我在 Dave & Buster's 工作至今約三年半。在這段期間，我有機會領導門市的銷售點團隊。目前，我負責領導資料工程與分析團隊，以及企業系統團隊。
大約兩年前，Dave & Buster's 啟動了一項計畫，旨在深入了解各門市的客流量狀況。在此之前，我們其實並不清楚有多少人走進我們的門市，也不知道該如何最佳化運用這些數據來管理人力，並對營收做出更精準的預測。因此，Resil Next 便在此時登場了。不。
這太好了。那麼，基於這點，能否稍微談談數據分析這段旅程的背景？能否為我們概述一下在導入人流數據之前，當時的運作流程是怎樣的？也就是說，當時您是使用什麼樣的數據來源來估算人流的？
接著，當您開始導入客流量數據時，在首批門市安裝 Trafisch 系統的過程中，有哪些收穫或有趣的發現呢？是的。我很幸運，在接手這個組織時就明白，Dave & Buster's 基本上是數據驅動且以數據為導向的。而且，在我們擁有真正的客流量數據之前，我們曾使用所謂的「客流量替代指標」，這基本上是指在我們的門市中，有多少人購買或使用過「動力卡」。
所以，如果您最近去過 Dave & Buster's，您會發現體驗的一部分就是購買我們所謂的「能量卡」，然後在遊戲區或電玩區的數百款遊戲中使用這些能量卡。因此，我們當時是將卡片刷卡次數作為客流的替代指標。然而，問題在於這僅能告訴您誰實際來到店內玩遊戲。但如果您之前去過 Dave and Buster's，您會知道我們的體驗不僅包含遊戲，還包含餐飲；這意味著，如果您來到我們的店內用餐，那麼在客流量統計中，我們就漏算了您。
正因如此，我們才真正需要一套全面的解決方案，以掌握每一位走進我們場館的顧客——無論他們是來體驗我們所謂的「娛樂項目」、享用餐飲，還是搭乘遊船。沒錯。身為「戴夫與巴斯特」的數據負責人，這種做法如何賦能您的團隊做出更明智的決策？畢竟現在我們擁有真正的客流量數據來源，而非僅憑「Power Card」的獨特用戶數來估算？沒錯。
嗯，我可以舉一個非常好的例子，說明我們的總經理和經理們如何利用現有數據更有效地管理他們的分店。如果您曾去過 Dave & Buster's，可能會造訪過面積僅三萬平方英尺的小型分店，也可能是面積達七萬平方英尺甚至更大的巨型分店。我們的總經理總是希望掌握特定時間點店內客流的即時狀況，以便調度人力，或確保人力被分配到正確的位置。在導入 RetailNext 之前，我們基本上是在店內使用計數器。
總經理會指派一名領班在店內巡視，並使用計數器統計該分店的人數。如今有了 RetailNext，他們只需開啟應用程式，透過「客流量指標」就能精確掌握分店內的人數。這對我們來說可說是徹底改變遊戲規則的突破。
現在，店經理無論何時、哪一天、哪個小時，都能查看該應用程式，並立即掌握該區域的人數。這進而驅動了一系列其他決策。例如，如果今天是雨天，店內只有一百人，我就能根據這個人數來調配人力。您知道的，店裡可能不需要那麼多人手。
對吧？或者如果是下雨天，我知道進店的顧客可能需要更多協助——例如傘之類的——那麼我就能將人力調配到店門口。這款應用程式的另一項很棒的功能是，它讓管理者能即時查看店內前台的監視畫面——那通常就是我們的服務台或接待處所在的位置。因此，他們可以觀察前台狀況，了解誰正在進入店內、誰駐守在前台，並據此進行引導，讓顧客在店內的初次體驗更加愉快。
沒錯。我認為您剛才提到的這一點真的很棒，就是釋放部分人力，不再需要派人四處走動進行手動點選。我想這對那些過去必須做這項工作的員工來說，肯定能節省大量時間。絕對是。
此外，還有影片這方面的應用。我認為在許多情況下，這方面確實尚未被充分利用。透過影片，不僅能輕鬆查看現場狀況、了解特定區域的實際景象，甚至從合規性的角度來看，這也相當有幫助。
有沒有什麼方式可以運用影片，來確保那種體驗——至少是進入該地點的入口處——能達到您期望的樣子？我覺得這也是一種很有價值的觀察方式。沒錯。我認為首要之務是確保團隊已做好準備，能提供那種歡迎的體驗。
不過，根據我的觀察，在我們的組織架構中，總經理已不再是唯一能存取該攝影機的人。區域主管同樣也能存取這台攝影機。我甚至看到某些門市的總經理會透過這台攝影機觀察同區域內競爭對手的門市，查看他們前台的佈置方式。這在某種程度上創造了一點競爭氛圍，因為現在每個人都知道別人在做什麼。
而身為領導者，我清楚知道現場狀況，並能即時下達指示。比如，當我看到門口排起長隊時，或許需要在前台增派人手；我能夠當下做出決策並立即調整，以優化我們對入口處顧客體驗的管理。關於這種內部競爭的觀點，確實很有意思，對吧？
那麼，您是否發現這種做法頗為成功——將某些門市的發現或最佳實踐分享給其他門市？畢竟，現在您的一些總經理或區域經理或許能看到其他據點的運作模式？絕對是。我的意思是，他們終於能隨時掌握數據，而且不僅限於自家門市，更涵蓋系統內的所有門市。因此，158 家門市都能了解其他 158 家門市的營運狀況。
這就營造出競爭氛圍，因為當我打開應用程式時，我知道這家店是整個連鎖體系中的第一家、第二家，還是第五十家。所以這絕對能激發更多競爭，也讓大家更加意識到：「嘿，我現在就在紐約這家店，也就是我們目前所在的地方。」 我們在紐約地區擁有超過十家分店。
因此，我可以查看附近的門市，了解哪家客流量最大、原因為何，然後觀察他們的店門口，隨時掌握一天中任何時間點的客流狀況。沒錯。我的意思是，我們與許多零售商合作，我發現資料共享的策略往往各不相同。有些零售商不希望讓總經理或區域經理查看其他門市或區域的資料。
那麼，您在這方面的策略是什麼呢？聽起來您似乎試圖讓數據非常透明，盡可能讓整個組織都能接觸到這些數據。那麼，Dave & Buster's 在這方面的整體策略是什麼？以及，關於數據的具體使用者，又是如何規劃的？您剛才稍微提到了人力配置，但還有其他什麼樣的應用情境，讓您發現將數據在組織內廣泛分享確實非常有價值呢？
是的。我認為對我們來說，關鍵在於真正向所有門市開放數據。而且，您知道的，我們是個充滿樂趣的品牌，也是個熱愛競爭的品牌。
所以我們總是處於一種狀態，就是將自己的表現與同儕比較，並透過遊戲化機制，讓每個人都想深入了解，進而提升客流量或優化營運。因此，真正讓他們能夠存取所有資料對我們來說從來不是問題，因為我們已經具備這樣的文化，而且這個應用程式非常方便。所以當我身為總經理或基層主管之一，在店裡工作時，我可不想隨身攜帶 iPad 或其他沉重的設備。因此，擁有這款應用程式非常方便，能讓他們隨時隨地即時存取那些數據。
因此，確保每個人都能使用這款應用程式，確實是我們策略的一部分。話說回來，這款應用程式主要還是針對店內的員工，對吧？但對於企業層級或高層管理層來說呢？
數據是如何分發給他們的？高層又會根據這些數據做出哪些決策呢？沒錯。另一個非常有趣的應用案例，是在我們的翻新計畫期間。目前，Dave & Buster's 正對許多分店進行翻新，我們正引進嶄新的、開放式且更通透的空間佈局，以及新遊戲機台。
作為翻新計畫的一部分，這些數據幫助我們精確掌握該分店應投資的具體位置。許多 Dave & Buster's 分店位於購物中心內，通常擔任錨點店的角色，擁有多個入口：其中一個入口直接通往店內，另一個則通往購物中心。因此，這些數據有助於我們掌握有多少人透過直通入口進入，又有多少人是經由購物中心入口進入。如此一來，當涉及我們精緻的入口風格與設計時，我們就能判斷：究竟該不該在購物中心入口處投入資源？
或者，或許我們不投資，因為該區域的人流量較少，而將更多精力投入到人流較多、更多顧客經由該入口進入門市的正門設計上。順著這個思路，您是否發現過什麼意外情況？例如，某位總經理或店經理原本以為是某個入口，實際上卻是另一個，進而讓您稍微調整了投資策略？是的，絕對有。
我認為，我們的系統中有許多總經理，他們在各自的門市任職多年，有些甚至在同一家門市工作了五到十年。因此，他們當然對哪個入口人流量最大有直覺判斷，但最終，我們能透過數據——也就是具體數字，而非某個人的直覺——為他們提供明確的證據。這是第一點。第二點是，我們也有一些資歷較淺的店經理，他們在現任門市任職僅有幾年，因此尚未建立起那種直覺，而這正是我們能運用數據的地方。
在這種情況下，我們採取了略微不同的做法。也就是更著重於客戶參與度和客戶體驗，從人力資源的角度來看，您剛才稍微說明了如何運用這些數據。但除了這些，您是否還有其他方式利用這些數據來提升顧客體驗？您是否對顧客進行了更細緻的分群？
您提到娛樂類顧客、餐飲類顧客，到目前為止，基於這些分類是否有任何發現呢？是的。我認為我們發現的一點是，就像我之前提到的，在我們擁有真正的客流量數據之前，我們曾使用所謂的「獨特電力卡」，這套系統是基於娛樂活動設計的。現在我們有了真正的客流量數據，就能了解店內實際有多少人，以及其中有多少人真的購買了遊戲。
因此現在我們有了這個差異值，這項數據有助於我們分辨顧客是僅來購買餐點，還是購買了遊戲專用卡並順便用餐。因此，我們現在能掌握該據點的顧客分群。正因掌握了這組數據，我們得以規劃所謂的「附加銷售」策略——也就是說，我們會說服顧客，例如在遊戲廳待上一小時後，或許會想買個漢堡。或者，我們若了解您只是為了用餐而來，便能說服您購買遊戲卡，讓您在遊戲廳多待一會兒。
這很有道理。那麼，哪些團隊會運用這些數據呢？我記得您曾提到這對行銷工作有些啟發，有助於更深入理解客戶取得策略。所以主要是在研究如何將這些顧客轉化為同時消費餐飲與娛樂服務的客群嗎？
是的。我認為我們組織內確實有大量使用者。行銷團隊顯然能存取這些數據，並將其用於客戶分群。毫無疑問，營運團隊是我們的主要使用者，此外還有房地產或營建團隊。
然後，就最後這部分來說，像是人力規劃以及其他相關方面，聽起來您似乎能根據這些趨勢，在實際運作中迅速做出調整。我知道他們主要是透過應用程式來執行這些操作。但還有其他方式嗎？例如，當他們發現店內非常忙碌時，會增加人手；反之則減少人手？關於這類決策，具體有哪些策略呢？
另外，店內要進行這類即時的人力調整，通常需要多少預備時間呢？是的。這取決於我們分店的地理位置，天氣是影響客流的重要因素。所以，很遺憾，如果外面天氣很好，大家都想去公園，他們就不會來「戴夫與巴斯特」了。
但若是炎熱晴朗的日子，大家因為太熱而想找個室內場所避暑——您知道的，那種有空調的封閉空間——那客流量就會增加。這確實是驅動我們客流的主要因素。不過，這終究還是一種直覺。您知道嗎？
所以店長會觀察客流量。懂嗎？他會想：「今天外面有 102 度，我想我這邊的店裡應該會有更多人。」但透過應用程式和客流量數據，他就能明白：「好吧。」
「現在是下午兩點，看來店裡已經有四百人了，」這樣一來，我就能聯絡後備人力了。「嘿，今天原本只排了二十名服務生，我想可能還需要再加兩名。」
懂嗎？於是您聯絡後備人力，告訴他們：「嘿，看來今天可能需要更多人手，您能在某個時間點過來嗎？」
正是這些決策，現在系統讓我們能夠做出。不，這太棒了。而且，沒錯，特別是聽到您能夠即時做出調整。
我知道我們有很多零售商都希望做到這點，但聽起來您似乎真的能做到，而且在許多情況下，還能更即時地處理。是的。但同時也得放眼未來。也就是說，2025年的剩餘時間，甚至延伸到2026年。
關於未來運用這份客流量數據，有哪些令您最感興奮的方面呢？沒錯，絕對是。嗯，對 Dave & Buster's 來說，同店銷售表現（我們稱之為「comps」）是成敗的關鍵，其他零售商也是如此。
因此，年同比同店銷售表現正是我們衡量績效的關鍵指標。除了少數正在翻新的門市外，我們已經安裝了所有客流量監控攝影機，而且我們非常期待——您知道的——那一天、那一小時、那一分鐘的到來，屆時我們終於能獲得這些年同比數據，讓我們的領導團隊和企業團隊能夠真正利用這些數據來了解年度業績表現。除此之外，我們也正在積極建構人工智慧與機器學習模型，並將客流量納入其中。因此，我們機器學習模型主要基於三大驅動因素。
第一項顯然是歷史數據，也就是該門市的歷史營收；第二項是天氣。正如我之前提到的，天氣確實會影響門市的客流量；第三項則是客流量本身。因此，現在我們終於擁有這個第三個、極其重要且關鍵的變數，當進行年同比比較時，我們可以利用它來提升預測的準確性。
這點我也親眼見證過其強大的效果。對吧？特別是許多零售商都習慣以銷售額來預測未來走勢。對吧？
但在許多情況下，那已經是過去的事了，對吧？因此，客流量正是預示特定日子從營收角度來看整體商機的領先指標。我認為這對規劃工作非常有益。
不過您剛才提到，客流量現在已成為您某些模型的輸入變數。那麼，客流量是否也在某種程度上驅動了您從規劃角度所做的某些調整呢？我知道這可能還為時過早，您仍在開發一些用於分析年同比趨勢的模型。
但您還觀察到哪些其他潛在影響呢？例如在食品與植物，或是餐飲規劃這類方面，這些層面也是如此。是的。客流量確實是主要驅動因素之一，有助於我們理解如何更有效地管理各門市。
因此，從人力調度開始，如果我們的預測準確度更高，並能進行年同比分析，人力調度就成為我們能更妥善管理的門市環節之一。此外，我們也能據此管理需求。因此，若擁有精準的預測並掌握需求走勢，這不僅能決定貨架存貨量，還能決定廚房人手配置，並影響我們採購的商品數量——無論是餐飲部門還是兌換商店所需的商品。
關於貴公司的預測，這些數據會更新到什麼程度呢？對吧？假設年初制定了預測，隨後全年都會持續獲得數據。您會持續更新預測嗎？還是說，這個流程是怎麼運作的？
是的。對我們來說，其實是每天更新。顯然，天氣預報越接近當下，準確度就越高。因此，我們希望每天都能根據預報狀況進行調整。
此外，還有各種其他因素會每天變化。因此，我們會每天更新預測，確保其準確性與時效性。太好了。太好了。
太棒了。那麼，我想最後一個問題是，您剛才稍微提到了規劃方面，但關於未來客流數據，還有什麼其他讓您特別期待的事情嗎？是的。就像我提到的，更清楚地掌握我們的歷史數據以及年比年比較，這點真的非常重要。
但正如我之前提到的，Dave and Buster's 也擁有一支相對成熟的數據工程團隊。因此，除了使用行動應用程式或 RetailNext 提供的報表外，我們還能將資料匯入資料湖，並結合其他面向進行分析，藉此確保我們能更深入地了解業務表現及成長機會。關於這點，最後一個問題是：請問貴團隊是否會分析這些數據之間的相關性與關聯性，檢視這些關聯的歷史演變，並據此進行調整？
是的，絕對如此。我們的資料湖蘊含海量資料，不僅包含天氣、客流和銷售數據，還包含顧客情緒與顧客回饋。因此，擁有這些數據有助於我們立足於真實與事實，進而整合其他要素，不僅能更完整地呈現過往狀況，更能勾勒出未來的發展方向。
客戶情緒這部分真的很有趣，特別是當您正在開發這些模型的時候。但當您觀察到客流量變化與客戶情緒變化之間的關聯時，這是否也可能是未來發展藍圖的一部分——開始著眼於客流量趨勢變化與某些客戶情緒評分變化之間的關聯？是的。我認為這正是這項技術發揮作用之處。
因此，如果我們了解客流量是增加還是減少，並將其與顧客情緒對應起來，我們就能理解：當店內客流量很大時，顧客的滿意度是更高還是更低？這是否反映了我當天的人力調度方式？也許顧客滿意度較低，是因為店內人潮較多，而我沒有妥善調配人力。這導致顧客在餐桌前等待時間過長，或者服務生因為當天需要應對更多顧客，而無法像往常那樣細心周到。
這正是它能幫助我們真正理解如何經營業務的關鍵所在。沒錯。這真的非常有趣，尤其是它能讓我們回歸本質，確保顧客體驗始終如一。人力調度、顧客體驗以及這些要素的重要性其實是緊密相連的，這能確保顧客願意再次光臨，並在未來成為「戴夫與巴斯特」的忠實顧客。
是的，絕對沒錯。這就是我們的目標——確保您在店內度過愉快的時光，並希望下次能帶著家人和朋友再次光臨。沒錯。
那麼，非常感謝您。我想我提的問題就到此為止，但真的很感謝您今天能蒞臨與我們交流。也感謝各位參與本次與「戴夫與巴斯特」數據與企業副總裁阿約通德·吉布斯（Ayotunde Gibbs）的座談會。謝謝。
感謝您的邀請。
