利用數據資料回饋機制建立系統平台
- 9DO
- 7月21日
- 讀畢需時 5 分鐘
角度數據隨機抽樣全台 222 間零售消費通路的數據資料， 2 個月的數據資料觀察，希望從數據資料中，了解台灣消費市場狀況，幫經營者發現獲利的蛛絲馬跡，找到新的消費需求。當經營者利用數據資料決定店家設立的地點，並且在訂貨議題有初步的了解與分析，管理者或倉管經理根據數據資料建立一套有效的通報機制，如同之前文章論述的內容，經營者可以透過大家常用的通訊軟體建立通報系統，通知負責的員工或廠商，在適當時間點訂購需要的商品，完成基本的營運循環。店家利用剛開幕數周的銷售數據，了解消費者概況，知道消費者平均的購買件數，了解不同地區消費者的消費特性，下一步經營者可根據數據資料得到的線索，設法解決營運上遇到的問題。
觀察家到此為止可能還沒擁有任何的系統，雖然角度數據建議經營者透過系統來解決問題，透過自動化的方法增加效率，但是經營者有許多替代的方案可以選擇，請求其他專家協助分析，委託其他單位提供幫助，在訊息的通報機制，經營者把所有員工拉進通訊軟體的同一個群組，在群組中發布消息，完成內部成員的訊息通報。在訂貨與庫存方面，經營者憑著自己的經驗，從 P O S 機台知道每日的銷售狀況，手動透過試算表計算商品進貨的時間點，所以在進貨議題上，也不會產生太大的問題。從經營者的角度，會員主要使用在廣告行銷，利用現有社群的會員進行宣傳與曝光，將社群網站可以觸及到的粉絲當作自己的會員，站在巨人的肩膀上，利用社群媒體經營會員，提供客戶更通管道，所以會員系統也不需要經營者傷腦筋。觀察家雖然還沒有方法透過會員進行消費者的分析與觀察，但是觀察家依然可以根據訂單編號或購物車的商品進行購物觀察，從訂單的數量了解目前的營運狀況，在面臨缺工與人力資源短缺的大環境，從數據資料了解營運的瓶頸，並依數據資料的訂單狀況進行人力資源調度。角度數據根據隨機抽樣全台 222 間零售消費通路的數據資料，觀察家可以發現，消費者購物的高峰是在晚上六點鐘，不論是周末或者是平常日，晚上六點鐘零售消費通路的尖峰時刻，相信許多經營者從 P O S 的數據資料也發現這樣的消費趨勢，也積極在爭取晚班的工作者，這個現象在周末更加嚴重，雖然平日整體的訂單數量仍高於周末，但平日的天數與周末的天數並不一樣，訂單的數量不是與天數成正比，怪不得周末上晚班的員工總是抱怨，領的時薪與平日員工相同，可是感覺卻特別辛苦。
因為店家每天都有銷售的高峰期，加上店家內部的資源有限，所以在台灣經常可以看見排隊的人潮，又以餐飲業的排隊人潮最嚴重。在人力資源短缺的高峰期，還需要安排人力處理排隊問題，讓餐飲業者的工作人員苦不堪言，許多經營者陸續導入自動化系統解決問題，使用機器人來處理顧客問題，在未來一定會實現，但現階段技術尚不成熟，設備還不普及，因此餐飲業者可以透過 QR Code 解決排隊人潮的問題，讓現場等候的消費者了解店家的狀況，而不是讓消費者盲目排隊。角度數據希望幫助經營者，雖然沒有機器人到位的完整服務，但是能夠先擁有機器人的睿智判斷能力。想要用餐的消費者，在進入餐廳之前，先使用手機掃描二維條碼，該二維條碼會自動根據店內忙碌狀況，提供消費者對應的網頁頁面，要求填寫用餐人數並邀請消費者入內用餐，如果系統判定店內的空桌不夠，則會向消費者顯示候位登記畫面，要求消費者提供候位的相關訊息，對細節較敏感的觀察家，可能會進一步向角度數據詢問，什麼時候叫做店內的空桌不夠呢？其實店內的空桌不夠，這個狀況應該可以被推估與預測，而且店內的空桌不夠不是一個固定值，在未完成數據資料訓練前，系統會暫時把店內沒有空桌，當作是店內的空桌不夠，如果能預測與掌握店內空桌不夠的時機，可大幅提高翻桌率，讓業者的業績更上一層樓。對候位中的消費者，可能覺得等待太久了，自己取消候位，此時系統將通知取消候位消費者之後的排隊人潮，並更新等待人數，另一種狀況是櫃台已經叫號，但消費者在一分鐘內沒有出現，候位者沒有到櫃檯報到，此時系統會自動取消候位資格，也許是消費者忘了取消候位，為了避免讓資源被過久占用，因此系統自動取消候位資格，當消費者到服務櫃檯，看到螢幕顯示入座桌號，並點螢幕上的入座按鈕後，消費者就可以前往指定桌號入座，掃描該桌號得二維條碼開始點餐。這個排隊候位系統有幾個地方會根據實際運作資料自動調整學習，從消費者登入候位系統開始，所有的操作都有完整的紀錄，因為系統需要透過數據資料自動微調空桌不夠、預測排隊者的等待時間等系統參數，這些參數值不會是固定的數值，因為每張桌子都限定了用餐時間，每張桌子都有不確定的清掃時間，這些時間並不固定，可能根據今天值班的工作人員有所差異，為了讓消費者等候的時間預估更精確，需要以賴數據資料進行推估與預測。
經營者要的不是單單只是一套候位系統，而是要能根據數據資料自動調整，讓營運更順暢的裝置，為了讓系統更有智慧的運作，需要數據資料的回饋，而不是以賴系統設定檔，新一代的系統平台需要數據做多面向的判斷，需要從回饋的數據資料進行調整與修正，雖然經營者可以手動使用試算表進行管理，手動透過通訊軟體通報訊息，但是反應的時間與動作不夠即時，可能錯失許多機會。長期關注角度數據的觀察家知道，很早以前角度數據就一直提到，麥當勞有一套系統可以計算得來速一台車的平均等待時間，有一套公式可以分析一份套餐平均的烹調時間，有一套邏輯可以維繫與客戶間的關係，角度數據希望協助觀察家建立有用的系統平台，透過數據資料的回饋提供系統更精確推估，角度數據不只提供數據資料的分析，知道消費的現況，更希望協助經營者解決長期缺工對經營者產生的困擾，利用系統平台讓營運更順暢。
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