WiFi客户聚类收益预测模型

预测误差低至6%

利用WiFi感知的客户分组信息与天气条件，为咖啡馆收益、产品数量和设备数量提供高精度预测。

Golderzahi, Vahid · Pao, Hsingkuo Kenneth

Internet of Things (Netherlands) 2024

参数信息

平均绝对百分比误差

6 %

平均绝对百分比误差

10 %

数据采集时长

3 months

技术优势

误差更低

加入客户分组信息和天气条件后，MAPE从基准的更高值下降到6%至10%。这减少了预测偏差，使库存和人员安排更精准。

基础设施现成

利用咖啡馆已部署的WiFi接入点连续采集数据，无需额外传感器或硬件改造，降低了部署门槛。

应用场景

• 智能零售分析：为零售门店提供基于WiFi客流数据的收益与商品需求预测，优化运营决策。
• 客流量预测：利用WiFi设备计数预测顾客到店数量，辅助人员排班和库存准备。
• 商业智能：将客户分组与天气信息融入机器学习模型，为管理层提供更准确的销售预测。