Anticipa la afluencia
Aprovecha el algoritmo de análisis predictivo de Affluences para ti...
Hemos desarrollado un poderoso algoritmo que tiene en cuenta diferentes indicadores para ofrecerte previsiones de afluencia lo más cercanas posible a la realidad. El objetivo: que puedas ajustar tu organización de acuerdo con la afluencia esperada.
...y para tu público
Al comunicar las previsiones de afluencia a tus usuarios, les permites elegir el mejor momento para realizar su visita teniendo en cuenta el tiempo de viaje para llegar al sitio. Resultado: ¡suaviza el flujo de visitantes y, sobre todo, atrae más visitantes en las horas de menor afluencia y ofrece mejores condiciones de visita!
¿Qué fuentes de datos se utilizan para predecir los picos de afluencia?
El algoritmo de análisis predictivo de Affluences, desarrollado por nuestro equipo de Data Scientists, le permite combinar diferentes fuentes de datos para prever de la mejor manera lo que ocurrirá en su establecimiento.
Nuestro potente algoritmo tiene en cuenta diversos indicadores para ofrecerle previsiones de afluencia lo más cercanas posible a la realidad (meteorología, calendario escolar, eventos, histórico, etc.).
El objetivo: permitirle ajustar su organización en función de la afluencia esperada.
FAQ
¿Cómo predice Affluences los picos de afluencia?
Affluences utiliza una combinación híbrida de datos en tiempo real y algoritmos de Machine Learning:
-
Recogida mediante contadores: nuestros sistemas de conteo transmiten datos en tiempo real sobre lo que ocurre en el lugar.
-
Análisis histórico: los modelos predictivos analizan los ciclos de afluencia pasados (estacionalidad, días de la semana, horas valle).
-
Correlación de variables externas: la IA de Affluences integra factores exógenos que impactan en el comportamiento de los visitantes, como previsiones meteorológicas, calendario de vacaciones escolares, eventos culturales locales, etc.
-
Procesamiento algorítmico: los datos son procesados por algoritmos de regresión y redes neuronales que comparan el estado actual del establecimiento con los modelos históricos para proyectar la afluencia de las próximas horas y días.