Le Big Data et l'IA pour des prévisions d'affluence fiables
Exploitez l'algorithme d'analyse prédictive d'Affluences pour prévoir vos planning et sélectionner les meilleurs créneaux de visite
Affluences vous donne accès à des prévisions :
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quotidienne par tranche de 30 min
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hebdomadaire par tranche d'heure jusqu'à J+7
En communiquant les prévisions d'affluence à vos usagers, vous leur permettez de choisir le meilleur moment de visite tout en tenant compte du temps de trajet pour se rendre sur place.
Résultat : vous lissez vos flux de visiteurs et surtout, vous en attirez plus pendant les heures creuses tout en offrant de meilleures conditions de visite !
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Quelles sont les sources de données utilisées pour prédire les pics de fréquentation ?
L'algorithme d'analyse prédictive d'Affluences, développé par notre équipe de Data Scientist vous permet de combiner différentes sources de données pour prévoir au mieux ce qui va se passer dans votre lieu.
Notre puissant algorithme prend en compte différents indicateurs afin de vous fournir des prévisions d'affluence se rapprochant le plus possible de la réalité (météo, calendrier scolaire, événements, historique, etc...).
L'objectif : vous permettre d'ajuster votre organisation en fonction de l'affluence attendue.
FAQ
Comment Affluences prédit-elle les pics de fréquentation ?
Affluences utilise une combinaison hybride de données en temps réel et d'algorithmes de Machine Learning pour prévoir l'affluence :
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Collecte via compteurs : nos systèmes de comptage remontent des données en temps réels de ce qui se passe dans le lieu.
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Analyse historique : les modèles prédictifs analysent les cycles de fréquentation passés (saisonnalité, jours de la semaine, heures creuses).
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Corrélation de variables externes : l'intelligence artificielle d'Affluences intègre des facteurs exogènes impactant le comportement des visiteurs, tels que les prévisions météorologiques, le calendrier des vacances scolaires et les événements culturels locaux, etc.
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Traitement algorithmique : les données sont traitées par des algorithmes de régression et des réseaux de neurones qui comparent l'état actuel de l'établissement aux modèles historiques pour projeter l'affluence des prochaines heures et journées.