【Business Concept】透過大數據協助防疫

由於 Covid-19 疫情影響，許多實體零售產業受到衝擊，管理者對於該如何防疫又能降低傷害可說是傷透腦筋，以下提供不同情境並分享實際案例，從數據分析角度來幫助管理者，在疫情尚未完全結束前有效控管、解決防控上的風險。

• 連鎖實體門市

連鎖實體門市，透過各門市安裝的 TD 客流感應器，收集各門市人潮並與往年歷史數據做比較，迅速了解各門市營運狀況，可適時的關閉部分人潮較少的門市，或在離峰時段上進行人員排班、比例上的調整，而人潮較多門市可在營業時間上進行縮減，進而降低人事成本並保護員工的安全。

- 實際案例

依上海辦公室所提供之市場訊息，位於中國大陸的 Under Armour、G-Shock 門市，疫情開始前就已對所屬門市進行流量監控和零售分析，爆發後才能迅速的進行部分門市關閉、營業時間及人員排班調整，有效降低傷害。

• 大型商場、百貨、遊樂場及觀光景點

大型商場、百貨、遊樂場及觀光景點，這些地方大都人潮較多 ( 尤其是連假期間更是人潮壅擠 )，於出入口安裝 TD 客流感應器，透過科學方式了解進出人潮情況，嚴格的控管館內人數，此外在各區若有安裝，也能即時了解各區人潮狀況，當人數超過設定人數時將通知管理者進行人流引導，降低群聚感染的風險。

- 實際案例

如先前Case Study 介紹過的 上海博物館、錦江樂園及M50創意園區等，都加強館內人流控管，避免大量人潮導致擁擠，造成防疫上的嚴重的後果。