ဘွဲ့ရှင် သောမတ်စ် "တောမ်" ချင်
ဘုရားသခင်အကြောင်း - သောမတ်စ်ခန်းသည် အားလပ်ချိန်နှင့် ဖျော်ဖြေရေးလုပ်ငန်းကို အထူးပြုသော အဆင့်မြင့်ဒေတာဆန်းစစ်သူဖြစ်ပါသည်။ MIT မှ စီးပွားရေးဆန်းစစ်ရေးဘွဲ့ရပြီး အတွေ့အကြုံ ၁၀ နှစ်ကျော်ရှိသည့် Tom သည် နိုင်ငံတကာ FEC ကွင်းဆက်များအား လည်ပတ်မှုဒေတာများမှ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သော ကြီးထွားမှုဗျူဟာများသို့ ပြောင်းလဲရာတွင် အကူအညီပေးခဲ့ပါသည်။ သူသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမော်ဒယ်လ်များ၊ ဖောက်သည်ခရီးစဉ်မြေပုံဆွဲခြင်းနှင့် အပြုအမူဆိုင်ရာ ဆန်းစစ်ခြင်းများမှတစ်ဆင့် "စတုရန်းမီတာလျှင် ဝင်ငွေ" ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပါသည်။
မိတ်ဆက်ခြင်း
ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်တွင် အတွင်းပိုင်းဖျော်ဖြေရေးစင်တာ၏ အဖိုးတန်ဆုံးပိုင်ဆိုင်မှုသည် ၎င်း၏ပစ္စည်းကိရိယာများမဟုတ်ဘဲ အချက်အလက် ဖြစ်ပါသည်။ နေရာပိုင်ရှင်များနှင့် လည်ပတ်သူများအတွက် အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူဒေတာကို ရယူခြင်း၊ ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစွမ်းရည်သည် နောက်ဆုံးအားသာချက်ဖြစ်ပါသည်။ "အကြမ်းဖျင်းခန့်မှန်းမှု"ဖြင့် ပစ္စည်းကိရိယာရွေးချယ်ခြင်းခေတ်များ ကုန်ဆုံးသွားပါပြီ။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် အောင်မြင်သောနေရာများသည် "စမတ်ဟပ်များ" အဖြစ် လည်ပတ်ကာ ကုလားအုပ်တစ်လုံးစီကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဆန်းစစ်ခြင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤအစီရင်ခံစာသည် ဒေတာမှအခြေခံသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှု အပျော်ယာဉ်လုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ စက်ပစ္စည်းများ၏ ရောထွေးမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ARPU ကို တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ရေရှည်အတွက် ARPU (ပျမ်းမျှဝင်ငွေ တစ်ဦးလျှင်) ကို အများဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း ROI .
အပြုအမူဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အင်အား - စာရင်းဇယားများကို ကျော်လွန်၍
ရိုးရာ အစီရင်ခံချက်များသည် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည့် "အရာ" ကို အဓိကထားလေ့ရှိသည် (ဥပမာ - နေ့စဥ်စုစုပေါင်းဝင်ငွေ)။ အပြုအမူဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အဘယ်ကြောင့် ဖြစ်ပျက်ခဲ့ရသည်ကို အဓိကထားသည်။ အပူချိန်မြေပုံများ , RFID ခြေရာခံခြင်း ，နဲ့ AI အသုံးပြု ကွန်ပျူတာမှတဆင့် မြင်သာခြင်း ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်များသည် စားသုံးသူ၏ ခရီးစဉ်ကို နက်နဲစွာ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပါသည်။ Statista ၏ ၂၀၂၅ ဖျော်ဖြေရေးနည်းပညာ အစီရင်ခံစာ , ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့်နေရာများတွင် လည်ပတ်မှုစရိတ် ၁၅% လျှော့ချနိုင်ပြီး ပြီးတော့ စုစုပေါင်းဝင်ငွေတွင် ၂၂% တိုးတက်မှု ရှိပါသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ ပစ္စည်းကိရိယာတစ်ခုချင်းစီသည် ၎င်း၏ အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် အလုပ်လုပ်နေကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် "အသုံးမဝင်သောနေရာများ" (အသုံးပြုမှုနည်းပါးသောနေရာများ) နှင့် "အပူပိုင်းနေရာများ" (လူသွားလာများသောနေရာများ) ကို ဖော်ထုတ်ရန်ဖြစ်ပါသည်။
|
ဒေတာမီတာ
|
ရိုးရာနေရာ (ခန္တာရုပ်ခံစားမှု)
|
ဒေတာကိုအခြေခံသောနေရာ (ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ထားသော)
|
|
ကုလားကာအကျိုးသက်ရောက်မှု (လစဉ်)
|
ဒေါ်လာ ၁၁၀ / စတုရန်းမီတာ
|
ဒေါ်လာ ၁၆၅ / စတုရန်းမီတာ
|
|
စက်ပစ္စည်း အသုံးပြုနှုန်း
|
42%
|
68%
|
|
ဖောက်သည်များ၏ နေရာတွင် ကုန်ဆုံးသော အချိန်
|
၅၅ မိနစ်
|
၈၈ မိနစ်
|
|
မှီခိုမှု ပြောင်းလဲမှုနှုန်း
|
2.5%
|
8.2%
|
FEC လုပ်သက်များအတွက် အရေးကြီးသော အချက်အလက် စုစည်းခြင်း အခြေခံများ
ဒေတာများကို ဝင်ငွအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်အတွက် လုပ်သက်များသည် အောက်ပါ အခြေခံသုံးမျှော်မှန်းခြင်း အခြေခံများကို အလေးထားရမည်။
1.အပူချိန် ပုံစံ အသုံးပြုခြင်း (Heatmap Analysis)။ လူသွားလာမှုကို မြင်သာစေရန် အတွက် နေရာတွင် အသုံးများသည့် နေရာများနှင့် အသုံးနည်းသည့် နေရာများကို သိရှိနိုင်ရန် အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းဖြင့် လူသွားလာမှုကို အားဖော်ပေးရန်အတွက် "အဓိက" ဂိမ်းများကို "အလုပ်မလုပ်သည့် နေရာများ" သို့ ရှေးရှေးတွင် ပြောင်းရောင်းနိုင်သည်။
2.စက်ပစ္စည်း စွမ်းဆောင်ရည် ဇယား (Machine Performance Matrix)။ စက်ပစ္စည်းတစ်ခုချင်းစီ၏ ဝင်ငွကို ၎င်း၏ အသုံးပြုနေသည့် ဧရိယာနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု စရိတ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤနည်းဖြင့် အသုံးမဝေးသည့် စက်ပစ္စည်းများကို အစားထိုးခြင်း သို့မဟုတ် အဆင့်မြှင့်ခြင်း ပြုလုပ်ရန် သိရှိနိုင်သည်။
3.ဖောက်သည်အပိုင်းအစ မြှုပ်နှံမှုပြုခြင်း ဘယ်လိုအသက်အရွယ်အုပ်စုတွေက ဘယ်ဂိမ်းတွေကို ကစားနေသည်ကို RFID ဒေတာကို အသုံးပြု၍ နားလည်ခြင်း။ ၎င်းသည် အထူးရည်ရွယ်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် "စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ချက် ပြောင်းလဲမှု" ဗျူဟာများကို ဖြစ်စေပါသည်။
အပူချိန် ပုံစံ အသုံးပြုခြင်း (Heatmap Analysis)။ တစ်ဆိုင်းဖြစ်မှု၏ အရွယ်အစားကို နှစ်မျက်နှာပြင်တွင် အရောင်ဖြင့် ပြသသည့် ဒေတာမြင်သာစေရေးနည်းလမ်းတစ်ခု။ FEC အတွက် အသုံးပြုပါက ဖောက်သည်များသည် အချိန်အများဆုံးကုန်ဆုံးရာနေရာကို ပြသပေးပြီး ပိုမိုပါဝင်ပါးစားမှုနှင့် အမြတ်အစွန်းအတွက် ကုန်းပြင်ပေါ်တွင် အကောင်းဆုံးစီမံနိုင်စေပါသည်။
ဗျူဟာမြောက် အကောင်အထည်ဖော်မှု - ဒေတာဆန်းစစ်သူများအတွက် BCAR ကွန်ရက်
ဒေတာအခြေပြု အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်မှု၏ သက်ရောက်မှုကို ဥပမာပေးပြရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မကြာသေးမီက ပရောဂျက်များမှ အောင်မြင်သော အကြံပြုချက်နှစ်ခုကို စဉ်းစားပါ။
ဥပမာအကြောင်းအရာ ၁- စင်ကာပူရှိ "အလုပ်မလုပ်သော ဧရိယာ" ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်း
•နောက်ခံ: စတိုင်ကျသော နေရာတစ်ခုသည် နောက်ဘက်ရှိ "Arcade Wing" တွင် ဧရိယာ ၂,၅၀၀ စတုရန်းမီတာတွင် လူသွားလာမှု ၃၀% ကျဆင်းနေခဲ့သည်။
•ပြဿနာ: ထိုဧရိယာကို "ခွဲထွက်နေသည်" ဟု မှတ်ယူထားပြီး စက်တစ်လုံးချင်းစီအတွက် ဝင်ငွေသည် နေရာ၏ ပျမ်းမျှထက် ၄၀% နိမ့်ကျနေသည်။
•လုပ်ဆောင်ချက်: ကျွန်ုပ်တို့သည် ၃၀ ရက်ကြာ အပူချိန်ပြဇယားနှင့် လမ်းကြောင်း ဆန်းစစ်ခြင်း . ကျွန်ုပ်တို့သည် အတွင်းပိုင်း၏ ဝင်ပေါက်သည် အမြတ်နည်းသော ဆုကြေးငွေပြသမှုတစ်ခုဖြင့် ပိတ်ဆို့နေကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြသမှုကို ရွှေ့ပြောင်းခဲ့ပြီး အတွင်းပိုင်း၏ အနောက်ဘက်ဆုံးတွင် လူစည်ကားသော "Anchor" VR စီမံကိန်းကို တပ်ဆင်ကာ LED "Wayfinding" လမ်းကြောင်းများကို ထည့်သွင်းခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် T/T (Telegraphic Transfer) ကို အသုံးပြု၍ နောက်ဆုံးပေါ် VR ပစ္စည်းကိရိယာများနှင့် မီးစနစ်များကို ဝယ်ယူခဲ့ပါသည်။
•အဖြေ: နောက်ဘက်အတွင်းပိုင်းသို့ လာရောက်သူအရေအတွက် တိုးတက်လာခဲ့ပြီး 65%ထိုဇုန်၏ စုစုပေါင်းဝင်ငွေမှာ 42%ပထမသုံးလပတ်အတွင်း တိုးတက်လာခဲ့ပါသည်။
ဥပမာ ၂ - ဆီဒနီမြို့ရှိ "Dynamic Pricing" စမ်းသပ်မှု
•နောက်ခံ: နေ့စဉ်မနက်ပိုင်း ဝင်ငွေကို တိုးမြှင့်လိုသော နေရာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲသည့် လုပ်ငန်းရှင်တစ်ဦး
•ပြဿနာ: အချိန်မဲ့ကာလများအတွင်း "အိမ်တွင်နေထိုင်သူမိဘ" နှင့် "ကျောင်းသား" အုပ်စုများအတွက် ပုံမှန် "Flat-rate" စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများသည် ဆွဲဆောင်မှုမရှိခဲ့ပါ။
•လုပ်ဆောင်ချက်: ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့် ဝယ်လိုအား မော်ဒယ် ။ RFID အချက်အလက်များကို သမိုင်းကြောင်းအရ အသုံးပြု၍ စနစ်သည် အလုပ်သမ္မာများတွင် နေ့လည် ၁၀:၀၀ မှ ၂:၀၀ အထိ "မိသားစု" နှင့် "အားကစား" ဂိမ်းများ၏ စျေးနှုန်းကို အလိုအလျောက် ၃၀% လျှော့ချခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် FOB (Free On Board) လိုအပ်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ငွေပေးချေမှု ကိုယ်ပိုင်စက်များကို နိုင်ငံတကာ နည်းပညာ မိတ်ဖက်မှ တင်သွင်းရန် စာချုပ်အသုံးအနှုန်းများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
•အဖြေ: အလုပ်သမ္မာများတွင် မနက်ပိုင်း ဝင်ငွေသည် 55%တိုးတက်လာခဲ့ပြီး နေရာအသုံးပြုမှုသည် နှစ်တစ်နှစ်လုံးအတွက် စုစုပေါင်း ROI ကို ၁၂% မြင့်မားစေခဲ့သည် ။
နိုပ်ထားသည့် နေရာအသုံးပြုမှု၏ အနာဂတ် - အသိဉာဏ်ရှိသည့် နေရာအသုံးပြုမှု
၂၀၂၆ ခုနှစ်သို့ ကြည့်လျှင် အသိဉာဏ်ရှိသည့် နေရာအသုံးပြုမှုတွင် AI နှင့ဋ Machine Learning ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် "အလွန်ပိုမိုကိုက်ညီသည့် အတွေ့အကြုံ" ကို ဖန်တီးပေးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ဧည့်သည်တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ပိုင် နှစ်သက်မှုများအလိုက် နေရာအသုံးပြုမှုအတွေ့အကြုံကို အချိန်နှင့်တစ်ပါတ် ညှိပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ B2B လုပ်ငန်းမှုမှုများအတွက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်မှာ ရှင်းလင်းပါသည်။ ဒေတာသည် အသစ်သော ဆီဖြစ်သည်။ ။ အထူးသဖြင့် အပြုအမူ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု နှင့် ဒေတာမှအခြေခံသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှု ကို ဦးစားပေးခြင်းဖြင့် သင့်ရင်းနှီးမှုများကို အန္တရာယ်လျှော့ချနိုင်ပါသည်၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်၊ ထို့အပြင် သင့်နေရာသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မှုရှိပြီး ဖောက်သည်အား ဦးစားပေးသော နေရာတစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်ရှိနေစေရန် သေချာစေနိုင်ပါသည်။ ခေတ်မှီ အပျော်စရာလုပ်ငန်းကွင်းတွင် အထွက်နေသော စီမံခန့်ခွဲသူသည် အများဆုံးအောင်မြင်သူဖြစ်သည်။
References
1.စတက်တစ်စတာ (၂၀၂၅) - ဖော်ပ်ပေးရေးနည်းပညာနှင့် ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု အစီရင်ခံစာ .
2.MIT စလိုင်ယန် စီမံခန့်ခွဲမှု အားဖော်ပေးရေး – အပြုအမူ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု၏ စီးပွားရေးနှင့် အပျော်စရာကုန်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် သက်ရောက်မှု .
3.IAAPA (2024): ဆွဲဆောင်မှုများအတွက် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ကာကွယ်ရေး စံနှုန်းများ .
4.ISO/IEC 27001: သတင်းအချက်အလက်ဘေးကင်းရေးစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ .
EN
