23、零售与酒店行业的服务管理策略

零售与酒店行业的服务管理策略

1. 零售行业的服务管理——以 Virgin Entertainment Group 为例

1.1 零售市场竞争与客户体验

零售市场竞争激烈,消费者若对店铺商品不满意,便会转向其他商家。如今,零售商深知提供难忘且积极的客户体验至关重要,尤其是专注于音乐、电影等娱乐相关产品的公司,竞争更为激烈。大型连锁和跨国公司为赢得客户,会提供店内娱乐项目或设置试听、试看亭,以提升客户体验。客户满意度的关键在于超越客户期望。

1.2 Virgin Entertainment Group 概况

Virgin Entertainment Group 是 Richard Branson 的 Virgin Group 旗下子公司,年营收约 2 亿美元,销售音乐、电影、书籍、电子游戏、电子产品和时尚生活品等,还拥有电商和社交网站。尽管美国门店在关闭,但在法国、日本、澳大利亚和中东等地拥有约 150 家 Virgin Megastores,由当地公司持有授权经营。

公司首席信息官 Robert Fort 认为,公司迫切需要销售和运营数据的实时信息。他意识到客户体验对品牌成功的重要性,而故障的试听亭或收银机可能破坏客户体验,影响公司盈利。

1.3 服务监控策略

1.3.1 监控需求

Fort 认为公司需主动、持续监控所有服务和功能,以应对故障并预防问题发生。但他意识到公司资源有限,无法逐一检查每个试听亭触摸屏,因此决定监控关键组件的正常运行时间,包括店内技术和 IT 骨干组件,如关键服务器、销售点(POS)服务器、收银机和试听亭等。

1.3.2
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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