中科爱讯WiFi探针在贵宾客户提醒领域的应用

Wi-Fi探针在贵宾客户提醒的应用
中科爱讯Wi-Fi探针通过精准识别贵宾客户的MAC地址,帮助企业快速知晓贵宾客户到达公司或业务场所,以便提供更优质的服务。探针设备安装在前台等重点区域,实时上传MAC数据并与VIP客户数据比对,实现到达提醒和行为分析。

很多人很难理解为什么WiFi探针可以应用到贵宾客户提醒领域。在我们收到的诸多需求中,贵宾客户提醒功能是需求中提及较多的。


中科爱讯Wi-Fi探针通过精准的识别贵宾客户的MAC地址,帮助企业快速的知晓贵宾客户到达公司或业务场所,以便更好服务客户。


业务需求

贵宾或重要人士到达公司或业务场所无提醒,导致无法服务周到,造成客户流失。


产品特点

1、 精准识别:可以快速的精准识别贵宾用户手机MAC地址,并记录上传至服务器;

2、 实时通知:Mac数据通过Wi-Fi探针实时上传,可实现实时的通知;

3、 行为分析:探针可记录贵宾的出入行为记录,当再次或多次到达可实现有迹可寻;


解决方案

l  将探针设备安装在需要重点关注VIP/重要人员是否出现的区域,如前台,会客室等,探针通过USB供电、通过网络上网;

l  探针将采集到的MAC地址通过网络实时上传到服务器后台;服务器后台将探针采集的数据与事先已经收集的VIP/重要人员的手机的MAC地址进行比对,匹配上后将提醒信息推送给用户;

l  服务器后台可基于PHP/Java等语言进行开发;

l  前端可以搭建在微信公众号或自有APP上。可实现贵宾客户/重要人员到达提醒、停留时长计算等功能。


行业架构



应用场景

私人会所、奢侈品、酒庄、茶庄、高尔夫会所、高档餐饮

产品选型及帮助

Wi-Fi探针TZ-006 USB口智能探针  

Wi-Fi探针TZ-007 USB口双芯片智能探针


产品案例


关怀家人,时刻了解家人动态

对家人的关怀通过每时每刻也可以体现的淋漓尽致,每时每刻微信端可以实时向您推送家人是否在家动态,不论是另一半、老人还是小孩,不需要电话、短信、微信反复询问。家中情况时刻掌握。




内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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