in $4 million a year, still relied

in $4 million a year, still relied on manual cash registers. Management had to sift through paper receipts just to understand daily sales totals.
The Zoo had compiled a spreadsheet that collected visitors’ zip codes, hoping to use the data for geographic and demographic analysis. If the data could be combined with insight into visitor activity at the Zoo—what attractions they visited, what they ate and drank, and what they bought at the gift shops —the information would be extremely valuable for marketing.
To achieve this, however, the Zoo needed to change its information systems to focus more on analytics and data management. The Zoo replaced its four legacy point-of-sale systems with a single platform—Galaxy POS from Gateway Ticketing Systems. It then enlisted IBM and BrightStar Partners (a consulting firm partnering with IBM) to build a centralized data warehouse and implement IBM Cognos Business Intelligence to provide real-time analytics and reporting.
Like all outdoor attractions, the Zoo’s business is highly weather-dependent. On rainy days, attendance falls off sharply, often leaving the Zoo overstaffed and overstocked. If the weather is unusually hot, sales of certain items such as ice cream and bottled water are likely to rise, and the Zoo may run out of these items.
The Zoo now feeds weather forecast data from the U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Web site into its business intelligence system. By comparing current forecasts to historic attendance and sales data during similar weather conditions, the Zoo is able to make more accurate decisions about labor scheduling and inventory planning. As visitors scan their membership cards at the Zoo’s entrance, exit, attractions, restaurants, and stores, or use the Zoo’s Loyalty Rewards card, the Zoo’s system captures these data and analyzes them to determine usage and spending patterns down to the individual customer level. This information helps the Zoo segment visitors based on their spending and visitation behaviors and use this information to target marketing and promotions specifically for each customer segment. One customer segment the Zoo identified consisted of people who spent nothing other than the price of admissions during their visit. If each of these people spent $20 on their next visit to the Zoo, the Zoo would take in an extra $260,000, which is almost 1 percent of its entire budget. The Zoo used its customer information to devise a direct mail marketing campaign in which this type of visitor would be offered a discount for some of the Zoo’s restaurants and gift shops. Loyal customers are also rewarded with targeted marketing and recognition programs. Instead of sending a special offer to its entire mailing list, the Zoo is able to tailor campaigns more precisely to smaller groups of people, increasing its chances of identifying the people who were most likely to respond to its mailings. More targeted marketing helped the Zoo cut $40,000 from its annual marketing budget. Management had observed that food sales tend to trail off significantly after 3 p.m. each day, and started closing some of the Zoo’s food outlets at that time. But more detailed data analysis showed that a big spike in soft-serve ice cream sales occurs during the last hour before the Zoo closes. As a result, the Zoo’s soft-serve ice cream outlets are open for the entire day.
The Zoo’s Beer Hut concession features six different brands, which are typically rotated based on sales volume and the seasons. With IBM analytics, management can now instantly identify which beer is selling best, on what day, and at what time to make sure inventory meets demand. Previously, it took 7 to 14 days to get this information, which required hiring part-time staff to sift through register tapes.

Kết quả (Việt) 1:

trong 4 triệu USD một năm, vẫn dựa trên hướng dẫn sử dụng tiền mặt đăng ký. Quản lý có để sift thông qua giấy biên nhận chỉ để hiểu tổng bán hàng hàng ngày.Sở thú đã biên soạn một bảng tính thu thập mã zip của truy cập, với hy vọng sẽ sử dụng dữ liệu phân tích địa lý và nhân khẩu học. Nếu các dữ liệu có thể được kết hợp với cái nhìn sâu sắc vào hoạt động khách truy cập ở sở thú-những điểm tham quan họ truy cập, thức ăn và uống và những gì họ mua tại cửa hàng Quà tặng-các thông tin sẽ là rất có giá trị để tiếp thị.Để đạt điều này, Tuy nhiên, sở thú cần thiết để thay đổi hệ thống thông tin của mình để tập trung hơn vào quản lý dữ liệu và phân tích. Sở thú thay thế hệ thống bốn point-of-sale di sản của mình với một nền tảng duy nhất-Galaxy POS từ hệ thống bán vé cổng. Nó sau đó nhập IBM và các đối tác BrightStar (một tư vấn công ty hợp tác với IBM) để xây dựng một kho dữ liệu tập trung và thực hiện các IBM Cognos kinh doanh thông minh cung cấp thời gian thực phân tích và báo cáo.Giống như tất cả các điểm tham quan ngoài trời, kinh doanh của sở thú là rất phụ thuộc vào thời tiết. Vào những ngày mưa, lượng khán giả rơi khỏi mạnh, thường xuyên đi sở thú overstaffed và overstocked. Nếu thời tiết nóng bất thường, kinh doanh một số mặt hàng như kem và đóng chai nước có khả năng tăng lên, và vườn bách thú có thể chạy ra khỏi những mục này.Sở thú bây giờ nguồn cấp dữ liệu thời tiết dữ liệu từ các trang Web Mỹ quốc gia đại dương và khí quyển hành chính (NOAA) vào hệ thống tình báo kinh doanh của mình. Bằng cách so sánh các dự báo hiện tại để tham gia học lịch sử và dữ liệu bán hàng trong thời gian tương tự như các điều kiện thời tiết, sở thú là có thể làm cho các quyết định chính xác hơn về lao động lập kế hoạch và lập kế hoạch kiểm kê. Như khách truy cập quét của thẻ hội viên tại của vườn thú lối vào, xuất cảnh, danh lam thắng cảnh, nhà hàng và cửa hàng, hoặc sử dụng của sở thú thưởng lòng trung thành của thẻ, Hệ thống của vườn thú chụp những dữ liệu và phân tích để xác định việc sử dụng và chi tiêu mẫu xuống đến cấp độ khách hàng cá nhân. Thông tin này giúp Zoo phân đoạn khách truy cập Dựa trên hành vi của họ chi tiêu và thăm viếng và sử dụng thông tin này cho các mục tiêu tiếp thị và khuyến mãi đặc biệt cho mỗi phân đoạn khách hàng. Một phân đoạn khách hàng sở thú được xác định bao gồm những người đã trải qua không có gì khác hơn so với giá nhập học trong chuyến thăm của họ. Nếu mỗi người trong số những người chi tiêu $20 trên các chuyến thăm kế tiếp đến sở thú, sở thú sẽ có trong một phụ $260,000, mà là gần như 1 phần trăm của ngân sách toàn bộ của nó. Sở thú sử dụng thông tin khách hàng của mình để đưa ra một chiến dịch tiếp thị trực tiếp email trong đó loại khách truy cập sẽ được cung cấp giảm giá cho một số nhà hàng và cửa hàng Quà tặng của sở thú. Khách hàng trung thành cũng được khen thưởng với nhắm mục tiêu các chương trình tiếp thị và công nhận. Thay vì gửi một lời mời đặc biệt cho toàn bộ danh sách gửi thư của mình, sở thú là có thể chỉnh các chiến dịch chính xác hơn cho nhóm nhỏ của người dân, tăng các cơ hội của việc xác định những người có nhiều khả năng để trả lời thư của mình. Thêm mục tiêu tiếp thị đã giúp Zoo cắt $40.000 từ ngân sách tiếp thị hàng năm. Quản lý đã quan sát thấy rằng bán hàng thực phẩm có xu hướng đường mòn đáng kể sau 3 giờ chiều mỗi ngày, và bắt đầu đóng cửa một số các cửa hàng thực phẩm của vườn thú ở thời điểm đó. Nhưng chi tiết hơn về phân tích dữ liệu cho thấy một cành lớn doanh số bán hàng mềm phục vụ kem xảy ra trong những giờ cuối cùng trước khi đóng cửa sở thú. Kết quả của sở thú mềm phục vụ kem cửa hàng được mở cửa cho cả ngày.Của vườn thú bia Hut giảm giá tính năng 6 thương hiệu khác nhau, được luân chuyển thường dựa trên khối lượng bán hàng và các mùa. Với IBM analytics, quản lý có thể bây giờ ngay lập tức nhận ra mà bia là bán tốt nhất, vào ngày nào, và tại những gì thời gian để đảm bảo rằng hàng tồn kho đáp ứng nhu cầu. Trước đó, phải mất 7-14 ngày để có được thông tin này, yêu cầu tuyển dụng nhân viên bán thời gian để sift thông qua đăng ký băng.