Queue-Fairのオンライン待ち行列システムは、先入れ先出し（FIFO）の原理で動作します。ウェブサイトやアプリが定員に達すると、Queue-Fairは訪問者を仮想の待合室に配置し、到着時間に基づいて各人に待ち行列の位置を割り当てます。
この集中型システムは、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）優先順位付けツールとは異なり、受信トラフィックの概要を提供します。Queue-Fairは、キューをオンにするためのユーザー数/分の流入設定と、保護されたサイトまたはアプリに前面から人を送るためのユーザー数/分の流出設定を使用することで、訪問者が公平かつ整然とした方法でサイトに戻れるようにし、最適なパフォーマンスと顧客満足度を維持します。
Queue-Fairは、他のプロバイダーが提供する低品質なサービスとは異なり、キューページの表示を開始するまでにスペック以上のトラフィックが数分かかりますが、Queue-Fairは流入量がしきい値に達した瞬間にキューページの表示を開始し、キューが空になるとすぐにキューページの表示を停止します。 これにより、ピークからトラフィックの谷間までがスムーズになり、1日の自然なピークやトラフィックの谷間による過負荷を心配することなく、すでにあるサービス容量を最大限に活用することができます。
オンライントラフィックは、ウェブサイトやアプリケーションに殺到し、運用上の課題につながる可能性があります。調査によると、IT停止の51%は防ぐことが可能であり、使用量の急増は、世界のIT意思決定者がダウンタイムの原因として2番目に多く挙げています。さらに、約65％の企業が、ウェブサイトの問題が発生すると、修正に1時間以上を要している。ダウンタイムが財務に与える影響は大きく、企業の91％が1時間あたり30万ドルを超えるコストを報告しています。
最も重要な販売イベントにおいて、ウェブサイトの障害は深刻な結果を招く可能性があります。ウェブサイトのスムーズな運用は最重要課題です。
先入れ先出しのオンライン・キュー・システムを採用することで、サイトを圧倒してクラッシュにつながる可能性のあるオンライン・トラフィックの急増を管理する能力が得られます。先入れ先出しのオンライン・キューを活用することで、訪問者のアクセスに効果的に優先順位をつけて管理し、最も重要なときに最適なウェブサイト・パフォーマンスを確保することができます。
FIFOキューは、地理的な場所に関係なく、公平性の典型として普遍的に認められている。
高いオンライン・トラフィックに対処するには、不公平で恣意的な方法がつきまとう。ある種のウェイティング・ルーム・ソリューションは、トラフィックを個々のユーザーではなく、単なるページ・リクエストとして扱い、トラフィック・ビューを非中央集権的なものにしています。その結果、訪問者がウェブサイトにアクセスする速度は、それぞれの地域のトラフィック状況に左右され、プロセスの公平性が損なわれます。
対照的に、Queue-Fairのバーチャル待合室は、すべてのトラフィックに一貫した視点を提供し、正確なオーダー管理を保証します。この機能により、顧客満足度を高め、ブランドの完全性を維持することができます。
待ち行列心理学における最近の研究では、待ち時間が私たちの知覚に影響を与える主な要因ではなく、待ち時間に私たちがどのように感じるかが重要であることが強調されている。公平感は、列に並んでいる間の私たちの感情的経験に大きく影響する。最後に行列に並んだ経験を考えてみよう。私たちはしばしば、行列に飛び込むことを防ぐために警戒を怠らない。
待ち行列が先着順の原則に基づいて運営されていることを理解し、それを確認する透明性のある待ち情報を提示されることで、そうでなければネガティブなユーザー体験につながるかもしれない不安を軽減することができる。
サイトが混雑していない場合、人々はキューページを見ることなく、すぐにサイトを利用します。 サイトが混雑しているときは、短時間だけキューページが表示されることがありますが、ウェブサイトがクラッシュしてすべての人がアクセスできなくなるという選択肢を考慮する必要があります。
通常、待つことを厭わない顧客は購入意欲が高く、コンバージョン率にプラスの影響を与えます。さらに、先入れ先出し方式のオンライン・キューは、訪問者に商品の人気についての洞察を提供します。キュー番号と透明性のある待ち時間情報を受け取ることで、訪問者は自分が待っている商品の価値を理解し、視覚的に認識することができます。この可視性によって、商品の価値や魅力がさらに認識され、コンバージョン率が高まる可能性がある。
私たちの小売業のクライアントによると、キューページを見た人は次のことを追加するそうです。 20％増買い物カゴに追加したそうです。
FIFOオンライン・キューイングは、以下のような場合に特に有効である：
