どんな人がきた?どこが人気があるの?
お客さまの動きを『見える化』
時間帯別の集客人数
性別・年代別の
集客人数混雑具合を『見える化』
導入効果課題と解決策
- 購買行動が知りたい
- 来客の購買行動(買い回り)の人手での追跡調査はコストが高い
- 来客の動線を分析
- 性別・年代別にお客さまの動線を分析し、購買行動を『見える化』
- 最適なレイアウトは?
- 店内の最適なレイアウトや人気のあるエリアが分からない
- 店内の混雑度を分析
- 売り場の混雑度を分析し、店内のエリアごとの混雑度を『見える化』
- 施策の集客効果は?
- 施策前後の効果を知りたいが来場者人数を把握できていない
- 施策前後の来場者人数の比較
- 来場者人数をカウントし、施策前後の人数を比較することで、施策の効果を『見える化』
システム紹介お客さまの動向分析による施設内『見える化』を実現
蓄積した映像データを使用して、施設内のお客さまの行動を見える化します
人物動線データ
施設内での来店者の移動データを収集し、マップ上に移動経路として表示・記録します
混雑度データ
施設内の各エリアにおける来店者の混雑度合を収集し、ヒートマップに表示・記録します
人数/属性データ
施設内の各エリアごとの来店者のカウントと、その属性(年齢、性別)を関連付けてデータ化します
滞留データ
施設内の各エリアにおける来店者の平均滞在時間を収集し、表示・記録します
活用例新メニュー販売強化のためのデータ収集
収集したデータ
①弁当売り場に立ち寄る人の動線と属性
⇒20代女性は弁当コーナーに長く滞在するが購入しない
②販促強化した新メニューの売り場の人数
⇒販促前と比較して立ち寄る人・購入する人が増加
③30分単位の時間帯別平均レジ待ち時間
⇒混雑時間帯の特定
収集したデータを活用することで店舗の実態を定量的に把握できます
システム構成構成例:来店者カウント
4箇所の出入口をネットワークカメラで撮影
モニタリングPCで日々の来店者数を集計
* PoE:Power over Ethernet
システム構成構成例:混雑度分析
売り場の一部(15~20m2程度)を全方位カメラで撮影
モニタリングPCで時間帯別の混雑度をヒートマップで確認
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