소매 매장 내 카메라의 역분석의 이점

소매업은 정체된 산업이 아닙니다. 소매업체는 성공하고 싶다면 가만히 있을 수 없습니다. 그들은 적응하고 혁신해야 하며 그렇지 않으면 뒤처질 위험이 있습니다.

전자 상거래에서 Google 또는 Facebook은 광고를 클릭하도록 강요하기 위해 수백만 달러를 지출했습니다. 누가 오프라인 매장을 돕습니까?매장 내 카메라의 데이터를 실행할 수 있습니까?

웹페이지를 모니터링하기 위한 Google 애널리틱스와 오프라인 매장의 비디오 분석 시스템에도 허영 지표와 실행 가능한 지표가 있습니다. 오늘날 소매업체는 카메라의 매장 내 비디오 분석을 활용하여 매장에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 있습니다. 고객 및 매장 운영. 비디오 분석은 판촉을 포지셔닝하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 즉흥적인 마케팅 전략, 각 통로의 성과 및 제품 배치를 측정하는 데에도 도움이 됩니다.

효과적인 판촉은 제품의 성공을 결정함과 동시에 매장에 더 많은 매출을 가져옵니다. 판촉은 성공할 수 있는 시간이 제한되어 있으므로 적시에 적절한 장소에 판촉을 배치하는 것이 매우 중요합니다. 소매업체가 비즈니스에 차이를 만드는 데이터를 획득한 후 취하는 조치입니다.

그리고 매장에 오는 사람들에 대해 더 많이 알수록 고객 행동을 활용하여 고객 경험을 개선하고 잠재적으로 브라우저를 구매자로 전환할 수 있는 결정을 더 잘 내릴 수 있습니다. 아마 동의할 것입니다. 상인이 마케팅 전략이나 매장 평면도를 변경할 계획이라면 현재 상태나 이상이 아니라 매장에서 분명히 반복되는 상황을 책임감 있게 반영하는 실행 가능한 데이터에 따라 조치를 취해야 합니다. 리테일 마케팅 매니저는 카메라에서 매장 상황의 현재 실시간 상태만 보고 평가하지 않습니다.

그는 적절하고 즉시 행동하지 못할 수도 있습니다. 그가 추구하는 것은 장기적으로 관련이 있는 정보입니다. 마케터가 추구하는 것은 장기적으로 수집된 데이터 깊숙한 곳에 묻혀 있는 통찰력으로 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 정보입니다.

그들은 데이터 히스토리를 파고, 마이닝하고, 더 많은 미래 쇼핑객을 유치하고 고객으로 전환하기 위해 의사 결정의 배경을 찾아내고 싶어합니다.장기 비디오 인사이트의 중요성 실시간으로 제공되는 이벤트 기반 비디오 분석은 구식입니다. 현재 상품 진열대에 머문 사람의 실시간 알람 하나에는 제대로 대처할 수 없습니다.

이벤트가 발생하고 상점의 아무도 조치를 취하지 않으면 그 순간은 사라집니다. 솔직히 이것은 요즘 보안 감시에도 작동하지 않으며 하나씩 포렌식 분석을하기로 결정합니다. 가장 중요한 것은 장기적인 거시적 관점입니다.

누적 궤적 지도 및 히트 맵, 일반적인 쇼핑객 여정 패턴, 디스플레이에 머무는 시간, 총 참석에 대한 다양한 비율, 상관 관계가 차이를 만듭니다. 프로모션, 제품을 배치하거나 마케팅 전략을 최적화하려면 번창하는 지역을 알아야 합니다. 특정 구매자가 현재 있는 곳이 아니라 귀하의 상점입니다. 판촉용 디스플레이나 통로 위에 설치된 카메라는 매우 중요하지만 읽기 쉽지 않은 데이터를 수집하여 사용할 수 있도록 읽을 수 있는 형태로 추출해야 합니다.

고객이 판촉 전에 지정된 시간 이상을 보내는 경우가 많으면 데이터에서 이를 판별할 수 있어야 합니다. 이것은 판촉 제안이 고객의 호기심을 유발하는지 여부를 판매자가 이해하는 데 도움이 됩니다. 사람들은 일단 안으로 들어가면 어디로 갑니까?

GoodVision Video Insights와 같은 최신 솔루션은 유동인구 패턴을 분석하여 소매업체에 매장에 있었던 사람 수, 매장 내 이동 경로 및 머무는 위치에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 판매자는 패턴, 성수기, 제품 배치 지도 및 인기 있는 위치를 식별할 수 있으며, 이를 통해 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 수익을 높일 수 있도록 바닥 레이아웃, 디스플레이, 광고 또는 직원 배치를 변경할 수 있습니다. 고객의 첫 번째 단계는 어디로 가는가 그가 가게에 들어갈 때?

당신은 그것을 알고 있습니까? 방문자 중 어느 부분이 유사한 경로를 선택합니까? 매장 내 카메라 데이터가 소매 시장의 판도를 바꾸고 있다는 점은 의심의 여지가 없습니다.

오늘날 판매자는 그 어느 때보다 소비자 행동에 집중하고 매장 내 경험을 최적화하고 있습니다. 비디오 분석의 인공 지능을 통해 소매업체는 그 어느 때보다 더 많은 비디오 기반 쇼핑객 데이터를 캡처하고 분석할 수 있습니다. GoodVision이 판도를 바꾸는 이유는 무엇입니까?

GoodVision Video Insights는 딥 러닝과 클라우드 컴퓨팅을 통합하여 많은 양의 카메라 녹화에서 비디오 이벤트를 빠르게 추출합니다. 매장 의사 결정을 위한 관련 분석 데이터의 재사용 가능한 소스와 실행 가능한 정보를 얻을 수 있는 시각적 분석 도구를 제공합니다. 비디오 추출은 완전하고 익명이며 추가 비즈니스 인텔리전스를 위해 귀중한 매장 내 이벤트의 영구 데이터베이스를 생성합니다.

앞으로 카메라의 수가 기하급수적으로 증가하더라도 GoodVision에서 추출한 데이터는 원본 비디오 영상보다 최대 1000배 작습니다. 비디오를 바로 제거할 수 있습니다. 그래야만 사용자가 비즈니스 인텔리전스, 이벤트 쿼리, 시각화 등을 수행합니다.

GoodVision Video Insights for Retail은 가장 정교한 전자 상거래 사이트에서 사용하는 것과 동일한 수준의 구매자 통찰력을 오프라인 소매업체에 제공합니다. 아침 신문? 그것이 바로 GoodVision의 목적입니다.

Goodvisionlive에서 자세히 알아보십시오. Com. 관련 질문 Google Glass Explorer Edition을 받지 못했습니다.

하드웨어없이 유리 dev를 배우려고 노력합니까? 아니, 당신은 여전히 하드웨어없이 유리 개발의 기초를 배울 수 있습니다. 이를 달성하기위한 세 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 미러 API 문서를 방문하여 놀이터에 들어가서 코드를 해싱하기 시작하십시오.

가장 편안한 PHP, Java 및 파이썬 라이브러리를 다운로드하십시오. 전문 용어와 컨벌 (타임 라인, 번들, 메뉴 등) 을 숙지하십시오. 지원 문서 (아래 두 번째 링크) 를 읽고 유리 하드웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 확인하십시오.

이 사양에 일부 앱을 빌드하십시오. 곧, 당신은 t에 하드웨어가있는 친구를 찾을 것입니다