零售店內相機反向分析的好處

零售業從來都不是一個停滯不前的行業。 如果零售商想要成功,他們就不能停滯不前。 他們必須適應和創新,否則就有被拋在後面的風險。

在電子商務中,google或Facebook花費了數百萬美元來迫使我們點擊廣告。 誰幫助實體店? 來自店內攝像頭的數據可以執行嗎?

就像在用於監控網頁的Google Analytics (分析) 中一樣,在實體商店的視頻分析系統中也有虛榮指標和可操作指標。 如今,零售商正在利用相機的店內視頻分析來獲得有關其客戶和商店運營的寶貴見解。 視頻分析不僅有助於定位促銷,還有助於即興營銷策略,衡量每個過道的表現以及產品投放。

有效的促銷決定了產品的成功,同時也為商店帶來了更多的銷售。 在正確的地點和正確的時間進行促銷變得非常重要,因為促銷只有有限的成功時間。 零售商一旦獲得了影響業務的數據,就會採取什麼行動。

他們對進入他們商店的人了解得越多,他們就越能做出更好的決定,讓他們利用他們的客戶行為來改善客戶體驗,並有可能將瀏覽器轉化為買家。 你可能會同意,如果商家計劃改變他的營銷策略或商店平面圖,他應該根據負責任地反映商店中明顯重複的情況的可操作數據採取行動,而不是當前狀態或異常。 零售營銷經理不會評估僅從相機查看商店中情況的當前實時狀態。

他可能無法立即採取適當行動。 他尋求的是長期相關的信息。 營銷人員尋求的是可能影響其業務的信息,這些見解長期隱藏在收集的數據中。

他們想挖掘數據歷史,挖掘數據歷史,找出決策背景,以吸引更多未來的購物者並將他們轉化為客戶。 實時提供的基於視頻洞察力的長期視頻分析的重要性已經過時。 目前,人們無法對產品顯示屏上徘徊的人的單個實時警報採取正確的行動。

當事件發生並且商店中沒有人採取行動時,時刻就消失了。 坦率地說,這幾天甚至都不適用於安全監視,他們決定逐一進行法醫分析。 最重要的是長期宏觀觀點。

累積軌跡圖和熱圖,典型的購物者旅程模式,顯示器上的停留時間,與總出勤率的各種比率,相關性這有所不同。 為了定位促銷,產品或優化營銷策略,您需要了解商店中的興旺景點,不是一個特定的購物者當前所在的位置。 放置在促銷顯示器或過道上方的相機會收集最有價值但不易閱讀的數據,這些數據必須提取成可讀的形式才能使用。

如果客戶經常在促銷前花費超過指定的時間,那麼您必須能夠從數據中確定它。 這將有助於商家了解促銷優惠是否引發了客戶的好奇心。 人們進去後會去哪裡?

像GoodVision Video Insights這樣的現代解決方案可以分析人流量模式,為零售商提供有關商店中有多少人,他們在裡面旅行的路徑以及徘徊的地方的數據。 這有助於商家識別模式、高峰期、產品放置圖和熱門位置,這使他們能夠對樓層布局、展示、廣告或人員配置進行更改,以更好地為客戶服務並增加收入。 客戶進入商店時,第一步去哪裡?

你知道嗎? 哪一部分的訪問者走類似的路? 毫無疑問,店內攝像頭數據正在改變零售業的遊戲。

如今,商家比以往任何時候都更加關注消費者行為,優化店內體驗。 通過視頻分析中的人工智能,零售商能夠捕獲和分析比以往更多的基於視頻的購物者數據。 為什麼GoodVision會改變遊戲規則?

GoodVision Video Insights結合了深度學習和雲計算,可從大量攝像機記錄中快速提取視頻事件。 它為商店決策提供了可重用的相關分析數據來源,並提供了可視化的分析工具,以從其中獲取可操作的信息。 視頻提取是完整的,匿名的,並創建了一個有價值的店內事件的永久數據庫,以實現進一步的商業智能。

即使將來相機的數量將呈指數級增長,goodVision提取的數據也比原始視頻素材小1000倍。 您可以立即刪除視頻。 只有這樣,用戶才能執行商業智能,事件查詢,可視化等等。

GoodVision Video Insights for Retail為實體零售商提供了與最複雜的電子商務網站相同水平的購物者洞察力。 您能想象來自整個零售網絡的昨天事件的分析數據報告像早報一樣在辦公桌前等待您嗎? 這就是GoodVision的目的。

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