零售店内相机反向分析的好处

零售业从来都不是一个停滞不前的行业。 如果零售商想要成功，他们就不能停滞不前。 他们必须适应和创新，否则就有被抛在后面的风险。

在电子商务中，Google或Facebook花费了数百万美元来迫使我们点击广告。 谁帮助实体店？来自店内摄像头的数据可以执行吗？

就像在用于监控网页的Google Analytics (分析) 中一样，在实体商店的视频分析系统中也有虚荣指标和可操作指标。如今，零售商正在利用相机的店内视频分析来获得有关其客户和商店运营的宝贵见解。 视频分析不仅有助于定位促销，还有助于即兴营销策略，衡量每个过道的表现以及产品投放。

有效的促销决定了产品的成功，同时也为商店带来了更多的销售。在正确的地点和正确的时间进行促销变得非常重要，因为促销只有有限的成功时间。 零售商一旦获得了影响业务的数据，就会采取什么行动。

他们对进入他们商店的人了解得越多，他们就越能做出更好的决定，让他们利用他们的客户行为来改善客户体验，并有可能将浏览器转化为买家。你可能会同意，如果商家计划改变他的营销策略或商店平面图，他应该根据负责任地反映商店中明显重复的情况的可操作数据采取行动，而不是当前状态或异常。 零售营销经理不会评估仅从相机查看商店中情况的当前实时状态。

他可能无法立即采取适当行动。 他寻求的是长期相关的信息。 营销人员寻求的是可能影响其业务的信息，这些见解长期隐藏在收集的数据中。

他们想挖掘数据历史，挖掘数据历史，找出决策背景，以吸引更多未来的购物者并将他们转化为客户。实时提供的基于视频洞察力的长期视频分析的重要性已经过时。 目前，人们无法对产品显示屏上徘徊的人的单个实时警报采取正确的行动。

当事件发生并且商店中没有人采取行动时，时刻就消失了。 坦率地说，这几天甚至都不适用于安全监视，他们决定逐一进行法医分析。 最重要的是长期宏观观点。

累积轨迹图和热图，典型的购物者旅程模式，显示器上的停留时间，与总出勤率的各种比率，相关性这有所不同。为了定位促销，产品或优化营销策略，您需要了解商店中的兴旺景点，不是一个特定的购物者当前所在的位置。 放置在促销显示器或过道上方的相机会收集最有价值但不易阅读的数据，这些数据必须提取成可读的形式才能使用。

如果客户经常在促销前花费超过指定的时间，那么您必须能够从数据中确定它。 这将有助于商家了解促销优惠是否引发了客户的好奇心。 人们进去后会去哪里？

像GoodVision Video Insights这样的现代解决方案可以分析人流量模式，为零售商提供有关商店中有多少人，他们在里面旅行的路径以及徘徊的地方的数据。 这有助于商家识别模式、高峰期、产品放置图和热门位置，这使他们能够对楼层布局、展示、广告或人员配置进行更改，以更好地为客户服务并增加收入。客户进入商店时，第一步去哪里？

你知道吗？哪一部分的访问者走类似的路？毫无疑问，店内摄像头数据正在改变零售业的游戏。

如今，商家比以往任何时候都更加关注消费者行为，优化店内体验。 通过视频分析中的人工智能，零售商能够捕获和分析比以往更多的基于视频的购物者数据。为什么GoodVision会改变游戏规则？

GoodVision Video Insights结合了深度学习和云计算，可从大量摄像机记录中快速提取视频事件。 它为商店决策提供了可重用的相关分析数据来源，并提供了可视化的分析工具，以从其中获取可操作的信息。 视频提取是完整的，匿名的，并创建了一个有价值的店内事件的永久数据库，以实现进一步的商业智能。

即使将来相机的数量将呈指数级增长，GoodVision提取的数据也比原始视频素材小1000倍。 您可以立即删除视频。 只有这样，用户才能执行商业智能，事件查询，可视化等等。

GoodVision Video Insights for Retail为实体零售商提供了与最复杂的电子商务网站相同水平的购物者洞察力。您能想象来自整个零售网络的昨天事件的分析数据报告像早报一样在办公桌前等待您吗？这就是GoodVision的目的。

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