Аналіз натовпу для торгових центрів – від підрахунку людей до глибокого навчання, трифазний підхід

Торгові центри у всьому світі використовують системи підрахунку людей, щоб відстежувати кількість відвідувачів у своїх приміщеннях. Однак, роблячи не лише підрахунок, аналітика натовпу може надати цінну інформацію про поведінку клієнтів, а також корисні підказки щодо збільшення кількості людей, які відвідують веб-сайт.

Хоча натовпна аналітика може надати глибоке розуміння поведінки клієнтів, вона також вимагає інвестицій від оператора торгового центру в розгортання датчиків і, що більш важливо, в аналіз результатів, отриманих такою технологією. Загалом аналітику натовпу можна класифікувати на три основні фази або підходи.

Народна аналітика етап 1: підрахування люди

У більшості торгових центрів працює основна система підрахунку людей, заснована на таких технологіях, як інфрачервоне випромінювання, відеоаналітика або термічний аналіз. Такі типи систем насправді є «лічильниками дверей», які підраховують кількість об’єктів, що перетинають віртуальну лінію (як правило, вхід у торговий центр). Незалежно від точності конкретної системи, ці типи систем подвоюють кількість людей, які входять і виходять кілька разів у торговий центр. Однак інформація, що надходить від цих систем, дозволяє точно розуміти тенденції, пов’язані з наслідками.

Люди зустрічаються з прикладом технології інфрачервоного променя, як показано на їх веб-сайті компанією DTA

Аналітика натупення 2 етап: аналіз поведінки клієнтів

Другий етап аналізу натовпу зосереджений на розумінні поведінки клієнта. Дані, зібрані в рамках цього етапу, включають час перебування (кількість часу, протягом якого клієнт перебуває в торговому центрі), теплові карти (місця, де клієнти проводять свій час) і ставки повторного відвідування (як часто клієнт відвідує торговий центр).

Теплова карта, показана на їх веб-сайті компанією RetailFlux

Хоча інформація, зібрана на цьому етапі, має власне значення для вивчення характеристик споживачів, основним використанням зібраних даних є серійний аналіз, що означає, як атрибути змінюються з часом, між днями та, у випадку маркетингових кампаній, що – вплив кампанії на поведінку замовника.

Аналітика натупення 3 етап: великі дані та глибоке навчання

На третьому етапі розуміння поведінки клієнтів використовуються такі технології, як аналіз великих даних та глибоке навчання, щоб проаналізувати схеми діяльності окремих потенційних клієнтів у торговому центрі.

В рамках цієї фази велика кількість датчиків розміщена по всьому торговому центру. Дані, зібрані датчиками, анонімізуються та зберігаються.

Аналіз натовпу для мережевих магазинів, що показує, по-перше, за хвилину виявлення відвідувачів у кожному магазині та, по-друге, попередні виявлення відвідувачів за магазин, заснований на модулі унікальних відвідувачів інформаційної панелі LBASense

У випадку з Big Data та глибоким навчанням дані аналізуються двома способами: спочатку для того, щоб дослідити взаємозв’язок між різними цікавими місцями всередині торгового центру (наприклад: скільки людей, які відвідують аптеку, також відвідають кав’ярню?) , потім викопайте невідомі шаблони всередині торгового центру, використовуючи інструменти штучного інтелекту.

Отже, що таке аналітика натовпу?

Аналітика натовпу – це сукупність інструментів, які надають інформацію про характеристики та схеми діяльності натовпу у певному місці. Найпоширеніші атрибути включають аналіз часу перебування (скільки часу відвідувач провів на сайті), шаблони повернення відвідувачів (аналіз моделей перегляду клієнтів), демографічні показники (вік та стать), серед інших особливостей.

LBASense забезпечує поглиблену аналітику натовпу, яка може бути використана для оптимізації натовпу. Зв’яжіться з DFRC, щоб отримати індивідуальний сценарій.

Фотографії: Вибране зображення Робіна Спілмана; Зображення LBASense: усі права захищені за DFRC.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/crowd-analytics-shopping-malls-from-people-counting-deep-rosenberg/.

Erel Rosenberg люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: