個案研究
分析和預測門店客流量，助力零售業取得成功
挑戰
如何分析零售客流量以瞭解客戶行為？
行業：零售業
可衡量的結果
90%
即時商店流量的準確性
10,000 平方英尺
零售店受到監控
優化
人員配備、營銷和維護決策
90%
即時商店流量的準確性
10,000 平方英尺
零售店受到監控
優化
人員配備、營銷和維護決策
專案
數據是實現零售成功的關鍵。雖然許多參與者了解數據的重要性，但很少有人能夠有效地收集和利用數據。如何準確衡量實時店鋪流量？您如何從收集的大量數據中獲得見解？這家電信商店正在尋找準確的零售分析，以幫助他們在員工分配方面做出更明智的決策，增加商店利潤並提高客戶滿意度。
數據決定成敗。通過使用人工智慧分析商店客流量，零售商可以優化資源和人員，並在與客戶建立更緊密的關係方面更進一步。
我們做了什麼
商店攝像頭和 AI 驅動的雲平臺，可對客戶行為提供切實的見解
我們在現有攝像頭上部署了一個 Gaia AI 單元，以捕獲攝像頭饋送並收集行為數據。這些數據被傳送到Gaia的基於雲的平臺，該平臺經過訓練，可以根據可觀察到的行為提供即時流量分析。
閉路電視攝像機
AI 視頻分析
- 現有攝像頭上的1個Gaia AI單元，實時計算本地行為數據並報告給Gaia平臺
- 基於雲的平臺上的帳戶
- 實時店鋪流量分析
影響
提高門店績效，使決策更加清晰，並預測未來的模式
通過準確測量每日和每周的客流量，零售品牌能夠根據可觀察到的客戶模式優化人員配置。分析使運營商能夠設計商店佈局以匹配理想的客戶旅程，並衡量商店展示或季節性行銷活動的成功。除了跟蹤銷售轉化率外，這些工具還可以説明商店經理計劃運營人員和庫存。在零售業，只有適者生存。人工智慧輔助商店有可能通過個人化、自動化和提高效率徹底改變傳統零售體驗。
- 即時店內流量、累計流量和每小時流量的準確率達到90%
- 跟蹤商店績效..平均每周檢測到3.3k匿名訪問者。
- 優化人員配置、營銷和維護決策
- 更高的門店盈利能力，更高的服務水準
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