Die eingebetteten Algorithmen der künstlichen Intelligenz in unserem integrierten System, bekannt als TrueFlow 2.0-Technologie, haben die einzigartige Fähigkeit, Störungen durch Mitarbeiterverkehr effektiv zu beheben und Situationen wie mehrfache Wiederholungszählungen von Besuchern zu vermeiden. Das Ausschließen von Verkehrsdaten von Mitarbeitern, Zustellern und Mailern ermöglicht es Ihnen, genaue Conversion Rates zu ermitteln und gleichzeitig die ReID-Technologie in Verbindung mit nahezu allen anderen Vionvision-Lösungen zu nutzen, um möglichst genaue People Counting-Daten zu erfassen[2].
Der Einsatz von Smart Sensors (G5 und G6) und Smart Terminals (CBox) ermöglicht Einblicke in den Kundenverkehr in der Nähe von Geschäften. Das datengesteuerte Management mit Franchise-Managern, Retail-Betreibern, Projektentwicklern, Leasing-Verantwortlichen für Immobiliendienstleistungen und Marketingagenturen wird durch die Identifizierung von Spitzenzeiten und -tagen, das Verständnis saisonaler Schwankungen und die Bewertung der Auswirkungen von Marketingmaßnahmen auf das Kundenengagement durch eine umfassende Conversion Funnel Analysis weiter verbessert[2].
Ohne biometrische Informationen wie Gesichtserkennung und mit höchsten Datenschutzstandards können unsere Smart Sensors (z. B. G5 und G6) das Geschlecht und das Alter von Besuchern unterscheiden und mit anderen Footfall-Metriken für die Datenanalyse kombinieren und segmentieren, mit einer Genauigkeitsrate von über 95-99+% bzw. 85-90+%.
Beim Vergleich der Shop-Performance, insbesondere bei der Berechnung von Kauf-Conversions, gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen der Zählung von Besuchern nach Anzahl und der Zählung nach Gruppen, was sich auf die Entwicklung und Durchführung nachfolgender Maßnahmen zur Verbesserung der Conversion Rate auswirken kann. Aus diesem Grund hat Vionvision einen fortschrittlichen Gruppenalgorithmus entwickelt, der anhand ihrer Eintritts- und Austrittsmuster sowie potenzieller Korrelationen zwischen Besuchern bestimmt, ob sich ein Besucher in einer Gruppe befindet.
Während herkömmliche Systeme die durchschnittliche Aufenthaltsdauer eines Besuchers berechnen, können Smart Sensors die Verteilung der Verweildauer der Besucher weiter analysieren. Diese einzigartige Traffic-Metrik ermöglicht es Geschäftsinhabern und Managern, erstmals die Korrelation zwischen Verweildauer und Kauf-Conversions zu analysieren, so dass sie entscheiden können, ob sie in die Verlängerung der Verweildauer eines Besuchers im Geschäft investieren sollen. Darüber hinaus können die Daten zur Aufenthaltsdauer verwendet werden, um Traffic herauszufiltern, der durch das Geschäft läuft.
Die kontinuierliche Analyse des Besucherstroms zur Kasse und die Korrelation mit dem ein- und ausgehenden Traffic ergibt einen vollständigen Purchase Conversion Funnel. Purchase Conversion Funnels können auch für verschiedene Besuchersegmente auf der Grundlage von demografischen Daten und Gruppenstatistiken analysiert werden. Dies ermöglicht einen tieferen Einblick in die Merkmale des Kaufverhaltens verschiedener Gruppen und die Entwicklung gezielter Strategien zur Verbesserung der Conversion Rate.
