Los algoritmos de inteligencia artificial integrados en nuestro sistema, conocidos como tecnología TrueFlow 2.0, tienen la capacidad única de abordar eficazmente las interrupciones del tráfico del personal y eliminar situaciones como los múltiples recuentos repetidos de visitantes. Excluir los datos de tráfico del personal, el personal de entrega y los correos le permitirá encontrar tasas de conversión precisas mientras aprovecha la tecnología ReID para trabajar en concierto con virtualmente todas las demás soluciones de Vionvision para ayudarlo a recopilar los datos de *people counting* más precisos posibles.
El uso de sensores inteligentes (G5 y G6) y terminales inteligentes (CBox) proporciona información sobre el tráfico de clientes cerca de las tiendas. La gestión basada en datos con franquiciados, minoristas, promotores inmobiliarios, ejecutivos de arrendamiento de servicios inmobiliarios y agencias de marketing se ve reforzada aún más al identificar las horas y los días de mayor actividad, comprender las variaciones estacionales y evaluar el impacto de los esfuerzos de marketing en el *customer engagement* a través de un análisis exhaustivo del *conversion funnel*.
Sin utilizar información biométrica como el reconocimiento facial y con los más altos estándares de protección de la privacidad, nuestros sensores inteligentes (es decir, G5 y G6) pueden distinguir el género y la edad de los visitantes, y pueden combinarse y segmentarse con otras métricas de *footfall* para el análisis de datos, con una tasa de precisión de más del 95-99+% y 85-90+%, respectivamente.
Al comparar el rendimiento de las tiendas, especialmente al calcular las conversiones de compra, existe una diferencia significativa entre contar a los visitantes por número y contarlos por grupos, lo que puede afectar el desarrollo y la ejecución de las medidas posteriores de mejora de la tasa de conversión. Como resultado, Vionvision ha desarrollado un algoritmo avanzado de conteo de grupos que determina si un visitante está en un grupo en función de sus patrones de entrada y salida, así como de las posibles correlaciones entre los visitantes.
Mientras que los sistemas tradicionales calculan la duración media de la estancia de un visitante, los sensores inteligentes pueden analizar además la distribución del tiempo de permanencia del visitante. Esta métrica de tráfico única permite a los propietarios y gerentes de negocios analizar, por primera vez, la correlación entre el tiempo de permanencia y las conversiones de compra, de modo que puedan decidir si invertir en extender el tiempo de permanencia que un visitante pasa en la tienda. Además, los datos de la duración de la estancia pueden utilizarse para filtrar el tráfico que viaja a través de la tienda.
El análisis continuo del flujo de visitantes al mostrador de la caja y su correlación con el tráfico de entrada y salida proporciona un *conversion funnel* de compra completo. Los *conversion funnels* de compra también pueden analizarse para diferentes segmentos de visitantes en función de la demografía y las estadísticas de grupo. Esto proporciona una visión más profunda de las características de los comportamientos de compra de los diferentes grupos y permite el desarrollo de estrategias específicas de mejora de la tasa de conversión.
