Para la arquitectura de vigilancia tradicional, las "unidades de cola" son uno de los objetos más difíciles de identificar y rastrear con precisión y consistencia, ya que los clientes individuales van y vienen, y las líneas de cola son siempre flexibles.
Vionvision ha estado trabajando en el desarrollo de algoritmos de IA de vanguardia para identificar unidades de cola en una variedad de escenarios y brindar a los gerentes la capacidad de identificar unidades de cola desde las perspectivas de ocupación de cajeros, formas de líneas de pago, prevención del abandono y métodos de liberación de la fatiga de la cola en el sitio, así como brindar a los gerentes estrategias de ajuste basadas en datos e infografías de gestión digital.
Utilizando la tecnología Vionvision TrueFlow y ReID, se pueden analizar los tiempos de espera y servicio por comprador/hogar en cola, la longitud de cada carril de pago y las tasas de abandono de carros.
En escenarios del mundo real, una "unidad de cola" puede ser difícil de identificar debido a la mezcla de clientes y carritos de compras en la fila, así como a los diferentes perfiles entre los compradores familiares y los compradores individuales. Además, es probable que los clientes en la cola se vayan y regresen temporalmente, o se vayan con un carrito o cesta de compras, abandonando sus compras. El sistema de análisis de colas de Vionvision tiene todo esto en cuenta y analiza con precisión el número de "unidades de cola" en cada cola, distingue entre el tiempo de espera y el tiempo de servicio, e identifica con precisión a quienes regresan y a quienes abandonan sus compras.
En las áreas de autopago, donde la forma flexible y variada de la cola requiere un sistema de análisis de colas más inteligente, el sistema de gestión de colas puede identificar automáticamente las colas de forma libre y medir con precisión los tiempos de espera y servicio.
La longitud de la cola está determinada por el número de llegadas de clientes y la eficiencia del pago. El sistema de gestión de colas de Vionvision es capaz de predecir las llegadas de clientes, de modo que se pueda implementar la capacidad de servicio adecuada con antelación, mejorando la calidad y la estabilidad de la experiencia del cliente. Al interactuar con los sistemas de programación de mano de obra, la experiencia general de cola del cliente se puede mejorar aún más.
