Menu
Menu
Menu
Zaawansowany system do tworzenia kompleksowego profilu klienta w sklepie stacjonarnym (offline), badający jego zachowanie i czynniki mające wpływ na decyzje zakupowe. System ten przeprowadza analizę, dzięki której mamy możliwość stworzenia personalnej oferty marketingowej zarówno dla klienta indywidualnego, jak i osób należących do różnych grup docelowych.
Ten system składa się z grupy kamer oraz systemu zarządzania krawędzią, który analizuje zachowanie klientów w czasie rzeczywistym w sklepie stacjonarnym, korzystając z danych z kamer w celu tworzenia profili klientów.
MAIA rozszerza istniejące rozwiązania w zakresie liczenia osób, zapewniając środki pozwalające zrozumieć wzorce ruchu pieszego w sklepie. Dzięki ruchowi pieszemu i konwersji możesz zwiększyć sprzedaż, identyfikując sklepy o najlepszych wynikach i ucząc się najlepszych praktyk, które mogą być szybko replikowane do sklepów o niskich wynikach.
Ułatwiamy odkrywanie pewnych schematów, które się powtarzają, to w jaki sposób klient porusza się po sklepie, a co za tym idzie, jakie są hotspoty, a które zimne obszary, a także wskazują wąskie gardła. Ponieważ dzięki szczegółowym statystykom zachowań klientów, oraz mapom ciepła łatwiej jest zidentyfikować popularne obszary w całym sklepie, menedżerowie kategorii będą mogli podejmować skuteczne decyzje w zakresie lokowania produktu i dystrybucji kategorii.
Ułatwiamy odkrywanie pewnych schematów, które się powtarzają, to w jaki sposób klient porusza się po sklepie, a co za tym idzie, jakie są hotspoty, a które zimne obszary, a także wskazują wąskie gardła.
Ponieważ dzięki szczegółowym statystykom zachowań klientów, oraz mapom ciepła łatwiej jest zidentyfikować popularne obszary w całym sklepie, menedżerowie kategorii będą mogli podejmować skuteczne decyzje w zakresie lokowania produktu i dystrybucji kategorii.
Istnieje wiele zastosowań map cieplnych, w tym:
Wyszukiwanie hotspotów
Testy A/B nowych layoutów
Lokalizacja najpopularniejszych obszarów układu
„Ilu klientów wchodzi do mojego sklepu, z jaką częstotliwością? Jakie są godziny szczytu w całym sklepie, a także w poszczególnych działach sklepu?" - Uzyskasz odpowiedzi niezbędne do poprawy wyników sprzedaży.
Biorąc pod uwagę zróżnicowanie wzorców ruchu i naturalne hotspoty generowane przez kupujących, jako sprzedawca możesz łatwo dostosować planogramy sklepu. Zmieniając układ przeanalizujesz, jak zmienia się w czasie i przekłada na zwiększenie koszyka zakupowego, a tym sposobem możesz optymalizować rozwiązania pozwalające Ci osiągnąć założone cele.
„Które części Twojego sklepu są odwiedzane przez klientów, a które ignorowane? Jak można lepiej wykorzystać te wzorce ruchu dla swojego biznesu? Jak skuteczne są ekspozycje?” - Dzięki naszej analityce mamy odpowiedzi na wszystkie te pytania.
Jednym z kluczowych wyzwań współczesnych sprzedawców detalicznych jest znalezienie nowych sposobów na zaangażowanie kupujących podczas pobytu w sklepie, dostarczanie istotnych, a zarazem spersonalizowanych doświadczeń w celu zwiększenia konwersji i lojalności. Jest to podstawowy składnik pozwalający na zwiększenie sprzedaży i wielkości koszyka.
Zbadaj zmiany w ruchu pieszym, wzorcach przepływu, głównych kierunkach lub czasie przebywania klientów zarówno w sklepie, jak i na poziomie kategorii.
Jeśli chodzi o analizę przepływu klientów, jest bardzo przydatna dla menedżerów kategorii. Warto przyjrzeć się, jak promocja w sklepie przekłada się na przepływ klientów, ponieważ te wskaźniki ujawniają informacje o ruchu przychodzącym i wychodzącym, ich kierunku oraz pokazują, jak może zmienić się proces zakupowy.
Dzięki temu dodatkowo jesteśmy w stanie określić, skąd przychodzą
i dokąd udają się klienci po odwiedzeniu promocji, dzięki czemu menedżerowie kategorii mogą konsekwentnie dostosowywać swoją strategię do konkretnych potrzeb kupujących.
Dla managerów sklepów istotna jest wiedza, ile czasu klienci spędzają w ich sklepach, aby dostosować swoje strategie do tego, co faktycznie się dzieje. Możliwe jest poznanie średniego czasu trwania podróży zakupowej, a także średniego czasu, jaki kupujący spędzają w poszczególnych sekcjach.
Kiedy klient spędza więcej czasu niż oszacowany w określonej kategorii, uważamy go za zaangażowanego. Wiemy, że im więcej czasu klienci spędzają w sklepie, tym więcej pieniędzy wydają, dlatego analiza przepływu klientów i pomiar efektywności promocji sprzedaży pomogą osiągnąć cel, którym jest spędzanie przez klientów w sklepach jak najwięcej czasu.
Chociaż kupujący zwykle mają określoną misję, gdy udają się do sklepów, pomożemy Ci maksymalnie wykorzystać tę wizytę i przyciągnąć ich uwagę, aby nabyli też inne produkty. W tym momencie strategie sprzedaży krzyżowej odgrywają ważną rolę w osiągnięciu tego celu. Poza tym strategie te są również niezbędne, jeśli chodzi o retargetowanie tych pominiętych konwersji, które nie miały miejsca w określonej kategorii. Choć nie zawsze zdajemy sobie z tego sprawę, istnieje wiele powiązań między kategoriami, dlatego identyfikacja tych powiązań jest niezbędna, aby skutecznie rozwijać wszelkie strategie cross-sellingowe. Macierz korelacji przedstawia prawdopodobieństwo, że kupujący zaangażuje się w określoną kategorię po tym, jak był zaangażowany w inną kategorię podczas tej samej podróży. W związku z tym ujawnia informacje o popularnych sekcjach/strefach i ich powiązaniach z innymi kategoriami. Niejednokrotnie produkty eksponowane są w wielu miejscach, dzięki ich dostępności i widoczności przyciągamy klientów, ale może to nie wystarczać w przypadku wszystkich kategorii, więc zachowanie kontroli nad nimi pomoże zidentyfikować obszary wymagające poprawy.
Chociaż kupujący zwykle mają określoną misję, gdy udają się do sklepów, pomożemy Ci maksymalnie wykorzystać tę wizytę i przyciągnąć ich uwagę, aby nabyli też inne produkty. W tym momencie strategie sprzedaży krzyżowej odgrywają ważną rolę w osiągnięciu tego celu. Poza tym strategie te są również niezbędne, jeśli chodzi o retargetowanie tych pominiętych konwersji, które nie miały miejsca w określonej kategorii. Choć nie zawsze zdajemy sobie z tego sprawę, istnieje wiele powiązań między kategoriami, dlatego identyfikacja tych powiązań jest niezbędna, aby skutecznie rozwijać wszelkie strategie cross-sellingowe. Macierz korelacji przedstawia prawdopodobieństwo, że kupujący zaangażuje się w określoną kategorię po tym, jak był zaangażowany w inną kategorię podczas tej samej podróży. W związku z tym ujawnia informacje o popularnych sekcjach/strefach i ich powiązaniach z innymi kategoriami.
Niejednokrotnie produkty eksponowane są w wielu miejscach, dzięki ich dostępności i widoczności przyciągamy klientów, ale może to nie wystarczać w przypadku wszystkich kategorii, więc zachowanie kontroli nad nimi pomoże zidentyfikować obszary wymagające poprawy.
„To, jak, gdzie i jak długo Twój personel wchodzi w interakcje z kupującymi w sklepie, pomaga Twoim sklepom osiągać cele".
Zrozumienie ścieżek pracowników w całym sklepie i ich interakcji z klientami jest podstawowym składnikiem zapewniającym najlepszą jakość obsługi. Zrozumienie, w którym miejscu sklepu klienci spędzają czas oraz porównanie z tym, gdzie są pracownicy sprzedaży, może dostarczyć kluczowych informacji na temat tego, które obszary są nieobsługiwane i jak zoptymalizować działania sklepu. Mierząc wyniki danej kategorii czy ruch przychodzący i wychodzący, będziesz mógł zidentyfikować idealne miejsce do umieszczenia nowych ekspozycji i skutecznie ocenić ich wpływ na wyniki sprzedaży.
„Możesz zarządzać tylko tym, co możesz zmierzyć”. Ta dobrze znana zasada ma zastosowanie również w analizie przepływu klientów.
Niezależnie od tego, czy chcesz liczyć tylko klientów wchodzących do sklepu, czy łączysz te dane z innymi informacjami, nasze narzędzia statystyczne dostarczają Ci imponujących raportów - na żądanie lub w pełni zautomatyzowanych. Od "opportunity to see" (OTS) do analityki czasu przebywania i każdej formy interakcji.
W handlu detalicznym wygodnie jest porównywać dane z różnych okresów, aby ocenić ewolucję biznesu, ponieważ daje to precyzyjne informacje o obszarach do poprawy. Oprócz tego ważne jest również przeprowadzanie testów porównawczych w podobnych sklepach, według regionu, formatu lub typu sklepu. W ten sposób sprzedawcy będą mogli określić, czy ich wyniki są poniżej lub powyżej średniej i czy należy podjąć działania w poszczególnych obszarach.
Rejestrujemy również długość czasu spędzonego przez klientów przy określonej kategorii produktów. Podobnie jak wszystkie inne dane, wyniki badań trafiają do ogólnej bazy danych, która umożliwia dalszą istotną dla sukcesu ocenę zachowań klientów poprzez aspekty korelacyjne.
Na podstawie technologii wykrywania osób określamy demograficzne profile klientów, takie jak płeć czy grupy wiekowe, ale także opcjonalnie profile nastroju (pozytywny/negatywny, dobry nastrój itp.).
Dostarczamy narzędzi, które pozwolą poznać preferowane pory dnia, godziny czy dni tygodnia dla różnych grup wiekowych. Zweryfikujesz, czy osoby przychodzące same spędzają więcej czasu na zakupach, czy te przychodzące w grupach. Odkryjesz, na ile porównywalnie zachowują się młodsi i starsi. To narzędzie umożliwi poznanie różnic w zachowaniu kupujących i nie kupujących oraz ustalenie, czy są one podobne w każdej kategorii produktowej.
System „MAIA Suspect alert” wykorzystuje AI i wizję komputerową do monitorowania aktywności w sklepie i wykrywania potencjalnych oszustw sklepowych.
Suspect Alert rejestruje i analizuje obrazy przechwycone przez kamery monitorujące w sklepie. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji system w bardzo szybkim czasie przetwarza obraz z kamer video, a następnie na ich podstawie jest w stanie dostarczyć w czasie rzeczywistym pełną dokumentację wizualną, która pozwala podjąć odpowiednie działania mające na celu rozwiązanie typowych problemów, z jakimi zmagają się firmy.
Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystanie zaawansowanej technologii M5 Technology umożliwia firmom
i organizacjom bardziej efektywne wykrywanie nieprawidłowości i zapobieganie kradzieżom oraz innym naruszeniom bezpieczeństwa.
System wykorzystuje zastrzeżone technologie: identyfikację biometryczną dla dużych populacji, kojarzenie zdarzeń między kamerami w celu zrozumienia ruchu w sklepie i analizy zachowania.
Dzięki uczeniu maszynowemu jest w stanie wykryć nietypowe ruchy. Np. podejrzany gest w kieszeni odzieży jest wykrywany w czasie rzeczywistym, a sztuczna inteligencja ostrzega Cię za pośrednictwem aplikacji. Rozwiązaniem można zarządzać za pomocą jednego interfejsu: naszego rozwiązania.
Kamery wideo o wysokiej rozdzielczości, które mogą być umieszczone w całym budynku lub obiekcie, aby rejestrować każdą podejrzaną aktywność
Algorytmy AI wykrywają nietypowe zachowania, oraz potencjalnych złodziei sklepowych.
W przypadku wykrycia podejrzanej aktywności system generuje alarmy aby pomóc w zapobieganiu kradzieży poprzez umożliwienie pracownikom ochrony szybkiej reakcji na potencjalne zagrożenia. Dedykowana aplikacja ostrzega ochronę sklepu i określa dokładną lokalizację podejrzanego
Pomoc dla sprzedawców w analizie zachowań klientów i identyfikacji wzorców wskazujących na kradzież lub oszustwo, takich jak spędzanie niezwykle długiego czasu w określonym obszarze sklepu lub pobieranie artykułów, ale nie umieszczanie ich w koszyku
MAIA pomaga sprzedawcom detalicznym w jak najlepszym rozmieszczeniu produktów w celu ograniczenia kradzieży i oszustw, np. przeniesienie produktów wysokiego ryzyka do bardziej widocznych miejsc lub zmiana układu sklepu w celu zniechęcenia do kradzieży
Ograniczanie straty, a także poprawia doświadczenia klientów poprzez zapewnienie wglądu w ruch w sklepie i wydajność produktów.
Pomaga optymalizować układu sklepu i rozmieszczania produktów w celu poprawy doświadczenia klientów.
Technologię i system można wykorzystać do poprawy satysfakcji klientów, optymalizacji merchandisingu i usprawnienia operacji.
MAIA może identyfikować wszystko, począwszy od liczby klientów w danym czasie lub dniu, czasu oczekiwania w kolejce i zwyczajów zakupowych według danych demograficznych i lokalizacji.
