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顧客の来店分析とは？課題と対策・製品を解説
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顔認識・顔認証における顧客の来店分析とは？
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メガネフレームセレクタ「Temirror」は、タッチパネルの簡単操作でお好みの4つのフレームから比較選択がすることができるメガネフレームセレクタです。両面モニター方式を採用し、レンズカラーシミュレーションも可能です。詳しくはカタログをダウンロードしてください。
メガネフレームセレクタ 「Temirror」
『visuReal Pro』は、撮影時間は最短30秒のフィッティングパラメータ
測定器です。
撮影は前面と側面の2ステップのみ。
被験者様にストレスなく撮影ができます。
また、iPad mini本体で計測計算が可能なので、インターネットは
必要ありません。
【特長】
■スピーディーに簡単計測
■スタンドアローンで計測可
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
フィッティングパラメータ測定器『visuReal Pro』
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顔認識・顔認証における顧客の来店分析
顔認識・顔認証における顧客の来店分析とは？
顔認識・顔認証技術を活用し、店舗への顧客の来店状況を分析することです。これにより、顧客の属性、来店頻度、滞在時間などを把握し、マーケティング戦略の最適化や顧客体験の向上を目指します。
課題
顧客属性の把握不足
来店客の年齢、性別、おおよその興味関心といった属性を正確に把握できていないため、効果的なマーケティング施策が打てない。
来店頻度・リピート率の不明瞭さ
リピート顧客の特定が難しく、どの顧客がどれくらいの頻度で来店しているのか、リピート率がどの程度なのかが不明確である。
混雑状況のリアルタイム把握困難
店舗内の混雑状況をリアルタイムで把握できず、人員配置の最適化や顧客への待ち時間案内が難しい。
効果測定の難しさ
実施した販促キャンペーンやサービス改善の効果を、具体的な顧客の来店データと紐付けて定量的に評価することが難しい。
対策
顔データからの属性推定
顔認識技術を用いて、来店客の年齢層や性別などを推定し、顧客データを自動で収集・分析する。
リピート顧客の自動識別
顔認証技術で過去の来店客を識別し、来店頻度や最終来店日を記録することで、リピート率や顧客ロイヤルティを可視化する。
リアルタイム混雑度分析
カメラ映像から顔認識を行い、リアルタイムで店舗内の人数やエリアごとの混雑度を把握し、オペレーションに活用する。
データに基づいた施策効果測定
分析された顧客データと施策実施期間のデータを照合し、売上や顧客行動の変化を定量的に分析・評価する。
対策に役立つ製品例
AI顔分析システム
店舗に設置したカメラ映像を解析し、顔認識・顔認証によって顧客の属性、来店回数、滞在時間などを自動で分析・集計するシステム。
顧客行動分析システム
顔認識・顔認証データとPOSデータなどを統合し、顧客の購買行動や来店パターンを詳細に分析・可視化するクラウドサービス。
スマートカメラソリューション
高精度な顔認識・顔認証機能を搭載したカメラと、それらのデータを分析・活用するためのソフトウェアを組み合わせたソリューション。
店舗向け顧客データ管理ツール
顔認識・顔認証で取得した顧客データを安全に管理し、マーケティング施策の立案や効果測定に活用できるツール。
