ハードウェア： NVIDIA Jetson Orin NX
アプリケーション： ショッパーフロー分析と待ち列検出
業界： リテール運営戦略
導入場所： 米国、ドイツ
今日の急速に変化するリテール環境において、顧客行動の理解と対応は、運営の最適化と顧客満足度の向上にとって極めて重要です。リテールにおける従来のデータ収集と分析手法は、リアルタイムな洞察の提供において不十分であることが証明されており、変化する消費者の嗜好や行動に迅速に適応する能力を阻害しています。小売業界が競争の激化と進化する顧客期待に取り組む中、データから学び、運営戦略を改善し、最終的に全体的なショッピング体験を向上させる情報に基づいた意思決定を行うことがますます重要になっています。
課題
ショッピングモールでの日常的な顧客行動の分析は、多数の複雑な課題を提示します。まず、手動調査や基本的な監視カメラなどの従来のデータ収集手法は、顧客とのやり取りに関する包括的な洞察の提供において不十分です。これらの手法は労働集約的であるだけでなく、特定の場所での滞在時間、性別識別、顧客分布、ショッパーの総フロー数などの重要な詳細を識別する能力にも欠けています。
さらに、リアルタイムで生成されるデータの量を管理することは困難であり、有意義な情報を効率的に処理し抽出することが困難になっています。顧客の嗜好への適応が収益性に大きく影響する急速に変化するリテール環境において、即座の洞察の必要性は重要です。
ソリューション
これらの困難により適切に取り組むため、リテール運営管理ソリューションは真の力を発揮します。これは、Lumeo人物認識モデルと関心領域手法をNVIDIA Jetson Orin Nanoによる推論によって駆動し、各IPカメラをインテリジェントな観察者に変換することに専念しています。これにより、ショップウィンドウを見つめたり店舗に入る消費者の数、包括的な来店者の軌跡、店舗内で最も頻繁に訪れられる領域の特定など、複雑なデータの収集が可能になります。小売業者は現在、ショッパーフローを分析し、滞在時間を測定し、各店舗のコンバージョン率を計算でき、顧客体験向上のためのデータ駆動型意思決定を可能にしています。
さらに、このシステムはリアルタイム映像解析を通じて顧客サービス管理への積極的なアプローチを提供します。現在サービスを受けている顧客数を追跡し、待ち列を自動検出し、各顧客の正確な待ち時間計算を行います。この情報により、小売業者は必要に応じてスタッフリソースを効率的に配分したり、インタラクティブサイネージを使用して顧客を利用可能なサービスカウンターに誘導できます。詳細な顧客洞察とインテリジェントな待ち列管理を組み合わせることで、このソリューションは顧客満足度を向上させるだけでなく、リテール運営を最適化し、シームレスでパーソナライズされたショッピング体験を確保します。
Lumeoプラットフォームでリテールデモを実行する方法については、ウィキからより詳しいガイダンスをご覧ください！
Seeed： NVIDIA Jetsonエコシステムパートナー
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