Ivideon — лидер отрасли облачного видеонаблюдения и видеоаналитики:
- более 30 тысяч b2b-клиентов,
- пользователи в 130 странах,
- 6 млн скачиваний мобильного приложения Ivideon.
Для прессы: @vryazantseva
Post #204
175

Камеры в магазине могут считать не только людей, но и конверсию проходящего трафика в покупателей
Вместе с Retail TECH Net разобрались, как с помощью видеоаналитики превратить обычное видеонаблюдение в инструмент аналитики офлайн-воронки.
Что можно измерять:
🛍 Мимо магазина прошли, но не зашли. Сравниваем внешний трафик и число посетителей — и понимаем, насколько магазин привлекает потенциальных покупателей.
🛒 Зашли, но не купили. Сопоставляем посещаемость с данными о покупках и ищем причины потерь: ассортимент, цены, наличие товара, работа персонала.
👥 Ушли из-за очереди. Видеоаналитика фиксирует загрузку кассовой зоны и помогает определить часы пик — чтобы управлять графиком сотрудников на основе фактической нагрузки.
👗 Не дошли до нужной зоны. Анализ перемещения покупателей показывает, какие части магазина получают трафик, а какие остаются незаметными.
В результате вместо двух показателей — «посещаемость» и «выручка» — появляется полноценная офлайн-воронка:
мимопроходящий трафик → вход → движение по магазину → покупка.
И на каждом этапе можно искать точку, где магазин теряет клиента.
При этом для запуска аналитики не обязательно строить инфраструктуру с нуля:
☁️ облачная модель позволяет подключать видеоаналитику к уже установленным камерам и постепенно масштабировать решение на сеть.
🏢 Подробнее о том, как камеры превращаются в инструмент измерения офлайн-бизнеса, — в статье Retail TECH Net. Читать статью
Вместе с Retail TECH Net разобрались, как с помощью видеоаналитики превратить обычное видеонаблюдение в инструмент аналитики офлайн-воронки.
Что можно измерять:
🛍 Мимо магазина прошли, но не зашли. Сравниваем внешний трафик и число посетителей — и понимаем, насколько магазин привлекает потенциальных покупателей.
🛒 Зашли, но не купили. Сопоставляем посещаемость с данными о покупках и ищем причины потерь: ассортимент, цены, наличие товара, работа персонала.
👥 Ушли из-за очереди. Видеоаналитика фиксирует загрузку кассовой зоны и помогает определить часы пик — чтобы управлять графиком сотрудников на основе фактической нагрузки.
👗 Не дошли до нужной зоны. Анализ перемещения покупателей показывает, какие части магазина получают трафик, а какие остаются незаметными.
В результате вместо двух показателей — «посещаемость» и «выручка» — появляется полноценная офлайн-воронка:
мимопроходящий трафик → вход → движение по магазину → покупка.
И на каждом этапе можно искать точку, где магазин теряет клиента.
При этом для запуска аналитики не обязательно строить инфраструктуру с нуля:
☁️ облачная модель позволяет подключать видеоаналитику к уже установленным камерам и постепенно масштабировать решение на сеть.
🏢 Подробнее о том, как камеры превращаются в инструмент измерения офлайн-бизнеса, — в статье Retail TECH Net. Читать статью
- ❤ 7
- 👍 5
- 🔥 2















