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