Используя наши счетчики с искусственным интеллектом, мы можем анализировать поведение посетителей внутри магазина и находить области интереса. Это позволяет измерять не только время пребывания посетителей в различных зонах, но и оценивать их реакцию на конкретные товары или отделы. На основе этих данных мы формируем уникальные метрики созданные нами, такие как "Интерес", "Охват интереса" и "Среднее время пребывания интереса".

Что такое метрики интереса?

• Интерес
  Это показатель того, сколько посетителей обратили внимание на конкретную область магазина. Например, если посетитель задержался у определенного стеллажа или витрины, это считается проявлением интереса.
• Охват интереса
  Это показатель тех посетителей, которые прошли мимо области без внимания. Он помогает выявить слабые места в оформлении магазина или товарах, которые не привлекают клиентов.
• Среднее время пребывания интереса
  Этот показатель отражает, сколько времени заинтересованные посетители провели в конкретной области. Чем дольше они остаются, тем выше вероятность совершения покупки.

Как эта информация помогает мерчендайзерам?

• Планировка магазинов
  Анализ областей интереса позволяет мерчендайзерам более эффективно планировать пространство магазина. Например, если замечено, что посетители часто задерживаются в одном отделе, можно перенести туда наиболее прибыльные товары или добавить дополнительные акции.
• Формирование ценовых категорий
  Зная, какие области магазина наиболее популярны, можно размещать там товары с высокой маржинальностью или использовать стратегию "якорных товаров" (привлекательные предложения, которые заставляют клиентов задержаться дольше).
• Правильное размещение товара
  С помощью анализа областей интереса можно оптимизировать размещение товаров. Например, если видно, что определенная категория товаров не привлекает внимания, можно изменить её расположение или добавить привлекательные элементы дизайна.

Как это увеличивает продажи?

• Повышение конверсии
  Чем больше времени посетители проводят в конкретной области, тем выше вероятность совершения покупки. Используя данные об областях интереса, можно создавать более привлекательные зоны, которые заставляют клиентов задержаться дольше.
• Эффективное использование пространства
  Понимание того, какие области магазина наиболее популярны, помогает максимально эффективно использовать доступное пространство. Например, можно разместить самые популярные или самые дорогие товары в зонах с высоким трафиком
• Персонализированные предложения
  Анализируя поведение разных групп клиентов, можно создавать персонализированные предложения для каждой целевой аудитории. Например, если молодые люди часто задерживаются в спортивном отделе, можно запустить специальные акции именно для них.

Примеры практического применения

• Розничная торговля одежды
  Владельцы магазинов одежды могут использовать данные об областях интереса для оптимизации размещения коллекций. Например, если замечено, что посетители часто задерживаются у витрины с летней одеждой, можно добавить туда дополнительные аксессуары или расширить ассортимент.
• Торговые центры
  Администраторы торговых центров могут использовать эти данные для анализа популярности разных зон и оптимизации размещения арендаторов. Например, если одна часть торгового центра привлекает больше внимания, можно предложить владельцам магазинов разместиться именно там.
• Персонализированные предложения
  Анализируя поведение разных групп клиентов, можно создавать персонализированные предложения для каждой целевой аудитории. Например, если молодые люди часто задерживаются в спортивном отделе, можно запустить специальные акции именно для них.

Анализ областей интереса - это мощный инструмент для оптимизации бизнес-процессов и увеличения продаж. Благодаря нашим уникальным метрикам, таким как "Интерес", "Охват интереса" и "Среднее время пребывания интереса", мерчендайзеры могут принимать более обоснованные решения относительно планировки магазинов, формирования ценовых категорий и размещения товаров.