基本定義
ピープルカウンティング（People Counting）とは、特定の地点やラインを通過する人数を自動で数える技術です。店頭の通行量、出入口の入店数、エリア別の来訪者数が代表的な測定対象で、流入率・転換率・滞在といった上位指標はすべてこのカウントを分母・分子にしています。
測定方式の違い
赤外線センサーは安価ですが、人が重なって通過すると見逃し、方向や属性も分かりません。Wi-Fi信号ベースの方式は、機器の普及率や信号設定に左右されます。ビジョンベースのカウンティングは画面上で人を直接認識するため、方向・時間帯・年齢層・性別といった属性まで併せて数えられます。
精度は「人手によるカウント結果とどれだけ一致するか」で検証します。導入前に、検証基準と測定時点が明記された数値かどうかを確認しておくとよいでしょう。
カウントが基礎体力である理由
流入率は入店数を通行量で割った値、転換率は決済数を来訪者数で割った値です。分母となるカウントが揺らぐと、その上のすべての指標も一緒に揺らぎます。だからこそ、カウンティングの精度と継続性が店舗データ全体の品質を決めるのです。
逆にカウントが安定していれば、売上・天候・プロモーションといった他のデータと組み合わせて、「なぜ」を説明する分析へと広げられます。
SAAIでの活用
saai countは1台のカメラで、画面上に引いた基準線を横切る人を数えます。通行ラインと入店ラインを分けて通行量と入店数を同時に測定し、時間帯・性別・年齢層別に集計します。検証現場での精度は95~96%(人手によるカウント結果との比較)です。映像は保存せず、統計値のみが残ります。
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