問題は列ができてから見えます
待ちと離脱は、売上やPOSに残らない運営問題です。
saai queue · 機能モジュール · 待ち・混雑
列は我慢するものではなく、
管理するものです。
待ち時間・人数・混雑度をリアルタイムに測定。混む前の人員配置の根拠。
個人を識別せず、待ち・混雑だけ
既存のCCTVを利用 · 新しい機器なし
待ち運営が勘にとどまる理由
ピークは感覚で記憶されます
曜日・時間帯の混雑が記録に残らず、人員配置が経験に頼ります。
saai queue の測定
管理するには、
まず測ります。
既存のCCTVで待ち時間・人数・混雑度をリアルタイムに測定します。閾値を超える前に知らせます。
こんな画面で
測って、知らせて、案内します
待ち・混雑を確認。閾値前の対応。
測定
待ち人数と予想待ち時間をリアルタイムに測ります。
通知
閾値を超える前に担当者へ知らせます。
案内
「予想待ち6分」の一行をサイネージでお客様に示します。
例
CAM 01原本は保存しません
3人
待ち人数
4分
予想待ち
顧客案内サイネージ
予想待ち 約4分 · 少々お待ちください
曜日別の混雑ピーク
確認指標
何がわかるか
待ち・混雑の四つの信号。レジ運営で次に確認する場所。
待ち時間
今、列に並ぶと何分かかるか。
待ち人数
レジの前に何人並んでいるか。
混雑の周期
店内が混んで空くまでの満ち引きの間隔。
ピーク
曜日と時間帯ごとに最も混む地点。
* 数値は例示です。
検知・分析・判断で読みます
測り始めれば、いつ混むかも見えてきます。
careは検知し、insightは分析します。agentは次の行動を提案し、実行へつなぎます。
- saai care検知
見逃せない出来事はないか
待機列・混雑の閾値超過をリアルタイム通知
- saai insight分析
なぜそうなったのか
待ち時間のピーク・混雑周期を分析
- saai agent判断
何をすればよいか
人員再配置・レジ増設・セルフ誘導の提案
運営判断
レジ・セルフレジ検討の根拠。
顧客案内
予想待ち時間を表示。
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
Privacy by Design
匿名化から始めます。SEAL エンジン
映像保存なし
分析後に削除、統計値のみ
原本保管なし
原本は残しません
個人特定不可
身元を消し、流れだけ