期待される成果
すべてのエリアが等しく活用されるわけではない
入口・奥、主動線・脇で訪問頻度が異なります。差が見えなければ空間と商品の可能性を活かせません。
+20%
死角エリアの来訪率向上
3배
レイアウト改編効果の測定速度
20개
同時分析可能なエリア数
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。
先に読むシグナル
01ゾーンごとの訪問人数データがなく、レイアウトの問題を特定しにくい状態です。
02訪問の少ないゾーンにどの商品を置けば誘導できるかを判断できません。
実際の画面
01 検知 · saai care
全エリアの来訪率と滞在時間を測定
空間を最大20の仮想エリアに分割し、各エリアの来訪客数・滞在時間・再訪パターンを自動測定します。
ⓘ画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
Before · After
先に気づく運営
saai care · saai insight · saai agent店内のどのエリアが売上に貢献し、どのエリアが死角なのかを把握する方法です。
判断フロー
01 · 01 検知 · saai care
空間を最大20の仮想エリアに分割し、各エリアの来訪客数・滞在時間・再訪パターンを自動測定します。
02 · 02 分析 · saai insight
空間全体のエリアを来訪率に基づくカラーヒートマップで可視化します。顧客がどの経路で移動しているかを確認し、死角エリアの原因を把握します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
「Dエリアの来訪率が平均より40%低いです。入口サイン追加やプロモーション商品の配置を推奨します」といった具体的な改善提案を自動提供します。
運営の根拠
期待される成果
入口・奥、主動線・脇で訪問頻度が異なります。差が見えなければ空間と商品の可能性を活かせません。
+20%
死角エリアの来訪率向上
3배
レイアウト改編効果の測定速度
20개
同時分析可能なエリア数
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。

現在のCCTV環境と空間の規模をお知らせください。適用の出発点を一緒に検討します。
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