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ANALYZE · 이유를 읽다

공간에서 일어난 일을,
행동까지 읽습니다.

POS·날씨·재고 등 운영 데이터를 공간에서 일어난 행동과 함께 읽습니다.

제품현재 제품: saai insight· 분석

지금의 한계

결과는 남지만 그 앞의 행동은 남지 않습니다.

  1. 01

    결과만 있다

    POS는 결제만 기록합니다. 들어와서 무엇을 했는지는 남지 않습니다.

  2. 02

    원인을 추측한다

    매출이 달라진 이유를 경험과 짐작으로 채웁니다.

  3. 03

    비교가 어렵다

    매장마다 조건이 달라 숫자를 나란히 놓기 어렵습니다.

공간 운영

결제 앞의 행동까지 한 화면에서 읽습니다.

방문·동선·체류·전환을 같은 화면에서 봅니다. 배치·비교·이탈 지점·개선 효과를 같은 근거로 판단합니다.

saai insight

오늘

매장 분석 대시보드

오후 2~4시가 방문 피크

예상 일매출
0.0
누적 방문자
0
평균 체류시간
0.0
매대 전환율
0%

음료 매대 앞 체류 시간이 평소보다 2배입니다. 신제품 프로모션 효과 확인됨.

배치

진열 · 레이아웃

어느 구역이 멈추는지 확인.

매장 비교

공간 편차

잘되는 매장과 같은 조건 비교.

이탈 지점

유입 · 체류 · 전환

멈춤과 이탈 구간 확인.

개선 검증

변경 전후

바꾼 뒤 체류·전환 비교.

필요한 분석만 골라 켭니다

* 복수매장 통합 대시보드·에이전틱 AI는 별도 협의로 제공됩니다.

  • 실시간 대시보드
  • 구역별 분석
  • 방문자 동선
  • 히트맵
  • 퍼널 분석
  • CSV 내보내기

구역 · 매대 판정

한 화면에서 구역과 매대까지 내려갑니다.

실시간 흐름에서 기간 누적으로, 다시 구역과 매대로 좁혀 봅니다. 후보는 분석이 제안하고 확정은 운영자가 합니다.

기간

분석 차원

7일

시간·사람·행동 데이터를 같은 지도에서 교차합니다.

성별
연령대
히트맵

1,576

매장 유입

1,672

구역 이동

2.9s

평균 체류

성별·연령 구분은 시뮬레이션이 모델링한 가상 세그먼트입니다. 실측한 개인 속성이 아닙니다.

의사결정 단계

점심시간의 숨은 스낵 수요를 입구에서 만나다

01 / 07 · 관찰

점심 무렵, 짧게 둘러보고 나가는 방문이 반복됩니다.

빠르게 입장한 방문자 일부가 매장 안쪽 스낵 매대까지 이동한 뒤 오래 머물지 않고 퇴장합니다.

관찰 시간

평일 11:30–13:30

실제 편의점 운영 패턴을 참고해 만든 예시 화면입니다. 데이터는 가상입니다.

3× 빠르게

0s · 고객 0명 이동 중

지도 도구

매대

  1. 1통행
  2. 2유입
  3. 3체류
  4. 4시선
  5. 5픽업
  6. 6구매
인도입구상온 식품A · 벽면 통로냉장E · 냉장 통로B · 통로 1라면C · 통로 2생활용품D · 통로 3스낵음료 엔드캡취식대행사POSstaff-1 · patrollingcashier-1 · cashierpasser-1 · passingpasser-2 · passing직원통행자

지금 이 순간 다섯 구역에 사람이 어떻게 퍼져 있는지 봅니다.

가상 공간에서 만든 시뮬레이션 예시입니다. 실제 수치와 성과를 의미하지 않습니다.

더할 수 있는 데이터

POS·날씨·재고를 붙이면 볼 지점이 더 좁혀집니다.

고객사가 제공하는 운영 데이터를 공간의 방문·동선·체류 신호와 결합합니다.

연결 데이터결과 · 외부 변수

  • POS · 판매−8%
  • 날씨 · 기온31℃
  • 재고 · 프로모션2

고객사가 제공하는 데이터를 연결

saai insight왜 · 어디서

음료 매대 앞 체류 +100%

비교 질문

어디서, 왜 달라졌나?

결과와 신호를 같은 기간·매장 기준으로 놓고 원인을 확인합니다.

* 샘플 화면 · 데이터 예시

숫자를 읽는 기준

조건이 다르면 숫자를 그대로 비교하지 않습니다

매장의 넓이·영업시간·요일이 다르면 같은 수치도 다른 뜻입니다. 같은 기준으로 정규화한 뒤에 비교합니다.

정규화 전

이번 달 매출

3,200만원

정규화 후
비슷한 조건 매장 38곳우리 매장 · 상위 12번째

비슷한 조건 매장 38곳 중 상위 12번째.

방문은 늘었는데 체류가 줄었다. 무엇을 함께 확인할까?

우리 공간 데이터로는 어떻게 보일지 궁금하시다면

도입 상담 신청

도입 3단계

도입은 이렇게 진행됩니다

  1. 1차 방문

    현장 환경을 검토하고 최적 화각의 기존 CCTV를 선택·연결합니다.

  2. 구성 · 배송

    소형 AI 분석장치를 구성해 현장으로 배송합니다.

  3. 2차 방문

    장치를 설치하고 정상 구동을 확인한 뒤, 맞춤 대시보드를 구성합니다.

1차 방문 후 약 3주 안에 시작합니다. 현장 상황에 따라 일정은 조정할 수 있습니다.

분석에서 실행으로

이유는 insight가 읽고, 다음 할 일은 saai agent가 제안합니다.

인사이트를 액션 카드로

음료 체류가 달라졌다면, saai insight가 관련 신호를 읽습니다. saai agent는 발주량·공급처·시점의 선택지를 승인용 카드에 담습니다.

saai agent 보기

엔터프라이즈 인사이트

무엇이 왜 달라졌는지 매일 아침 확인하세요.

이미 달린 CCTV로 시작합니다. 1차 방문 후 약 3주가 걸립니다.