지점이 늘어도, 봐야 할 것은 셋입니다.
지금 손댈 곳 · 달라진 이유 · 다음에 옮길 것. 같은 도면 위에서 세 제품이 각각 답합니다.
오늘 · 어제 · 내일
공간을 고르면 도면 · 동선 · 단계 이름이 그 공간의 것으로 바뀝니다.
편의점
편의점 공간 흐름
실제 운영에서 관찰된 패턴을 바탕으로 재구성한 시뮬레이션입니다. 공간의 구조와 이동 조건을 반영한 예시입니다.
이 공간이 묻는 것
- 01
결품이 몇 명의 발길을 돌렸나
- 02
입구 전면 진열은 통로 안쪽까지 사람을 데려오나
- 03
계산 대기가 길어질 때 사람은 어디에서 멈추나
세 판의 예시는 편의점 기준입니다.
지금 손대야 할 지점은 어디인가
- 냉장 온도 초과2분 전E · 냉장 통로
- 결품11분 전D · 통로 3
- 대기 3.2분16~18시 인력 1명 제안E · 냉장 통로
읽는 것
- 혼잡
- 대기
- 결품
- 이상
내놓는 것실시간 감지 · 알림
saai care 살펴보기왜 지점마다 결과가 다른가
구역이 말하는 것
- A · 벽면 통로
- 지나가며 스치듯 보는 자리
- B · 통로 1
- 찾아서 들어오는 목적형 통로
- C · 통로 2
- 계획 구매가 몰리는 통로
- D · 통로 3
- 발길은 잦아도 오래 머물지 않는 자리
- E · 냉장 통로
- 가장 많이 지나가지만 평가가 엇갈리는 자리
같은 하루를 다섯 단계로
- 1,160통행
- 382입장33%
- 317체류
- 121픽업
- 65구매
편의점 기준으로 재구성한 예시 수치입니다.
읽는 것
- 통행
- 유입
- 동선
- 멈춤
- 시선
- 집어 듦
내놓는 것시계열 · 패턴 · 가설
saai insight 살펴보기잘된 지점의 방식을 어디로 옮길까
같은 조건으로 돌려 놓고 비교합니다. 확정은 운영하는 사람이 합니다.
같은 방문 조건에서 두 배치를 비교합니다. 변경안을 고르면 지도에 바로 반영됩니다.
읽는 것
- 이탈
- 되돌이
- 재진열
- 직원과의 대화
내놓는 것우선순위 · 실행 제안
saai agent 살펴보기화면은 세 벌입니다.
오늘은 알림 목록 · 어제는 대시보드 · 내일은 본사 표로 나옵니다.
saai care
saai care · HQ전국 217개 매장LIVE37
오늘 이상 감지
94%
위생·온도 충족
14
미해결 알림
4
방문 필요
매장 랭킹 · 사고 건수
매장 7일 건수 상태 신촌점 13 위험 안양점 6 주의 강남역점 4 정상 분당점 3 정상 실시간 알림
- 냉장 온도 초과신촌점위험
- 바닥 오염 감지서면점주의
- 비상구 적치안양점주의
유형별 이상 · 상위 4개점 · 7일
위생11건설비7건도난·이상5건안전3건정상주의위험SEAL 익명화 · 원본 미보존* 샘플 화면 · 데이터 예시 오늘 · 감지. 손대야 할 매장이 위로 올라옵니다.
saai insight
saai insight
오늘매장 분석 대시보드
오후 2~4시가 방문 피크
- 예상 일매출
- 0.0만
- 누적 방문자
- 0명
- 평균 체류시간
- 0.0분
- 매대 전환율
- 0%
음료 매대 앞 체류 시간이 평소보다 2배입니다. 신제품 프로모션 효과 확인됨.
app.saai.ai/insight/dashboard/gangnamsaai insightGN강남역점
프로 플랜
매장 분석 대시보드
오후 2~4시가 방문 피크
방문자전주AI 예측구역 히트맵
실시간낮음높음AI 인사이트 리포트
음료 매대 앞 체류 시간이 평소보다 2배입니다. 신제품 프로모션 효과 확인됨.→ 진열 확대 액션 카드 생성됨
매장 순위
전체 12개 매장어제 · 분석. 같은 기간·같은 구역으로 비교합니다.
saai agent
saai agent · HQ전국 217개 매장LIVE1,145
오늘 총 방문 (상위 4개점)
19.7%
평균 전환율
82%
권고 실행률
매장 방문 구매 전환율 강남역점 382 79 20.7% 홍대점 298 61 20.5% 잠실점 276 52 18.8% 신촌점 189 33 17.5% * 샘플 화면 · 데이터 예시 내일 · 판단. 옮겨 볼 후보와 실행 이력.
화면 예시입니다. 지표와 임계는 공간에 맞춰 정합니다.
MODULES & FUNCTIONS
세 모드를 가로지르는 기능
옆으로 밀어 더 보기 · 4종
SAAI를 떠받치는 세 가지 기술
익명화
기록해도 되는 데이터를 만든다
공간 지능
공간을 질의할 수 있는 좌표로 세운다
에이전틱 AI
그 위에서 다음 판단을 제안한다
SAAI
네 글자에 담은 약속
Spatial Anonymized Agentic Intelligence
익명화 공간 AI — 모든 것은 익명화에서 시작합니다.
네 개의 근거가, 하나의 루프로 돌아갑니다.
- S01감지saai careSpatial · 공간을 읽습니다. POS 너머 흐름까지.
- 02분석saai insight같은 신호를 시계열과 패턴으로 놓습니다.
- A03판단saai agentAgentic · 무엇을 바꿀지 짚어줍니다. 근거를 함께.
- 04실행사람 · 로봇 · 기계제품이 붙지 않는 자리입니다.
- I05검증·학습다음 판단에 반영Intelligence · 쓸수록 정확해집니다. 매장에 맞춰 학습하며.
실행의 주체는 AI가 아니라 공간에 있는 사람과 장비입니다. 04·05는 제품이 붙지 않는 자리입니다.
다매장 운영
여러 매장, 하나의 운영 기준.
세 제품이 같은 데이터 위에서 움직입니다.
매장이 몇 곳이든 같은 지표로 비교합니다.
- saai care매장별 이슈 감지
- saai insight공간별 운영 분석
- saai agent본사 실행 이력
오른쪽은 같은 기간·같은 지표로 지점을 나란히 놓은 결과입니다.
엔터프라이즈 구성 보기같은 기간·같은 지표로 본 지점별 결과
| 방문 구성 | 방문 | 구역 이동 | 평균 체류 |
|---|---|---|---|
| A지점전체 · 전 연령 | 1,576건 | 1,672회 | 2.9초 |
| B지점여성 · 30세 미만 | 287건 | 430회 | 2.3초 |
| C지점남성 · 30~49세 | 287건 | 239회 | 1.9초 |
| D지점전체 · 50세 이상 | 430건 | 287회 | 5초 |
7일 기준입니다. 지점을 가르는 것은 방문 구성이고, 수치는 모두 같은 분석에서 나옵니다.
기능 카탈로그
공간마다 다른 문제를 풀어 왔습니다.
아직 없는 문제도 함께 풉니다.
saai count
유동인구·유입 카운팅
문 앞을 지나는 사람과 들어온 사람을 셉니다.
자세히 보기saai queue
대기열·혼잡도 분석
줄과 혼잡을 실시간으로 감지합니다.
자세히 보기saai ads insight
매장 홍보물의 노출과 반응
통행·접근·주시·행동을 같은 흐름에서 비교합니다.
자세히 보기04+
다음 모듈
아직 없는 문제가 여기에 들어옵니다.
* 기능 범위와 연결 데이터는 고객사 환경과 제공 가능한 데이터에 따라 협의합니다.작동 방식과 적용 사례 보기
saai count
감지
saai care
지금 재실 인원·혼잡도 감지 · 임계 초과 실시간 알림
분석
saai insight
일·주·월 방문 시계열 · 요일·시간대·전년 대비 추세 분석
판단
saai agent
방문 예측 기반 인력 배치·영업시간·프로모션 타이밍 제안
적용 사례
기능 선택은 현장의 변화로 이어집니다.
공간마다 다른 질문을 읽고, 같은 조건에서 다음 운영을 검토한 사례입니다.