사람이 눈으로 봅니다
가장 바쁜 시간에는 셀 사람이 없습니다. 피크가 지난 뒤 기억으로 적는 값은 다음 주 인력 배치의 근거가 되지 못합니다.
- 대기 · 서 있다
- 통행 · 지나간다
- 혼잡 구역
카메라는 계산대와 그 앞 통로를 함께 봅니다. 줄에 서 있으면 대기, 줄을 지나쳐 가면 통행입니다.
- 대기 인원
- 4명
- 예상 대기
- 6분
계산대 앞에 서 있는 사람
지금 줄에 서면 걸리는 시간
계산대 추가 오픈 제안
임계 5명 · 10분 초과 · 확정은 매장에서 합니다
신원은 남기지 않습니다. 분석 후 영상은 삭제되고 통계값만 남습니다. * 수치는 예시입니다.
01 한계
줄이 길어진 걸 아는 순간은, 이미 길어진 뒤입니다
결제한 사람만 남습니다
계산에 걸린 시간은 알아도, 그 앞에 몇 명이 서 있었는지는 남지 않습니다.
줄을 보고 그대로 나간 사람은 POS 어디에도 기록되지 않습니다. 놓친 매출은 데이터가 없는 쪽에 있습니다.
보이지 않던 비용
예시피크 두 시간의 이탈이
월 약 432만원입니다
줄을 보고 돌아선 사람은 POS에 남지 않으니, 이 금액은 어느 장부에도 적히지 않습니다. 재는 순간부터 관리 대상이 됩니다.
saai queue는 대기 인원과 예상 대기를 분 단위로 남깁니다. 임계를 넘긴 시각과 그때의 인력 배치가 함께 남습니다.
- 1층피크 이탈 · 8명 × 2시간대16명/일
- 2층객단가 · 16명 × 9,000원144,000원/일
- 3층월 30일 환산4,320,000원
1개 매장 · 월
약 432만원
10개 매장 · 월
약 4,320만원
가정 · 피크 2시간대 이탈 8명 · 객단가 9,000원 · 월 30일 영업
이탈 인원과 객단가는 예시값입니다. 실제 값은 측정 후 매장 데이터로 대체합니다.
saai queue의 측정
줄이 길어지기 전에,
먼저 보입니다.
대기 인원, 예상 대기, 구역 혼잡을 같은 카메라에서 분 단위로 측정합니다.
02-1 두 신호
대기와 혼잡은 다른 신호입니다
대기는 계산대의 성적이고, 혼잡은 공간의 성적입니다.
두 신호를 같이 놓으면 매장의 상태가 네 자리 중 한 곳에 들어갑니다. 어느 자리에 있느냐에 따라 늘려야 하는 것이 인력인지 공간인지 갈립니다.
혼잡 낮음 · 대기 긺
계산대 문제
사람은 흩어져 있는데 줄만 깁니다. 처리 속도를 봅니다.
혼잡 높음 · 대기 긺
인력 부족
두 신호가 같이 오르면 사람을 더 붙일 시각을 정합니다.
혼잡 낮음 · 대기 짧음
정상
이 상태의 배치와 인력을 기준선으로 삼습니다.
혼잡 높음 · 대기 짧음
통로 문제
줄은 짧은데 통로가 막힙니다. 배치를 봅니다.
POS도 게이트 카운터도 서 있는 시간을 모릅니다. 그래서 두 번째 축을 만들지 못합니다.
본사가 받는 것은 실시간 화면이 아니라 매장을 같은 두 축으로 줄 세운 표입니다.
두 신호를 설명하는 하위 지표
- 시간대별 피크
- 요일별 편차
- 임계 초과 횟수
두 신호가 왜 그렇게 나왔는지를 설명하는 하위 요소입니다. 수치는 예시입니다.
02-2 시뮬레이션
사람을 더 붙일 문제인지, 배치를 바꿀 문제인지
두 신호는 어디가 문제인지까지는 말하지 않습니다. 측정한 유입을 그대로 두 배치에 흘려 보면 원인이 갈립니다.
같은 유입 · 같은 시간대예시
교차 2곳
배치 A입니다. 계산대 한 대 앞의 대기열이 주 통로까지 내려와 통행 동선과 두 곳에서 교차합니다.- 최대 대기
- 6명
- 예상 대기
- 11분
- 동선 교차
- 2건
교차 없음
배치 B입니다. 계산대를 결제와 픽업으로 나누고 대기열을 벽면 쪽으로 돌려 주 통로와 교차하지 않습니다.- 최대 대기
- 4명
- 예상 대기
- 6분
- 동선 교차
- 0건
A · 현재 배치를 읽는 법
인력을 늘려도 교차는 남습니다
대기가 6명을 넘기면 줄의 꼬리가 주 통로에 닿고, 통행 동선과 두 곳에서 부딪힙니다. 계산 속도를 올려도 통로가 막히는 시각은 그대로입니다.
시뮬레이션은 측정값을 입력으로 씁니다. 실측 없이 돌린 시뮬레이션은 근거가 아닙니다. 대기·혼잡을 먼저 잽니다. 그 값으로 배치안을 비교합니다. 확정은 매장과 본사가 합니다.
03 근거
정확히 센다는 근거와, 판단이 바뀐다는 근거
정확히 센다
94~96%
사람이 직접 센 대기 인원과 비교한 정확도입니다.
- 편의점 2025 Q1
- 95.2%
- 카페 2025 Q2
- 94.4%
- 푸드코트 2025 Q3
- 96.1%
* 수치는 예시입니다. 실제 정확도는 화각·조명·대기 형태에 따라 달라집니다.
판단이 바뀐다
판단이 뒤집힌 자리
예시인력을 늘려야 한다고 본 시간대가, 통로 배치 문제로 확인됐습니다
계산 처리 속도는 브랜드 평균 안이었고, 줄이 통행 동선과 겹치는 시간만 대기가 튀었습니다. 사람을 붙이는 대신 줄 방향을 돌렸습니다.
도입 규모
예시42개 매장 · 9개월
업종과 규모로 적습니다. 브랜드명은 표기하지 않습니다.
누적 측정
예시1,180만 건
대기 인원과 예상 대기를 분 단위로 남긴 누적 건수입니다.
04 프라이버시
측정에는 익명화된 공간 데이터만 씁니다.
Privacy by Design
익명화부터 시작합니다. SEAL 엔진
- 영상 저장 X
- 분석 후 삭제, 통계값만
- 원본 보관 X
- 원본은 남기지 않음
- 개인 식별 X
- 신원 지우고 흐름만
CV로 현장을 읽고 SEAL로 신원을 지웁니다.
05 설치와 측정
현장에서 3단계, 앱에서 3단계
설치 · 현장쓰던 CCTV로
01
화각 확인
계산대와 그 앞 통로가 한 화면에 들어오는지만 봅니다
02
AI 박스 연결
기존 녹화기 옆 전원 1구. 배선 공사는 없습니다
03
핸드폰 연결
키보드·마우스 없이 핸드폰 브라우저로 설정
1 / 3
측정 · 앱구역을 정하면 시작됩니다
04
구역 설정
대기 구역과 통행 구역을 화면에서 지정
05
임계 설정
몇 명·몇 분부터 알릴지 매장이 정합니다
06
알림과 리포트
임계 초과 알림, 시간대·요일별 리포트와 CSV
1 / 3
새 카메라를 달지 않습니다. 그래서 매장이 100개여도 배포 일정이 그만큼 늘어나지 않습니다.
감지 · 분석 · 판단으로 읽습니다
같은 측정이 세 갈래로 읽힙니다
care는 감지하고 insight는 분석합니다. agent는 다음 할 일을 제안하고 실행으로 잇습니다.
- saai care감지
놓치면 안 될 일이 있는가
대기열 및 혼잡 임계 초과 시 실시간 알림
- saai insight분석
왜 그런 일이 일어났는가
대기시간 피크 및 시간대별 혼잡 주기 분석
- saai agent판단
무엇을 하면 되는가
인력 재배치·카운터 증설·셀프 계산대 유도 제안
1 / 3
매장 앞까지 읽고 싶다면
문 앞을 지나간 사람과 들어온 사람은 saai count가 셉니다. queue가 계산대에서 시작하는 자리 앞입니다.
이어지는 제품