먼저 읽는 신호
01대형 공간에서는 여러 카메라의 데이터를 연결해야 하나, 이를 통합하는 시스템이 없어 전체 이동 경로를 파악하지 못합니다.
02어느 구역이 고객 동선에서 자주 생략되는지 파악하지 못해 레이아웃 개선에 데이터 근거가 없습니다.
실제 화면
01 감지 · saai care
다중 카메라 연속 동선 연결
카메라 간 핸드오버 기술로 익명화된 객체의 입장부터 퇴장까지 전체 이동 경로를 연속으로 연결합니다. 개인정보 없이 동선 데이터만 수집합니다.
ⓘ화면은 예시이며 실제 서비스와 다를 수 있습니다.
전 · 후 비교
먼저 아는 운영
saai care · saai insight · saai agent고객이 마트를 어떻게 돌아다니는지 파악해 매출 동선을 설계하는 방법
판단 흐름
01 · 01 감지 · saai care
카메라 간 핸드오버 기술로 익명화된 객체의 입장부터 퇴장까지 전체 이동 경로를 연속으로 연결합니다. 개인정보 없이 동선 데이터만 수집합니다.
02 · 02 분석 · saai insight
가장 많이 이용되는 동선과 생략되는 구역을 히트맵으로 시각화합니다. 시간대별 동선 변화도 파악해 레이아웃 개편 방향을 결정합니다.
03 · 03 실행 연결 · saai agent
방문률이 낮은 구역의 원인(접근성 불편, 사인물 부족 등)을 진단하고 구체적인 개선 제안을 제공합니다.
운영 근거
기대 결과
대형마트의 레이아웃은 고객이 가능한 한 많은 구역을 지나가도록 설계됩니다. 필수 품목(달걀, 우유 등)을 공간 안쪽에 배치하는 것이 대표적인 전략입니다. 하지만 실제 고객이 이 설계대로 이동하는지, 어느 구역이 동선에서 자주 생략되는지 데이터 없이는 검증할 수 없습니다.
+20%
평균 체류 시간 증가
+15%
구역별 방문률 균형 향상
3주
동선 패턴 분석 완성 기간
* 수치는 실제 운영 사례를 설명하기 위한 예시이며, 현장 조건에 따라 달라질 수 있습니다.
현재 CCTV 환경과 공간 규모를 알려주시면 적용할 수 있는 출발점을 함께 검토합니다.
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