В последние годы наблюдается значительный рост интереса к применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в различных областях, включая системы подсчета посетителей. Одним из ярких примеров таких решений являются счетчики MEGACOUNT, оснащенные нейропроцессором для запуска алгоритмов, основанных на нейросетях. Счетчики не только фиксируют количество посетителей, но и анализируют их поведение, и это открывает новые горизонты для бизнеса.
В счетчиках MEGACOUNT есть функция распознавания времени входа и выхода посетителей. С помощью передовых технологий компьютерного зрения и машинного обучения счетчик определяет временные метки входа и выхода для вычисления среднего времени пребывания посетителей в магазине. Такие данные несут значительную ценность для бизнеса, поскольку они могут наглядно отразить уровень заинтересованности посетителей в процессе принятия решения о покупке. Чем дольше средний посетитель остается в торговой зоне, тем выше вероятность того, что он совершит покупку.
Метрика времени пребывания посетителей может быть использована для классификации магазинов по времени пребывания, позволяя определять те магазины, в которых время пребывания выше всего по торговой сети, и находить факторы, которые прямо или косвенно влияют на время пребывания. В дальнейшем, масштабируя найденные факторы на всю сеть, можно качественно поднять среднее время пребывания по всем объектам.
В счетчиках MEGACOUNT есть функция распознавания времени входа и выхода посетителей. С помощью передовых технологий компьютерного зрения и машинного обучения счетчик определяет временные метки входа и выхода для вычисления среднего времени пребывания посетителей в магазине. Такие данные несут значительную ценность для бизнеса, поскольку они могут наглядно отразить уровень заинтересованности посетителей в процессе принятия решения о покупке. Чем дольше средний посетитель остается в торговой зоне, тем выше вероятность того, что он совершит покупку.
Метрика времени пребывания посетителей может быть использована для классификации магазинов по времени пребывания, позволяя определять те магазины, в которых время пребывания выше всего по торговой сети, и находить факторы, которые прямо или косвенно влияют на время пребывания. В дальнейшем, масштабируя найденные факторы на всю сеть, можно качественно поднять среднее время пребывания по всем объектам.
