天井に設置したカメラ内蔵3Dセンサーなどで人を検出しパーティクルフィルター方式で動線を追跡します。高い精度を出すためには人検出だけでなく、短い距離でも動線を追跡する技術が必要です。3Dセンサーの場合、距離を取得できるので、カメラより精度がよくなります。真下向きに設置できる場合は、カメラでもある程度精度高い人数カウントができます。
曜日別・時間帯別の入店者数を取得することで、売上データの分析だけでわからなかった、顧客の動きをデータで得ることができます。
リアルタイムの入店人数を把握するだけではなく、キャンペーン前後での入店者数で効果を見たり、売上データと入店者数を比較したりもできます。さらに店舗全体の動線を取得するとより詳細なKPIも分析可能です。
3Dセンサーはカメラ内蔵されているため、カメラ機能でスタッフユニフォームを判定したり、顔認証で年代性別を判定することも可能です。特定の行動をトリガーに設定することもできます。 カメラでの人数カウントも可能ですが、年代性別判定のためにはカメラを斜形設置する必要があり、人の影に隠れるなどのオクルージョンが起きやすくなります。そのため、年代性別判定を行う場合は、3Dセンサーでの人数カウントの方が精度が高くなります。
入店入口が1か所で比較的狭い路面店型でも、共有通路に面したすべてが入口となるテナント型(インショップ型)でも対応できます。デバイス間で同一人物を検知しても、重複排除を行うことができるため、センサー数が増えても精度の高い入店カウントを実現します。
入店人数、退店人数から今現在店内にいる人数をカウントできます。入口に設置したデジタルサイネージでお客様向けにリアルタイムの店内人数を表示させます。
設定した制限(例:20㎡あたり1名まで)をもとに混雑度や入店制限を知らせるメッセージを表示することで、ソーシャルディスタンス対応にも活用できます。
moptarはエリア制限のない動線追跡プラットフォームです。入口エリアのみに機能をフォーカスした入店カウンターのほか、特定売り場での動線計測や、店内全体での動線計測にも柔軟に拡大していけます。
店内全体を動線計測することでできる一例