Счетчик людей - People counter

А счетчик людей представляет собой электронное устройство, которое используется для измерения количества людей, пересекающих определенный проход или вход. Примеры включают простые ручные кликеры, технологии умных полов, инфракрасные лучи, тепловизионные системы, трекеры WiFi и видеосчетчики с использованием передовых алгоритмов машинного обучения. Они обычно используются предприятиями розничной торговли для оценки эффективности маркетинговых кампаний, дизайна и планировки зданий, а также популярности конкретных брендов.

Отрасли

Розничные магазины

Счетчик посетителей установлен в помещении у входа в Watsons в индюк.

Коэффициент конверсии: Системы подсчета посетителей в розничной торговле используются для расчета преобразование ставка, которая представляет собой процент от общего числа посетителей по сравнению с числом совершивших покупки.

Маркетинговая эффективность: Специалисты по маркетингу торговых центров полагаются на статистику посетителей, чтобы оценить эффективность текущей маркетинговой кампании. Часто владельцы торговых центров измеряют эффективность маркетинга с помощью того же коэффициента конверсии, что и розничные магазины.[1]

Планирование персонала: Розничные торговцы могут использовать различные бизнес-метрики для определения распределения своего персонала. Точный подсчет посетителей также полезен для оптимизации смены персонала. Требования к персоналу часто напрямую связаны с плотностью потока посетителей, а такие услуги, как уборка и техническое обслуживание, обычно выполняются при минимальном трафике.[2]

Торговые центры

Мониторинг зон с высокой проходимостью: Торговые центры используют счетчики посетителей для измерения количества посетителей в определенной области. Счетчики посетителей также помогают измерять площади, в которых люди обычно собираются. В местах, где обычно собираются люди, часто взимается более высокая арендная плата.[3]

Определение популярности конкретных брендов: Торговые центры предпочитают сдавать в аренду площади только самым популярным брендам. Счетчики посетителей помогают торговым центрам обрести популярность, определяя структуру пешеходов и посещаемость. Владельцы торговых центров могут определять поток трафика в зависимости от покупателя, а также определять зоны и уровни использования различных входов в торговые центры.[4]

Общественный транспорт

Заполняемость на всем маршруте В сочетании с GPS-позиционированием система подсчета людей в автобусе или поезде может помочь измерить фактическую загруженность автобусов на протяжении всего пути. Это поможет автобусному оператору выделить финансирование и ресурсы на маршруты.[5]

Бизнес-метрики

Счетчики посетителей используются для измерения различных бизнес-показателей. Хотя существует много разных типов счетчиков посетителей, и каждая модель различается по поддерживаемым метрикам, большинство счетчиков посетителей предлагают некоторые или все из следующих метрик.

Пример отчета о посещаемости, в котором указано количество посетителей за определенный день.

Шаги

Посещаемость измеряет количество людей, которые заходят в магазин или бизнес за определенный период времени.[6] При анализе тенденций посещаемость часто усредняется за такие периоды, как дни или недели.[7][8][9]

Коэффициент конверсии

Коэффициент конверсии окна - это процент покупателей, которые входят в магазин, по сравнению с количеством людей, которые проходят мимо него. С Подсчет WiFi, магазины могут оценить количество людей, которые проходят мимо магазина. Однако более точным методом является подсчет видео. Количество людей, которые проходят мимо магазина, часто отражает потенциал местоположения магазина, в то время как коэффициент конверсии витрины зависит от таких факторов, как привлекательность дизайна витрины и эффективность маркетинговых кампаний.[10]

Продолжительность посещения

Продолжительность посещения - это время, в течение которого посетители остаются на объекте. С помощью подсчета Wi-Fi владельцы могут отслеживать время, когда человек со смартфоном вошел и покинул место проведения мероприятия.[11]

Пузырьковая карта / тепловая карта

Этот показатель отслеживает взаимодействие пользователей по районам, участкам и судам комплекса. В пузырьковая карта или же Тепловая карта позволяет пользователям анализировать процент взаимодействия по всему комплексу за определенный период времени. Пузырьковые карты и тепловые карты работают одинаково, единственная разница заключается в методологии отображения. Тепловая карта показывает уровень взаимодействия с помощью цветов, при этом более теплые цвета показывают большее взаимодействие, тогда как пузырьковая карта показывает взаимодействие с точки зрения процентиля и окружности нарисованного пузыря.

Подсчет зон / транспортный поток

Эта метрика, аналогичная метрике пузырьковая карта и Тепловая карта, позволяет пользователю видеть поток трафика в торговом центре и анализировать уровни взаимодействия. С помощью диаграммы потока движения владелец торгового центра может определить, какой район торгового центра является наиболее популярным, и может выбрать аренду своих площадей в зависимости от спроса.[12]

Пример изображения пузырьковой карты, используемой в счетчиках посетителей.

Внешний трафик

Измерение внешнего трафика позволяет розничным торговцам определить количество людей, проходящих мимо розничного магазина в любой день, и оценить, сколько потенциальных клиентов это место сможет привлечь к бизнесу.[13]

Постоянных клиентов

Этот показатель учитывает количество людей, заходящих в магазин, которые посещали его ранее, путем отслеживания уникального идентификатора сигнала WiFi, передаваемого смартфоном.[14]

Текущая технология

В устройствах для подсчета людей используется множество различных технологий, таких как технологии умных полов, инфракрасный балки тепловидение, компьютерное зрение и подсчет WiFi.[15] Текущее четвертое поколение счетчиков посетителей использует стереоскопическое изображение, чтобы преодолеть ограничения, наложенные предыдущими поколениями, такие как проблемы с тенями, высокий учет трафика и нарушение рисунков на полу.

Подсчет видео

Счетчик посетителей легко устанавливается в розничном магазине

Компьютерное зрение работает через встроенное устройство, уменьшая использование полосы пропускания сети, поскольку по сети должно передаваться только количество людей. Были разработаны адаптивные алгоритмы для обеспечения точного подсчета как для наружных, так и для внутренних местоположений. Вычитание многослойного фона, основанный на цвете и текстуре, считается самым надежным алгоритмом[16] доступен для различных теней и условий освещения.[17] Благодаря достижениям в области обработки изображений, подсчет видео может достигать 98% точности в некоторых условиях освещения.[18] Ожидается, что использование искусственного интеллекта и функций распознавания образов еще больше повысит его точность.[19]

Подсчет WiFi

При подсчете WiFi используется WiFi-приемник для сбора уникальных кадров управления WiFi, исходящих от смартфонов в пределах досягаемости.[20] Хотя не все люди носят смартфоны, подсчет Wi-Fi может дать статистически значимые показатели при достаточно большом размере выборки. Современные мобильные операционные системы, такие как Apple iOS9 и Android 6.0 Marshmallow, используют схемы ротации MAC-адресов, что делает подсчет WiFi более сложным без использования сложных алгоритмов.[21][22]

Видео сохраняется для проверки точности работы системы.

Видео верификация

Счетчики посетителей 4-го поколения включают в себя возможность проверки подлинности и целостности данных, предоставляемых их счетчиками посетителей. Пользователь сможет проверить точность счетчика и принять соответствующие бизнес-решения с учетом всех несоответствий данных.

Полная интеграция со средой магазина

Счетчики посетителей предназначены для интеграции с окружающей средой магазина, чтобы минимизировать препятствия и нарушения среды магазина. Кроме того, поскольку счетчики посетителей могут быть легко ошибочно приняты за камеры наблюдения, покупатели могут чувствовать себя неловко и отвлекаться, если они не будут правильно спроектированы и установлены. Если счетчик людей не спрятан должным образом или не интегрирован в окружающую среду, покупательское поведение потребителей будет затронуто, если они будут введены в заблуждение, полагая, что находятся под наблюдением.[23]

Дополнительные возможности

Счетчики посетителей четвертого поколения основаны на предыдущих технологиях и включают:

  1. Возможность использования в условиях низкой / переменной освещенности на основе объединения приемников света от нескольких источников различной интенсивности.[24]
  2. Функции, соответствующие местным законам, которые запрещают использование видеонаблюдения в некоторых торговых центрах, сохраняя при этом возможность получать полезные показатели на основе подсчета видео.[25]

История

Предшественники электронных счетчиков посетителей

До появления электронных счетчиков посетителей использовались ручные счетчики посетителей. Для этого требовалось, чтобы сотрудник магазина стоял у входа в магазин и щелкал счетным устройством каждый раз, когда человек входил в магазин. Это было сочтено неточным из-за большого количества человеческих ошибок, а также из-за неэффективного использования человеческих ресурсов. Также использовались чувствительные к давлению датчики, которые подсчитывают количество шагов на основании количества шагов на чувствительной к давлению платформе или коврике.

Самая простая форма счетчика, в котором одиночный горизонтальный инфракрасный луч, пересекающий вход, учитывает, когда человек или объект проходит, и прерывает его луч.

1-е поколение: счетчики инфракрасного излучения (2002-2004 гг.)

Первые счетчики пучка в Великобритании были установлены компанией Business Blueprints в 1988 году в центре Медоухолла, недалеко от Шеффилда, Южный Йоркшир, Англия. Они охватили все 14 входов и зафиксировали посещаемость 20 миллионов покупателей в год. Ежедневные ручные проверки выполнялись для повторной калибровки каждого счетчика лучей, что приводило к частоте ошибок + - 3%[нужна цитата ], значительно более точный, чем более поздние видеосистемы.

Самая простая форма счетчика - одинарная, горизонтальная. инфракрасный луч через вход, который обычно связан с небольшим ЖК-дисплей дисплей сбоку от дверного проема. При поломке луча ставится галочка. Поскольку человек обычно входит и выходит через одну и ту же дверь, деление «галочки» на два дает количественную оценку количества посетителей. Для счетчиков луча обычно требуется приемник или отражатель, установленный напротив устройства, с типичным диапазоном от 2,5 метров (8 футов 2 дюйма) до 6 метров (20 футов). Несмотря на ограничения, инфракрасные счетчики до сих пор широко используются из-за их невысокой стоимости и простоты установки.[26] У первого поколения счетчиков посетителей ожидаемый уровень точности от 60% до 80%.[нужна цитата ].

В тепловизионных системах используются матричные датчики, которые обнаруживают источники тепла от человеческого тела.

2-е поколение: Теплосчетчики (2005-2011)

Тепловидение системы используют матричные датчики, обнаруживающие источники тепла. Эти системы обычно реализуются с использованием встроенной технологии и монтируются наверху. Точность тепловых счетчиков проверить сложно, поскольку реле подачи изображения на устройствах являются источниками тепла. Они могут быть неточными, поскольку тепловые счетчики с трудом измеряют время нахождения целей сверх нескольких секунд. Благодаря этому счетчики посетителей второго поколения имеют среднюю точность от 80% до 85%.

3-е поколение: подсчет видео и WiFi (2012-2016)

Есть два типа счетчиков посетителей 3-го поколения. Счетчики видео используют сложные алгоритмы и изображения камеры для подсчета количества людей непосредственно с видеоленты. Функция подсчета WiFi собирает Запрос зонда WiFi сигналы со смартфонов покупателей, в том числе за пределами магазина. Это добавляет ряд важных показателей для бизнеса, особенно для розничной торговли, например, возможность определить, насколько эффективна оконная маркетинговая кампания. При использовании технологии подсчета видео ожидаемая точность устройства составляет от 80% до 95%.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Редакторы, Allbusiness. «Метрики для измерения эффективности рекламной кампании». AllBusiness. Получено 17 августа 2017.CS1 maint: дополнительный текст: список авторов (связь)
  2. ^ «Использование маркетинговых идей для оптимизации кадрового обеспечения». MyCustomer. Получено 18 августа 2017.
  3. ^ Фатхи, Надер. "Как Shopper Analytics обеспечивает процветание торгового центра?". Возраст сетевого магазина. Получено 17 августа 2017.
  4. ^ Д'Мелло, Сандхья. «Торговые центры в Дубае используют датчики для подсчета толпы». www.khaleejtimes.com. Получено 2017-08-18.
  5. ^ «Системы автоматического подсчета пассажиров в общественном транспорте».
  6. ^ Словарь, Оксфорд. "шаги". Оксфордский словарь. Получено 17 августа 2017.
  7. ^ Хунсли, Тара (6 марта 2017 г.). «Primark увеличивает посещаемость торговых центров Колчестера на 30%». Drapers. Получено 2018-11-23.
  8. ^ «Среднесуточное количество посетителей в Доме авиации по неделям - data.gov.uk». data.gov.uk. Получено 2018-11-23.
  9. ^ "Средняя посещаемость Marks & Spencer 2009-2018 | Статистика". Statista. Получено 2018-11-23.
  10. ^ Диллон, Крис (30 июля 2015 г.). "Техническая революция Сандера Сандхе". Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  11. ^ «Аналитика местоположения Wi-Fi» (PDF). Офис уполномоченных по информации. Получено 18 августа 2017.
  12. ^ Лоури, Джеймс. «Как использовать исследование трафика для выбора розничного сайта» (PDF). Центр женского предпринимательства. Получено 21 августа 2017.
  13. ^ Марсан, Джереми. «Как определить посещаемость и использовать данные для выбора местоположения компании». Подходит для малого бизнеса. Получено 18 августа 2017.
  14. ^ Клиффорд, Стефани; Харди, Квентин. «Внимание, покупатели: магазин отслеживает ваш сотовый». Нью-Йорк Таймс. Получено 18 августа 2017.
  15. ^ Пол К. Бокс, Джозеф К. Оппенландер (1976), Руководство по инженерно-транспортным исследованиям, Институт инженеров транспорта, стр. 17, получено 21 декабря, 2010
  16. ^ Яо, Цзянь; Одобез, Жан-Марк. «Вычитание многослойного фона на основе цвета и текстуры» (PDF). Ученый семантики. Получено 21 августа 2017.
  17. ^ Цзянь Яо; Жан-Марк Одобез (2007). Вычитание многослойного фона на основе цвета и текстуры (PDF). Семинар CVPR по визуальному наблюдению (CVPR-VS). Миннеаполис, Миннесота, США: IEEE. Дои:10.1109 / CVPR.2007.383497.
  18. ^ «Как работает система подсчета посетителей CCTV». Retail Sensing. Получено 15 апреля 2016.
  19. ^ Хсу, Джереми. «Компьютерный подсчет огромной толпы теперь возможен». IEEE Spectrum. Получено 18 августа 2017.
  20. ^ Венц, Джон. "Как Wi-Fi может считать людей в комнате, не отслеживая их телефоны". Популярная механика. Получено 17 августа 2017.
  21. ^ «Изменения в безопасности и конфиденциальности в iOS 9». 2015.
  22. ^ Амадео, Рон. «Android 6.0 Marshmallow, тщательно проверен». arstechnica.com.
  23. ^ попа, m.c; rothkrantz, ljm. «Анализ покупательского поведения на основе системы наблюдения» (PDF). Обработка видео и изображений, Philips Research: 2512–2519.
  24. ^ Русер, Генрих; Павлов, Владислав. «Счетчик людей, основанный на слиянии интенсивностей отраженного света от матрицы инфракрасных датчиков» (PDF). Institut für Mess- und Automatisierungstechnik (IMA).
  25. ^ Сарре, Рик. «CCTV: кто кого может смотреть по закону?». Разговор. Получено 2018-01-19.
  26. ^ Kajala, L .; Алмик, А .; Dahl, R .; Diksaito, L .; Erkkonen, J .; Fredman, P .; Jensen, F .; Sondergaard, K; Сиванер, Т. (2007). Мониторинг посетителей в природной зоне - руководство, основанное на опыте стран Северной Европы и Балтии. Швеция: TemaNord. п. 46. Получено 21 августа 2017.