小規模小売業者
リアルなカバレッジを実現するために設計されています
大型店舗やショッピングモールでは、完全なカバレッジを実現することはほとんど不可能です。Centroidは複数のデータソースを組み合わせることで、定義された信頼水準と検証方法に基づき、空間全体にわたる安定した実用的な指標を生成します。
人々が入口、ゾーン、部門間をどのように移動するかを測定し、方向性のある流れや主要エリア間の移動状況を把握します。
あなたは何を手に入れますか？
- ゾーン間の歩行者数
- 入口→ゾーン→出口の流れ
- 方向性のある運動パターン
- ゾーン間変換率
たとえ
- 地域によっては通信範囲が限られています
- 経路は継続的に追跡されるわけではありません
どのようにして派生したか
- 複数のセンサーからの集約された遷移
- フロー再構築（個々の追跡ではない）
すべての面積がカバーされていなくても、各エリアがどのように機能するかを理解してください。
あなたは何を手に入れますか？
- ゾーンの歩行者数
- 滞留時間（平均値／分布）
- エンゲージメント率（訪問数 vs. 通過数）
- ホットスポット／コールドゾーンの識別
たとえ
- 報道は不均一です
- 一部のゾーンは推論データに依存している
どのようにして派生したか
- 入手可能な場合は直接集計
- ゾーン間の補間＋統計モデリング
動的なサービスエリア全体にわたって、待ち行列とサービスパフォーマンスを監視します。
あなたは何を手に入れますか？
- 平均待ち時間
- サービス率（1時間あたりの対応顧客数）
- キュー形成パターン
たとえ
- キューの形状が変化する
- キューの形状が変化する
- すべての待機エリアが完全に覆われているわけではありません
どのようにして派生したか
- 密度＋移動速度
- 参入・退出率モデリング
顧客の動きとサービス提供能力を関連付けることで、業務に支障が生じている箇所を特定する。
あなたは何を手に入れますか？
- 混雑箇所
- ゾーンの過負荷と利用不足
- スタッフと顧客の不均衡（有効になっている場合）
- サービス遅延指標
たとえ
- スタッフの追跡は部分的または推定値です
- 部門によってカバー範囲は異なります
どのようにして派生したか
- フロー、滞留時間、待ち行列指標の相関関係
- ゾーン間不均衡検出
断片的な観測データを、たとえ観測範囲が不完全な場合でも、連続した移動経路として結びつけることで、人々が空間をどのように移動するかを再構築する。
あなたは何を手に入れますか？
- エンドツーエンドの旅程見積もり
- ゾーン間移行の連続性
- 観測領域間の落差の減少
- ゾーン間の変換精度がさらに向上
たとえ
- 床面全体に連続したカバー範囲はありません
- 移動経路は部分的に観察される
- 広範囲にセンサー間の死角が存在する
どのようにして派生したか
- 複数の検出ポイントにわたる観測結果をリンクする
- ギャップ間の連続性モデリング
- 確率に基づく移動経路の再構築
必要に応じて、標準的な報告範囲を超えて報告を行う。
あなたは何を手に入れますか？
- カスタム定義のKPI
- 行動セグメンテーション（該当する場合はVLMを使用）
- キャンペーン／ディスプレイの効果
- 外部データ（POS、WiFiなど）との連携
たとえ
- 製品インタラクションゾーン
- キャンペーン効果測定
- カテゴリーレベルのエンゲージメント
信頼性とカバレッジレイヤー
すべての指標には、直接測定された内容と推測された内容を理解するための、カバレッジと信頼度を示す指標が含まれています。
- カバー範囲マップ（ゾーン別）
- 指標ごとの信頼度スコア
- 方法の透明性（測定されたものと推測されたもの）
