머천다이징 앱
제품 배치의 효과를 추적하면 관리자는 고객 참여에 대한 통찰력을 얻고 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 상품화 전략을 최적화할 수 있습니다.
에 의해 개발
FootfallCam
앱 언어
영어
도움말 센터
법률 정보
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이벤트 가능성 예측
주요 특징
참여도 측정
히트맵 분석을 사용하여 다양한 제품 배치 및 영역에 대한 고객 상호작용을 추적합니다.
시나리오 시뮬레이션
AI 기반 시뮬레이션으로 다양한 상품화 전략을 테스트하여 쇼핑객 행동을 예측합니다.
성능 비교
데이터 기반의 의사 결정을 위해 여러 매장 레이아웃과 위치에 따른 참여도 차이를 분석합니다.
부분의 FootfallCam V9
V9 엔터프라이즈
가장 인기 많은
이는 AI 기반 시뮬레이션을 통해 심층적인 매장 내 쇼핑객 분석 및 쇼핑 행동에 대한 통찰력이 필요한 회사에 적합합니다.
AI 기반 시뮬레이션으로 제품 배치 최적화
AI 기반 시뮬레이션으로 매장 내 전략을 혁신하세요. FootfallCam Merchandising 앱은 쇼핑객 경로 분석 및 예측 모델링을 사용하여 매장 내 다양한 제품 배치의 참여를 시뮬레이션합니다. 수천 번의 시뮬레이션 반복을 통해 리테일러는 새로운 레이아웃을 테스트하고 위치 간 참여를 비교하여 매출을 극대화하는 가장 효과적인 머천다이징 전략을 보장할 수 있습니다.
동일한 매장에서 다양한 제품 배치 테스트
단일 매장 레이아웃 내에서 여러 제품 배치를 시뮬레이션합니다. 히트맵 형식으로 예상되는 고객 상호작용을 시각화함으로써 기업은 물리적 변경을 하기 전에 가장 효과적인 구성을 식별할 수 있습니다.
다양한 매장 위치 간 참여 비교
다양한 위치에서의 참여를 분석하기 위한 비교 시뮬레이션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 지역 쇼핑 행동과 고객 선호도에 따라 상품화 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
매장 내 경로 추적을 기반으로 쇼핑객 프로필 분류
쇼핑객 이동 패턴을 추적하고 분석하여 고객 프로필을 분류합니다. 탐색 행동을 이해하고 다양한 쇼핑객 세그먼트에 맞게 상품화 전략을 조정합니다.
학과
판매
KPI
제품 배치 최적화
머천다이징 앱
AI 시뮬레이션을 활용해 매장 상품 배치를 최적화하고, 쇼핑객 참여도와 매출 실적을 극대화합니다.
필요한 것
- FootfallCam이 수집한 고객 참여 데이터 및 고객 수 인원 계수기s
- 훈련 데이터 :
- 데이터 저장
- 직원 데이터
- 판매 데이터
- 제품 배치가 포함된 평면도
실제 사용 사례
FootfallCam 연구소
비즈니스 과제
FootfallCam Lab에서 매장 관리자들은 최적의 제품 배치를 결정하는 데 어려움을 겪었습니다. 쇼핑객 참여에 대한 명확한 통찰력이 없다면, 상품 판매 결정은 가정에 기반을 두었고, 이로 인해 비효율적인 레이아웃과 놓친 수익 기회로 이어졌습니다.
해법
FootfallCam의 AI 기반 시뮬레이션을 구현하여 FootfallCam Lab은 다음을 식별했습니다. 참여도 30 % 증가 구역, 선반 배치 최적화 및 제품 가시성 향상으로 인해 전환율 15 % 증가 여러 매장에서 테스트했습니다.
*이것은 가상의 회사이며 가상의 사용 사례입니다.
