입/퇴실 계산에서 직원 제외
익명 직원 탐지
모든 매장 직원에게 적합
회사 개요
정확한 사람 수 계산 데이터는 비즈니스 운영에서 효과적인 의사 결정에 필수적입니다. 그러나 직원을 계산에 포함하면 숫자가 왜곡될 수 있습니다. FootfallCam은 이를 바로잡기 위해 직원 제외 기능을 제공하여 정확한 판매 전환율을 반영하는 것과 같은 정확한 통찰력과 의사 결정을 위한 신뢰할 수 있는 풋폴 데이터를 보장합니다.
세 가지 직원 제외 액세서리를 사용할 수 있으며, 각각은 특정 직원 사용 사례에 맞게 조정됩니다.
직원 제외 액세서리
최신 이미지 처리 기술을 사용하여 사람 카운터는 태그를 착용한 모든 사람을 계산에서 제외합니다. 개인 정보 보호 및 보안을 강화하기 위해 사람 카운터는 직원 제외 태그의 식별을 익명화하여 추적할 수 없도록 합니다.
최신 Time-of-flight 기술을 사용하여 특수 소재에 태그를 착용한 모든 사람을 계수에서 제외합니다. 개인 정보 보호 및 보안을 강화하기 위해 인원 계수기는 직원 제외 태그의 식별 정보를 익명화하여 추적할 수 없도록 합니다.
FootfallCam 사람 카운터에 무선으로 연결되는 독립형 액세서리입니다. 발걸음 수에서 제외되도록 하려면 직원이나 제3자 배달 담당자가 간단히 버튼을 누르면 됩니다. Exclusion Wall Button 현관으로 들어가기 전. 이 사전 조치는 방문자 수를 계산하지 않음으로써 정확한 방문자 데이터를 보장합니다.
AI 직원 제외 방식: 직원 유니폼을 인식하여 집계에서 제외
우리는 직원 유니폼을 인식하도록 AI 모델을 훈련시키기 위해 비디오 영상을 사용하여 비용 효율적인 직원 제외 방법을 최초로 도입했습니다.
다양한 유니폼에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 귀하의 유니폼이 효과적으로 인식될 수 있는지 언제든지 문의해 주세요.
나쁜
좋은
좋은
좋은
나쁜: 시각적으로 구별되는 디자인 패턴이 식별되지 않습니다. 색상 조합은 고객이 일반적으로 착용합니다.
좋은 : 비교적 큰 프린트 디자인으로 이루어진 독특한 패턴이나 독특한 색상의 조합으로 패턴을 형성하는 것입니다.
나쁜
좋은
좋은
좋은
나쁜: 대부분의 고객은 흑백 옷을 입기 때문에 직원과 고객을 구별하기에는 이러한 색상이 부족합니다.
좋은 : 일반 고객이 흔히 착용하지 않는 생동감 넘치거나 눈길을 끄는 색상입니다.
자주 묻는 질문
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