討論的中心是 Centroid 48™，我們最新的人工智慧分析引擎，旨在解鎖全店可見性 使用現有的閉路電視基礎設施 將現有的閉路電視監視器轉換為結構化、可操作的行為資料。對於 大型零售商、購物中心和超市， 這代表著營運、客戶旅程和員工績效衡量方式的重大變化。
到目前為止，全店分析的合理性仍然難以驗證。覆蓋範圍有限，基礎設施碎片化，數據也不完整。 但情況已經改變。
Centroid 48™ 一台設備即可處理多達 48 路攝影機資料流，從而實現整個商店樓層、食品區和各部門貨架的逐區可視性。這不僅是一場技術演示，更是一場關於零售商如何觀察、量化和優化「不可見」的策略探討：
- 您的商店內部究竟發生了什麼事？
- 哪些決策導致了更高的轉換率或銷售損失？
- 表現最佳的團隊的運作方式有何不同？
我們還引入了 行為建模： 的能力 模擬佈局變化、活動佈局或營運變化並利用歷史模式和人工智慧推理來預測其可能的結果。這將提升決策的精準度。
這個是誰的？
我們探索了不同商店形式的關鍵用例：
- 五金店：了解貨架參與度、儲藏室時間和團隊生產力。
- 百貨公司：繪製購物者旅程、員工互動和特許經營區表現。
- 便利商店：識別排隊瓶頸、夜班期間員工可見度和服務一致性。
- 奢侈品零售：可視化停留時間、展現參與度和個人化服務機會。
為什麼是現在？
早期採用者已經在建立更聰明的人工智慧模型——因為他們的系統可以更快地從更多數據中學習。
開始得越早，獲得的歷史洞察力就越多。
拖延的話，你就會陷入追趕的境地——數據更少、準確性更低、戰略槓桿更少。
這是一個複合優勢。越早，越明智。
在此處觀看完整錄音並下載幻燈片：
觀看研討會影片： FootfallCam 網路研討會 – 採用 Centroid-48™ 的大型門市
下載投影片： 解決方案研討會：使用 Centroid-48™ 的大型商店
外賣店：
- 店內行為早已看不見。盲目操作已不再被接受。
- 如今，投資行為數據的零售商不僅僅是在優化運營，他們還在建立一種隨著時間推移而不斷增強的競爭優勢。
- 為大型門市量身訂做的全新商業模式—SAAS模式
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