由開發
FootfallCam
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英文
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商品系列
最受歡迎
零售連鎖店
活動投資報酬率評估
事件潛力預測
使用熱圖分析追蹤客戶與不同產品位置和區域的互動。
使用人工智慧驅動的模擬測試各種行銷策略來預測購物者行為。
分析多個商店佈局和位置的參與度差異,以便做出數據驅動的決策。
最受歡迎
這適用於需要透過人工智慧驅動的模擬進行深入的店內購物者分析和購物行為洞察的公司。
利用人工智慧驅動的模擬轉變您的店內策略。 FootfallCam 商品銷售應用程式使用購物者路徑分析和預測模型來模擬商店內不同產品展示的參與度。透過數千次模擬迭代,零售商可以測試新的佈局並比較不同地點的參與度——確保最有效的行銷策略以最大化銷售。
在單一商店佈局中模擬多種產品展示。透過以熱圖格式視覺化預期的客戶互動,企業可以在進行實體變更之前確定最有效的配置。
提供比較模擬來分析不同地點的參與度。這使得企業能夠根據區域購物行為和客戶偏好制定行銷策略。
追蹤和分析購物者的運動模式來對顧客資料進行分類。了解瀏覽行為並根據不同的購物者群體制定行銷策略。
參觀商店
採購
KPI
產品展示位置優化
使用人工智慧模擬優化商店商品佈局,以最大限度地提高購物者的參與度和銷售業績。
實際用例
腳步攝影實驗室
在 FootfallCam Lab,商店經理努力確定最佳產品展示位置。由於缺乏明確的購物者參與度洞察,商品銷售決策只能基於假設,從而導致佈局效率低下並錯失創收機會。
透過實作 FootfallCam 的 AI 驅動模擬,FootfallCam Lab 確定了 參與度提高 30% 區域,優化貨架擺放,提高產品可見度,從而 轉化率提高15% 跨測試商店。
*這是一家虛構的公司和假設的用例。