Cuéntanos tu caso y te llamamos

Análisis de interacción en lineales con Visión Artificial

Haciendo uso de tecnologías de visión artificial podemos extraer información relativa a los hábitos en tienda. Agregándola con información de campañas, podemos generar estudios personalizados de alto valor.

Objetivos

Extracción de movimientos, pausas y hábitos de los clientes en los lineales.
Mapas de calor de transito y detección.
Mapas de calor de transito y detección.


%%tb-image-alt-text%%

Para optimizar el uso y ventas en tiendas es necesario conocer y modelar el comportamiento de los clientes en el establecimiento y, desde este conocimiento basado en datos, establecer campañas y ofertas para maximizar su resultado.
%%tb-image-alt-text%%

Qué hacemos

Mediante visión artificial, podemos determinar el movimiento y paradas de los clientes en los lineales de las tiendas, obteniendo estadísticas que se agregan con la información de ofertas y campañas, formando un conjunto de datos que nos permite un análisis detallado y continuado en el tiempo.

Cómo lo hacemos

Caracterización y recogida inicial de datos.
Identificamos las áreas en tienda, perspectiva, ángulos e iluminación.
Obtenemos imágenes de video de referencia para entrenamiento de modelos.
Identificamos y nos conectamos con los sistemas de tienda para la obtención de datos de contexto, ofertas y promociones.

Entrenamiento de modelos y almacenamiento de resultados
Con las imágenes obtenidas se entrena y ajustan los algoritmos de acuerdo a los requisitos para maximizar los resultados. Los datos inferidos desde los sistemas de tratamiento de imágenes se almacenan y transforman en procesos ETL.

Análisis y visualización.
Desde la información almacenada, realizamos tareas de análisis y reporte.
Los resultados obtenidos de los análisis se trabajan sobre herramientas de BI para su estudio, permitiendo tomar decisiones apoyadas en estos datos y realizar acciones o promociones a corto y largo plazo.


%%tb-image-alt-text%%

Haciendo uso de tecnologías de visión artificial podemos extraer información relativa a los hábitos en tienda. Agregándola con información de campañas, podemos generar estudios personalizados de alto valor.

Objetivos

Extracción de movimientos, pausas y hábitos de los clientes en los lineales.
Mapas de calor de transito y detección.
Correlación de información con ofertas y campañas.

Para optimizar el uso y ventas en tiendas es necesario conocer y modelar el comportamiento de los clientes en el establecimiento y, desde este conocimiento basado en datos, establecer campañas y ofertas para maximizar su resultado.

Qué hacemos

Mediante visión artificial, podemos determinar el movimiento y paradas de los clientes en los lineales de las tiendas, obteniendo estadísticas que se agregan con la información de ofertas y campañas, formando un conjunto de datos que nos permite un análisis detallado y continuado en el tiempo.

Cómo lo hacemos

Caracterización y recogida inicial de datos.
Identificamos las áreas en tienda, perspectiva, ángulos e iluminación.
Obtenemos imágenes de video de referencia para entrenamiento de modelos.
Identificamos y nos conectamos con los sistemas de tienda para la obtención de datos de contexto, ofertas y promociones.

Entrenamiento de modelos y almacenamiento de resultados
Con las imágenes obtenidas se entrena y ajustan los algoritmos de acuerdo a los requisitos para maximizar los resultados. Los datos inferidos desde los sistemas de tratamiento de imágenes se almacenan y transforman en procesos ETL.

Análisis y visualización.
Desde la información almacenada, realizamos tareas de análisis y reporte.
Los resultados obtenidos de los análisis se trabajan sobre herramientas de BI para su estudio, permitiendo tomar decisiones apoyadas en estos datos y realizar acciones o promociones a corto y largo plazo.

Open chat
1
¿Te ayudamos?
Bienvenido a LIS Data Solutions !! Déjanos tu contacto y un experto se pondrá en contacto enseguida
Copy link
Powered by Social Snap