Sensormatic Solutions maximiza la experiencia del comprador mediante IA: tecnología de Computer Vision Analytics

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COLOMBIA (Abril 09 de 2024).        Sensormatic Solutions, revela cómo permite mejorar la experiencia del comprador gracias a Store Guest Behaviors, con la tecnología Computer Vision Analytics (CVA). Como parte de las capacidades de visión computarizada de Sensormatic Solutions, Store Guest Behaviors es una solución de inteligencia artificial (IA) que aprovecha un modelo de aprendizaje adaptativo para ayudar a los minoristas a comprender los recorridos de los compradores y ofrecer experiencias de compra atractivas, agradables y únicas.

«Comprender realmente el recorrido del comprador es clave para influir en su comportamiento, y una imagen integral del movimiento de un cliente en un espacio comercial que permite tomar decisiones mejor informadas, lo que se traduce en una experiencia de compra superior», afirma Rodolfo Arruda, Líder de soluciones de Tráfico y Vídeo de Sensormatic Solutions LATAM. «Los retailers de cualquier tamaño o categoría pueden lograr precisamente eso con nuestra solución Store Guest Behaviors y diseñar la experiencia para que se alinee con su marca y su misión general, así como con las necesidades de sus clientes.»

Combinando datos precisos en tienda para ayudar a reinventar la experiencia del comprador.

Los datos lo están redefiniendo todo, desde cómo interactúan los retailers con sus compradores hasta cómo, por qué y dónde toman sus decisiones y realizan sus compras. Store Guest Behaviors revela información valiosa y práctica que los minoristas pueden utilizar para impulsar las ventas en la tienda a través de una estrategia y un diseño bien pensado dentro de su entorno. Esto se debe a que aumenta el valor de los programas base como el análisis de tráfico, utilizando el conteo de personas, el recorrido del comprador y los datos de comportamiento para facilitar la excelencia operativa y mejorar las conversiones.

Ese resultado es posible gracias a la comprensión de lo siguiente:

  • Viaje de compra de los clientes. Store Guest Behaviors utiliza varios flujos de datos, como el tiempo de permanencia a nivel de zona y el análisis de movimiento, que pueden medir el tiempo que los compradores interactúan con los exhibidores o la mercancía. La solución proporciona mapas de calor que muestran el recorrido de los compradores y sus vías de compra, lo que permite a los minoristas diseñar distribuciones y planos de planta, prácticas de administración de inventario y modelos de trabajo más eficaces.
  • Medición de audiencias. Store Guest Behaviors puede ayudar a los retailers a comprender mejor a sus clientes y lo que quieren. Comprendiento los estados de ánimo de los compradores, los datos demográficos y otros flujos de datos relevantes, los retailers disponen de los datos necesarios para realizar pruebas A/B sencillas pero exhaustivas, con el fin de determinar el valor en torno a las decisiones sobre la combinación de mercancías, la colocación de exhibidores promocionales, los diseños de planogramas y las estrategias de surtido.

Store Guest Behaviors impulsado por CVA permite a los minoristas hacer uso de la infraestructura de vídeo existente mediante el uso de un dispositivo periférico para

acceder a ecosistemas digitales. Al igual que la mayoría de las aplicaciones de Computer Vision de Sensormatic Solutions, la nueva solución se ha desarrollado gracias a la colaboración con Intel y Lenovo y se ha optimizado para la industria retail utilizando el conjunto de soluciones patentadas, conectadas y basadas en resultados de Sensormatic Solutions.

Ya está disponible Sensormatic Solutions Store Guest Behaviors con la tecnología CVA, la última de una amplia gama de aplicaciones de Computer Vision Analytics que pueden ayudar a los minoristas a obtener información sobre el comportamiento de los compradores, a la vez que se fortalecen los esfuerzos de prevención de pérdidas y se mantienen entornos seguros para los compradores y los empleados.

Fuente: Central de Noticias AndeanWire

Source: AW Colombia

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