V-Count vs Ariadne Maps:
contar personas frente a contar teléfonos
Los sensores de visión con IA de V-Count ven y cuentan a cada visitante que entra. Ariadne Maps estima multitudes a partir de las señales WiFi y Bluetooth de sus teléfonos. Esa diferencia decide si sus datos son una medición o una suposición.
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Antes de comparar funciones, entienda qué mide realmente cada tecnología. Los enfoques son fundamentalmente distintos.
Una medición con la que puede facturar frente a una estimación en la que debe confiar
Los datos de afluencia determinan tasas de conversión, planes de personal, ROI de marketing y negociaciones de alquiler. Que esa cifra sea medida o modelada tiene consecuencias reales en cada decisión posterior.
Cada persona, contada de verdad
Los sensores de V-Count observan el acceso con visión estéreo 3D activa y cuentan a cada persona al cruzar, de forma determinista. Un visitante entró o no entró. Niños, visitantes con el teléfono apagado o en modo avión: todos se cuentan, porque el conteo no depende de lo que llevan en el bolsillo.
El chip de IA patentado clasifica género y edad, excluye al personal y sigue las colas, todo en el mismo dispositivo y procesado en el propio equipo. El resultado son datos de afluencia lo bastante precisos para calcular tasas de conversión reales y defenderlos en una negociación de alquiler.
- Conteo determinista: cada persona se ve y se cuenta una vez
- Cubre el 100 % de los visitantes: sin depender de teléfonos ni ajustes
- Demografía + exclusión del personal en el mismo dispositivo
- Datos aptos para calcular la conversión: fiables para decisiones financieras
Una estimación basada en señales de teléfono
Los receptores de Ariadne escuchan las solicitudes de sondeo WiFi, los anuncios Bluetooth y las señales de gestión de la red móvil. Pero una señal no es una persona.
Algunos visitantes no emiten nada: teléfono apagado, sin teléfono o un modo avión que se comporta de forma distinta. Otros emiten desde un teléfono, un smartwatch y una tableta a la vez.
El recuento bruto de señales debe corregirse con factores de extrapolación para aproximarse a la realidad.
Los smartphones modernos lo complican cada año: iOS y Android aleatorizan ahora las direcciones MAC precisamente para impedir este tipo de seguimiento pasivo. Ariadne ha empezado a añadir sensores de profundidad Time-of-Flight para compensarlo, lo que reconoce que los datos de señal por sí solos no bastan.
- Cuenta dispositivos, no personas, y luego modela la diferencia
- La aleatorización de MAC en iOS y Android modernos degrada la detección
- Los factores de extrapolación varían con la mezcla de dispositivos, el recinto y la temporada
- La precisión varía con la densidad de público, las interferencias y el entorno
La cadena de datos de la que depende
Con un sistema basado en señales, su cifra de visitantes es el resultado de una cadena de supuestos: qué proporción de visitantes lleva un teléfono que emite, cuántos llevan más de un dispositivo y cómo se comportan las señales en su edificio concreto. Cada supuesto añade error. Con V-Count, la cadena tiene un solo paso: el sensor ve a una persona y la cuenta.
Cadena de datos de Ariadne:
emite señales WiFi / BLE
una muestra de señales
extrapola y corrige
obtiene una estimación
Cadena de datos de V-Count:
ve a cada visitante
obtiene el recuento real
La tabla comparativa completa
Una visión transparente de lo que ofrece cada tecnología en conteo, analítica, privacidad y soporte.
| Característica | V-Count | Ariadne Maps |
|---|---|---|
| Tecnología de conteo | ||
| Método principal | ✓ Visión estéreo 3D activa + IA en el dispositivo: ve personas | Captura pasiva de señales WiFi / Bluetooth / móviles: detecta teléfonos |
| Precisión de conteo | Hasta el 99 %: medida y constante en todos los despliegues | 75–90 % habitual en el conteo por señales; varía según el recinto, la mezcla de dispositivos y las interferencias |
| Visitantes sin teléfono | ✓ Se cuentan con normalidad: niños, teléfono apagado, batería agotada | ✕ Invisibles para el sistema: sin señal no hay conteo |
| Visitantes con varios dispositivos | ✓ Se cuentan una vez: se cuenta a la persona, no los dispositivos | ✕ Teléfono + smartwatch + tableta pueden inflar el recuento |
| Aleatorización de MAC (iOS / Android) | ✓ No le afecta: la visión no depende de identificadores de dispositivos | ✕ Degrada activamente la detección de señales y la lógica de visitantes recurrentes |
| Capacidades de analítica | ||
| Demografía de género y edad | ✓ Clasificación por IA en el dispositivo | ✕ Imposible: las señales de radio no contienen datos demográficos |
| Exclusión del personal | ✓ Automática, fiable y en el mismo sensor | ✕ Sin exclusión verificada: solo heurísticas de señal |
| Gestión de colas | ✓ Alertas y optimización en tiempo real | ✕ Imposible: las señales WiFi no distinguen a personas que están juntas en una cola |
| Analítica de conversión | ✓ Afluencia precisa → KPI de conversión sobre los que actuar | Basada en estimaciones: el error de entrada se propaga a cada KPI |
| AI Sales Coach | ✓ Recomendaciones proactivas basadas en IA en BoostBI | ✕ No disponible |
| Privacidad y cumplimiento | ||
| Enfoque de privacidad | ✓ Chip de IA patentado: ninguna imagen sale del sensor, RGPD desde el diseño | ✓ Procesamiento anonimizado de señales |
| Negocio y soporte | ||
| Hardware | ✓ Sensores de IA propios, diseñados y fabricados por V-Count | Receptores de señal + sensores de profundidad Time-of-Flight opcionales |
| Alquiler para eventos | ✓ Programa de alquiler de sensores para eventos | ✕ No se ofrece |
Seis razones por las que las empresas eligen el conteo con sensores
Más allá de la lista de comprobación: esto es lo que marca la diferencia real cuando sus decisiones dependen de los datos.
Una precisión sobre la que puede actuar
Hasta un 99 % de precisión medida frente al 75–90 % habitual en la estimación por señales. Cuando la afluencia alimenta tasas de conversión, planes de personal y negociaciones de alquiler, un margen de error del 10–25 % no es un redondeo: es otra realidad de negocio.
Todos los visitantes cuentan
Los niños rara vez llevan teléfono. Algunos adultos lo dejan en el coche o apagado. Para un sistema basado en señales, esos visitantes no existen. Los sensores de visión de V-Count cuentan a cada persona que entra, sin necesidad de dispositivo.
Una persona ≠ dos visitantes
Un cliente con teléfono, smartwatch y tableta emite tres fuentes de señal. Los sistemas basados en señales deben adivinar cómo fusionarlas, y las suposiciones fallan. V-Count cuenta a la persona una vez, porque cuenta a la persona.
Demografía que las señales no ven
Los desgloses por género y edad orientan el surtido, la segmentación de campañas y la distribución de la tienda. Las señales de radio no contienen información demográfica: esta capacidad es estructuralmente imposible para los sistemas basados solo en señales. V-Count la clasifica en el sensor.
Una exclusión del personal que funciona
Los empleados que cruzan el acceso veinte veces al día inflan el tráfico y hunden la tasa de conversión. V-Count excluye al personal automáticamente en el mismo sensor. Los sistemas basados en señales no pueden verificar visualmente quién es personal.
Preparado para el futuro desde el diseño
Apple y Google siguen endureciendo la aleatorización de MAC y la privacidad de las señales en segundo plano: cada versión del sistema operativo debilita un poco más el seguimiento pasivo. El conteo por visión es inmune a las hojas de ruta de privacidad de los smartphones. La calidad de sus datos no depende de Cupertino.
V-Count vs Ariadne Maps: respondemos a sus preguntas
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