保険の店舗・窓口

Nano AIは店舗に入るすべての人をカウントするため、支店への来店数を推移として追跡し、デジタルで手続きされた契約の件数と比較できます。店舗網に関する判断の多くは、この数字に基づいています。

BoostBIで、カウントした来店数を同じ時間帯の予約台帳と比較してください。その差が予約なしの来店数で、担当者の時間をどれだけ予約で埋めずに空けておくべきかを決める目安になります。

待合スペースをひとつのゾーンとしてカウントすると、BoostBIが滞在時間を算出します。発券システムを導入しなくても、待ち時間の目安として十分に使えます。

V-Countのセンサーで計測した店舗ごとの来店数を、営業時間で補正したうえで時系列で比較し、拠点ごとのコストと照らし合わせてください。来店数が継続的に減っている店舗が候補になります。実際にカウントした来店客数は、印象論よりも反論しにくい根拠になります。V-Count BoostBIは店舗ごとの来店数を時系列で比較します。

はい。V-Countのセンサーが生成するのは匿名のカウントであり、個人を識別する情報ではありません。カウントは匿名で、画像を保存せず、個人データも保持しないため、コンプライアンス部門が管理すべき顧客記録は発生しません。V-Countのセンサーは匿名でカウントし、画像を保存しません。

BoostBIは来店数を時間帯別・曜日別に表示するため、一律のシフトではなく、契約更新のピークや落ち着いた午前中に合わせて担当者の配置を調整できます。

V-Countのスタッフ除外がなければ、ずれが生じます。少数のスタッフでも1日に何度もドアを通れば、お客様の数を上回ることがあるためです。スタッフの動きは除外できるので、数値はお客様の来店だけを反映します。V-Countのスタッフ除外機能は、スタッフの動きをカウントから除外します。