Demografik Analiz

Olabilir ve V-Count’un uygulaması buna göre tasarlanmıştır. Nano AI sensöründeki yapay zekâ ile cinsiyet tanıma anonim bir tahmin üretir ve kamera karesini siler; böylece hiçbir yüz görüntüsü veya biyometrik şablon saklanmaz ve hiçbir birey tanımlanmaz. Çıktı tanımlanabilir bir kişiye bağlı olmadığından, kişisel verileri düzenleyen GDPR ve KVKK rejiminin büyük kısmı aynı şekilde uygulanmaz ve özel nitelikli biyometrik işleme gerçekleşmez. Uyumluluk yine de yargı bölgenize, kurulumunuza ve birleştirdiğiniz verilere bağlıdır; bu yüzden devreye almadan önce ayrıntıları veri koruma görevlinizle teyit edin.

Yapay zekâ ile yaş tanıma kesin bir yaş yerine geniş bir yaş aralığı tahmin eder ve doğruluk, kullanılması amaçlanan şekilde, aralık ve toplam düzeyinde en yüksektir. Tek bir tahmin, özellikle iki aralık arasındaki sınıra yakın olduğunda yanlış olabilir; ancak binlerce ziyaretçi genelinde dağılım mağazaları, saatleri, bölgeleri ve kampanya dönemlerini karşılaştıracak kadar istikrarlıdır. Aydınlatma, kamera açısı, montaj yüksekliği ve görüş engelleri sonuçları etkiler; V-Count’un devreye alma sırasında yerleşimi doğrulamasının nedeni budur. Tek bir doğruluk değeri yayınlamıyoruz; çünkü bu yalnızca belirtilmiş bir aralık yapısı ve kurulum koşulu için anlamlıdır.

Donanıma bağlıdır. Demografik analiz kameralı ve yerleşik yapay zekâ işlemcili bir sensör gerektirir; bu yüzden eski bir ışın kesme, termal veya temel 3D sayaç yalnızca yazılımla yaş ve cinsiyet üretecek şekilde yükseltilemez. Çoğu müşteri demografinin önemli olduğu girişlere ve bölgelere Nano AI üniteleri ekler ve mevcut sayaçlarını başka yerlerde tutar; BoostBI ikisini de alır, böylece verilerinizi yeniden başlatmak yerine tek ve kesintisiz bir ziyaretçi trafiği geçmişi korursunuz. Aşamalı bir yaygınlaştırma planlıyorsanız ekibimiz mevcut cihaz listenizi inceleyip önce hangi kapıların dönüştürüleceğini belirleyebilir.

Farklı soruları yanıtlarlar. Yüz tanıma, bir yüz şablonunu saklanmış bir veritabanıyla eşleştirerek bir kişinin kim olduğunu belirlemeye çalışır; bu da onu kişisel verilerin biyometrik işlenmesi yapar. Demografik analiz ise yalnızca anonim bir yoldan geçenin genel hatlarıyla neye benzediğini sorar – kabaca hangi yaş aralığı, hangi tahmini cinsiyet – ve sonra onu unutur. V-Count sensörleri yüz şablonu oluşturmaz, saklamaz veya eşleştirmez ve aynı ziyaretçiyi sonraki bir günde veya başka bir lokasyonda yeniden tanıyamaz. Çıktı bir birey hakkında bir kayıt değil, özellikleri eklenmiş bir sayımdır.

BoostBI sayılan ziyaretçilerin yaş aralığı ve tahmini cinsiyete göre demografik dağılımını, zaman aralığı ve bölge veya giriş bazında ayrılmış olarak raporlar ve bunu ziyaretçi trafiği, kalış süresi, doluluk, kuyruk metrikleri ve bağladığınız satış verileriyle birlikte tutar. Pratikte bu; segment başına dönüşüm oranını okuyabileceğiniz, iki mağazanın veya iki katın ziyaretçi profilini karşılaştırabileceğiniz, karışımın gün boyunca nasıl değiştiğini izleyebileceğiniz ve müşteri demografisi verilerini API üzerinden kendi BI’ınıza veya veri ambarınıza aktarabileceğiniz anlamına gelir.

Hayır. Kamera karesi sensörde işlenir ve silinir; cihazdan yalnızca anonim meta veriler çıkar. V-Count yapısının hiçbir yerinde görüntü arşivi, video saklama veya yüz şablonu veritabanı yoktur; bu hem bir gizlilik güvencesi hem de pratik bir faydadır, çünkü kameradan buluta bir mimarinin yaratacağı bant genişliği ve depolama yükünü ortadan kaldırır.

Nano AI. Doğru ziyaretçi sayımını ve cihaz üzerinde demografik tahmini aynı anda sağlayan tek bir tavan montajlı cihazdır; böylece bir kapıda veya bir bölgede tek sensör her iki gereksinimi de karşılar. Dış mekân girişleri ve yüksek trafikli amiral mağaza kapıları için ekibimiz Nano Outdoor veya Nano Prime’ın nerede daha uygun olduğunu ve raporlamanızı parçalamadan bir lokasyonda cihaz türlerini nasıl karıştıracağınızı önerecektir.

AVM’ler bunu iki yönde kullanır. İçeride, hangi kitlenin hangi girişe ve kata hangi saatlerde geldiğini gösterir; bu da etkinlik programlamasını, pazarlama harcamasını, misafir hizmetleri personelini ve promosyon alanlarının yerleşimini yönlendirir. Dışarıda, kiralamayı destekler: potansiyel bir kiracı aday bir birimin yakınındaki ziyaretçi profilinin kanıtını ister ve ölçülmüş demografik müşteri profillemesi bir anketten çok daha ikna edicidir. Aynı veriler merkez içindeki reklam ve DOOH envanterinin fiyatlandırmasının da temelini oluşturur. V-Count Gender and Age Recognition bu anonim demografik verileri sağlar.