
✓導入事例
理解を助けるためのイメージです。実際には映像は保存されず、個人を特定・再識別することもありません。
Pilache
入口前の入店数 / 来店トレンド日本ピークと閑散時間の 来店差は2.6倍でした
月1,800件以上の来店を時間帯別に計測し、レッスンとスタッフの配置に反映しました。
1,800+01
月間の計測来店数
2.6倍02
ピークと閑散時間帯の来店差
計測の流れ
01来店計数
02時間帯
03曜日パターン
01
課題
レッスン時間とスタッフを勘で決めていました
スタジオはレッスン時間とスタッフを勘で決めており、一日や一週間のなかで人がいつ来るのかを確かめる方法がありませんでした。閑散な時間と混む時間が区別できず、需要のあるところにレッスンと人員を置くのが難しい状態でした。
02
ソリューション
来店を時間帯・曜日別に分けて需要を確認しました
SpaceVisionはスタジオの来店数を計測し、時間帯と曜日別に分けました。来店が集中する時間と落ち込む時間が一枚に整理されます。映像は現場機器の中で処理後すぐに消去され、外に出るのは匿名の集計値だけです。
03
成果
時間帯別の来店数に合わせてレッスンと人員を配置しました
ピーク時間帯と閑散時間帯の来店差が2.6倍であることが分かりました。スタジオは時間帯別の来店数に合わせてレッスンと人員を配置し、同じ指標を定例の運営会議の資料として使っています。
計測された成果
時間帯別の来店データが運営判断の基準になりました
01
編成の調整
実際に需要がある時間帯にレッスンを配置します。
02
人員配置
混む時間と閑散な時間に合わせて人を置きます。
03
定例の資料
同じ来店データを運営会議の定期資料として使います。