매장 앞 유동·어텐션·내방 전환으로 확장 여부를 판단합니다
AI 카메라 두 대가 부동산 매장 앞 사이니지가 실제로 내방을 이끈다는 것을 입증했고, 검증된 데이터가 한 개 테스트 매장을 6개 매장 사이니지 도입으로 확정지었습니다.
데이터 검증 후 사이니지 도입 확정 매장
측정 기간 데이터 스트림 가동률
매장 앞이 실제로 무슨 일을 하는지 잴 방법이 없었습니다
MiNORASU는 도쿄 중심부의 부동산 중개사로, 매장 앞이 실제로 어떤 성과를 내는지 잴 방법이 없었습니다. 사이니지가 효과가 있다는 증거도, 확장을 판단할 데이터도 없었습니다. 디스플레이 덕에 내방이 늘 거라 여겼을 뿐, 어떤 콘텐츠가 실제 내방으로 이어지는지 묶어주는 것이 없었고, 더 많은 매장에 사이니지를 넣을지는 근거가 아니라 인상에 기댔습니다.
카메라 두 대로 디스플레이별 어텐션과 내방 전환을 측정했습니다
SpaceVision은 매장 앞 전체와 모든 프로모션 디스플레이를 담는 AI 카메라 두 대를 설치했습니다. 이 장비는 디스플레이별·시간대별로 유동인구와 어텐션율, 내방 전환을 측정하며, 개인 데이터를 저장하지 않고 온디바이스로 돌아갑니다. 누가 지나가고, 누가 멈추고, 누가 들어오는지를 익명으로 이어서 보여주며, GDPR 기준에 맞게 설계돼 있습니다.
검증된 성과가 한 매장 테스트를 6개 매장 도입으로 바꿨습니다
매장 앞 유동·어텐션·내방 전환 데이터에서 사이니지 설치 후 내방 증가를 확인했습니다. 데이터 스트림은 99.9% 가동률을 유지했습니다. MiNORASU는 이 운영 데이터를 근거로 한 개 테스트 매장에서 6개 매장으로 도입을 확대했습니다.
측정된 매장 앞 성과가 확장 결정의 기준이 됐습니다
어트리뷰션
어떤 디스플레이와 콘텐츠가 실제 내방으로 이어지는지 묶어서 봅니다.
확장 판단
유동·어텐션·내방 전환을 비교해 매장별 사이니지 도입을 결정합니다.
편성 조정
디스플레이별·시간대별 성과를 견줘 매장 앞 콘텐츠를 다시 짭니다.