✓도입 사례
이해를 돕기 위한 예시 화면입니다. 실제로는 영상이 저장되지 않으며, 개인을 식별하거나 다시 확인하지 않습니다.
O-KI
입구 앞 진입량 / 매장 앞 전환 측정일본14만 엔 사이니지의 성과, 방문 +69% · 매출 +83%
사이니지를 본 사람과 실제 방문을 이어서 측정해, 14만 엔 투자가 성과를 냈다는 것을 확인했습니다.
+69%01
방문객 증가
+83%02
매출 증가
8.7초03
최적화 콘텐츠 평균 주목 시간
측정 흐름
01매장 앞 통행
02주목
03진입
04매출
01
무엇이 문제였나
사이니지에 14만 엔을 썼지만 효과를 몰랐습니다
O-KI는 일본을 대표하는 프리미엄 요네자와 소고기 전문점으로, 7개 부티크 매장을 운영하며 매출의 70%가 지나가다 들어온 손님에게서 나옵니다. 근처 경쟁점에 빼앗기던 발길을 되찾으려 매장 사이니지에 14만 엔을 들였지만, 어떤 콘텐츠가 통하는지도 어느 시간대가 부진한지도 알 수 없었습니다.
02
어떻게 측정했나
매장 입구 앞에서 콘텐츠별 주목과 진입을 이었습니다
SpaceVision은 매장 입구 바로 앞에 StorefrontAI를 설치했습니다. 콘텐츠별 주목률과 주목 시간, 요일·시간대별 진입을 함께 기록해 어떤 콘텐츠가 실제 진입으로 이어지는지 잇습니다. 영상은 현장 기기 안에서 처리 후 바로 지워지며, 밖으로 나가는 것은 익명 집계 수치뿐입니다.
03
무엇이 달라졌나
콘텐츠와 시간대가 매출로 이어지는 경로가 보였습니다
콘텐츠별 진입 데이터와 시간대별 성과가 갖춰지자 O-KI는 사이니지 투자의 성과를 확인했습니다. 방문객은 69% 늘고 매출은 83% 올랐으며, 최적화한 콘텐츠는 평균 8.7초 동안 시선을 붙잡았습니다. 이제 콘텐츠 편성은 요일과 시간대에 맞춰 조정됩니다.
측정된 성과
콘텐츠별 진입 데이터가 편성의 기준이 됐습니다
01
투자 검증
사이니지 투자가 방문과 매출로 이어졌는지 숫자로 확인합니다.
02
콘텐츠 편성
콘텐츠별 주목 시간과 진입을 견줘 요일·시간대에 맞게 편성합니다.
03
다점포 확대
같은 기준을 다른 부티크 매장으로 넓혀 매장 간 성과를 비교합니다.