Storefront AI
보도 위 한 걸음부터 매장 안 첫걸음까지
점두 통행과 시선, 주목, 매장 진입을 하나의 퍼널로 측정합니다.
통행량만으로는 점두의 성과를 설명할 수 없습니다
매장 앞을 지나간 사람 수와 입장 수를 따로 보면, 쇼윈도 화면을 본 고객이 실제로 들어왔는지 설명할 수 없습니다. Storefront AI는 그 사이의 반응을 하나의 전환 퍼널로 연결합니다.
몇 명이 지나갔는지만 남습니다.
누가 화면을 보고 발걸음을 늦췄는지 알기 어렵습니다.
광고 반응과 실제 입장이 서로 분리됩니다.
주목이 실제 입장으로 이어지는 구간을 측정합니다
통행, 응시, 주목, 입장을 하나의 익명 퍼널로 연결합니다. 어떤 화면과 시간대가 고객의 방향을 바꾸고 문 안으로 이끄는지 확인할 수 있습니다.
통행 · 응시 · 주목 · 입장
보도에서 문 안까지의 행동을 익명 이벤트로 측정합니다.
광고 반응과 입장
화면을 본 뒤 실제로 들어온 전환을 연결합니다.
콘텐츠 · 시간대 · 지점
어떤 조건에서 입장 전환이 높아지는지 비교합니다.
점두 · 편성 · 전환
쇼윈도 콘텐츠와 입구 운영을 실제 행동에 맞춰 개선합니다.
통행부터 입장까지의 전환을 한 화면에서 읽습니다
통행·응시·주목·입장의 일별 추이와 콘텐츠별 입장 전환, 시간대별 성과를 하나의 운영 화면에서 확인합니다.
콘텐츠별 주목과 입장 전환
캠페인 콘텐츠의 주목과 실제 입장을 연결해 다음 점두 편성과 운영에 반영합니다.
점두 광고와 입장 성과를 같은 숫자로 봅니다
실제 점두 유동과 입장을 연결합니다
통행량과 입장 수를 따로 보지 않고 주목 이후의 실제 전환을 설명합니다.
어떤 화면이 고객을 데려오는지 확인합니다
콘텐츠와 시간대별 주목·입장 차이를 비교해 효과가 높은 편성을 반복합니다.
매장별 점두 투자를 같은 기준으로 비교합니다
지점마다 다른 통행과 입장 조건을 동일한 전환 퍼널로 평가합니다.
주목과 입장을 연결해 점두 투자의 성과를 증명합니다
실제 방문 어트리뷰션으로 14만 엔 사이니지 투자가 성과를 냈음을 증명했습니다. 방문객 69% 증가, 매출 83% 증가.
입구 카메라와 AI Box로 전환을 측정합니다
외부와 입구 카메라의 영상은 AI Box에서 처리되고 폐기됩니다. 클라우드에는 개인이 아닌 세션 한정 이벤트와 집계된 전환값만 전달됩니다.
쇼윈도와 입구 카메라
점두 반응과 실제 입장을 읽을 수 있도록 카메라 입력을 연결합니다.
온디바이스 연결
세션 안에서만 유효한 비생체 이벤트로 반응과 입장을 연결합니다.
CMS와 전환 대시보드
콘텐츠 편성 정보와 입장 전환을 연결해 점두 성과를 만듭니다.
도입 전에 가장 많이 확인하는 내용
Q01Two-Cam Re-ID는 신원을 추적하나요?+
아니요. 한 번의 방문 안에서만 유효한 비생체 매칭입니다. 얼굴도 템플릿도 저장하지 않으며, 남는 것은 세션 한정 비생체 이벤트 레코드(카운트·존·체류)뿐입니다.
Q02영상이 매장 밖으로 나가나요?+
아니요. 프레임은 AI Box 안에서 수 밀리초 만에 분석되고 폐기됩니다. 기기 밖으로 나가는 것은 비생체 이벤트 레코드, 곧 숫자뿐입니다.
Q03어떤 티어가 맞을까요?+
Solo는 카메라 한 대로 광고 어텐션을, Duo는 입구 두 대로 walk-in 전환까지 측정합니다.
Q04콘텐츠 송출과 전환도 되나요?+
네. 자체 CMS로 편성하고, 화면 앞 관객의 성별·연령대 추정에 따라 콘텐츠 전환 트리거를 걸 수 있습니다. 추정은 익명이며, 신원은 만들지도 저장하지도 않습니다.
Q05어떤 방식으로 제공되나요?+
AI Box와 1년의 측정·대시보드·지원을 묶은 하나의 패키지입니다. 입구 구조에 맞는 티어는 문의해 주세요.
현재 입구에서 측정할 수 있는 전환 범위를 확인하세요
쇼윈도, 출입문, 카메라 위치를 바탕으로 통행부터 입장까지의 파일럿 범위를 함께 설계합니다.