Ngành bán lẻ đang bước vào kỷ nguyên mới với sự cạnh tranh khốc liệt, hành vi tiêu dùng liên tục biến đổi và yêu cầu cao của khách hàng về trải nghiệm cá nhân hóa ngày càng gia tăng. Để thích ứng và dẫn đầu trong ngành hàng này, ngày càng nhiều doanh nghiệp lựa chọn công nghệ làm đòn bẩy đột phá, trong đó nổi bật là giải pháp Camera AI. Với khả năng thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng chính xác, toàn diện của công nghệ này là chìa khóa giúp ngành bán lẻ tháo gỡ nút thắt, kiến tạo lợi thế cạnh tranh bền vững
Bài viết dưới đây Smart Tracking sẽ giúp các bạn hiểu rõ về cách thức phân tích của thiết bị camera AI trong một dự án cụ thể.
1. Mô tả dự án ứng dụng camera AI
Kings Avenue, trung tâm thương mại sầm uất tại trung tâm thành phố Paphos với hơn 130 cửa hàng hiện đại đã lựa chọn Smart Tracking là đối tác công nghệ để kiến tạo trải nghiệm khách hàng đột phá. Dựa trên kết cấu hai tầng riêng biệt của trung tâm thương mại, Smart Tracking đã triển khai hệ thống thiết bị thông minh như sau:- Tầng 1: Khu vực chợ sầm uất được trang bị 4 thiết bị Kit, cho phép thu thập dữ liệu nhu cầu và hành vi khách hàng, từ đó cá nhân hóa nội dung quảng cáo và thông điệp tiếp thị. Bên cạnh đó, 4 thiết bị CMS cũng được bố trí để quản hiển thị nội dung quảng cáo hiệu quả.
- Tầng 2: Khu vực ẩm thực- địa điểm thu hút lượng khách hàng gấp đôi và có tỷ lệ tương tác cao gấp 7 lần so với các khu vực khác được Smart Tracking ưu tiên lắp đặt 6 thiết bị Kit. Ngoài ra, 1 thiết bị Kit được bố trí tại khu vực trung tâm của tầng 2 cùng 7 thiết bị CMS nhằm tối ưu hóa khả năng quản lý nội dung và giám sát hệ thống.
2. Phân tích lưu lượng khách hàng với camera AI
2.1. Phân tích lưu lượng khách hàng tại tầng 1
Camera Ai đã thu thập dữ liệu và đưa ra phân tích lượng khách hàng trên tầng 1 cho thấy sự phân bổ không đồng đều, cụ thể:
- Lượng khách đạt đỉnh vào đầu tháng và giảm mạnh vào cuối tháng.
- Mặc dù lượng khách giảm từ ngày 10/10, thời gian mỗi lượt ghé thăm vẫn duy trì ở mức cao cho đến cuối tháng 10 rồi giảm nhẹ. Có thể thấy, vào cuối tháng, ít người ghé thăm tầng 1 hơn và họ cũng dành ít thời gian trong việc mua sắm, họ chủ yếu là xem hàng chứ không mua sắm thực sự.
- Tỷ lệ nam/nữ gần như tương đương. Tuy nhiên, nhóm khách hàng từ 30-45 tuổi chiếm phần đông đảo
2.2. Phân tích lưu lượng khách hàng tại tầng 2
Lượng khách hàng trên tầng 2 không hề có xu hướng giống như lưu lượng tại tầng 1 mà lại hoàn toàn ngược lại, cụ thể:- Lượng khách không giảm mạnh vào cuối tháng như ở tầng 1, tuy nhiên, lại có sự sụt giảm đáng kể vào đầu tháng.
- Thời gian mỗi lượt ghé thăm giảm bất ngờ trong tuần đầu tiên của tháng 10, nhưng sau đó lại tăng lên so với ban đầu vào cuối tháng. Điều này cho thấy mặc dù lượng khách trên tầng này giảm, nhưng thời gian họ ở lại không giảm theo.
- Tỷ lệ nam/nữ cũng gần như tương đương, tuy nhiên, nhóm khách hàng nam giới từ 30-45 tuổi và nữ giới dưới 20 tuổi chiếm ưu thế. Nhìn chung, nhóm khách hàng từ 20-30 tuổi thường xuyên ghé thăm tầng 2 hơn so với tầng 1.
2.3. Phân tích lưu lượng khách hàng tại khu ăn uống
Khu vực ăn uống luôn duy trì sức hút mạnh mẽ với lượng khách hàng và thời gian lưu lại ổn định. Đặc biệt, thời gian khách hàng trải nghiệm tại đây cao gấp 4 lần so với tầng 1. Điều này cho thấy, khách hàng có xu hướng dành ít thời gian và chi tiêu cho mua sắm tại tầng 1 hơn so với việc thưởng thức ẩm thực. . Hệ thống camera AI được lắp đặt tại 3 khu vực (trái, phải, giữa) đã ghi nhận những thông tin chi tiết về hành vi khách hàng, cụ thể:- Các màn hình ở bên phải thu thập được lưu lượng khách hàng lớn hơn 2 màn hình còn lại. Do màn hình được lắp đặt gần các nhà hàng mà khách hàng trải nghiệm. Phía bên phải của khu vực ăn uống ghi nhận được 51% khách hàng là nữ, các nhà hàng ở khu vực bên phải thu hút được số lượng lớn các khách hàng nữ ở mọi độ tuổi, đặc biệt là độ tuổi trẻ hơn 20 tuổi. Mức độ tương tác của khách hàng với các màn hinh hình phía bên phải cao hơn với 2 bên còn lại là 15%
- Màn hình ở phía bên trái và ở giữa ( đặc biệt là bên trái) thu hút được nhiều khách hàng là đàn ông từ độ tuổi 30 đến 45 tuổi.
3. Phân tích bản đồ nhiệt với camera AI
Khi phân tích bản đồ nhiệt, dữ liệu cho ta thấy được lưu lượng khách hàng mỗi tuần được phân bổ không đều. Khách hàng thường đến vào thứ 5, thứ 7, chủ nhật- Vào ngày thường trong tuần, lưu lượng khách hàng thường rơi vào buổi sáng và buổi chiều từ 15 đến 16 giờ
- Vào ngày cuối tuần, từ 10 giờ sáng đến 1 giờ chiều là khoảng thời gian khách hàng thường tương tác với quảng cáo trong thang máy. Tuy nhiên ở các trạm sạc thì số lượng khách hàng tới nhiều nhất là vào buổi sáng ngày thường.
4. Phân tích lưu lượng khách hàng tại trạm sạc với camera AI
- Trạm sạc được sử dụng nhiều nhất là trạm sạc trên tầng 2. Vì lý do vô cùng đơn giản là số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ ăn uống ở tầng 2 lớn hơn gấp nhiều lần tầng 1.
- Tại tầng 1, khu thu hút được nhiều khách hàng nhất là khu vực gần Bershka. Lưu lượng khách hàng ở khu vực này cao gấp 3 lần khu vực thang máy
- Thời gian khách hàng tập trung vào các nội dung tại trạm sạc là tương đương với các nội dung hiển thị tại thang máy. Từ đó, ta thấy được khách hàng không hề dừng lại để sạc điện thoại và dành nhiều thời gian để theo dõi các nội dung hiển thị trên màn hình.
5. Kết luận sau khi ứng dụng camera AI
- Tại tầng 2, lưu lượng khách hàng lớn nhất là tại khu vực trạm sạc. Chính vì vậy, đó địa điểm lý tưởng để triển khai các chiến dịch quảng cáo ấn tượng, thu hút sự chú ý khách hàng.
- Tại khu vực ăn uống
- Màn hình kỹ thuật số là kênh quảng bá lý tưởng để tiếp cận nhóm khách hàng nữ trẻ tuổi (20-29 tuổi). Trong khi đó, các vị trí quảng cáo khác có thể được tận dụng để thu hút hiệu quả nhóm khách hàng từ 30-45 tuổi i.
- Khu vực ăn uống, nơi khách hàng có xu hướng dành nhiều thời gian hơn, là địa điểm phù hợp để triển khai quảng cáo dài hơn, chú trọng tương tác để thu hút và truyền tải thông điệp hiệu quả. Ngược lại, tại các khu vực khác, quảng cáo ngắn gọn, bắt mắt sẽ phù hợp hơn để thu hút sự chú ý nhanh chóng từ khách hàng.
Liên hệ chúng tôi:
SmartTracking
Số điện thoại: 094 225 8868
Email: info@smartscentvn.com