Detecção de Grupos

Uma família de quatro é uma decisão de compra, não quatro

KSI identifica os grupos que entram juntos, os reidentifica ao sair e os trata como uma única unidade de conversão. Isso muda drasticamente como você mede seu tráfego real, conversão e composição da base de clientes.

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KSI Vision · Composição de visitas
Ao vivo
Visitas em grupo
61%
+4,5% vs. ontem
Tamanho médio
2,4
Tamanho do grupo
Famílias detectadas1 grupo = 1 decisão
01O problema

Os sensores convencionais tratam cada pessoa como uma oportunidade independente

Uma família de quatro entra na sua loja, percorre, olha e compra uma vez. Para um sensor convencional, isso são quatro oportunidades de conversão e uma venda - uma taxa de conversão de 25%, quando a realidade é de 100%.

O mesmo acontece com casais, grupos de amigos e clientes com acompanhantes. Sem agrupar as visitas, todas as métricas de conversão, ticket médio e comportamento ficam sistematicamente distorcidas.

Grupo = uma unidade de compra, não várias visitas

02Como funciona

Agrupamento temporal + reidentificação

1. Detecção por proximidade

KSI detecta grupos nos acessos combinando proximidade física e trajetórias unidas das pessoas dentro da loja.

2. Reidentificação anônima

Ao sair, KSI reidentifica o grupo de forma anônima. Sem armazenar dados pessoais.

3. Dwell e conversão no nível do grupo

Calcula o tempo de permanência e a conversão do grupo como uma única unidade de compra.

03Para que serve

O que trabalhar no nível de grupo revela

Conversão real por grupo

A taxa de conversão por unidade de compra - não por pessoa - reflete o que realmente acontece na sua loja.

Segmentação famílias / casais / solos

Compare comportamento, ticket e conversão entre tipos de visita.

Dimensionamento de atendimento

Atender uma família de quatro não consome o mesmo tempo que atender um cliente sozinho. Planeje o staff por unidades reais.

Análise social e de comportamento

Analise como acompanhantes, crianças e dinâmicas de grupo influenciam a compra e a demanda de shopping centers.

04Impacto nos negócios

Métricas que refletem a realidade

~95% de precisão validada

Algoritmo treinado e validado em datasets reais. A precisão diminui em acessos extremamente densos (>600 pessoas/hora por entrada).

Compatível com reidentificação anônima

Combinado com re-ID, mede dwell e conversão no nível do grupo sem armazenar dados pessoais. Compatível com GDPR.

Pare de contar pessoas - comece a contar decisões de compra

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