В современной розничной торговле часто используются два типа аналитических систем: подсчет потока посетителей и система распознавания лиц, анализирующая демографические характеристики — возраст и пол. Хотя эти системы могут быть установлены в одном и том же месте, их данные нельзя напрямую сравнивать. Причина проста: это две разные технологии, которые решают две разные проблемы.
Важно отметить, что количество посетителей является количественным показателем (сколько человек прошло), а распознавание лиц работает в процентах, то есть доли людей, которых система смогла правильно идентифицировать.
Основная задача — исправить факт прохода человека через определенную область.
• Фиксирует каждое пересечение линии ввода/вывода
• Не требует распознавания лиц
• Работает независимо от того, как выглядит человек
• Обеспечивает высокую точность (обычно 95— 98%)
Это инструмент для измерения трафика: сколько людей зашло, ушло, в какое время был пик посещаемости и т. д.
Основная задача — анализировать демографические характеристики, но только в том случае, если система способна качественно распознавать лица.
• Работает только тогда, когда камера уверенно находит лицо
• Требуется достаточное качество изображения
• Имеет ограничения в реальных условиях
• Дает оценку возраста (например, с точностью ± 5 лет в 67% случаев для людей в возрасте около 35 лет, то есть в пределах 30—40 лет)
Это инструмент маркетинговой аналитики, он не для точного подсчета каждого человека.
В реальных условиях невозможно получить 100% узнаваемые лица от 100% посетителей. И это технически нормально.
• Посетитель смотрит на телефон свысока
• Лицо повернуто вбок
• Лицо частично закрыто (шляпа, капюшон, шарф, волосы)
• Человек быстро проходит
• Недостаточное или неравномерное освещение
Система подсчета будет записывать каждый проход.
Система демографического анализа — это только те случаи, когда лицо было достаточного качества для анализа.
На самом деле механизм «отбраковки» работает: часть потока автоматически не попадает в демографическую статистику.
Авторитетные источники, такие как McKinsey & Company, NielsIQ и Harvard Business Review, подтверждают: аналитика клиентов используется в качестве инструмента принятия решений, а не для того, чтобы правильно сосчитать каждого человека.
Для сравнения демографические данные имеют смысл.
Сентябрь:
Ноябрь:
В результате целевая группа выросла на 75%.
Это дает основания для оптимизации рекламных кампаний, изменения дизайна и представления контента, коррекции ассортимента, оценки эффективности маркетинговых мероприятий.
Это важно динамика и коэффициентыЭто не абсолютное число.
Сравнение общего количества посетителей с количеством распознанных лиц похоже на сравнение:
• общего трафика на сайт
• с количеством пользователей, заполнивших форму личными данными
Это разные уровни аналитики.
Система подсчета отвечает на вопросы:
«Сколько людей пришло?»
Система определения возраста и пола отвечает на вопросы:
«Кто эти люди по демографическим характеристикам среди тех, кто смог качественно проанализировать?»
• работают по разным алгоритмам
• имеют различные технические ограничения
• решают различные бизнес-задачи
• генерируют различные типы данных
Поэтому их производительность нельзя напрямую сравнивать или ожидать, что она будет одинаковой.
Правильный подход — использовать каждую систему по назначению: подсчет — для измерения трафика, демографическая аналитика — для стратегических маркетинговых решений и сравнения динамики показателей во времени.
ВЕРОНА - 2026
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации о наших решениях и проектах
