店舗・売場で問われるのは、販売数だけでは見えない「どの棚に人が立ち寄り、どこで興味を途切れさせているか」です。陳列・販促・補充・接客のタイミングが現場感覚に依存すると、店舗間のバラツキが生まれます。
HULIXは棚前通過量・滞留時間・回遊経路を3Dで取得し、販売データと重ねて陳列・販促・補充の判断軸を作ります。
店舗・売場の棚前通過・立ち寄り・滞留・回遊を3Dで可視化し、陳列・販促・補充のタイミング判断を支援します。
POSや販売数だけでは見えない棚前の立ち寄り・滞留を可視化。
顔・個人属性は取得せず、点群と動線のみで分析。
チェーン全店で陳列・販促・スタッフ配置のKPIを共通化。
棚別の詳細不明 棚ごとの立ち寄り・滞留時間の差が説明できない。
陳列・販促効果不明 どの陳列・販促が興味を引いたか定量化できない。
接客・補充のタイミング 現場感覚に依存し、多店舗での差が大きい。
売場の3D観測 棚前通過量・立ち寄り・滞留・回遊をLiDARで取得。
陳列効果のAI診断 棚別・コーナー別の滞留・興味点を抽出。
販売データと接続 POSや販売データと重ねて陳列・補充の判断軸を提供。
売場別の滞留・棚前通過 売場と棚の量計測。
陳列・販促効果 短期トライアルの効果検証。
接客・補充タイミング スタッフ動作の最適化。
多店舗のビジュアル・マーチャンダイジング検証 チェーン展開のKPI共通化。
レイアウト変更Before/After 動線と滞留の変化評価。
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