Xovis persontelling og analyse

Du eier sensorene. Vi får dataene til å jobbe hardere.

Mange team har investert i Xovis 3D-sensorer og føler seg fortsatt ett steg unna innsikten de ble lovet. Maskinvaren er utmerket, men dataene ligger i et verktøy som ikke passer måten du planlegger på, eller personvernoppsettet er aldri blitt signert av, eller hvert sted rapporterer tallene sine ulikt.

Det er det gapet vi tetter. Bumbee Labs tar metadataene Xovis-sensorene dine allerede produserer og gjør dem om til besøksanalyse du kan handle på: eksakte tellinger, belegg i sanntid, oppholdstid, køer, soneflyt og demografi, alt på én plattform med en personvernholdning du kan stå inne for. Ingen nye sensorer, ingen utskifting, ingen kompromiss på nøyaktigheten.

Hva team gjør med Xovis-analyse

Eksemplene under er illustrasjoner på hva denne typen 3D-sensoranalyse gjør mulig på tvers av bransjer. De viser formen på verdien, ikke konkrete kunderesultater.

Detaljhandel og showrooms

I en møbel- eller motesammenheng gir eksakte inngangstellinger konverteringsgraden i butikk en nevner du kan stole på, og oppholdsdata viser hvilke utstillinger som faktisk holder på oppmerksomheten. Ett illustrerende tilfelle: en møbelforhandler i Storbritannia holdt tellingene nøyaktige selv om showroom-planløsningene endret seg med noen ukers mellomrom, og brukte fangstrate og oppholdstid til å planlegge gulvet på nytt, og løftet konverteringen fra titting til kjøp med en høy ensifret prosent. Med utvidelsene for ekskludering av ansatte og demografi kan en motekjede tilpasse bemanningen til kundene som faktisk er i butikken, i stedet for til en flat vaktplan.

Transport og flyplasser

Automatisk passasjertelling fra 3D-sensorer leverer stabile tellinger med høy nøyaktighet, selv i fulle kjøretøy og på travle perronger. En regional transportoperatør kan bruke disse dataene til å dele billettinntekter rettferdig mellom linjer, dimensjonere tilbudet etter reell etterspørsel og rapportere til myndighetene på tall som tåler ettersyn. På en flyplass bidrar belegg og flyt ved sikkerhetskontroll og bussterminaler til å kutte ventetider og styre bemanning mot køene som faktisk bygger seg opp.

Bygg og campus

Beleggsdata gjør et bygg om fra en gjetning til en forvaltet ressurs. En stor universitetscampus kan for eksempel se hvilke rom og bygg som står underbrukt, deretter konsolidere areal og justere oppvarming, kjøling og lys etter faktisk tilstedeværelse, og kutte driftskostnaden for lite brukte arealer med rundt en femtedel og støtte opp under netto null-mål. Det samme sanntidsbelegget støtter sikkerhetsgrenser og smartere renholds- og resepsjonsplaner.

Arrangementer, arenaer og attraksjoner

Når titusenvis av mennesker beveger seg gjennom et rom i løpet av en dag, er belegg i sanntid per sone et sikkerhetsverktøy, ikke et nice-to-have. En stor arrangementsarena kan se tettheten bygge seg opp sone for sone og handle før det oppstår en flaskehals. Et historisk landemerke i byen kan telle besøkende nøyaktig nok til å planlegge bemanning, måle om en kampanje faktisk flyttet besøkstallene, og underbygge søknader om finansiering med harde tall i stedet for anslag.

Se hvordan dette passer din bransje på bransje-navet, fra flyplasser til museer og kultursteder.

Bedre sammen med Wi-Fi og mobilnett

3D-sensorer svarer på “nøyaktig hvor mange, akkurat her, akkurat nå”. Vår Wi-Fi-metode svarer på “hvordan beveger folk seg gjennom hele lokalet”, og mobilnettanalyse svarer på “hvor kommer de fra”. Kjør Xovis ved siden av dem i en hybridutrulling, så gjør hver metode de andre skarpere: sensorene dine gir Wi-Fi en presis fasit å kalibrere mot, og Wi-Fi gir sensortellingene dine konteksten til hele reisen.

Personvern og GDPR, avklart

Xovis-sensorer er bygget slik at bare metadata forlater enheten, aldri en videostrøm, med flere personvernnivåer for etterlevende drift. Vi bygger på det fundamentet i stedet for å jobbe oss rundt det: dataene vi prosesserer kan ikke identifisere noen, og besøksmålingsmetoden vår er godkjent av en datatilsynsmyndighet. Resultatet er analyse som er presis der det teller og forsvarlig når noen spør hvordan den fungerer. Se nøyaktig hvordan på siden om GDPR-besøksanalyse.