Los grandes almacenes adoptan un enfoque mucho más amplio a la hora de medir la afluencia de visitantes y las tasas de conversión. Aunque el objetivo sigue siendo el mismo —comprender cuántas personas entran en la tienda y cuánto gastan—, la escala operativa es considerablemente mayor. Con múltiples plantas y una amplia variedad de categorías de productos, estos establecimientos buscan ir más allá de los indicadores clave de rendimiento (KPI) tradicionales para obtener una visión más profunda sobre el uso de sus espacios comerciales.

Mientras que las tecnologías convencionales de conteo de personas ofrecen información limitada, el reconocimiento de visitas repetidas proporciona una perspectiva integral. Esta tecnología permite identificar a los visitantes recurrentes, analizar patrones de comportamiento y tomar decisiones estratégicas basadas en datos reales para optimizar el uso del espacio y fomentar la fidelización de los clientes.

La tecnología de la reidentificación se basa en inteligencia artificial (IA) avanzada y algoritmos de aprendizaje profundo. Permite identificar a visitantes individuales —siempre de forma anónima— mediante características distintivas como patrones de ropa, colores, accesorios o logotipos, mientras se desplazan por el espacio comercial. De este modo, es posible reconocer a una misma persona a través de múltiples sensores, sin necesidad de recurrir al reconocimiento facial ni a la recopilación de datos personales.

El primer paso de cualquier solución de conteo de personas consiste en medir la afluencia de clientes en las entradas, es decir, cuántas personas acceden al establecimiento. Sin embargo, para comprender realmente el comportamiento de los visitantes, esto no es suficiente. La pregunta clave es: ¿A dónde se dirigen los clientes una vez que han entrado?

¿Van directamente a las secciones de moda, exploran artículos para el hogar o se interesan por electrodomésticos? ¿Qué plantas visitan y cuántas? ¿Cuánto tiempo permanecen en cada una de ellas?

Los sistemas clásicos de conteo de personas ofrecen respuestas limitadas a estas preguntas. Las cámaras instaladas en las entradas de cada planta pueden registrar el número de visitantes por nivel, y la tecnología Wi-Fi puede complementar esta información proporcionando datos sobre el tiempo de permanencia. Sin embargo, ambos métodos presentan limitaciones: si una persona es detectada varias veces en la misma planta, será contada varias veces. Por su parte, los análisis basados en Wi-Fi requieren numerosos puntos de acceso para cubrir grandes superficies y, aun así, solo ofrecen datos representativos a nivel de muestra.

El reconocimiento de visitas repetidas amplía las capacidades de los sistemas tradicionales al identificar de forma única a los visitantes a través de múltiples sensores, sin necesidad de reconocimiento facial ni recopilación de datos personales. Así, por ejemplo, se evita que un cliente que desaparece brevemente del campo de visión —como al entrar en un probador— sea contado nuevamente como un nuevo visitante al reaparecer.

Otro beneficio clave: incluso si un cliente visita varias plantas en repetidas ocasiones, solo se le contabiliza una vez. Además, esta tecnología puede detectar qué zonas dentro de una misma planta son más frecuentadas, sin necesidad de instalar numerosos dispositivos. Esto resulta especialmente valioso para áreas subarrendadas, conceptos de tienda dentro de la tienda, restaurantes o cafeterías. Los datos obtenidos permiten visualizar el grado de uso de estas zonas y qué porcentaje del total de visitantes pasa por ellas.

Dado que el reconocimiento de visitas repetidas también registra el momento en que un visitante entra y sale de una zona, permite realizar un análisis preciso del tiempo de permanencia, ya sea a nivel de zona, planta o tienda completa.

Uno de los mayores beneficios de la reidentificación de visitas es la posibilidad de analizar en detalle el recorrido del cliente. Al seguir de forma continua los movimientos de los visitantes dentro de un gran almacén, esta tecnología permite visualizar qué caminos toman y en qué orden visitan las distintas áreas. Por ejemplo, puede identificar cuántos clientes se interesaron primero por artículos para el hogar, luego por el calzado y finalmente por los productos de belleza.

Además, el sistema detecta qué zonas, marcas o stands reciben mayor afluencia, cuáles son las categorías de productos más populares y cómo se desarrollan los flujos de visitantes entre diferentes áreas. Estos conocimientos permiten optimizar la distribución del surtido y utilizar el espacio comercial de manera más eficiente.

Otro caso de uso importante es la diferenciación entre clientes reales y simples transeúntes. Esto es especialmente relevante en grandes almacenes con acceso directo a amplios estacionamientos, donde es común que algunas personas simplemente atraviesen la tienda sin intención de compra.

La reidentifcación de visitas permite identificar este comportamiento analizando el tiempo de permanencia. Si un visitante permanece en el establecimiento por debajo de un umbral definido, puede clasificarse como transeúnte. Esto permite obtener una representación mucho más precisa del número real de clientes.

En los grandes almacenes, el número de empleados es considerablemente mayor que en las tiendas minoristas más pequeñas, y muchos de ellos se desplazan con frecuencia entre distintas plantas. Este movimiento interno puede distorsionar el conteo de visitantes y, en consecuencia, reducir artificialmente la tasa de conversión.

La reidentificación de visitas ofrece una solución eficaz: a diferencia de otras tecnologías que requieren elementos adicionales como credenciales o llaveros, esta tecnología utiliza inteligencia artificial para identificar al personal, sin necesidad de hardware adicional.

La tecnología analiza, entre otros factores, la duración de la permanencia en el establecimiento (por ejemplo, la presencia continua durante todo el horario de apertura) y características visuales como el uniforme del personal, para excluir de forma fiable a los empleados del conteo.

De este modo, se garantiza que solo los verdaderos clientes se incluyan en las estadísticas, sin generar carga adicional para el personal ni conflictos con las directrices de marca por el uso obligatorio de dispositivos portátiles.

La reidentificación de visitas ofrece una herramienta valiosa para medir el éxito de eventos y promociones directamente en el punto de venta. Ya se trate de una “merienda con los Reyes Magos”, una venta especial o un nuevo stand emergente (pop-up), esta tecnología permite analizar si el comportamiento de los clientes cambió significativamente durante dichas acciones.

Responde a preguntas clave como:

• ¿Permanecieron los visitantes más tiempo en la zona del evento?
• ¿Visitaron únicamente el área del evento o también otras secciones de la tienda?
• ¿Hubo un aumento en la afluencia de visitantes o cambios en los patrones de movimiento?

Gracias al registro preciso de los flujos de visitantes y del tiempo de permanencia, el reconocimiento de visitas repetidas ofrece una visión clara del comportamiento del cliente. Esto permite evaluar con fundamento el impacto de los eventos en el rendimiento del negocio y sirve como base sólida para planificar futuras iniciativas.

La tecnología de reidentificación de visitas está revolucionando el conteo de personas en el sector minorista. Permite una medición mucho más precisa del número de visitantes al excluir de forma fiable tanto a transeúntes como a empleados. Al mismo tiempo, proporciona valiosos conocimientos sobre el comportamiento del cliente: dónde se detienen, cómo se mueven por la tienda y qué zonas reciben mayor afluencia.

Gracias al análisis inteligente de los patrones de movimiento en el espacio comercial, esta tecnología ayuda a los grandes almacenes a tomar decisiones fundamentadas, optimizar sus estrategias y mejorar el rendimiento general de forma sostenible.

¿Le gustaría saber cómo esta tecnología puede transformar su tienda? Póngase en contacto con Sensormatic Solutions hoy mismo. Le mostraremos cómo llevar el conteo de clientes, el uso del espacio y el análisis del recorrido del cliente a un nuevo nivel gracias a datos precisos y procesables.