自動車ディーラーは、伝統的な小売業と比較すると、人数のカウントにおいて独特の課題を抱えています。来店して車を買い、そして帰るという単純なものではありません。ディーラーは、より複雑な小売環境であり、顧客は車の整備、新しい部品、そしてもちろん新車や中古車の購入など、無数の理由で来店します。営業担当者は、顧客に車を見せたり、試乗させたりするために頻繁に出入りするし、車の修理に来た人がショールームを見ることもあります。つまり、すべての人が潜在的な買い手というわけではなく、1日中人が出入りしているため、同じ人が何度もカウントされ、トラフィックの数字が人為的に膨れ上がる可能性があるのです。

従来の人数を数える技術でこれらの課題すべてに対処しようとすると、複雑な作業になります。しかし、繰り返しの識別がその手助けとなります。

カーディーラーは静的環境ではありません。複数の入り口があり、屋内と屋外のエリアがある巨大なスペースです。来場者は何度も出入りし、さまざまな車を見たり、試乗したりします。これにより2つの課題が提起されます：

• ディーラーへの実際の訪問者数の把握
• 顧客と一緒に移動する従業員を最終カウントから除外します。

従来の排除技術では、交通量カウントセンサーが認識できるバーコードの付いたストラップや名札を従業員が身につける必要がありました。これはすでに、従業員のコンプライアンスや、ランヤード／バッジが誤って覆い隠されたり、間違って着用されたり、破損したりしないようにするための課題となっています。また、必ずしも美観に優れ、企業ブランディングに合致しているとは限らないため、小売業者自身がこれらの活用に消極的な場合もあります。

しかし、反復識別の 革新的なテクノロジーは、人工知能を使って誰が従業員で誰が顧客かを認識することです。従業員のユニフォームとディーラーでの滞在時間に基づき、反復識別は、従業員が誰であるかを理解し、その後、全体のトラフィックカウントから除外することができます。これはまた、顧客エンゲージメントや、従業員が来客に対応するのにかかる時間を測定できることを意味します。

繰り返し識別のもう一つのユニークな利点は、ディーラーへの来店期間中、個人を追跡できることです。この技術では、各人に固有のユーザー識別が割り当てられます。つまり、たとえ旅の途中で視界から消えるようなことがあっても（たとえば、試乗に行く、車に座っている、駐車場に出かけるなど）、再び姿を現せば認識されるということです。つまり、同じ人がショールーム内を移動する際に何度もカウントされることはありません。例えば、どのクルマが最も注目を集めるか、あるクルマが他のクルマに乗り換えられるとそのエリアへのトラフィックが変化するか、特定のクルマを見ている人の滞在時間はどのくらいか、などです。また、顧客を追跡し、顧客の流れをマップするために必要なデバイスが大幅に少なくなるという利点もあります。そのため、このソリューションはより手頃な価格になっています。

カーディーラーを訪れる人々は、全員が同じ理由でそこにいるわけではありません。サービスのためにクルマを持ち込んだ人が、その後にディーラーを訪れることもあるでしょう（そのため、クルマ販売のためのコンバージョンに偏りが生じます）。そして、新車を購入する人々は、サービス業の顧客とは区別する必要があります。さらに、中古車を買い求める客は、ディーラーの屋内と屋外を頻繁に行き来するため、交通量はさらに増えます。これらを総合すると、コンバージョン率や実際の訪問者数を正確に把握することは不可能に思えるますが、反復識別はこれらの問題を解決することができます。

反復識別のユニークな識別子を使用することで、カーディーラーはコンバージョン率を正確に把握することができます。反復識別は、新車だけを見た人と、中古車も見た人、整備に車を持ち込んだ人の数を数えることができます。重複カウントをフィルタリングし、車を見に来た人と整備や部品を見に来た人の実際の量を把握することで、より正確なコンバージョン数を得ることができます。それはまた、顧客がディーラーを通過する経路をよりよく理解できることを意味します。

繰り返しの識別は、カーディーラーにとってゲームチェンジャーです。ショールーム全体を通して個々の顧客とその旅を正確に追跡し、異なるタイプの顧客を区別し、コンバージョン率を正確に評価することが、繰り返しの識別技術によって可能になりました。これに加えて、従業員をカウントから簡単に除外することもできます。反復識別はトラフィックとコンバージョンの両方を最適化し、同時に従業員のエンゲージメント、買い物客のジャーニー、エリアの利用状況に関する洞察を提供します。

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