ピープル・カウンティング・テクノロジーは、ショッピングセンターに対して、個々の小売店とは異なる価値提案を提供します。不動産部門では、コンバージョンを測定するために人数をカウントするのではなく、トラフィックデータを把握し、センター内の訪問者の行き先を分析するために人数をカウントします。従来のトラフィック・カウンターでも（そしてすでに）このようなことは可能ですが、反復識別テクノロジーは、人数カウントを最適化し、さらに一歩進んだ洞察を提供することができます。

基本的なレベルでは、ショッピングセンターは来客数を把握したいと考えています。従来の人数カウント技術はすでにこれを実現しているが、課題は残っています。ショッピングセンターを訪れる人は常に出入りしています。買い物袋を置きに車に戻ったり、敷地内の別のエリアを訪れたりするためだろうと思われます。つまり、トラフィック・カウンティング・デバイスに再表示されると、再度カウントされることになり、訪問者数が人為的に膨れ上がってしまうことになります。

幸いなことに、反復識別はこれらの問題に対処するためにあるのです。

反復識別の革新的な技術は、人工知能を使用して、個々の訪問者に固有のユーザー識別を割り当てます。この識別は、人の衣服、衣服のパターン、色、アクセサリー、ロゴなど、数多くの個々の特徴に基づいて行われます。 これにより、来訪者がデバイスの視界から外れても、再び視界に戻れば認識されるため、個人が敷地に出入りする際に何度もカウントされることはありません。

反復識別技術のユニークな応用は、国勢調査レベルの滞留時間データを提供する能力です。個々のユーザーを全行程にわたって追跡できるため、ビジターがセンター内でどの程度の時間を過ごすかについての貴重な洞察を得ることができます。これは、顧客のモバイル・デバイスにPingを送信することで滞留時間を測定するWi-Fi技術とは異なるもので、全体的なトラフィックのサンプルに過ぎません。

さらに、反復識別は、買い物客と通りすがりの客を区別することも可能です。これは、店舗数の多いショッピングセンターでは特に有効です。個々の買い物客を認識することで、反復識別は、入店時間と退店時間に基づいて訪問時間を測定します。そして、訪問時間のパラメータを設定することができ、個人の訪問が特定のしきい値に満たない場合、通過者として割り引くことができます。これによって、ショッピングセンターは、誰が消費するつもりで来店し、誰が消費しなかったかをより正確に把握することができるのです。

しかし、ショッピングセンターにとって最も強力なメリットのひとつは、買い物客の行動を追跡する反復識別の機能です。反復識別に対応した機器をセンター内の各ユニットに設置すれば、各エリアへの来客数を可視化できるだけでなく、その個人がどの他の小売店を訪れたかも明らかになります。例えば、反復識別は、アパレル小売店1を訪れた買い物客の割合や、その後にアパレル小売店2を訪れた買い物客の割合などをカウントすることができます。センターはまた、アンカー店舗がセンター全体の集客に貢献しているのか、あるいは来店客が特定の店舗で買い物をしてから帰宅しているのかを知ることができます。

反復識別は、レストランや映画館のようなレジャーを目的とした訪問者と、買い物を目的とした訪問者の比率を調べるのにも使用可能です。さらに、さまざまな小売カテゴリの人気度、たとえば、ファッション小売店への来店者が多いのか、それとも健康・美容関連の店舗が人気なのか、といった洞察も得ることができます。異なる小売カテゴリー間の相互訪問を検出し、買い物客の行動に関する包括的な洞察を提供することも可能です。

ヒートマッピングは、繰り返し識別のもう一つの利点であり、ショッピングセンターは、どのゾーンやフロアが最も混雑しているか、来店客がどこで最も時間を費やしているかを把握することができます。このデータは賃貸交渉に有益です。どのユニットが最も混雑しているかを理解することで、反復識別は、センター全体の戦略的ポイントに設置されたデバイスが、ゾーンのパフォーマンスに関する洞察を提供することを可能にしました。これにより、センターは立地や交通の機会に基づき、より適切なリース料計画を立てることができます。

反復識別は、ショッピングセンターにとって画期的な技術です。通過者や複数回の入場者数を除外することで、不動産部門は来場者数をより正確に把握することができます。来訪者がセンター内でどのように移動するかを追跡し、ホットスポットを特定し、異なるエリアでの滞在時間を測定する能力は、リースの交渉やトラフィックの機会を理解する上で極めて重要です。反復識別は、小売施設がトラフィックをカウントする方法を最適化するだけでなく、さらに、実用的で収益を促進するインサイトを提供します。

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