대부분의 사람들은 인원 계수 기술을 떠올릴 때 일반적으로 리테일 환경 밖에서의 사용은 상상하지 않습니다. 전통적으로 리테일러와 쇼핑 센터에서는 방문자 수, 전환율, 구역 사용 현황을 파악하기 위해 인원 계수를 사용해 왔습니다. 그러나 인원 계수는 박물관, 도서관, 카지노 등 일반적인 "리테일" 범주에 속하지 않는 다양한 문화 및 엔터테인먼트 장소에서도 사용됩니다. 유동인구를 집계하는 이유는 무엇이며, 반복 식별을 통해 이미 확보한 인사이트를 더욱 향상시킬 수 있는 방법은 무엇일까요?

반복 식별은 인공 지능을 사용하여 건물 내 익명의 개인에게 고유 식별 번호를 할당합니다. 이는 사람의 의복, 의상 패턴, 색상, 액세서리, 로고 등 다양한 특징을 분석하여 작동합니다. 이를 통해 얼굴 인식과 같은 개인 식별 정보(PII)를 사용하지 않고도 건물 전체에 연결된 여러 센서를 통해 개인을 인식할 수 있습니다.

어떤 형태의 인원 계수를 사용하지 않으면 엔터테인먼트 및 문화 행사장에서는 방문객 수를 파악할 방법이 없을 수 있습니다. 박물관과 같은 일부 장소의 경우 티켓이 필요한 경우가 많지만, 이는 보편적인 것은 아닙니다. 방문자 수는 종종 정부 자금 확보와 관련이 있거나 카지노의 경우 주 게임 위원회에서 트래픽 수 모니터링을 요구할 수 있습니다.

물론 이러한 장소에서는 간단한 인원 계수를 위한 다른 용도로도 사용할 수 있습니다. 박물관과 관광지에는 기념품 가게가 있는 경우가 많으므로 트래픽 데이터는 표준 리테일 핵심 성과 지표인 전환율을 측정하고 인력을 관리하는 데 유용합니다. 하지만 그 다음에는 어떻게 될까요? 반복 식별은 어떻게 표준 지표를 뛰어넘어 이러한 유형의 장소에 대한 추가 인사이트를 제공할 수 있을까요?

문화 및 엔터테인먼트 장소는 공간이 매우 넓은 경우가 많습니다. 박물관 내의 다양한 갤러리와 전시회 또는 대형 도서관의 여러 층을 생각해 보십시오. 개인이 정문에 들어온 후, 이러한 장소에서 방문객이 어디에서 시간을 보내는지 어떻게 파악할 수 있을까요? 가장 인기 있는 층은 어디인가요? 사람들은 일반적으로 다른 영역에서 얼마나 오래 머무르나요?

과거에는 Wi-Fi 기술을 기존의 인원 계수 솔루션과 함께 사용하여 위의 문제를 부분적으로 해결해 왔습니다. 센서를 여러 층이나 방의 입구에 설치하여 특정 구역의 방문자 수를 집계할 수 있으며, Wi-Fi를 통해 체류 시간에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 하지만 이것이 완벽한 해결책은 아닙니다. 한 사람이 한 지역을 여러 번 방문하면 다시 계산되어 방문자 수가 인위적으로 부풀려집니다. 마찬가지로 Wi-Fi 태그는 샘플 수준의 데이터만 제공하며, 넓은 공간을 커버하려면 여러 개의 태그가 필요합니다.

반복 식별은 이러한 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 연결된 여러 디바이스에서 개인을 식별하고 인식함으로써 개인이 일시적으로 시야에서 사라져도 다시 나타날 때 다시 카운트되지 않도록 합니다. 반복 식별은 매번 동일한 개인으로 인식하기 때문에 한 사람이 특정 갤러리나 전시회를 두 번 이상 방문해도 두 번으로 계산되지 않습니다. 또한 이 기술은 과도한 수의 디바이스를 사용하지 않고도 한 층 내에서 사람이 가장 많이 몰리는 구역을 강조 표시할 수 있습니다. 또한, 반복 식별은 야외에서도 사용할 수 있어 이전에는 야외 공간의 사용량을 측정하는 데 어려움을 겪었던 장소에서도 이제 효과적으로 측정할 수 있습니다.

Re-ID는 이벤트 또는 캠페인의 성공 여부를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 익명의 개인을 지속적으로 식별하면 Re-ID는 개별 체류 시간을 모니터링하여 박물관과 같은 장소에서 방문객이 특정 갤러리나 전시 공간에 머무는 시간을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 행사장에서는 특정 공간이 다른 공간보다 더 매력적인지 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 박물관에서 새로운 전시회를 열거나 도서관에서 이벤트를 개최하는 경우, 반복 식별을 통해 트래픽 패턴이나 체류 시간에 큰 변화가 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 특정 전시물을 최적의 위치로 재배치하면 어떤 이점이 있는지 파악하고 전시물을 어떻게 순환 배치해야 하는지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 새로운 전시회로 인해 유동 인구가 증가했나요? 이번 전시회의 체류 시간이 다른 전시회에 비해 길었나요, 짧았나요? 방문객이 한 전시 또는 갤러리만 방문했나요, 아니면 박물관의 다른 구역도 방문했나요? 도서관에서 사람들은 책을 빌리러 왔다가 나가나요, 아니면 공부하거나 검색하는 데 시간을 보내나요? 반복 식별은 이러한 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

반복 식별은 방문자 수를 추적하고 방문자가 시간을 보낸 위치를 파악하는 것 외에도 인구통계학적 데이터를 제공하여 방문자에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 도서관이나 박물관에서 특정 연령대를 타겟팅하려는 경우, 반복 식별의 인구 통계 분석을 통해 캠페인의 성공 여부를 확인할 수 있습니다.

또한, 반복 식별은 실시간 점유 데이터를 제공하여 특정 시간에 특정 구역에 얼마나 많은 사람이 있는지 파악할 수 있습니다. 이는 용량 제한을 초과하지 않고 영역이 영역이 너무 혼잡해지지 않도록 하는 데 유용합니다.

반복 식별 기술은 문화 및 엔터테인먼트 명소가 이전과는 전혀 다른 방식으로 장소를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지역 사용량, 핫스팟의 위치, 사람들이 다른 지역에 머무는 시간을 파악할 수 있다면 큰 도움이 될 수 있습니다. 반복 식별은 이러한 장소에서 유동인구 집계 방식을 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 실제 인사이트를 기반으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

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