Kişi Sayma ve Ziyaretçi Analizi
Ziyaretçiyi yüksek doğrulukla sayın, dönüşümü gerçek veriyle hesaplayın.
Bir mağazanın performansını ciro tek başına anlatmaz. “Az sattık” ile “az kişi girdi” tamamen farklı iki problemdir ve çözümleri de farklıdır.
Kapı sayımı doğru yapıldığında dönüşüm oranı ölçülebilir hâle gelir; personel planlaması, vitrin değişikliği ve kampanya etkisi aynı ölçekte karşılaştırılır. Personel ve teslimat trafiği ayrıştırılır, çift sayım engellenir; veriler anonim işlenir, yüz tanıma yapılmaz.
Nasıl çalışır
Giriş–çıkış ayrı
Yön bilgisiyle sayım yapılır; kapıda bekleyen kişi tekrar sayılmaz.
Personel filtresi
Personel ve kargo trafiği ayrıştırılarak net ziyaretçi bulunur.
POS ile eşleştir
Fiş sayısı ile ziyaretçi sayısı eşleştirilerek dönüşüm hesaplanır.
Dönüşüm oranı, mağazanın en dürüst göstergesi
Ciro artışı bazen daha fazla ziyaretçiden, bazen daha iyi satıştan gelir. İkisini ayırt eden tek metrik dönüşümdür. Saatlik kırılım incelendiğinde çoğu mağazada en yüksek trafiğin en düşük dönüşümle çakıştığı görülür — bu, personel planlamasıyla doğrudan çözülebilen bir kayıptır.
| 10:00–12:00 · dönüşüm %31 | %31 |
| 12:00–14:00 · dönüşüm %24 | %24 |
| 14:00–17:00 · dönüşüm %19 | %19 |
| 17:00–20:00 · dönüşüm %16 | %16 |
| 20:00–22:00 · dönüşüm %28 | %28 |
Akşam saatleri en yoğun ama en düşük dönüşümlü dilim: kasa ve danışma personelinin bu saatlere kaydırılması ilk aksiyon.
| H1 | 19 |
| H2 | 20 |
| H3 | 21 |
| H4 | 21 |
| H5 | 22 |
| H6 | 23 |
| H7 | 23 |
| H8 | 23 |
Artış, kampanya değişikliği olmadan yalnızca personel planlaması ve kuyruk yönetimiyle elde edildi.
Kullanım senaryoları
Mağaza girişi
Net ziyaretçi ve dönüşüm ölçümü.
Kat ve koridor
Alan bazlı trafik dağılımı.
Şube kıyaslama
Şubeler arası adil karşılaştırma.
Kapasite takibi
Anlık doluluk ve eşik uyarısı.
Teknik gereksinim
| Kamera | Kapı üstü tepe kamerası; 2,6–4 m yükseklik ideal |
| Doğruluk | Kalibrasyon sonrası %95–97 bandı |
| Veri | Anonim; yüz tanıma ve biyometrik kayıt yok |
| Entegrasyon | POS, ERP, CRM, BI araçları, REST API |
| Rapor | Saatlik/günlük trafik, dönüşüm, şube kıyaslama |
Sık sorulan sorular
Kişi Sayma ve Ziyaretçi Analizi nasıl çalışır?
Bir mağazanın performansını ciro tek başına anlatmaz. “Az sattık” ile “az kişi girdi” tamamen farklı iki problemdir ve çözümleri de farklıdır.
Mevcut kameralarımız bu çözüm için uygun mu?
Gereken kamera özelliği: Kapı üstü tepe kamerası; 2,6–4 m yükseklik ideal. Kurulum öncesi kamera envanterinizi ücretsiz değerlendiriyor, uygun olan noktaları ve gerekirse eklenmesi gereken kamerayı raporluyoruz.
Doğruluk oranı sahada ne kadar?
Ölçülen doğruluk: %96,2. Akşam saatleri en yoğun ama en düşük dönüşümlü dilim: kasa ve danışma personelinin bu saatlere kaydırılması ilk aksiyon. Eşikler pilot süresince sizin sahanızda kalibre edilir.
Hangi sistemlerle entegre olur?
POS, ERP, CRM, BI araçları, REST API. Olaylar REST API ve MQTT üzerinden yayınlandığı için mevcut MES, ERP, VMS ve alarm altyapınıza bağlanır.
KVKK açısından uygun mu?
Görüntü tesis içindeki edge sunucuda işlenir, buluta ham video gönderilmez. Yüz tanıma kullanılmaz; analitik çıktılar anonimdir ve olay klipleri tanımlı saklama süresi sonunda otomatik silinir.