Falta gente en el salón
Entra el doble y la conversión cae: bajá a alguien del depósito a atender.
Cámaras que miran. IA que entiende.
Sobre las cámaras existentes. Cuando el sistema detecta un hurto, el aviso llega con el video del momento.
Sobre tu CCTV o tus cámaras IP.
Busca movimientos sospechosos: guardar algo en un bolsillo, en un bolso, en una mochila o entre la ropa.
Llega el clip y el sector del local, mientras la persona sigue adentro.
Tu equipo confirma cada alerta. El modelo aprende de cada decisión y mejora con el tiempo.
El faltante aparece semanas después, en el recuento.
El aviso llega en el momento que pasa.
Nadie sabe cómo se fue la mercadería.
Queda el clip, con la hora y el sector.
Encontrar algo son horas de grabación.
El video del caso llega solo.
Las cámaras miran lo que ya pasó.
Las mismas cámaras, mirando mientras pasa.
Cámaras que miran. IA que entiende.
Contamos las entradas con tus cámaras y las cruzamos con tus ventas. Cuando la conversión cae, el sistema avisa y dice dónde mirar.
Sobre las cámaras que ya están en la puerta. Personas, no tickets.
Las ventas de cada hora salen de tu sistema de caja.
Qué parte de los que entraron terminó comprando, en cada local.
Si la caída se repite todos los sábados a las 17, deja de ser casualidad.
Una web simple: conversión por hora, por día y por local. El que se despega del resto se ve a simple vista.
Entra el doble y la conversión cae: bajá a alguien del depósito a atender.
Mismo tráfico, distinta conversión: el turno que convierte más muestra cómo trabajar en los otros.
Cambiaste la vidriera, el horario o el equipo: la conversión de las semanas siguientes dice si sirvió.
Un día flojo puede ser poca gente o mala atención. No se distingue.
Entró la gente de siempre y compró la mitad: fue la atención.
El local que vende menos parece el peor, aunque le entre menos gente.
Cada local se mide contra su propio tráfico.
El número cierra a fin de mes, cuando ya no hay nada que hacer.
El patrón se ve semana a semana, con tiempo para cambiar algo.
Cámaras que miran. IA que entiende.
Medimos cuánta gente espera en cajas y probadores, y hace cuánto. Si pasa del límite, el aviso le llega al encargado en el momento.
Cuántos esperan y hace cuántos minutos.
Cuántos hacen cola para probarse y cuánto tardan en entrar.
Cuántos hay adentro ahora, contra los que están atendiendo.
Cada minuto de cola es una venta que se puede caer. La idea es simple: que nadie espere de más.
Se acciona tarde sobre las filas largas, o no se acciona.
El aviso llega cuando la espera pasa el límite.
No queda registro de las esperas.
Queda el minuto a minuto de cada día, para discutirlo con datos.
Se pierden ventas por una mala experiencia.
Mejora la experiencia del cliente y se maximizan las ventas.
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