Myymälän kameravalvonnan data tekee turvallisuusinvestoinnista liiketoimintavälineen — sama laite tuottaa kävijätietoa, kassajono-dataa ja myymäläanalyysia.
People Counting + Queue Detection = parempi resurssointi
Ei enää arvailu, milloin lisäkassa tarvitaan. Objektiivinen jono-data kertoo milloin ja mihin resurssia tarvitaan.
Heat Map — myymäläsuunnittelu dataohjatuksi
Sijoita parhaiten myyvät tuotteet alueille, joissa eniten asiakasliikennettä. Mittaa muutoksen vaikutus seuraavan kuukauden Heat Mapista.
“Securityltä olemme saaneet hyvää palvelua yrittäjältä – yrittäjälle. Kun kyseessä on kasvollinen yritys, niin kaikkien ongelmatilanteiden hoito on helppoa ja sujuvaa. Uusiin äly-kameroihin olemme olleet tosi tyytyväisiä.”
Taija Kavalto
Kavalton Tila Oy
“Hyvä järjestelmä, joka auttaa valvomaan isoa aluettamme. Asentajat olivat mukavia ja osasivat vastata kaikkiin kysymyksiimme!”
Sami Soini
Lassila & Tikanoja Oyj
“Helppo käyttö sovelluksen kautta! Livekuva toimii kätevästi etänä ja näkee hyvin pimeässä. Hälytysjärjestelmä toimii hienosti ja antaa turvallisuuden tunnetta.”
Jari Vuorinen
Liedon Autopesu Oy
“Moottorikameroiden ansiosta voimme inventoida pihalla olevat tuotteet etänä. Vaikka olisi pimeää näkyy kuva selkeänä ja tarkkana. Ei jää mitään arvailujen varaan.”
Timo Kallio
Team FinnKane Oy
“Vanhaan järjestelmääni verrattuna tämä tuli edullisemmaksi ja toimii paremmin.”
Maksuton kartoitus · Ei sitovaa sopimusta · Vastaamme nopeasti
Usein kysytyt kysymykset
Miten asiakasvirta-analytiikka toimii myymälässä?
Asiakasvirta-analytiikka (People Counting) mittaa sisään ja ulos kulkevat asiakkaat: AI tunnistaa ihmissiluetin sisäänkäynnin kamerakuvasta — anonyymi, ei kasvoja; jokainen sisääntulija ja poistuva lasketaan automaattisesti (aikaleimattu); tieto tallentuu pilvipalveluun — haettavissa sovelluksesta tai raportista. Data: tuntikohtainen kävijämäärä (klo 14–15: 52 asiakasta, klo 15–16: 87 asiakasta); päivittäinen vertailu (maanantai vs. lauantai — missä eniten asiakkaita); viikkotrendit (kasvavat vai laskevatko kävijämäärät). Käyttötapauksia: henkilöstösuunnittelu (enemmän henkilöstöä ruuhkatunnilla), kampanjan vaikutusarviointi (nousiko kävijämäärä mainonnan jälkeen).
Miten kassajonoanalyysi auttaa resursoinnissa?
Kassajonoanalyysi (Queue Detection) tunnistaa automaattisesti kassajonojen pituuden: AI laskee jonossa olevat henkilöt kamerakuvasta; kun jono ylittää asetetun rajan (esim. 4 henkilöä), järjestelmä lähettää hälytyksen esimiehelle: 'lisäkassa tarvitaan'; hälytys on push-notifikaatio mobiiliin tai näyttö myymälän takahuoneessa. Resursoinnin hyöty: ei enää arvailu, milloin lisäkassa avataan — objektiivinen tieto jonoista; historiadatan avulla ennakoidaan: 'lauantaina klo 12–13 jonot aina pitkiä — avaa lisäkassa etukäteen'; asiakastyytyväisyys paranee, kun jonotusaika lyhenee. Hälytyksen vasteaika tavoite: 3 minuuttia jonoihin reagointiin.
Mitä Heat Map kertoo myymälässä?
Heat Map (lämpökartta) visualisoi myymälätilan käytön: kuuma alue (punainen/oranssi) = paljon asiakasliikennettä — suosittu alue; kylmä alue (sininen/vihreä) = vähän asiakasliikennettä — heikko alue. Käyttötapauksia myymälässä: sijoita myydyimmät tuotteet heikkoihin alueisiin (ohjaa asiakasliikennettä sinne missä kate on paras); kassalinjan sijoittelu (onko kassa oikeassa paikassa suhteessa asiakasvirtoihin); kampanja-alueen optimointi (onko kampanjatuotteet sijoitettu alueelle, jossa paljon liikennettä); kiinteistön hyödyntäminen (mitkä hyllyalueet jäävät vähälle huomiolle — voidaanko poistaa tai muuttaa). Heat Map tuotetaan automaattisesti pilvipalvelussa — näkymä saatavilla sovelluksesta tai raporttina.
Miten myymälän analytiikka auttaa henkilöstösuunnittelussa?
Analytiikkadata tekee henkilöstösuunnittelusta ennakoivaa: kävijädata per tunti (historiadata viimeiseltä kuukaudelta — tunnista ruuhkatunnit ja hiljaiset tunnit); personalikointi (milloin enemmän henkilöstöä kassalle, milloin hyllyttämiseen, milloin asiakaspalveluun); ennakoiva suunnittelu (seuraavan viikon työvuorot suunnitellaan edellisen viikon kävijädatan mukaan — ei arvailu); sesonkianalyysi (joulun, alennusmyyntien, pyhäpäivien vaikutus kävijämääriin — valmistaudu etukäteen). Tulos: työvuorosuunnittelu perustuu dataan, ei kokemukseen. Vähemmän yliresursointia hiljaisina aikoina, vähemmän aliresursointia ruuhka-aikoina.
Miten hyllynäkyvyysanalyysi toimii myymälässä?
Hyllynäkyvyysanalyysi (Shelf Analytics) tunnistaa tyhjät hyllypaikat: kamera kuvaa hyllyä jatkuvasti; AI vertaa nykyistä hyllynäkymää referenssikuvaan (täytetty hylly); tyhjä hyllypaikka tunnistetaan → hälytys hyllyttäjälle tai esimiehelle. Lisäanalyysi: Dwell Time (asiakas seisoo hyllyn edessä kauan — tuote kiinnostaa, mutta ei osta — miksi?); vertailu (mikä hylly loppuu nopeimmin — lisää tilausta); sesonkivaihtelu (joululiikkeen suklaat loppuvat nopeammin marraskuussa — ennakoi). Hyllynäkyvyysanalyysi vaatii korkean resoluution kamerat hyllyn yläpuolelle — investointi korkein return.
Miten myymälän analytiikka integroituu kassajärjestelmään?
Kameradatan ja kassadatan integraatio tuottaa tarkemman kuvan myymälästä: konversioaste (kävijämäärä / ostaneet asiakkaat — mitä % kävijöistä ostaa); asiakaskohtainen ostoskori (kävijädata + kassadata → ostosfrekvensssi per tunti); kampanjatehokkuus (kampanjatuotteen myynti suhteutettuna kävijämäärään kampanja-alueella). Integraation tekninen toteutus: kamerajärjestelmän API yhdistetään kassajärjestelmän API:iin; molempien data viedään BI-työkaluun (Power BI, Tableau); yhteinen raportointinäkymä. Ketjulle: vertaa eri myymälöiden konversioastetta — missä paras, missä heikoin. Kysy toimittajalta integraatiomahdollisuudet.
Voidaanko myymälän analytiikka tehdä GDPR-yhteensopivasti?
Kyllä — myymälän analytiikka on suunniteltu GDPR-yhteensopivaksi, kun se tehdään anonymisoituna: People Counting laskee siluetin (ei kasvoja, ei henkilöllisyyttä — aggregoitu data); Queue Detection laskee jonon pituuden (ei identifioi jonottavia henkilöitä); Heat Map näyttää alueellisen kuormituksen (ei yksilöityjä liikkumisreittejä). Rajoitukset: kasvojen tunnistus tai kävelytavan biometriikka ovat erityisiä henkilötietoja — ei sallittua myymälässä ilman erityistä perustetta; yksilöidyn asiakkaan seuranta (ns. tracking) ei ole sallittua. Käytännössä: anonymisoitu analytiikka on GDPR-turvallinen — tarkista tietosuojaselosteeseesi, mitä analytiikkaa käytät.
Mitä raportteja myymälän analytiikka tuottaa?
Automaattiset raportit myymälän analytiikasta: päivittäinen kävijäraportti (tunnista ruuhkahuiput — PDF tai dashboardissa); viikkotrendit (kävijämäärän kehitys — nousee vai laskee); kuukausiraportti (koko kuukauden kävijädata, jonojen pituudet, hyllynäkyvyys); vertailuraportti (ketjun eri toimipisteiden keskinäinen vertailu); kampanjaraportti (kävijädata ennen, aikana ja jälkeen kampanjan). Raporttien jakaminen: sovelluksessa tai sähköpostitse automaattisesti; viikkosähköposti esimiehille; Excel/CSV-vienti BI-työkaluihin. Tiedon käyttöoikeus: vain nimetyt käyttäjät pääsevät raportteihin — GDPR-vaatimus.
Miten myymälän analytiikka auttaa layout-suunnittelussa?
Myymälälayout on strateginen päätös — analytiikkadata tekee sen dataohjatuksi: Heat Map ennen muutosta (missä nyt eniten liikennettä — lähtöpiste); muutos (sijoitetaan arvotuotteet heikkoihin alueisiin, muutetaan kulkureittejä); Heat Map muutoksen jälkeen (seurataan 4 viikon ajan — onko liikenne siirtynyt uusille alueille). Konkreettinen esimerkki: myymälä sijoitti alkoholin sisäänkäynnin lähelle — Heat Map osoitti, että asiakkaat eivät pysähtyneet muualle; muutos sijoitti alkoholin takaosaan — asiakkaat kulkivat koko myymälän läpi → lisämyyntiä muissa tuoteryhmissä. Layout-analytiikka ei vaadi erillistä tutkimusta — kamera tuottaa datan jatkuvasti.
Lainsäädäntö & viranomaisvaatimukset
Ota yhteyttä
Nopein kanava — yhteydenottolomake
Vastaamme yhteydenottopyyntöihin nopeasti. Lomakkeen kautta saat vastauksen työpäivän aikana.
