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小売環境における人数カウントシステムは、コンバージョン率を算出するために使用されます。コンバージョン率とは、来店者総数に対する購入者数の割合です。

ショッピングモールのマーケティング担当者は、現在のマーケティングキャンペーンの効果を測定するために、来店者統計に頼っています。多くの場合、ショッピングモールのオーナーは、小売店と同じコンバージョン率でマーケティングの効果を測定します。^{[ 1 ]}

小売業者は、さまざまなビジネス指標を使用して人員配置を決定できます。正確な来店者数のカウントは、スタッフのシフトを最適化するためにも役立ちます。スタッフの必要数は多くの場合、来店者数の密度に直接関係しており、清掃やメンテナンスなどのサービスは通常、来店者数が最も少ないときに実施されます。^{[ 2 ]}

ショッピングセンターでは、特定のエリアの来場者数を測定するために人数カウンターを使用します。人数カウンターは、人々が集まりやすいエリアを測定するのにも役立ちます。人々が集まりやすいエリアは、賃料が高くなる傾向があります。^{[ 3 ]}

ショッピングモールは、最も人気のあるブランドのみにスペースを貸し出すことを好みます。人数カウンターは、通行パターンとトラフィックを把握することで、ショッピングモールが人気度を把握するのに役立ちます。ショッピングモールのオーナーは、顧客ごとのトラフィックの流れ、およびさまざまなモールの入り口のどのエリアがどの程度使用されているかを把握することができます。^{[ 4 ]}

GPS測位と組み合わせることで、バスや電車内の乗客数計測システムは、バスの運行中の乗車率を測定するのに役立ちます。これにより、バス運行会社は資金とリソースを路線に配分することができます。^{[ 5 ]}このような状況では、これらのシステムは一般的に自動乗客数計測器と呼ばれ、略してAPCと呼ばれることもあります。

来店者数とは、特定の期間に店舗や事業所に入店する人の数を測定するものです。^{[ 6 ]}トレンドを分析する際には、来店者数は日や週などの期間で平均化されることがよくあります。^{[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]}

ターンイン率とは、店の前を通った人の数に対して、実際に店に入った買い物客の割合のことです。Wi -Fi カウントを使用すると、店の前を通った人の数を推定できます。しかし、より正確な方法はビデオ カウントです。店の前を通った人の数は、多くの場合、店舗の立地の可能性を反映していますが、ウィンドウコンバージョン率は、ショーウィンドウのデザインの魅力やマーケティング キャンペーンの効果などの要因に依存します。^{[ 10 ]}

滞在時間とは、訪問者が施設内に滞在する時間のことです。Wi-Fiカウントにより、オーナーはスマートフォンを持った人が施設に出入りした時間を追跡できます。^{[ 11 ]}

この指標は、施設内の地区、セクション、およびコートごとのユーザーエンゲージメントを追跡します。バブルマップまたはヒートマップを使用すると、ユーザーは一定期間における施設全体のエンゲージメント数をパーセンテージで分析できます。バブルマップとヒートマップは同様の機能を持ちますが、表示方法が異なります。ヒートマップは色を使用してエンゲージメントレベルを示し、暖色系の色ほどエンゲージメントが高いことを示しますが、バブルマップはパーセンタイルと描かれたバブルの円周でエンゲージメントを示します。

この指標は、バブルマップやヒートマップと同様に、ユーザーがエンゲージメントレベルにおけるトラフィックの流れを確認できるようにするものです。トラフィックフロー図を使用することで、モールのオーナーはモール内で最も人気のあるエリアを特定し、需要に基づいて賃貸エリアをリースすることができます。^{[ 12 ]}

外部交通量を測定することで、小売業者は特定の日に小売店の前を通る人の数を把握し、その場所がどれだけの潜在顧客をビジネスにもたらすことができるかを推定することができる。^{[ 13 ]}

この指標は、スマートフォンから送信される固有のWi-Fi信号IDを追跡することで、以前にその店舗を訪れたことがある人の数を調べます。^{[ 14 ]}

コンピュータビジョンは組み込みデバイスを介して動作し、ネットワーク経由で送信する必要があるのは人数だけなので、ネットワーク帯域幅の使用を削減します。屋外と屋内の両方の場所に対して正確なカウントを提供するために、適応アルゴリズムが開発されています。色とテクスチャに基づくマルチレイヤー背景差分は、さまざまな影と照明条件に対して利用可能な最も堅牢なアルゴリズムと考えられています^{[ 16 ] 。 [ 17 ]}画像処理の進歩により、ビデオカウントは一部の照明環境で98%の精度を達成できます。^{[ 18 ]}人工知能とパターン認識機能の使用により、その精度がさらに向上することが期待されます。^{[ 19 ]}

Wi-Fi カウントは、Wi-Fi 受信機を使用して、範囲内のスマートフォンから発信される固有の Wi-Fi 管理フレームを拾います。^{[ 20 ]}すべての人がスマートフォンを持ち歩いているわけではありませんが、Wi-Fi カウントは、十分なサンプルサイズがあれば統計的に有意な指標を生成できます。Apple のiOS 9やAndroid 6.0 Marshmallowなどの最新のモバイルオペレーティングシステムは、 MAC ローテーション方式を使用しているため、高度なアルゴリズムを使用せずに Wi-Fi カウントを行うのはより困難です。^{[ 21 ] [ 22 ]}

第4世代の人数カウンターには、ユーザーがカウンターが提供するデータの信憑性と完全性を検証できるオプションが搭載されています。ユーザーはカウンターの正確性を検証し、データのばらつきをすべて考慮に入れた上で、それに基づいてビジネス上の意思決定を行うことができます。

人数カウンターは、店舗環境の妨げや混乱を最小限に抑えるために、店舗環境に溶け込むように設計されています。さらに、人数カウンターは監視カメラと間違えられやすいため、適切に設計・設置されていない場合、買い物客は不安を感じたり、気が散ったりする可能性があります。人数カウンターが適切に隠されていなかったり、環境にシームレスに統合されていなかったりすると、消費者は監視されていると誤解し、購買行動に影響が出る可能性があります。^{[ 23 ]}

第4世代の人数カウンターは、従来の技術をベースに以下の機能を追加しています。

1. 複数の光源からの様々な強度の光受信器を融合することで、低照度/変動光条件下でも使用できる能力。^{[ 24 ]}
2. 一部のショッピングモールではCCTVの使用を禁止する現地法に準拠しつつ、ビデオカウントから有用な指標を取得する機能を維持している。^{[ 25 ]}
3. AIベースのカウント機能を利用したスタッフの除外
4. ミリ波／レーダーを用いた人数カウントシステム。

電子式人数カウンターが登場する以前は、手動式の人数カウンターが使われていました。これは、店員が店の入り口付近に立ち、人が入店するたびに計数装置をクリックする必要がありました。しかし、人的ミスが多く、不正確であるだけでなく、人的資源の非効率的な利用であると考えられていました。また、感圧式プラットフォームやマット上の足音の数に基づいて入店者数をカウントする感圧式センサーも使用されていました。

英国初のビームカウンターは、1988年にビジネス・ブループリンツ社によって、イングランド、サウスヨークシャー州シェフィールド郊外のメドウホール・センターに設置されました。14か所すべての入り口に設置され、年間2000万人の買い物客の来店数を記録しました。各ビームカウンターは毎日手動で再調整され、誤差率は±3%に抑えられ、後のビデオシステムよりもはるかに高い精度を実現しました。

最もシンプルなカウンターは、入口を横切る単一の水平赤外線ビームで、通常は出入口の横にある小型の液晶ユニットに接続されています。ビームが遮断されると、ティックが「記録」されます。人は通常同じドアから出入りするため、「ティック」を2で割ると訪問者数を測定できます。ビームカウンターは通常、ユニットの反対側に設置された受信機または反射板を必要とし、一般的な範囲は2.5メートル（8フィート2インチ）から6メートル（20フィート）です。制限があるにもかかわらず、赤外線カウンターは低コストで設置が簡単なため、今でも広く使用されています。^{[ 26 ]}第一世代の人カウンターの精度は60%から80%と予想されていました。   

サーマルイメージングシステムは、熱源を検出するアレイセンサーを使用します。これらのシステムは通常、組み込み技術を用いて実装され、天井などに設置されます。サーマルカウンターの画像フィードリレーが熱源となるため、その精度を検証することは困難です。サーマルカウンターは対象物の滞留時間を数秒以上測定することが難しいため、精度が低下する可能性があります。そのため、第2世代の人数カウンターの平均精度は80%～85%となっています。

第3世代の人数カウンターには2種類あります。ビデオカウンターは、複雑なアルゴリズムとカメラ画像を用いて、ビデオテープから直接人数をカウントします。Wi-Fiカウント機能は、店舗外も含め、買い物客のスマートフォンからWi-Fiプローブ要求信号を収集します。これにより、特に小売業界にとって重要な指標が多数追加され、例えばウィンドウマーケティングキャンペーンの効果測定などが可能になります。ビデオカウント技術を用いた場合、デバイスの精度は80%から95%と予想されます。