Heatmap là một công cụ phân tích kinh doanh quan trọng đối với các nhà bán lẻ. Hiện nay, có rất nhiều giải pháp heatmap trên thị trường, mỗi loại đều có những tính năng độc đáo và đặc biệt riêng. Trong khi đó, các nhà tích hợp hệ thống đóng vai trò then chốt trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của heatmap, đảm bảo rằng giải pháp được cài đặt đúng cách và phù hợp với nhu cầu cũng như mục tiêu của người dùng.
Heatmap là công cụ trực quan giúp các nhà bán lẻ xác định được những khu vực “nóng” (thu hút nhiều khách hàng) và những khu vực hoạt động kém hiệu quả. Từ đó, nhà bán lẻ có thể sắp xếp hàng hóa và bố trí nhân viên một cách phù hợp. Để đáp ứng nhu cầu ngày càng phức tạp của người dùng, các nhà cung cấp giải pháp không ngừng đổi mới sản phẩm của mình để mang lại giá trị lớn hơn.
Ví dụ, Milesight tận dụng khả năng AI tích hợp trên thiết bị của mình để phát triển giải pháp heatmap, được hỗ trợ trên các dòng sản phẩm chủ chốt, bao gồm Camera Mạng Fisheye Toàn Cảnh 360° và Camera AI TrueColor Q Series (Dome/Bullet/Turret). Công ty đã có nhiều câu chuyện thành công với giải pháp của họ.
“Trong một dự án với Coo & Riku, chuỗi cửa hàng thú cưng lớn nhất Nhật Bản, giải pháp heatmap của Milesight đã hỗ trợ tối ưu hóa bố cục và quyết định về nhân sự, góp phần tăng 10% doanh số tại các khu vực trọng điểm, cải thiện 15% sự hài lòng của khách hàng và đạt được ROI trong vòng sáu tháng, đồng thời duy trì một hệ thống ổn định và đáng tin cậy cho các hoạt động hàng ngày,” Angel Cai, Giám đốc Marketing của Milesight cho biết.
Trong khi đó, SCATI cho phép sử dụng heatmap thông qua dòng sản phẩm SCATI EYE Intelligent Series, mang đến các phân tích nâng cao ngay trên thiết bị. “Giải pháp heatmap bán lẻ của chúng tôi được định vị là một công cụ thiết thực giúp các nhà quản lý xác định các khu vực được ghé thăm nhiều nhất trong cửa hàng và hỗ trợ các quyết định nhằm cải thiện hiệu suất cửa hàng cũng như phân bổ nguồn lực. Điểm khác biệt trong cách tiếp cận của SCATI là heatmap không chỉ được trình bày dưới dạng đồ họa độc lập, mà là một phần của mô hình rộng hơn nơi video và phân tích đóng góp vào quản lý vận hành và ra quyết định,” Tamer Mohannad, Giám đốc Kinh doanh Khu vực Trung Đông và Châu Phi tại SCATI chia sẻ.
Koen de Jong, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Visionplatform AI, đã nói về giải pháp heatmap của họ, đây là một phần của nền tảng thông minh thị giác rộng lớn hơn. “Công ty không định vị heatmap như các bảng điều khiển độc lập, mà là một lớp tín hiệu trong hệ thống ra quyết định lớn hơn trong Milestone XProtect hợp tác với Conexao với sản phẩm O’insights của họ,” ông nói. “Giải pháp của chúng tôi nổi bật ở chỗ nó hoạt động với các camera an ninh hiện có hoàn toàn tại chỗ; kết hợp heatmap với phát hiện đối tượng, phân tích thời gian dừng lại và ngữ cảnh hành vi; xuất dữ liệu có cấu trúc có thể kích hoạt các quy trình làm việc, báo cáo hoặc cảnh báo; và được thiết kế cho cả hoạt động bán lẻ và đội ngũ an ninh. Khách hàng của chúng tôi sử dụng heatmap không chỉ để phân tích cửa hàng, mà còn để tự động hóa các phản hồi, chẳng hạn như cảnh báo nhân sự hoặc cảnh báo tắc nghẽn.”
Một công ty khác, V-Count có giải pháp heatmap sử dụng cảm biến đếm người Nano Prime dựa trên hình ảnh âm thanh nổi kết hợp với phân tích BoostBI trên Google Cloud. “Bằng cách này, giải pháp cung cấp các heatmap có độ trung thực cao, luồng khách truy cập và dữ liệu về thời gian dừng lại so với tỷ lệ chuyển đổi mà không cần ghi hoặc lưu trữ video, đảm bảo tuân thủ đầy đủ GDPR,” Pritam Dey, Giám đốc Kinh doanh khu vực Trung Đông và APAC tại V-Count cho biết.
Vai trò thiết yếu của các nhà tích hợp hệ thống
Thực tế là các giải pháp heatmap đã có mặt rộng rãi trên thị trường. Nhưng chính các nhà tích hợp hệ thống mới là người nắm giữ chìa khóa để khai mở tiềm năng thực sự của heatmap. Dưới đây, chúng ta sẽ xem xét cách các nhà tích hợp có thể giúp người dùng tận dụng tối đa giải pháp heatmap của họ.
Những yếu tố cơ bản
Đầu tiên, nhà tích hợp cần đảm bảo tất cả các yếu tố cơ bản được đáp ứng: Camera được đặt đúng vị trí; tất cả các khu vực cần giám sát đều được bao phủ; và tất cả cơ sở hạ tầng kỹ thuật đều sẵn sàng.
“Các nhà tích hợp mang lại giá trị lớn nhất khi họ tiếp cận heatmap như một dự án đo lường có cấu trúc hơn là một tiện ích bổ sung trực quan. Bước đầu tiên là thiết kế triển khai xung quanh trường hợp sử dụng dự định và đảm bảo các nền tảng kỹ thuật là chính xác: lựa chọn camera phù hợp cho phân tích, xác định phạm vi bao phủ từ trên xuống đầy đủ, xác thực ánh sáng và vật cản, và hiệu chỉnh đúng các khu vực đo lường. Nếu không có điều kiện thu nhận phù hợp, heatmap có thể dẫn đến kết luận không nhất quán; với thiết kế chính xác, chúng trở thành nguồn thông tin ổn định,” Mohannad nói.
Xác định mục tiêu rõ ràng
Giúp người dùng xác định mục tiêu rõ ràng là một công việc quan trọng khác đối với nhà tích hợp hệ thống (SI). Các mục tiêu của người dùng và những gì họ muốn đạt được với heatmap cần được vạch ra rõ ràng. Như de Jong đã nói, “Những thất bại lớn nhất xảy ra khi heatmap được triển khai mà không có một trường hợp sử dụng vận hành rõ ràng.”
Mohannad đồng tình với nhận xét đó. “Ngoài việc triển khai, điều quan trọng là phải… xác định những chỉ số nào sẽ được giám sát, ai sẽ xem xét chúng, tần suất bao lâu và những hành động nào sẽ được thực hiện sau đó (điều chỉnh bố cục, tăng cường nhân sự trong giờ cao điểm, giảm thiểu hàng đợi hoặc giám sát mục tiêu các khu vực nhạy cảm). Trong môi trường SCATI, các nhà tích hợp cũng có thể khai thác nhiều giá trị hơn bằng cách đảm bảo dữ liệu heatmap được điều chỉnh theo hệ sinh thái phân tích rộng hơn và có thể được khai thác thông qua các quy trình kinh doanh thông minh khi thích hợp,” ông nói.
Diễn giải và tích hợp dữ liệu
Các nhà tích hợp cũng có thể gia tăng giá trị bằng cách hỗ trợ diễn giải dữ liệu. “Họ có thể giúp các nhà bán lẻ chuyển đổi kết quả thành các hành động thực tế thay vì coi chúng như những hình ảnh tĩnh. Theo thời gian, việc khuyến khích các nhà bán lẻ xem xét dữ liệu thường xuyên – đặc biệt là trước và sau khi thay đổi bố cục hoặc hoạt động – giúp tích hợp heatmap vào quá trình tối ưu hóa cửa hàng liên tục, thay vì sử dụng nó như một công cụ phân tích một lần,” Cai nói.
Để điều này hoạt động hiệu quả, heatmap phải được tích hợp tốt với dữ liệu từ các hệ thống khác. Một ví dụ là tích hợp heatmap-POS (điểm bán hàng), giúp các nhà bán lẻ có cái nhìn rõ ràng liệu lưu lượng khách đông đúc hay thời gian dừng lại có thực sự chuyển đổi thành doanh số bán hàng thực tế hay không. Một lần nữa, SI đóng một vai trò lớn trong vấn đề này.
“Điều mà SI cần làm là phân loại dữ liệu theo doanh số và giao dịch, để giúp người dùng có cái nhìn tổng thể về việc liệu có khách hàng ghé thăm một khu vực nhất định hay không, và liệu những lượt ghé thăm đó có được chuyển đổi thành giao dịch mua bán thực sự hay không,” Dey nói. “Mục tiêu chính là tăng doanh số, phải không? Vì vậy, để làm được điều đó, bạn phải lấy dữ liệu từ các cảm biến hoặc hệ thống heatmap và đối chiếu với dữ liệu bán hàng. Nếu SI có thể giúp người dùng tìm ra bức tranh thực sự… tôi nghĩ đó là một cách để giải phóng toàn bộ tiềm năng của heatmap.”