AMS wykorzystuje sztuczną inteligencję mierzącą ruch wokół indoorowych nośników reklamowych

Do niedawna wiedza na temat natężenia ruchu w galeriach i centrach handlowych niemal wyłącznie ograniczała się do liczby wejść do obiektu i nie obejmowała tego, jak klienci poruszają się wewnątrz danego obiektu. Tę właśnie lukę ma wypełnić rozwiązanie zastosowane przez firmę AMS we współpracy z firmą badawczą CitiesAI, dostarczającej precyzyjnej wiedzy na temat wielkości ruchu na poszczególnych kondygnacjach i w konkretnych miejscach galerii, w tym w bezpośrednim sąsiedztwie pojedynczego nośnika Digital Indoor AMS.

Oprócz tego zastosowany pomiar dostarcza również podstawowe dane o demografii, czyli informacje o płci i grupie wiekowej odwiedzających oraz rozkład ruchu w poszczególnych godzinach i dniach tygodnia. Co ważne, mamy do czynienia z ustandaryzowanymi pomiarami z różnych galerii handlowych, co pozwala porównywać ruch w poszczególnych porach i dniach tygodnia w różnych obiektach, w tym w wielu sklepach tej samej marki w różnych galeriach.

Nowatorskie rozwiązanie AMS i CitiesAI dostarcza nieosiągalne dotąd dane, które stanowią kluczową wiedzę o przepływach konsumentów wewnątrz galerii zarówno dla operatorów nośników indoorowych, jak i dla reklamodawców. A

“Zyskujemy wiedzę o wolumenie przejść obok pojedynczych nośników w danej galerii handlowej. Co więcej, wiedza ta obejmuje nie tylko liczbę konsumentów, którzy znaleźli się w zasięgu nośnika o danej porze dnia, lecz również ich wiek i płeć. Jeśli dodamy do tego możliwości ekstrapolowania danych na różne obiekty, łatwo zrozumieć, jak zaawansowane i nowatorskie narzędzie zyskują reklamodawcy” - mówi Waldemar Kruk, Head of Business Intelligence w AMS.

Przykładowe dane, jakie można otrzymać dzięki wdrożeniu badania, to precyzyjne informacje odnoszące się do konkretnego nośnika sieci Digital Indoor AMS w danej galerii: średnia dzienna liczba przejść wokół nośnika; średnia godzinowa liczba przejść; średnia liczba przejść w dni robocze; średnia liczba przejść w weekendy; suma przejść w czasie całej kampanii. Wszystkie dane są dostępne w podziale na płeć i grupę wiekową konsumentów oraz filtrowane przez dowolnie wybrany zakres dni i porę dnia.

Podstawą metodologii badania jest wykonywanie bardzo dużej liczby zdjęć korytarzy galerii handlowych w sposób zautomatyzowany — nawet jednego zdjęcia na sekundę. Na jedną sesję badawczą, obejmującą, np. dwa dni pomiarów, składa się nawet 60 tys. zdjęć.

“Nieostre fotografie są automatycznie usuwane, a reszta przetwarzana przez autorskie rozwiązanie CitiesAI oparte na cloud computingu i sztucznej inteligencji, które rozpoznają, czy dany obiekt na konkretnym zdjęciu jest człowiekiem. Jeśli tak, sztuczna inteligencja przypisuje postać do płci i jednej z pięciu grup wiekowych, ponieważ zastosowane w badaniu narzędzie pozwala ocenić pozycję osoby i jej odległości od nośnika” - mówi Robert Migas-Mazur, Data Scientist w CitiesAI.

Wszystkie zastosowane w badaniach procedury, przede wszystkim analiza dużej liczby zdjęć, są zgodne z obowiązującym prawem w zakresie ochrony danych osobowych. Proces analizy zdjęć i dostępu do nich nadzorowany jest przez Inspektora Danych Osobowych RODO. Badania przeprowadzono w pięciu galeriach handlowych: Sadyba Best Mall (Warszawa), Galeria Łomianki (Łomianki), Bonarka City Center (Kraków), Alfa Centrum (Białystok), CH Auchan (Bydgoszcz).

To początek prac nad zaawansowanym modelem badawczym, który w przyszłości ma szansę objąć całą największą w Polsce sieć nośników indoorowych AMS.