análisis de afluencia en la gestión de centros comerciales
El análisis de afluencia (footfall analytics) rastrea cuántas personas se desplazan por un centro comercial y qué hacen mientras están allí. Para la dirección del centro, la afluencia ofrece una medida clara de su salud. Además, vincula el número de visitantes con las ventas, el rendimiento de los inquilinos y la prestación de servicios. Por lo tanto, los operadores de centros comerciales pueden usar esas métricas para optimizar los espacios, los horarios y las promociones. En la Gran Kuala Lumpur, las tasas de ocupación de los centros comerciales minoristas cayeron de forma sostenida entre 2013 y 2019, una señal de que los formatos tradicionales afrontaron presión por cambios en los gustos de los consumidores y un exceso de oferta Kuala Lumpur Retail 1er semestre 2024. Por el contrario, algunos grupos informan ocupaciones casi completas. Por ejemplo, LAMDA Development registró una ocupación casi perfecta en sus cuatro centros comerciales, con un valor total de activos que superó los €1.5 mil millones en 2024 Informe anual 2024 – LAMDA Development.
El análisis de afluencia respalda las decisiones operativas que responden a estas tendencias. Primero, al contar visitantes en cada entrada, los operadores obtienen instantáneas en tiempo real del flujo de visitantes y pueden identificar dónde se concentran los compradores. A continuación, los paneles muestran las horas punta, el tiempo medio de permanencia y las visitas repetidas. Después, los equipos pueden reconfigurar la mezcla de inquilinos, cambiar la disposición de las tiendas y planificar eventos que atraigan al mayor número de visitantes. Además, los datos ayudan a mejorar la experiencia del cliente reduciendo la congestión y alineando los servicios durante los momentos de mayor afluencia.
Los equipos de retail utilizan la afluencia para tomar decisiones de arrendamiento basadas en datos y para medir el impulso de las promociones. En algunos mercados, el tráfico peatonal de los centros comerciales recibió más escrutinio tras las caídas de ocupación. Así, un operador que combine el seguimiento de la ocupación con la analítica de visitantes puede identificar mejor qué inquilinos impulsan el rendimiento general del centro. Para despliegues más técnicos, Visionplatform.ai convierte las CCTV existentes en una red de sensores operativos para que los operadores obtengan detecciones precisas en tiempo real y transmitan eventos a los sistemas empresariales. Además, nuestra plataforma ayuda a los operadores de centros comerciales a elevar la eficiencia operativa manteniendo los datos en local para el cumplimiento del RGPD y la preparación para la Ley de IA de la UE.
uso de soluciones de conteo de personas para obtener información sobre el tráfico en centros comerciales
Las soluciones de conteo de personas existen en varios tipos y cada una tiene un propósito. Los haces infrarrojos y los contadores de tráfico simples ofrecen recuentos fiables de entradas. Mientras tanto, los contadores analíticos por vídeo ofrecen datos más ricos sobre patrones de movimiento y tiempo de permanencia. Por ejemplo, FootfallCam y dispositivos similares suministran conteo bidireccional que distingue entradas de salidas Recursos de FootfallCam. Además, Axle Systems explica que «los dispositivos contadores de afluencia son dispositivos electrónicos que miden el número de personas que entran o salen de una determinada área», lo que aclara el papel de estos sensores en centros comerciales concurridos Dispositivo contador de afluencia: lo que necesita saber – Axle Systems.
Usando el conteo de personas, un equipo de gestión de centros comerciales puede recopilar datos de tráfico en tiempo real en cada entrada y a lo largo de los pasillos. En consecuencia, los operadores ven dónde se concentra el tráfico de visitantes por hora y por día. Luego pueden identificar horas pico, las horas más concurridas y los momentos en que las tiendas reciben más afluencia. Además, combinar los recuentos con datos de punto de venta revela la conversión y el rendimiento. Por ejemplo, cuando los operadores alinean el personal con las horas pico medidas, las tiendas reducen los tiempos de espera y mejoran la satisfacción del cliente. En un estudio de caso, un conteo preciso de personas condujo a un incremento del 7,3 % en las ventas después de que los turnos del personal y las promociones se ajustaran a la demanda medida. Ese ejemplo muestra cómo los datos de afluencia se vinculan con la planificación del personal y el aumento de ventas.
En la práctica, el uso del conteo de personas ayuda a la gestión del centro a programar descansos, desplegar seguridad y abrir activaciones pop-up en los pasillos más concurridos. Asimismo, respalda el control de multitudes y la prestación de servicios en los momentos punta. Para los minoristas, los datos sirven para promociones dirigidas y una distribución de producto adaptada. Además, integrar el conteo de personas en sistemas analíticos de visitantes más amplios ayuda a las operaciones del centro a anticipar picos durante eventos y festivos. Para quienes quieran ver cómo la analítica de vídeo apoya al retail, consulte nuestro artículo sobre Analítica de vídeo con IA para el comercio minorista, que explica cómo cámaras y analítica se combinan para producir métricas accionables de contadores de afluencia.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
tecnologías de contadores de afluencia y sistemas de conteo de personas
Existe una distinción entre un contador de afluencia independiente y un sistema completo de conteo de personas. Un contador de personas como un haz infrarrojo básico se centra en contar entradas y salidas. En contraste, un sistema de conteo de personas superpone múltiples sensores, motores analíticos y paneles de control. Estos sistemas producen conocimientos profundos sobre el movimiento del cliente, el tiempo de permanencia y las visitas repetidas. Por ejemplo, los dispositivos contadores de afluencia minorista a menudo informan recuentos con puntos de referencia de precisión de hasta el 94 % en condiciones ideales. Ese nivel de precisión importa cuando las tarifas de arrendamiento y las decisiones de personal dependen de los datos de tráfico peatonal.
Los proveedores difieren en su enfoque. FootfallCam y Axle Systems son conocidos por el hardware y modelos de despliegue sencillos FootfallCam Axle Systems. Mientras tanto, plataformas más avanzadas como Visionplatform.ai reutilizan las CCTV existentes y ejecutan IA en el edge. En consecuencia, las cámaras ya instaladas pueden funcionar como sensores de conteo de personas sin cableado adicional. Además, los despliegues locales mantienen la propiedad de los datos y ayudan con los requisitos de cumplimiento. Esa configuración es útil para los operadores que quieren evitar el bloqueo por proveedor y el procesamiento exclusivamente en la nube.
La colocación óptima de los sensores importa. Coloque sensores en cada entrada y en las entradas secundarias que atraen a los compradores. También, ubique sensores en las zonas de restauración y cerca de tiendas ancla para rastrear el tráfico a nivel de pasillo. Además, los techos altos y las fachadas de vidrio pueden afectar el rendimiento de los infrarrojos, por lo que la analítica por vídeo suele ofrecer los mejores resultados en esos puntos. Para la fiabilidad del conteo, mezcle tecnologías: use contadores de tráfico para recuentos simples y sensores de conteo basados en vídeo para mapear flujos y tiempo de permanencia. Finalmente, cuando los operadores conectan los sensores a paneles de control, pueden supervisar datos de ocupación en tiempo real e identificar horas punta antes de que la congestión se convierta en un problema.
análisis de datos de afluencia y tendencias de los compradores
Las métricas clave guían la analítica de compradores y las decisiones operativas. Los recuentos por hora, los períodos pico, el tiempo medio de permanencia y las visitas repetidas encabezan la lista. Además, las tasas de conversión vinculan los recuentos de visitantes con los datos de ventas para que los gerentes puedan medir el ROI de marketing. Al analizar los datos de afluencia, los equipos descubren aumentos los fines de semana, pulsos estacionales y picos ligados a eventos. Por ejemplo, las tiendas suelen ver más visitantes en los fines de semana festivos, y las zonas de restauración típicamente muestran mayor afluencia a últimas horas de la tarde.
Los paneles proporcionan información inmediata sobre la afluencia y permiten a los equipos detectar tendencias con rapidez. Además, los modelos de machine learning pueden separar patrones regulares de anomalías y prever picos a corto plazo. En consecuencia, los modelos predictivos ayudan a planificar los turnos del personal y las promociones con confianza. Adicionalmente, la detección de anomalías señala caídas súbitas en el tráfico de visitantes para que los equipos de marketing puedan reaccionar. Por ejemplo, una disminución repentina de la afluencia cerca de una tienda ancla puede indicar un cierre o un problema de servicio que debe solucionarse.
Las herramientas para la detección de tendencias van desde paneles BI simples hasta modelos de IA que predicen el flujo de visitantes horas por adelantado. También, combinar los datos de tráfico con Wi-Fi o datos de fidelidad puede revelar qué promociones atraen tráfico y cuáles no. Para un análisis más profundo, aplique técnicas de análisis de afluencia de clientes para segmentar a los visitantes por frecuencia de visita y tiempo de permanencia. Ese enfoque ayuda a los minoristas y a los inquilinos a elegir estrategias de merchandising y promoción que se ajusten al comportamiento de los compradores. Para ampliar la información sobre el uso de cámaras y analítica para entender las colas y el flujo de clientes, visite nuestros recursos sobre detección de colas con CCTV y analítica de tiempo de espera en cajeros con IA. Estos ejemplos ilustran cómo la analítica de datos ofrece conocimientos que ayudan a la dirección del centro a tomar decisiones informadas y oportunas.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
métricas de tráfico peatonal para la mezcla de inquilinos y el tráfico minorista
Las métricas de tráfico peatonal informan directamente la mezcla de inquilinos, la estrategia de arrendamiento y el alcance del marketing. Los propietarios usan los recuentos de visitantes para establecer bandas de renta y negociar cláusulas de facturación con los inquilinos. Además, los operadores emplean la afluencia zonal para identificar áreas con bajo rendimiento. Luego, pueden reubicar un inquilino o incentivar un local complementario para equilibrar la circulación. Ese tipo de gestión activa ayuda a incrementar los niveles de ocupación y eleva los ingresos por metro cuadrado.
El arrendamiento basado en datos reduce el riesgo tanto para el propietario como para el inquilino. Por ejemplo, cuando un inquilino ve números transparentes de afluencia, puede planificar inventario y personal en consecuencia. Además, un operador puede demostrar el impacto del marketing mostrando el aumento de visitantes tras una campaña. Vincular los conocimientos de afluencia con los datos de ventas proporciona una visión completa: la afluencia puede aumentar, pero la conversión puede quedarse atrás, lo que señala un problema de merchandising o de personal. En ese caso, los equipos de retail pueden ajustar los expositores o las promociones para convertir el tráfico.
Las zonas de alto tráfico peatonal exigen rentas premium porque atraen a más visitantes y ofrecen un mayor ROI de marketing para los inquilinos. En consecuencia, la dirección del centro puede desplegar promociones dirigidas en esas zonas y medir los incrementos. Además, las herramientas que mapean el flujo de visitantes y la disposición de las tiendas permiten a los planificadores optimizar las mezclas de arrendamiento para que las tiendas ancla alimenten a los negocios más pequeños. Para implementaciones detalladas donde las cámaras apoyan la analítica minorista, nuestro artículo sobre conteo de personas y mapas de calor en supermercados muestra técnicas similares aplicadas a tiendas y centros comerciales. Como resultado, las operaciones del centro se vuelven más eficientes y la satisfacción de los inquilinos mejora cuando las decisiones se basan en un análisis claro del tráfico peatonal.
futuro del centro comercial: uso de la afluencia, la analítica de datos y la analítica avanzada
El futuro de la gestión de centros comerciales dependerá cada vez más de la analítica predictiva, la IA y las redes de sensores integradas. Los modelos predictivos pronostican los períodos de mayor actividad y ayudan a identificar las horas punta con días de antelación. Además, los sensores IoT y las cámaras convierten el vídeo en eventos estructurados, que alimentan paneles en tiempo real y sistemas operativos. Esa combinación permite respuestas rápidas ante aglomeraciones, faltas de personal y oportunidades promocionales.
La analítica avanzada y la IA permiten experiencias de compra personalizadas. Por ejemplo, al combinar patrones de afluencia anonimizados con datos de fidelidad con consentimiento, un minorista puede presentar promociones oportunas a los visitantes adecuados. Adicionalmente, las herramientas de programación predictiva permiten al personal ajustar la capacidad a la demanda, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce los costes laborales. Mientras tanto, las estrategias de redimensionamiento y el seguimiento de la ocupación ayudarán a los centros a adaptarse a los cambios en los formatos minoristas. El redimensionamiento basado en datos puede cerrar alas con bajo rendimiento mientras concentra la inversión donde la afluencia de compradores sigue siendo fuerte.
Finalmente, las plataformas que funcionan con las CCTV existentes permiten a los operadores escalar la analítica sin instalar nuevo hardware. Visionplatform.ai convierte las cámaras en sensores y transmite eventos vía MQTT para que los equipos puedan alimentar BI, BMS o sistemas SCADA para usos operativos más allá de la seguridad. Al permanecer los datos bajo el control del cliente, los centros obtienen analítica sin perder gobernanza. En resumen, el futuro de las operaciones de centros comerciales se basa en combinar el conteo de personas, los conocimientos de afluencia y la analítica avanzada para crear una experiencia de compra más segura, personalizada y rentable para inquilinos, visitantes y equipos operativos del centro.
FAQ
¿Qué es el análisis de afluencia y por qué importa?
El análisis de afluencia mide cuántos visitantes entran y se desplazan por un centro comercial. Importa porque conecta el número de visitantes con las ventas, el rendimiento de los inquilinos y las decisiones operativas, lo que permite a los gerentes tomar decisiones informadas.
¿Qué tecnologías cuentan a los visitantes en un centro comercial?
Las tecnologías incluyen haces infrarrojos, dispositivos contadores de personas y sensores de conteo mediante analítica de vídeo. Cada una ofrece diferentes niveles de detalle; los sistemas de vídeo brindan datos más ricos sobre flujo y tiempo de permanencia, mientras que los haces cuentan las entradas de forma simple.
¿Qué precisión tienen los contadores de afluencia?
La precisión varía según la tecnología y la colocación, pero algunas soluciones reportan hasta un 94 % de precisión en condiciones ideales. Factores como la posición del sensor, la densidad de la multitud y la iluminación pueden influir en el rendimiento.
¿Pueden los datos de afluencia mejorar el rendimiento de los inquilinos?
Sí. Las métricas de tráfico peatonal ayudan a identificar zonas con bajo rendimiento y respaldan las decisiones sobre la mezcla de inquilinos. Para los inquilinos, la analítica clara de visitantes permite planificar inventario y promociones dirigidas para aumentar la conversión.
¿Cómo usan los centros comerciales la afluencia para planificar los horarios del personal?
Los centros superponen los recuentos horarios y las predicciones de picos para alinear los turnos del personal con la demanda. Ese enfoque reduce las colas, mejora la experiencia del visitante y puede aumentar las ventas al asegurar un servicio adecuado en los periodos de mayor actividad.
¿Qué papel juega la IA en la predicción de las horas punta?
Los modelos de IA analizan el historial del tráfico peatonal y detectan patrones que indican picos próximos. Luego entregan previsiones para que los gerentes puedan planificar personal, control de multitudes y marketing con antelación.
¿Existen preocupaciones de privacidad con el conteo de personas basado en vídeo?
Sí, la privacidad importa. Los despliegues efectivos anonimizan las detecciones y suelen procesar los datos en local para mantener el control de las grabaciones. Visionplatform.ai enfatiza el procesamiento en local y registros de eventos auditables para apoyar el cumplimiento del RGPD y la Ley de IA de la UE.
¿Cómo se relaciona la afluencia con el ROI del marketing?
Al mostrar los cambios en el tráfico de visitantes antes y después de una campaña, las métricas de afluencia cuantifican el incremento y la conversión. Esa vinculación ayuda a los responsables de marketing a justificar el gasto y a perfeccionar las promociones para obtener mejores resultados.
¿Se pueden usar las CCTV existentes para el conteo de personas?
Sí. Las plataformas modernas pueden convertir las CCTV en una red de sensores que transmite eventos estructurados. Esto reduce los costes de hardware y aprovecha el vídeo existente para analítica operativa.
¿Cuál es la mejor ubicación para los sensores en un centro comercial?
Los sensores deben cubrir cada entrada, los pasillos principales, las zonas de restauración y las tiendas ancla. Una colocación adecuada asegura recuentos precisos y mapas de flujo útiles que apoyan las decisiones de diseño y de inquilinos.
