스탠다드 AI
Standard AI
매장 내 카메라로 고객의 이동 경로와 행동 데이터를 분석해 오프라인 매장의 운영 효율을 높이는 AI 플랫폼
유료webLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기standard.ai
타블로 AI와(과) 비교하기스탠다드 AI 대안 모아보기소개
Standard AI의 'VISION'은 자율 계산대 기술에서 확장된 차세대 리테일 분석 플랫폼입니다. 천장 카메라와 엣지 컴퓨팅을 결합하여 쇼핑객의 행동(체류, 시선, 상품 접촉)을 3D로 정밀 추적하며, 2024년 출시된 'Vision Analytics'를 통해 실제 구매로 이어지기 전의 시각적 참여도를 측정하는 'Visual Engagement Score'를 제공합니다. NVIDIA, Google Cloud 등과의 파트너십을 통해 보안과 처리 성능을 극대화했습니다.
활용 워크플로우
데이터 수집 및 전처리 (Edge Layer)
데이터 수집 및 전처리 (Edge Layer)기존 천장 카메라(Ceiling-mounted) 영상 캡처엣지 디바이스 기반 실시간 직원/고객 구분 필터링얼굴 인식 제외 및 PII(개인식별정보) 즉시 익명화매장 내 상품 및 고유 구역(High-impact zones) 매핑
AI 행동 모델링 (Processing Layer)
AI 행동 모델링 (Processing Layer)쇼핑객 운동학(Kinematics) 분석: 동선 및 체류 시간 측정쇼핑객 시선 방향(Orientation) 및 근접도 분석상품-고객 상호작용(Interaction) 및 집어들기 감지3D 공간 매핑을 통한 실시간 매대 점유율 계산
성과 지표 분석 (Analytics Layer)
성과 지표 분석 (Analytics Layer)Visual Engagement Score(VES): 광고 및 상품 노출 효과 산출구매 전환 깔때기(Conversion Funnel) 정밀 분석품절(Out-of-stock) 및 진열 준수 여부 자동 탐지A/B 테스트: 매장 레이아웃 및 프로모션 성과 비교
운영 최적화 및 공유 (Action Layer)
운영 최적화 및 공유 (Action Layer)Mission Control: 매장 직원을 위한 실시간 관리 대시보드Insights: 경영진 및 CPG 공급사를 위한 전략 리포트실시간 재입고 및 서비스 대응 알림 송출외부 플랫폼(NCR, Toshiba 등)으로의 분석 데이터 연동
핵심 차별점: 기존 카메라를 활용해 쇼핑객의 모든 시선과 손길을 'Visual Engagement Score'로 수치화하여, 오프라인 매장에 이커머스 수준의 행동 데이터 가시성을 제공합니다.
주요 기능
- Visual Engagement Score: 광고·상품에 대한 시각적 참여도 측정
- Mission Control: 실시간 매장 운영 및 직원 대응 관리 앱
- 실시간 품절 및 진열 상태(Planogram) 감지
- 엣지 기반 익명화: 얼굴 인식 없이 행동 패턴만 분석
- 직원 동선 자동 제외로 순수 고객 데이터 추출
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 기존 매장의 카메라를 그대로 활용할 수 있어 하드웨어 교체 부담이 적고 설치가 상대적으로 간편합니다. 얼굴 인식 기술 대신 익명화된 형태 추적 방식을 사용하여 개인정보 침해 논란으로부터 자유로우며, 북미 등 엄격한 개인정보 보호 규정을 가진 지역에서도 운영이 가능합니다. 단순한 통계 수치를 넘어 고객의 시선이 머문 곳과 실제 구매 행동을 연결해주는 고충실도 데이터를 제공하므로, 리테일 미디어 광고주에게 설득력 있는 성과 지표를 제시할 수 있습니다.
- 강력한 AI 통합으로 효율적이고 접근성 높은 고급 소비자 조사를 가능하게 합니다.
- 데이터 분석 및 연구 효율성을 높이는 자동화 기능을 제공합니다.
- AI 기반 도구가 연구를 간소화하고 의사 결정을 향상시켜 효율적입니다.
단점
- 기존 카메라를 활용하더라도 정밀한 분석을 위해서는 고해상도 영상 데이터 처리가 필요하며, 매장 구조에 따라 사각지대를 없애기 위한 추가 카메라 배치가 요구될 수 있습니다. 또한 기술의 초점이 무인 결제 시스템 구축보다는 행동 분석에 맞춰져 있어, 완전한 무인 매장 구현을 최종 목표로 하는 사용자에게는 기능적 범위가 좁게 느껴질 수 있습니다. 분석된 방대한 데이터를 실제 매출 증대 전략으로 변환하기 위해서는 내부적으로 데이터를 해석하고 운영에 반영할 수 있는 전문 인력이 뒷받침되어야 합니다.
- 고급 기능을 위한 학습 곡선이 상당하여 데이터 분석 초보자에게 어려울 수 있습니다.
- 제한된 사용자 지정 및 유연성으로 설문조사 및 보고서 형식 선택에 영향을 미칩니다.
- 소규모 기업에는 비용이 많이 들 수 있으며, 가격 책정이 불분명하고 높은 데이터 요구 사항이 있습니다.
- 대규모 데이터 세트 처리 시 지연이 발생하여 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.
가격 정보
유료시작 가격: 연간 계약 기반의 기업별 맞춤 요금제 (매장 면적, 카메라 대수 및 분석 모듈 구성에 따라 변동)
기업용 자율 결제 솔루션으로 웹사이트에 공개된 가격 정보가 없으며, 개별 문의를 통해 맞춤형 견적을 받아야 한다. 매장 규모와 도입 범위에 따라 비용이 결정되는 엔터프라이즈 전용 서비스이다. 주로 대형 소매점을 대상으로 시스템 구축 및 유지보수 비용이 포함된다.
정보 확인일:
활용 사례
- 인스토어 미디어·프로모션 매대의 실시간 참여도 분석
- 고객 이동 경로 및 대기 시간 최적화를 통한 인력 배치
- 신규 매장 레이아웃 A/B 테스트 및 매출 기여도 평가
- 리테일 미디어 광고주를 위한 검증된 성과 지표 제공
대상 사용자
오프라인 소매 기업 및 체인점 운영자리테일 미디어 광고주 및 브랜드매장 레이아웃·인력 최적화를 원하는 유통 매니저
연동 서비스
SkipGoogle CloudNCRToshiba Global Commerce SolutionsMicrosoft Azure
태그
데이터 분석엔터프라이즈이커머스클라우드에이전트
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