汽车4S智慧门店方案

背景与挑战

解决方案介绍

建设目标

在传统4S门店实现类似“线上销售转化漏斗模型”的建设,帮助门店的管理经营者通过该套方法论,实现对4S门店的精细化管理。帮助传统门店朝感知、认知、决策的智慧型门店转型。

方案概述

通过在门店入口的人脸抓拍相机以及店内的安防监控相机,对进店客户的人脸+人体特征同时提取并对应,基于人脸数据和身形数据进行一系列的识别、分析,实现包括批次识别、驻店时长、车型关注、接待分析、轨迹检索等业务功能。

逻辑架构

采用分层分模块设计,主要分为三层,即:感知层、平台层、应用层。同时,系统通过统一接口,对外提供数据输出能力。
感知层:主要实现数据采集的功能,是整个系统的数据来源基础。基于不同需求,可选择不同的端产品和边设备进行部署,主要包括人脸抓拍机、网络摄像机、REID盒子等前端接入设备。通过互联网,实现前端采集数据上传至后端平台层。
平台层:对前端接入数据进行处理、存储及应用层数据调用等功能,提供各类计算机视觉能力,为各类应用提供人脸识别算法服务。
应用层:对平台数据进行应用落地,提供运营分析、门店管理、企业管理等功能,为4S店精准营销及主机厂对经销商的管控提供数据支撑。

方案优势

方案优势

主机厂:通过客流分析、购车批次、车辆关注度等数据,帮助主机厂实现对经销商的运营管理和指导。
经销商:通过客户到店提醒、二次到访识别、顾客画像等手段强化销售顾问能力,提供精准服务,优化用户购车体验,提升销售转化率。
  • 更加精准的客流统计
  • 客户行为、轨迹跟踪、车型关注等数据采集
  • 建立顾客画像,支撑精准营销
  • 灵活前端应用,满足各类角色数据需求
  • 以接口形式提供数据能力输出

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