RETAIL · F&B
고객의 발걸음을 읽고,
매장의 다음 선택을 돕습니다.
RIZE는 고객이 언제 들어오고, 어디에 머무르고, 어떤 흐름으로 이동하는지 정리해 매장 운영의 감각을 데이터로 보완합니다.
USE CASE
오늘 손님이 왜 달랐는지,
매장 안에서 확인합니다.
방문객 수만으로는 매장 변화를 설명하기 어렵습니다. RIZE는 시간대별 유입부터 체류·동선, 신규·재방문 흐름까지 보여줘 점주가 현장에서 느낀 변화를 데이터로 확인하도록 돕습니다.
필요한 데이터
- 시간대별 방문객 수와 피크 시간
- 신규·재방문 고객 비중과 방문 간격
- 구역별 체류시간·관심 구역·이동 동선
사용 효과
- 유입과 체류가 달라진 시점 및 원인 후보 확인
- 진열·좌석·동선·인력 배치의 우선순위 설정
- 운영 변경 전후 고객 흐름 비교
WHAT YOU CAN SEE
현장에서 바로 확인할 수 있는
운영 신호.
방문 흐름
시간대별 방문과 재방문 흐름을 확인합니다.
체류·관심 구역
고객이 머문 구역과 체류 시간을 비교합니다.
공간 동선
구역 사이의 이동 흐름을 살펴봅니다.
FIELD CASES
데이터가 만든
운영의 변화.
미야비 리노
재방문 고객의 평균 객단가가 신규 고객 대비 +$15, +43%로 확인된 사례입니다.
+$15 · +43%PoC 기간: 2025.11–2026.05봇밥
가입 고객 대상 얼굴인식으로 포인트를 적립해주고 1개월 간 재방문 고객의 주기와 구매 증가를 살펴본 사례입니다.
45%재방문 비율 · 최대 방문횟수 16회커피브랜드 A사
오프라인 이벤트 효율을 측정하기 위해, 이벤트존에서의 총 인원, 재방문 인원(중복 참여)을 살펴본 사례입니다.
9.3%중복 추정 비율