Mapas de Calor

Mide dónde se concentra la atención - no donde se supone que ocurre

KSI convierte cada cámara en un sensor de comportamiento espacial. Cada metro cuadrado del local recibe un puntaje de tráfico y de interés, en tiempo real, sin instalar nada nuevo.

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KSI Vision · Mapa de calor en vivo
En vivo
Atención en zona top
38%
+9% vs. semana previa
Zona fría
Fondo
Intensidad por zona
Tiempo realPor planta
01El problema

El layout se decide sin ver dónde se detienen los clientes

El plano de una tienda suele diseñarse con una hipótesis: que el cliente recorrerá las góndolas en un orden determinado, se detendrá en ciertos puntos clave y reaccionará al merchandising como se esperaba.

La realidad casi nunca coincide con la hipótesis. Hay zonas frías que ningún cliente toca, puntos calientes que nadie mapeó y merchandising en pasillos donde la gente solo pasa rápido. Sin medirlo, no se puede corregir.

Sin visibilidad sobre la atención, el layout se optimiza a ciegas

02Cómo funciona

De píxeles a decisiones de layout

1. División en grilla calibrada

El espacio se divide en una grilla métrica calibrada. Cada celda representa un área real medible del piso.

2. Mapa de tráfico

Cada vez que una persona cruza una celda, suma +1 tráfico. Resultado: un mapa preciso de circulación.

3. Mapa de interés

Si una persona permanece en una celda más de un umbral configurable (por defecto 10 segundos), suma +1 interés. Distingue entre pasar y mirar.

03Para qué se usa

Decisiones que se vuelven obvias

Optimización de layout

Detecta pasillos muertos y reasigna el espacio donde realmente circula la gente.

Planificación de merchandising

Ubica los productos de mayor margen en las zonas con más interés real, no en las zonas supuestas.

Detección de zonas frías

Identifica áreas que reciben tráfico pero no atención -y por qué.

A/B testing de cambios

Mide el impacto antes/después de cada cambio de layout o intervención de visual merchandising.

04Impacto de negocio

Más que un mapa bonito

Decisiones de layout basadas en evidencia

Cada cambio en la disposición del local se valida con datos de comportamiento, no con suposiciones.

Más de 99% de precisión

Algoritmo validado en deployments reales. Funciona con cualquier marca de cámara existente.

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