82%daspessoasqueentramnasualojanãocompram.
Vocêsabeporquê?

A maioria das lojas gerencia seu negócio olhando apenas para as vendas. Mas isso não diz quantas oportunidades você teve, quantas foram desperdiçadas, nem por quê.

O KSI torna visível tudo o que acontece antes que o cliente saia da loja.

Sem hardware novoVisitantes únicos reaisCompatível com GDPR
USD 0.0M

Vendas perdidas por ineficiências não medidas, por loja ao ano

Uma loja que vende mais não é uma loja que funciona melhor

Pode estar recebendo mais tráfego mas convertendo pior. Sem dados reais de quantos potenciais clientes entraram e quantos compraram, você não pode saber.

E se o sistema de contagem que você usa conta re-entradas e staff - o dado que você tem não reflete a realidade. O que acontece depois é sempre o mesmo.

Dados incorretos

O sistema conta re-entradas e staff. Tráfego inflado, conversão artificialmente baixa.

Ninguém confia neles

A equipe ignora os relatórios e opera por intuição.

Custo afundado sem impacto

O investimento em analytics não gera nenhum retorno.

Dos que entram, apenas 18% compram. Onde o restante se perde?

100%Entram na loja
92%Interagem com proposta de valor

Quantos saem sem olhar nada?

40%Solicitam atendimento ou experimentam calçados

O momento de decisão mais crítico e o menos medido

26%Chegam ao caixa

Quantos saem sem comprar após experimentar?

18%Compram

Os percentuais são ilustrativos e variam por loja e formato. O KSI mede seus dados reais.

82%não compram.

E você não sabe em qual etapa os perdeu. Sem visibilidade do funil, você não pode intervir em nenhum ponto do processo.

Ver minha conversão →

As vendas não se perdem na saída.
Se perdem dentro.

≈5%

Filas custam como aumentar preços

Filas visíveis reduzem a probabilidade de compra de forma equivalente a aumentar os preços em 5%. Em calçados, onde o atendimento personalizado é essencial, a espera faz o cliente abandonar antes de receber ajuda.

Lu, Musalem, Olivares & Schilkrut · Management Science

Sem dado

Você não sabe quantos pedem ajuda e vão embora

Em calçados a conversão depende de que o cliente receba atendimento. Mas sem dados de quantos solicitam ajuda, quanto esperam e quantos saem sem ser atendidos, você não pode otimizar o processo nem o staffing.

Problema operacional identificado em redes de calçados

Dados quebrados

O sistema conta o que não deve

Re-entradas, staff, visitas duplicadas. Seu tráfego parece inflado, sua conversão parece baixa. A equipe para de usar os dados. O investimento em analytics torna-se um custo afundado sem impacto real.

Problema operacional identificado em redes de calçados

No ecommerce você mede tudo. Na sua loja, quase nada.

80% das vendas de moda ainda acontecem em lojas físicas. Mas as decisões estratégicas e operacionais são tomadas com dados de caixa - quando a venda já foi ganha ou perdida.

O que você tinha antes
Com KSI
Apenas contagem de porta
Visitantes únicos reais, sem duplicatas ou staff
Conversão global, não confiável
Conversão real por loja
Sem dado de taxa de rejeição
Taxa de rejeição de clientes que entram e saem rapidamente sem interagir com a proposta
Sem tempo de permanência
Permanência e relação com compra
Sem dado de saturação de atendimento
Espera para ser atendido e abandono por falta de serviço
Sem perfil do visitante
Gênero, grupos, tipo de comportamento
Sem comparativo confiável entre lojas
Benchmarking em toda a sua rede

Tudo o que você precisa para entender de verdade como sua loja converte

Tráfego real sem ruído

Visitantes únicos sem duplicatas por re-entradas. Staff excluído automaticamente. Conversão real - não a que você achava ter.

Ver mais

Funil de compra visível

% de clientes que saem sem interagir. Tempo de permanência e sua relação com a compra. Ponto exato onde a venda cai.

Ver mais

Saturação de atendimento e filas

Detecte quando os clientes esperam para ser atendidos e quantos saem sem receber serviço. Aja antes de perder a venda.

Ver mais

Fricção quantificada em dinheiro

Abandono de compra estimado. Vendas perdidas ($) por ponto de fricção. Alertas quando a espera supera o limite aceitável.

Ver mais

Comparativo entre lojas

Com dados limpos e consistentes, identifique quais lojas têm potencial de melhoria real e quais já estão bem calibradas.

Perfil do visitante

Segmentação por gênero e grupos (famílias, casais). Classificação por comportamento: transacional vs. de permanência.

Ver mais

De câmeras de segurança a inteligência de negócio.

01

Integramos às câmeras que você já tem

IP, analógicas, DVR, NVR, VMS e qualquer marca. O KSI se conecta às câmeras CCTV já instaladas na sua loja, sem afetar a operação e com instalação remota.

02

A IA transforma o vídeo em dados de comportamento

O software proprietário do KSI usa o que há de mais recente em IA para identificar zonas, percursos, permanência, filas de atendimento, conversão e fricções dentro da loja. Não mede apenas quantas pessoas entram: mostra como elas se comportam antes de comprar - ou abandonar.

03

Sua equipe converte esses insights em melhores decisões

Dashboards, relatórios e alertas ajudam a agir no momento e a analisar e melhorar a operação no curto e médio prazo: ajustar equipe, redesenhar zonas, melhorar o processo de atendimento e detectar oportunidades por seção, categoria ou loja.

Desenvolvido para redes de lojas de calçados

Sem instalações ou visitas técnicas

Funciona nas suas câmeras atuais. Sem sensores, sem scanners na entrada, sem coordenar com cada loja. Implementação em menos de uma semana, 100% remota.

Dados nos quais você volta a confiar

Reidentificação morfológica anônima: visitantes únicos reais, staff excluído, sem lacunas por falhas do sistema. Precisão >99,5%.

Privacy by design · GDPR compliant

Sem captura ou armazenamento de dados pessoais. Opera sobre padrões de movimento, não identidades. Validado em lojas de centros comerciais.

Escala com sua rede

De uma loja a centenas. Comparativo de performance entre unidades em um único dashboard. Um sistema, toda a cadeia.

Empresas líderes do varejo já tomam decisões com KSI

FalabellaZARAMANGOGrupo AXOCalimod

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