Infinity Neural optimiza la ocupación y rotación de mesas en zonas de restauración
Lemon Neural
How many came in yesterday? And will the same number leave tomorrow?
Counting isn't asking. You draw a line over the image and the number comes out the same every night, whoever is looking at it.
Everyone counts. Almost nobody can explain it.
A clicker at the door, the manager's estimate, the number of tickets, the occupancy the fire system reports. Every way of counting works more or less, and none of them survives someone asking how the figure was arrived at.
That doesn't matter until the day it does: when you have to justify an occupancy figure to an inspector, decide how many tills to open, negotiate a rent based on footfall or prove that what you say went through that door went through it.
And there is something worse than not having the figure: having it and not being able to compare it with last month's, because someone else was counting it to a different criterion.
A line isn't described. It's drawn.
You draw a line over the image, at the exact spot people walk through, and you set which direction counts as in and which as out.
From then on the number is repeatable. The line is where it is, the count is made the same way every night and the result doesn't depend on the shift. That is what lets you compare it week to week, and what lets you audit it.
The counting is certified by the Centro Español de Metrología, the Spanish metrology institute. That doesn't say it never gets it wrong: it says an independent body has measured how much it gets wrong and put that in writing.
What it counts.
- Entries and exits across a line, with direction.
- How busy a zone is at any moment, and the peak for the day.
- Cumulative occupancy by time band, day and season.
- Several doors at once, added together or separately.
- People rather than groups: a family coming in together is four, not one.
- The difference between what was counted and what was validated at a turnstile or a ticket office.
Lo que Lemon Neural entiende
15 detecciones grabadas.
Personas: cuántas, por dónde y cuánto tiempo.
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Cada una es una grabación del sistema funcionando. Pasa el ratón por encima —o tabula hasta ella— para verla en movimiento.
One real case.
A shopping centre has seven entrances and an old counter on two of them. The footfall figure sent to the retailers is an extrapolation from those two.
Lines are put on all seven. The first month shows that the car park entrance, the one nobody was counting, carries 31% of the total and peaks at 19:30, which doesn't coincide with the main door's peak. The footfall figure being reported had been low for years.
Casos grabados
Funcionando, en sitios de verdad.
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What it doesn't do.
It doesn't know who you are or whether you've been back. Each person is an anonymous figure crossing a line: there is no facial recognition and no tracking across days.
And the line has to be visible in full, with nobody blocking it. A camera with the door side-on, or with a column in the middle, counts badly, and you see that on day one, not in month six.
And what's next to it.
Other things the same family understands, over the same cameras.
▸¿Puedo ajustar mis campañas de marketing a la demografía de mis clientes?
Sí, y hacerlo es clave para mejorar la efectividad de tus campañas. Cuanto más sepas sobre quién visita tu negocio (edad, género, si vienen solos o en grupo…), más fácil será diseñar mensajes, promociones o productos que realmente conecten con tu audiencia.
La mayoría de negocios físicos no tiene acceso a esta información sin recurrir a encuestas o programas de fidelización. Pero gracias a soluciones de análisis de video con inteligencia artificial como Lemon Neural , ahora es posible detectar y segmentar automáticamente el perfil demográfico de tus visitantes de forma anónima.
Esto te permite lanzar campañas dirigidas con mayor precisión, adaptar tus creatividades al público real que te visita y evaluar qué perfiles responden mejor a cada acción, todo en tiempo real y sin recopilar datos personales.
Leer la respuesta entera →▸¿Cómo se mide el tiempo medio de atención al cliente en un mostrador?
Medir manualmente cuánto tiempo pasa cada cliente en un mostrador es ineficiente y propenso a errores. Sin embargo, existen soluciones basadas en inteligencia artificial que permiten realizar este cálculo de forma automática, precisa y en tiempo real.
Lemon Neural detecta:
Cuándo una persona llega al mostrador.
Leer la respuesta entera →▸¿Existe alguna forma de medir las colas en las cajas para reducir la espera?
Sí, existen soluciones que permiten monitorizar de forma automática cuántas personas están haciendo cola y cuánto tiempo esperan. Esta información es clave para tomar decisiones rápidas, abrir nuevas cajas cuando sea necesario y mejorar la experiencia del cliente.
Lemon Neural analiza en tiempo real:
El número de personas en cola por caja .
Leer la respuesta entera →▸¿Cómo optimizar el número de cajas abiertas según la afluencia?
Tener demasiadas cajas abiertas en momentos de baja afluencia desperdicia recursos. Tener pocas cuando el local se llena provoca largas esperas, mala experiencia y pérdidas. La clave está en anticiparse y tomar decisiones basadas en datos reales, no en intuiciones.
Lemon Neural te permite:
Medir en tiempo real cuántas personas hay en tienda.
Leer la respuesta entera →▸¿Cómo controlar si las cajas de pago están saturadas?
Saber si las cajas están funcionando con fluidez es clave para evitar cuellos de botella, tiempos de espera excesivos y una mala experiencia de compra. Pero muchas veces el personal no tiene visibilidad inmediata de lo que ocurre en tiempo real.
Lemon Neural monitoriza continuamente las zonas de pago, detectando:
El número de personas en cola .
Leer la respuesta entera →▸¿Qué puedo hacer para reducir las colas en mi tienda?
Las colas son uno de los principales puntos de fricción en la experiencia de cliente. Afectan la percepción del servicio, provocan abandono y afectan directamente a la rentabilidad. Reducirlas no siempre significa añadir más personal, sino actuar con datos.
Lemon Neural monitoriza en tiempo real la formación de colas , su longitud, tiempos de espera y velocidad de avance. Con esta información puedes:
Detectar patrones de saturación en ciertos horarios o zonas.
Leer la respuesta entera →▸¿Cómo saber si mis clientes están esperando demasiado tiempo en cola?
Las colas largas generan frustración, abandonos y pérdidas de ventas. Pero muchas veces no se detectan a tiempo porque el equipo no tiene visibilidad en tiempo real, y tampoco es fácil medir cuánto espera cada cliente.
Lemon Neural te permite monitorizar automáticamente las colas : cuántas personas hay, cuánto tiempo lleva esperando cada una y si se forman cuellos de botella en momentos clave. Incluso puede alertarte cuando se supera un umbral de espera definido, para que tomes medidas inmediatas, como abrir más cajas o reforzar la atención.
Así, no solo evitas malas experiencias, sino que mejoras la eficiencia operativa y mantienes el flujo de clientes sin fricción.
Leer la respuesta entera →▸¿Mi local es accesible para personas con movilidad reducida?
Tener rampas, ascensores o zonas amplias es fundamental, pero la verdadera accesibilidad no se mide solo por el diseño, sino por cómo se usa el espacio en la práctica. A veces, un local cumple con la normativa pero sigue presentando barreras reales: puertas estrechas, pasillos obstruidos o mobiliario mal distribuido.
Para saber si tu espacio es realmente accesible, necesitas observar cómo interactúan con él las personas con movilidad reducida: ¿pueden moverse sin obstáculos? ¿utilizan las rutas previstas? ¿hay zonas que evitan sistemáticamente?
Lemon Neural detecta de forma anónima la presencia de personas con sillas de ruedas u otros elementos de apoyo, y analiza sus recorridos dentro del local. Con esta información puedes identificar barreras no evidentes, validar la eficacia de tus rutas accesibles y adaptar el espacio para que sea verdaderamente inclusivo y funcional.
Leer la respuesta entera →Verlo funcionando en IRIS Neural El sistema de vídeo del grupo, con su propia web.
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This is already recorded working. What's left is to see whether your camera allows it: where it is placed, what angle it has and what you can see from there. If it doesn't, we'll tell you.