Infinity Neural optimiza la ocupación y rotación de mesas en zonas de restauración
Lemon Neural
A customer is not the same as a delivery driver.
Telling groups apart by what they do and by how they are dressed, without recognising anybody.
The counter counts the postman too.
A door counter adds up everybody who walks through: the customer, the delivery driver, the employee going out for a cigarette and the sales rep coming in for a meeting.
In a small shop that is noise you can live with. In one with twenty staff and daily restocking, the number of 'visitors' can carry 30% of people who are not there to buy.
And the decisions taken with that number — how many tills to open, how many staff to put on — come out wrong.
By what they do, not by who they are.
Groups are told apart by signals you can see: the uniform, the restocking trolley, the direction they come in from, how long they stay.
None of that is identifying anybody. The system does not know it is you: it knows that whoever has just come in is wearing a delivery vest and has left after four minutes through the same door.
And with that, the visitor number stops including people who are not visitors.
What it tells apart.
- Your own staff, by uniform or badge.
- Delivery drivers and suppliers, by clothing and by what they are carrying.
- Customers, by route and dwell time.
- Groups as against people on their own.
- Adults as against children, by relative height.
- People with a trolley, a pushchair or a wheelchair.
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.
A real case.
A supermarket counted 4,100 entries a day. When they were separated by clothing and route, 620 were staff and restocking coming in and out through the main door over the course of the day.
The real customer figure fell by 15%, and conversion — which was being worked out on the inflated number — rose by the same. Nobody had sold more: it was just being measured properly.
Casos grabados
Funcionando, en sitios de verdad.
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What it does not do.
It does not infer age or sex from anybody's face. Telling a child apart by relative height is not the same as saying how old they are, and we do not do the second one.
And it depends on the signal being visible. If the staff wear no uniform, this separation does not exist: that has to be said before it is promised.
And what sits alongside it.
Other things the same family understands, on 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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