Storefront
Passer-by ramai, walk-in sepi
Orang lewat banyak, tapi yang masuk sedikit. Etalase? Pintu? Jam? Tanpa capture rate, perbaikan display dan campaign tetap tebak-tebakan.
“Ramai di depan belum tentu ramai di dalam.”
Retail Intelligence · AI untuk toko
Lihat yang tidak terlihat di laporan penjualan.
Kasir hanya melihat langkah terakhir. Dengan visitor counter dari CCTV, ketahui berapa yang lewat, berapa yang masuk, jam berapa toko paling ramai, dan zona mana yang hidup, per toko dan per minggu.
- Passer-by
- 12.480
- Walk-in
- 3.120
- Capture rate
- 25%
- Jam ramai
- 19:00
Ilustrasi skenario, bukan data pelanggan.
Dipercaya mall dan ritel di Indonesia
Blind spot
Sering ketemu masalah ini?
Staffing
Jadwal staf tanpa jam ramai yang jelas
Shift disusun dari feeling atau “biasanya Sabtu ramai.” Akibatnya toko kelebihan staf saat sepi, kekurangan saat ramai.
“Staf standby di jam yang tepat lebih murah daripada overtime mendadak.”
Promo & campaign
Promo jalan, dampaknya kabur
Diskon, bundling, live di depan toko. Laporan bilang “sukses” · tapi walk-in dan capture rate dibanding baseline jarang diukur.
“Kalau tidak dibanding weekend biasa, suksesnya cuma di caption.”
Zona & layout
Rak strategis di denah, sepi di lapangan
Ada sudut yang terlihat premium di denah tapi jarang dicapai. Display diganti berkali-kali tanpa tahu zona mana yang benar-benar hidup.
“Yang sepi bukan selalu produknya. Kadang alurnya yang salah.”
Fitur
Dari depan toko sampai kasir
Ubah passer-by jadi pembeli
People counter di depan dan di dalam toko: ukur berapa yang lewat dan berapa yang masuk, per jam dan per hari. Uji etalase dan promo dengan capture rate, bukan perasaan.
- Passer-by
- Walk-in
- Store entry rate
- Store attention
Staf di jam yang tepat
Peak hour dan okupansi per hari membantu menyusun shift kasir dan pramuniaga. Staff exclusion menjaga data tetap bersih.
- Peak hour
- Occupancy
- Staff exclusion
Zona yang hidup, display yang tepat
Heatmap dan dwell time per zona menunjukkan area yang menarik perhatian dan yang hanya dilewati.
- Zone heatmap
- Zone dwell time
Bandingkan semua cabang
Satu dashboard untuk semua toko. Lihat cabang terbaik, pelajari polanya, terapkan ke cabang lain.
- Multi-store performance
- Report
CCTV biasaDengan CCTV AI visibel.ai
Dampak
Hari ini vs dengan visibel.ai
Yang ingin dicapai
Hari ini
Dengan visibel.ai
Meningkatkan konversi
Hari iniKonversi dihitung dari jumlah struk saja.
Dengan visibel.aiPasser-by → walk-in → kasir. Tahu di langkah mana pembeli hilang.
Menyusun jadwal staf
Hari iniBerdasarkan kebiasaan dan perkiraan hari ramai.
Dengan visibel.aiBerdasarkan peak hour dan okupansi nyata per hari.
Evaluasi promo
Hari iniMelihat omzet periode promo saja.
Dengan visibel.aiLift walk-in dan capture rate dibanding baseline.
Mengatur layout & display
Hari iniTrial and error, dinilai dari penjualan produk.
Dengan visibel.aiHeatmap dan dwell time per zona sebelum dan sesudah perubahan.
Membandingkan cabang
Hari iniMembandingkan omzet antar toko yang trafiknya berbeda.
Dengan visibel.aiMembandingkan capture rate dan konversi dengan penggaris yang sama.
AI on-premise
Cloud itu pilihan. Bukan keharusan.
Daripada kirim video ke cloud (boros bandwidth, koneksi tidak stabil, risiko bocor), lebih baik analisis di lokal. visibel.ai membawa AI ke gedung Anda: edge device atau server di lokasi, terhubung ke CCTV yang sudah ada. Video diproses di tempat; yang keluar hanya angka.
AI tanpa cloud Pakai CCTV yang ada 300+ channel
Pelajari teknologinya 
Analitik berbasis cloud
visibel.ai AI on-premise
Video CCTV
Stream dikirim ke server pihak ketiga untuk dianalisis
Dianalisis di gedung. Video tidak pernah keluar
Bandwidth
Upload video terus-menerus dari setiap kamera
Yang dikirim hanya angka agregat · ringan
Saat internet bermasalah
Analitik ikut terganggu
Pemrosesan tetap berjalan di lokasi
Kendali data
Data berada di infrastruktur vendor, sering di luar negeri
Tetap di ruang server Anda · lebih mudah sejalan dengan UU PDP
Skala
Biaya dan beban jaringan naik setiap kamera ditambah
300+ channel terpantau, tetap diproses lokal
Langkah awal
Mulai dari satu masalah. Buktikan dalam 15 hari.
- 1Hari 1–3
Setup & baseline
- Perangkat visibel.ai dipasang dan disambungkan ke CCTV yang ada
- Tentukan pintu, zona, atau tenant prioritas
- Baseline footfall dan capture rate mulai terbentuk
- 2Hari 4–15
Data & review
- Data traffic, walk-in, dan zona terkumpul setiap hari
- Petakan area yang ramai dan yang terlewat
- Review hasil bersama tim visibel.ai
- 3Setelah trial
Keputusan & ekspansi
- Pakai data untuk renewal, layout, dan staffing
- Lanjut berlangganan bila sesuai kebutuhan
- Perluas ke lantai, cabang, atau lokasi lain
Kata klien
Dari tim yang sudah membaca datanya
Cerita dari tim mall management dan pemilik toko yang mulai mengambil keputusan berdasarkan data.
★★★★★
“Sekarang saya punya data capture rate tiap tenant untuk bahan negosiasi renewal, bukan cuma feeling.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Ternyata CCTV mall bisa dipakai untuk lihat traffic koridor, bukan cuma keamanan.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Saya jadi tahu zona mana yang ramai dan mana yang justru terlewat pengunjung.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Data traffic bikin diskusi renewal sama tenant jadi lebih objektif.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Peak walk-in hour kelihatan jelas, jadwal security dan cleaning jadi lebih tepat.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Trial 15 harinya cukup buat lihat pola traffic mingguan mall kami.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Dashboard-nya simpel, tim leasing langsung paham data capture rate tenant.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Kami bisa bandingkan performa tenant antar lantai dengan data yang sama.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Nggak perlu ganti CCTV, tinggal integrasi ke sistem yang sudah ada.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Heatmap zona membantu kami evaluasi penempatan tenant baru.”
Klien Mall Intelligence
★★★★★
“Teknologinya canggih, saya bisa lihat data traffic toko tanpa repot hitung manual.”
Klien Retail Intelligence
★★★★★
“Sekarang campaign period bisa dibandingkan dengan baseline traffic mall.”
Klien Mall Intelligence
Tidak. Walk-in dan capture rate dihitung dari orang yang masuk toko lewat kamera · bukan struk. Integrasi POS bersifat opsional untuk menambah konversi dan nilai transaksi.
Kalau bisa dilihat lewat HP atau komputer, kemungkinan besar bisa. Tim kami membantu cek coverage pintu, zona, angle, dan pencahayaan.
Tidak. Kami menganalisis pola gerakan dan jumlah secara agregat · bukan nama atau identitas personal.
Bisa. Semua cabang terlihat di satu dashboard dengan metrik yang sama, sehingga perbandingan antar toko adil.
Tidak. Angka contoh di halaman ini untuk edukasi, bukan jaminan hasil toko tertentu.
Sensor penghitung orang hanya menghitung yang masuk. visibel.ai memakai CCTV toko yang sudah ada untuk menghitung passer-by, walk-in, capture rate, dan aktivitas zona, tanpa perangkat tambahan di setiap pintu.
Datanya sudah ada. Tinggal dibaca.
Pengunjung sudah datang. CCTV sudah melihat. Ajukan trial gratis dan lihat datanya sendiri · tanpa ganti kamera, tanpa video keluar dari gedung.
Trial diprioritaskan untuk lokasi di Jabodetabek yang lolos assessment kesiapan CCTV.