Objetivo

Medir asistencia y permanencia en tienda de forma automática.

IA entrenada para detectar rostros, agrupar apariciones y ordenarlas según la malla horaria de cada trabajador para gestión.

Match S4

photo_cameraFaceRec activo

Confianza

98.4%

Apariciones agrupadas por cámara.

Lectura visual

Jornada reconstruida desde eventos FaceRec

Operativo Almuerzo Hora extra Salida Malla

11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Malla 11:00 a 18:30 Almuerzo XLS

12 min

work11:12 a 12:58

restaurant54 min

work13:51 a 15:11

14 min

work15:25 a 18:00

32 min hora extra

Entrada
11:12

logout

Salida
12:58

Entrada
13:51

logout

Salida
15:11

Entrada
15:25

logout

Salida
18:32

Resumen de asistencia

Datos consolidados para control de atrasos, salidas y horas extra

67 minAtraso entrada

46 minSalidas anticipadas

12 minAtraso almuerzo

75 minHoras extra totales

Empleado	Cargo	Fecha	Turno	Entrada	Min entrada anticipada	Min atraso entrada	Salida almuerzo	Retorno almuerzo	Min atraso almuerzo	Salida	Min salida anticipada	Min extra horario laboral
staff2Enrolado	Vendedor	2026-06-16	11:00 a 20:00	11:29	0 min	29 min	14:00	14:52	0 min	20:09	14 min	18 min
staff6Enrolado	Supervisor	2026-06-16	11:00 a 20:00	11:34	0 min	34 min	14:05	14:59	4 min	20:09	0 min	0 min
staff9Enrolado	Visual	2026-06-16	09:00 a 18:00	09:04	0 min	4 min	No aplica	No aplica	0 min	11:04	16 min	0 min
staff14Enrolado	Caja	2026-06-16	10:00 a 19:00	10:00	0 min	0 min	14:02	14:48	3 min	19:17	16 min	17 min
staff21Enrolado	Bodega	2026-06-16	12:00 a 21:00	11:54	6 min	0 min	16:05	16:55	5 min	21:31	0 min	40 min

Test marcha blanca y visualizacion ejemplo

Eventos representativos

La tabla explica, el servicio interpreta

Hora	Cámara	Decisión	Lectura operacional

door_front

Puerta

Cruces de ingreso, almuerzo o salida final.

storefront

Interior

Evidencia de continuidad dentro de tienda.

schema

Contexto

La secuencia manda sobre el evento aislado.

workspace_premium

Clientes VIP

Reconocimiento de clientes clave para activar experiencias, seguimiento y atención diferenciada.

badge

Detección de Staff

Identificación de colaboradores para asistencia, permanencia y trazabilidad operativa en tienda.

visibility

Comportamiento Sospechoso

Lectura de apariciones y recurrencias para apoyar revisión preventiva de eventos inusuales.

notification_important

Alertas Lista Negra o Lista Blanca

Notificaciones por coincidencias en listas configuradas para operación, seguridad o servicio.

router

Topología local

La tienda opera con un server GPU instalado en sitio, conectado a cámaras IP de entrada y salida para reconocimiento facial en tiempo real.

Procesa video localmente y transforma detecciones en eventos biométricos.
Usa la red local de tienda como salida principal a internet.

dns

Edge FaceRec GPU

El server concentra inferencia, matching biométrico y generación de eventos operables sin depender de procesamiento cloud para reconocer.

Foco en baja latencia y continuidad del reconocimiento.
Envía eventos y evidencia procesada a la capa operacional.

cloud_done

Continuidad operativa

La arquitectura incorpora respaldo para evitar cortes de datos y monitorear el estado técnico dentro de la tienda.

UPS con autonomía aproximada de 6 a 10 minutos.
Router 4G como respaldo de conectividad y miniPC para monitoreo local.

Casos de uso disponibles

Una API para cargar, enrolar, activar listas y consultar evidencia sin operar cámara por cámara.

API hub

END TO END

upload_fileCarga masiva

Sincronizar datos operativos

Importa lotes de personas, metadata, cámaras o fuentes de video por tienda.

faceEnrolamiento

Actualizar rostros en lote

Crea POIs y adjunta imágenes manteniendo trazabilidad por registro.

manage_searchWatchlists

Gestionar listas

Segmenta blacklist, whitelist, staff, VIP o campañas y actívalas por cámara.

notifications_activeTiempo real

Consumir alertas y estados

Escucha apariciones, estados de cámara, analítica y eventos del sistema.

manage_searchHistórico

Descargar evidencia

Consulta por persona, cámara, rango horario o aparición para auditoría.

admin_panel_settingsGobierno

Controlar permisos

Roles, sesiones, auditoría, privacidad y retención de datos corporativa.

Preguntas frecuentes

Arquitectura on-premise, privacidad biométrica e integración API.

FAQ help

TÉCNICA

hubPlataforma base

Algoritmo biométrico de terceros, embebido por partners en soluciones a medida. Aporta enrolamiento, detección, almacenamiento local e integración.

storeOn-premise recomendado

Puede operar cloud, pero tienda local reduce latencias, desconexiones y puntos críticos. Mejora continuidad, inmediatez y control del dato biométrico.

databaseDatos biométricos

Rostros enrolados se guardan en servidor local y se exportan solo bajo solicitud. No enrolados: solo hash/dato demográfico anonimizado.

groupsCapacidad incluida

Hasta 10.000 personas sin costo adicional. Base estimada: 2.000 staff + 5.000 VIP; quedan 3.000 cupos antes de modificar servicio.

lockCifrado, nube y API

Información cifrada en tránsito y reposo. Datos operativos de app en Google Cloud USA. API flexible para cargas, enrolamiento, listas y extracción.

policyPrivacidad operacional

Data anonimizada abastece operación. Datos privados solo para staff o VIP con consentimiento/opt-in aprobado.

AI Trust, Fairness & Algorithm mark

Servicio mensual por tienda

US$410/mes por tienda

Servicios incluidos en propuesta:

Instalación, configuración, mantenimiento y soporte 24/7.
Redundancia operativa de hardware para continuidad del dato y servicio en tienda.
Generación de data de colaboradores/staff y registro trazable de eventos.
Acceso sin límites de usuarios, consultas API y uso de APP.
Módulo de fidelización y reconocimiento de clientes VIP.
Conteo, permanencia y análisis demográfico de visitantes en tienda.
SLA nivel 1 24/7 con agente IA; SLA nivel 2/3 con primera respuesta en 24 hrs.
Desarrollo y escalabilidad: carga/enrolamiento desde app, calendario, informes ejecutivos y dashboards históricos.

2,25x

cámaras promedio por tienda

206

tiendas con 1 acceso

tiendas con doble acceso

workspace_premium

Clientes VIP + fidelización

Reconocimiento VIP, fidelización y módulos demográficos sin alertas en tienda.

groups

Visitantes y demografía

Conteo, grupos, permanencia y lectura demográfica de visitantes.

apps

Desarrollo contínuo

Enrolamiento desde app, calendario, reportes y dashboards históricos.

power

Redundancia operativa

UPS + miniPC + router para continuidad del dato y servicio.

verified

Continuidad y cobertura

Recambio tecnológico, garantía de hardware, datos sensibles y precio tentativo sujeto a alcance final.

Cierre ejecutivo

Servicio listo para escalar control operativo de staff en tienda.

Una base auditable para medir asistencia, permanencia y eventos de tienda con evidencia automática, trazabilidad y operación continua.

Servicio validado

verifiedEscalable por tienda

calendar_month10–16 agosto 2026

Del comportamiento en tienda a decisiones comerciales

storefrontConclusiónPiso 2 es el ancla comercial: concentra el valor y debe ser la primera zona a proteger y activar.

monitoringMétricas levantadas

groups

47.706

tráfico externo

30,0%

captación

hourglass_top

87,9%

retención

point_of_sale

5,9%

checkout / entradas

groupsExterior

door_frontEntrada

routeRetención

point_of_saleCheckout

rocket_launchRecomendación: extender el piloto 90 días, probar intervenciones y conciliar checkout con POS.

Del tráfico exterior al checkout

El embudo permite gestionar cada etapa de la visita como una palanca comercial.

filter_altDel visitante al checkoutEl embudo identifica el flujo total y permite segmentarlo por edad y género desde los filtros.

6,7%

retenidos a checkout

Captación · 30,0%Vitrina, acceso y campañas para aumentar entradas.

Retención · 87,9%Experiencia interior, surtido y recorrido para sostener permanencia.

Checkout · 849 eventosAsistencia, disponibilidad, filas y señalética para reducir fricción.

Acción: fijar metas por etapa y conciliar checkout con POS.

Zonas ancla, zonas secundarias y puntos de transición

Los recorridos revelan dónde se concentra el valor y dónde conviene intervenir.

routeRutas bajo contextoLos filtros permiten comparar recorridos de visitantes o staff y abrirlos por edad y género para contrastarlos con la estrategia de tienda.

934

recorridos

182

rutas

zonas

transiciones

HallazgoPiso 2 concentra ~51% de la frecuencia; las cinco zonas principales acumulan ~95,5% del tráfico zonal.

StaffSus tres zonas más frecuentes se asocian a caja y suman 71,7%; los clientes se concentran especialmente en Piso 2.

Hipótesis: evaluar redistribución de cobertura/asistencia. No es causalidad demostrada.

groupsBuyer persona por zonaPermite identificar qué combinaciones de edad y género tienen mayor peso en cada zona y contrastarlas con su estrategia.

Composición estimada49,7% femenino y 47,7% masculino.

Segmento líderHombre adulto de mediana edad: 23,4%. Piso 2 es la zona principal para segmentos adultos relevantes.

Hipótesis: probar surtido y comunicación relevante en Piso 2; medir participación + checkout.

Alcance del datoEdad y género son estimaciones agregadas; no identifican personas.

Engagement espacial con rendimiento comercial

Money Mapping conecta participación de zona con la probabilidad de llegar a checkout.

insightsZonas que explican checkoutEste reporte separa participación de rendimiento para identificar dónde se concentra la mayor probabilidad de llegar a caja.

51,2%

participación de Piso 2

48,8%

rendimiento de Piso 2

LecturaPiso 2 es Zona Hot; además representa ~49% de las zonas observadas antes de checkout.

Decisión: distinguir zonas que atraen, convierten, hacen ambas cosas o requieren activación.

mapCómo leer la slide anteriorEsta es la leyenda del Money Mapping: cruza participación y rendimiento para asignar cuatro roles de gestión.

Zona HotProteger y potenciar.

Alta conversión / baja participaciónAumentar visibilidad y volumen.

Alta participación / baja conversiónIdentificar fricciones.

Zona fríaActivar, reformular o reconsiderar su rol.

Decisión: mover al menos una zona fría hacia un cuadrante de mayor valor durante la extensión.

Visualización referencial del futuro mapa de calor

Representación espacial basada en señales reales del pilotoResume flujos observados, concentración de Piso 2 y zonas de oportunidad. El plano es referencial.

Densidad por zonaVisitas y permanencia por día y franja.

Recorridos sobre planoEntradas, transiciones y trayectos a checkout.

Antes / despuésMedir uplift de cada intervención.

Visualización referencial: el mapa de calor estará disponible desde octubre de 2026; no corresponde a un plano calibrado ni a una medición actual del piloto.

Cada hallazgo se convierte en un experimento medible

El valor aparece cuando la gestión comercial actúa, observa y aprende.

1 · Captación

Más visitantes cruzan el acceso

30,0% ingresa. Probar vitrina, mensajes y franjas.

Medir: captación

2 · Checkout

Menos fricción en el último tramo

5,9% de entradas llega a checkout. Probar asistencia, filas, disponibilidad y señalética.

Medir: checkout

3 · Zonas frías

Activar donde hoy hay menor valor

Probar señalética, surtido o categorías gancho y comparar el cambio.

Medir: participación + checkout

4 · Cobertura staff

Alinear asistencia y demanda

Probar turnos y recorridos donde se concentra la visita, antes de atribuir efecto causal.

Medir: cobertura + checkout

verified

El piloto cerró con una línea base comercial accionable

Tráfico, captación, rutas, zonas y señales agregadas para decidir dónde intervenir.

849eventos de checkout observados

Validado

Señales actuales

47.706 visitantes exteriores y 14.318 entradas.
Rutas y zonas críticas.
Perfil demográfico agregado.
Relación espacio–checkout.

Habilitado

Lectura y experimentación

Vista diaria, semanal y mensual.
Rutina de monitoreo comercial.
Comparación antes / después.
Piso 2 como zona ancla para priorizar.

Siguiente fase

Validación comercial

Conciliación checkout–POS.
Dos o tres pruebas comerciales.
Congestión por zona desde octubre.
Metas alineadas con la operación.

rocket_launchAcción inmediata: acordar las palancas con operación, proteger el valor de Piso 2 y medir uplift antes de escalar.

De saber dónde está el cliente a entender cómo influye la atención en la conversión

El siguiente salto analítico conectará espacio, atención y resultado comercial.

Cobertura y oportunidadVisitantes atendidos/sin atención, clientes por vendedor y cobertura por zona y franja.

Calidad de interacciónTiempo hasta primera atención, duración, frecuencia y recurrencia del contacto.

Impacto en checkoutComparar checkout de clientes atendidos vs. no atendidos por zona y período.

Capacidad futura: validar asociación con experimentos controlados y conciliación POS antes de atribuir causalidad.

Gracias, Fashion’s Park

Gracias por abrir la conversación entre comportamiento y decisión comercial

El piloto deja una línea base concreta para priorizar zonas, probar palancas y construir evidencia junto al equipo de tienda.

handshakeSeguimos desde aquíProteger el valor de Piso 2, conciliar checkout con POS y aprender de cada intervención.

Cierre de piloto

Gracias por su tiempo y colaboración.

La mejor próxima slide será la que muestre una decisión aplicada y su resultado medido.

storefrontOperación

analyticsMedición

rocket_launchAprendizaje

favoriteFashion’s Park × FollowUP: gracias por convertir datos en oportunidades de mejora.

Lenguaje común

12 definiciones para leer el informe de punta a punta

Las métricas son agregadas: describen comportamiento observado en tienda, no identifican personas ni demuestran causalidad.

FlujoComportamientoEspacioResultado

groups

Tráfico externo

Personas observadas frente a la tienda durante el período.

door_front

Entradas

Visitas registradas que cruzan el acceso a tienda.

Captación

Entradas / tráfico externo: capacidad de convertir paso en visita.

hourglass_top

Retención

Visitas que permanecen más de 30 segundos en tienda.

schedule

Permanencia

Tiempo observado en tienda o una zona durante la visita.

route

Recorrido

Secuencia de zonas visitadas durante una permanencia.

turn_right

Transición

Paso observado de una zona a otra dentro del recorrido.

grid_view

Zona

Área operativa definida para leer tránsito y comportamiento.

pie_chart

Participación

Peso de una zona respecto del total de visitas retenidas.

trending_up

Rendimiento

Retenidos de una zona que luego registran paso por caja.

point_of_sale

Checkout

Evento observado en el último tramo; debe conciliarse con POS.

percent

Conversión en caja

Checkout / entradas: proporción de visitas que llega a caja.

Zonas más frecuentadas por visitantes y staff

compare_arrowsDemanda y coberturaLa tabla permite contrastar zonas frecuentadas por clientes y staff para validar cumplimiento de la táctica operacional.

VisitantesPiso 2 concentra 51% de las frecuencias observadas.

StaffLa mayor presencia se concentra alrededor de cajas.

LecturaLa cobertura actual y la demanda espacial no necesariamente coinciden.

Hipótesis: probar redistribución de asistencia hacia las zonas de mayor demanda y medir rendimiento + checkout.