Flame Analytics
Flame Analytics · 行銷
Flame Analytics 是一套 AI 影片分析平台，把門市、商場與公共空間既有的監視攝影機，轉成匿名的客流、顧客行為與轉換率資料，全程不蒐集生物特徵。
關於 Flame Analytics
About
Flame Analytics 是什麼
Flame Analytics 是西班牙的軟體公司，專門做實體空間的數據分析。它的想法很直白：攝影機早就掛在天花板上，那就拿來數人、看人往哪裡走，再算出其中有多少人真的掏錢。公司自己寫軟體，接上 WiFi 計數與收銀系統，最後把結果整理成店長每天都會打開的儀表板。
核心技術叫 Hypersensor，是自家開發的電腦視覺引擎。它透過 RTSP 取得攝影機影像，跑深度學習模型，輸出的是一組組數字，不是畫面。系統不存人臉、不建立生物特徵樣本，原始影像也留在場館原本的監視系統裡。有法務或工會關切時，這一點通常就是第一個被問的地方。
它最適合的場景是多據點營運。二十間門市的連鎖、八十個櫃位的商場、或一座航廈，都需要把數據集中在一處看，雲端平台就是為此設計。單店當然也能用，只是價值會隨據點數量放大。
限制要先講清楚。官方沒有公開價目，沒有自助註冊，也沒有免費方案。每個專案都從預約展示與攝影機盤點開始。另外，不少市場是透過系統整合商銷售，合約條件可能來自合作夥伴，而不是原廠。
開始使用
- 在官網預約展示。業務工程師會詢問你的據點規模、攝影機數量，以及你在意哪些指標。
- 進行攝影機盤點。團隊會檢查解析度、安裝角度與網路連通，因為計數模型至少需要 720p，而且得採俯視或斜角視野。
- 串接攝影機。把平台指向你的 RTSP 串流，或交給安裝商處理，軟體就會開始在自家設備或 Flame 雲端上辨識人流。
- 劃設區域。在平面圖上標出入口線、員工區與商品區，讓計數與停留時間歸到正確的分類。
- 匯入銷售資料。想要轉換率就接上 POS 或 ERP，之後自行拉儀表板，或直接用內建範本。
- 打開報表。多數團隊在盤點後約一週就能看到可用的數據。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 零售營運主管：Flame 提供逐店的客流、進店率與轉換率，排班與動線調整因此有計數當依據，不必只憑經驗。多個據點用同一套設定時，效果最明顯。
- 商場營運方：各櫃位的來客與動線數據，讓招商團隊能向品牌說明績效，也讓租金有依據。單一建築內數十路攝影機對平台來說不是問題。
- 實體通路的行銷團隊：活動歸因能看出哪一檔促銷真的把人帶進門，也能算出每個通路的單次來客成本。
任務
- 找出業績下滑的原因：把「來客變少」與「來客買得少」分開，才能判斷要修行銷還是修店內體驗。
- 安排人力班表：用每小時的客流曲線對照真實高峰，而不是整天都用同樣的人力配置。
- 評估店面吸客力：門口一台攝影機同時計算經過人數與進店人數，就得到每個據點的進店率。
- 排除員工：以行為模式辨識員工，加上手動劃設的排除區域，把員工走動從來客數裡剔除。
情境
- 連鎖品牌把分析推到數十家分店：一個雲端儀表板、一致的定義，不必每間店裝不同品牌的計數器。
- 超市測試新動線：改裝前後的熱區圖與停留時間，能看出新貨架有沒有留住目光。
- 商場辦週末活動：活動前、中、後的客流可以量化活動帶來的增量，也能看出來的是哪些人。
- 銀行分行調整櫃檯：排隊與服務區的數據，能算出每個時段實際需要開幾個櫃。
主要功能
Hypersensor 影像引擎
Hypersensor 是真正負責「看」的那一層。它接收一般 IP 攝影機的串流，執行深度學習模型，輸出人數、動線、停留時間與各區域的活動量。Flame 宣稱人數統計準確率超過 99%，並表示每季會在客戶場地做實地稽核。一台攝影機同時產出多項指標，因此不需要為了計數、停留時間與熱區圖分別裝不同設備。
跨攝影機軌跡接續
幾乎所有場館的視野都會重疊，單機計數在人走過鏡頭交界時就會重複計算。Flame 把多台攝影機的偵測結果串成匿名的同一條軌跡，走過三台攝影機的訪客只算一人，不會變成三個。整個過程不靠生物特徵、不存影像，這通常是資安與法務第一個確認的環節。
員工排除
員工整天走動，一起算進去，所有數字都會偏高。Flame 用兩種方式處理：一個模組會學習各區域常見的員工移動模式，另外可以手動把倉庫、後場與員工走道劃成排除區。辨識依據是行為，不是臉部，因此仍符合零生物特徵的規則。
儀表板與報表
報表介面是做給不看數據的人用的。拖放式元件、預先做好的範本與排程寄送，涵蓋超過 200 項指標，熱區圖與趨勢圖即時更新。多據點帳號另有跨店比較檢視，連鎖品牌大部分的價值就在這裡。
轉換率與銷售系統整合
接上 POS 或 ERP 之後，Flame 會用訪客數除以交易數。這就得到每間店、每個小時的真實轉換率，也是分辨「行銷問題」與「店內問題」的關鍵指標。有了它，客流計數器才會變成業務主管主動打開的工具。
WiFi 進店與會員經營
Flame 也能透過 WiFi 基地台計算人數，並用登入資料做會員經營。願意連上網路的訪客，在取得同意後可依輪廓分群並串接 CRM，商場或飯店因此能在人離開後再觸及。WiFi 計數只是估算，精準度不及攝影機，適合當第二個參考訊號。
整合與資料應用
開放 API 與各式連接器能把指標送進 CRM、內容管理系統與資料湖。即時觸發器可以啟動自動化流程，例如某區人潮滿了就換看板內容，或通知現場人員支援。設備管理工具會監控攝影機狀態、標出斷線的串流，避免某台機器掉線而沒人發現，最後壞掉一整個月的資料。
優缺點
優點
- 用場館既有的攝影機就能跑，部署成本遠低於每支單價 500 至 2000 歐元的專用計數感測器。
- 不蒐集生物特徵、不儲存影像，跟法務與工會溝通時省下很多來回。
- 跨攝影機接續能產出完整的訪客軌跡，而不是各機各自為政的數字。
- 超過 200 項指標與跨店比較，比單店工具更適合連鎖與商場營運方。
- 開放 API 與連接器讓數據能留在企業原本使用的系統裡。
缺點
- 沒有公開價格、沒有免費試用、也不能自行註冊，不先跟業務談就無法評估。
- 準確度取決於攝影機位置與解析度，因此得先做盤點，有時還得調整安裝位置才能拿到第一筆資料。
- WiFi 計數不如攝影機精準，而且只涵蓋真的連上網路的人。
- 只有一間店的小型商家，可能會覺得建置流程與年度合約比裝個簡單感測器更麻煩。
常見問題
它測量人在實體空間裡怎麼移動。實體空間分析就是它的全部業務：Flame 取得既有監視攝影機的影像，跑 AI 模型，再把人數、動線、停留時間與轉換率放進雲端儀表板。原始影片不會被保存。
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