DASHBOARD DEMO · 集客
来店客数と転換率（人数カウント × POS）
路面のアパレル雑貨店（営業 11〜21 時、入口 1 か所）を想定し、入口の天井に付けた人数カウンター 1 台で来店客数と在店数を数えます。POS の時間帯別売上と突き合わせて「来た人のうち何人が買ったか」「買わずに帰った人でいくら逃したか」を毎日の数字にします。
想定値実測に基づく
店内 LAN（PoE）通過ごとに MQTT で送信
クラウドPOS の CSV とここで突き合わせ
このデモの想定: 入口 1 か所の路面店。カウンターは距離だけを測る方式なので映像を保存せず、来店客のプライバシーに配慮できます。
POS: 9/23 分まで取込済み（9/24 10:05）
時間帯別の来店・退店
9/24（水）11:00〜14:40。スタッフの出入りは除外在店数の推移
10 分ごと。入店の累計 − 退店の累計時間帯別の一覧
本日と前日（9/23）の比較本日のできごと
自動で記録在店数が設定値を超えたときは店内のタブレットに通知し、レジ応援の判断に使います。
曜日 × 時間帯の来店客数
直近 4 週の平均（人/時間）。定休日は除外色が濃いほど来店が多い時間帯です。シフトの厚みを合わせる目安になります。
週次アラート
9/17〜9/23 を 4 週平均と比較日別の来店客数と購買客数
9/17〜9/23購買転換率（%）
天候別の 1 日あたり来店客数
直近 4 週の平均。定休日は除外天気は気象データを 30 分ごとに取り込んで日ごとに判定します。雨の日は来店が減る一方、転換率は上がる傾向があります。
見えるようになること
- 今日の来店客数と今の在店数が、レジを離れなくても分かる
- 「来たのに買わなかった人」の数と、それを金額にした逸失売上が毎日出る
- 曜日 × 時間帯の来店の山が分かり、シフトと接客の厚みを合わせられる
計算のしかた
来店客数 = 入店 − スタッフの入店
転換率 = 購買客数 ÷ 来店客数
機会損失 = 来店客数 − 購買客数
逸失売上 = 機会損失 × 客単価
来店客数 = 入店 − スタッフの入店
転換率 = 購買客数 ÷ 来店客数
機会損失 = 来店客数 − 購買客数
逸失売上 = 機会損失 × 客単価
使う機器
Milesight VS135-P × 1（ToF 人数カウンター、入口天井 2.5 m、検知ライン 1 本）Milesight UG65 または店内 Wi-Fi（MQTT で送信）POS 時間帯別売上 CSV を日次でアップロードToF 方式は距離だけを測るのでカメラ映像は保存しません。スタッフの出入りはタグで区別して来店客数から除きます。
自社の店舗でも同じ画面を
入口の数と天井の高さ、POS の CSV 形式を教えていただければ、構成案と設置イメージをお出しします。