در این سامانه ها دوربین‌های فروشگاه تصاویر چهره مشتریان را ثبت می‌کنند و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق (شبکه های عصبی) ویژگیهای ظاهری صورت را استخراج کرده و سن و جنسیت فرد را پیش بینی می‌کنند. برای مثال شبکه های عصبی با آموزش روی مجموعه داده‌های بزرگ ،تصویری قادرند تنها با یک تصویر صورت افراد را در دسته‌های سنی مختلف و جنسیت (مرد زن) طبقه بندی کنند. این تحلیلهای خودکار و بلادرنگ در مقایسه با روشهای سنتی بسیار سریع و دقیق اند.
کاربردها در فروشگاه‌ها برای تحلیل دموگرافیک بازدیدکنندگان
تشخیص سن و جنسیت در محیط فروشگاه‌ها امکان بررسی ترکیب جمعیتی مشتریان را فراهم می‌کند. سامانه‌های جدید شمارش افراد نه تنها تعداد و تردد مشتریان را می‌شمارند بلکه با تحلیل چهره آنها گروه سنی و جنسیت مشتریان را مشخص می‌کنند. به عنوان مثال برندها میتوانند بدانند چه درصدی از بازدید کنندگانشان زن یا مرد هستند و کدام بازه های سنی بیشتر به فروشگاه مراجعه می‌کنند. این اطلاعات دموگرافیک علاوه بر بازاریابی مؤثر در مطالعات رفتار مشتری اهمیت زیادی دارد. مطابق گزارش‌ها تحلیلهای دموگرافیک در فروشگاه‌های زنجیره ای کمک می‌کند نوع محصولات عرضه شده با جنسیت و سن متناسب تنظیم شده و کمپین‌های تبلیغاتی بر اساس گروه‌های هدف بهینه سازی شود.
علاوه بر این با تحلیل ویدئوی زنده با تخمین همزمان سن و جنسیت بازدیدکنندگان امکان تحلیل دقیق جمعیت شناختی را برای فروشگاه فراهم می‌کنند. در نتیجه مدیران فروشگاه میتوانند درک بهتری از مشتریان خود به دست آورده و استراتژیهای بازاریابی شخصی سازی شده ای طراحی کنند.
بهینه سازی چیدمان کمپین‌های تبلیغاتی و دسته بندی مشتریان
دانش دقیق از ترکیب سنی و جنسیتی مشتریان امکان بهینه سازی چیدمان محصولات و تبلیغات را فراهم می‌کند. تحلیلهای دموگرافیک نشان می‌دهد کدام گروه‌های سنی یا جنسیت به چه کالاها یا بخش‌هایی از فروشگاه علاقه بیشتری دارند. این بینش به فروشگاه ها کمک می‌کند ویترین‌ها و تبلیغات داخل فروشگاه را متناسب با جمعیت مشتریان هدف بچینند. مثلاً با مشخص شدن گروه‌های سنی بازدید کنندگان میتوان جایگذاری محصولات و نمایش تبلیغات را به گونه ای انجام داد که بیشترین جذابیت را برای مشتریان هدف داشته باشد. همچنین این داده ها برای بازاریابی هدفمند ضروری است برندها میتوانند کمپین‌های تبلیغاتی را اساس ترکیب جمعیتی مشتریان خود بهینه کنند تا محتوای مرتبط تری ارائه دهند.
از سوی دیگر، با دانستن ترکیب جمعیتی مشتریان تصمیمات هوشمندانه ای درباره مدیریت موجودی کالا گرفته می‌شود. گزارشات نشان می‌دهد که میتوان محصولات پرفروش در هر گروه سنی و جنسی را شناسایی و موجودی آنها را به میزان لازم افزایش داد. علاوه بر این، چیدمان فروشگاه نیز بر اساس پروفایل مشتریان باز طراحی می‌شود؛ به عنوان مثال اگر مشتریان عمدتاً جواناند، شاید یک فضای مدرنتر طراحی شده یا کالاهای محبوب این گروه سنی در محل‌های برجسته تری قرار گیرد.
مزایا نسبت به روشهای سنتی
استفاده از فناوری تشخیص سن و جنسیت برتری‌های متعددی نسبت به روشهای سنتی مانند نظرسنجی های دستی یا شمارش دستی مشتریان دارد اولاً جمع آوری داده به صورت کاملاً خودکار و بلادرنگ انجام می‌شود و نیازی به مشارکت مستقیم مشتری یا پر کردن فرم نیست. ثانیاً دقت بسیار بالاتری دارد.
نرخ دقت شمارش افراد تا بیش از %۹۹ گزارش شده است، در حالی که روشهای قدیمی مانند تشخیص بر پایه ورود-خروج دستی معمولاً خطاهای زیادی دارند . در واقع مطالعات نشان می‌دهد روشهای قدیمی سنجش ترافیک مشتری ناکافی است و به روز نیست؛ اما سیستم‌های نوین هوش مصنوعی داده‌های دقیق و قابل اعتمادی فراهم می‌کنند.
علاوه بر این برخلاف نظر سنجی‌های آماری که بر نمونه‌های محدود و ذهنیت پاسخ دهندگان متکی‌اند فناوری تشخیص بینایی، دید کلی و لحظه ای همه مشتریان فروشگاه را ارائه می‌کند. این یعنی برخلاف روشهای سنتی تحلیل دموگرافیک بر اساس مشاهده‌ی واقعی رفتار جمعی و بلادرنگ انجام می‌شود و سوگیری‌های انسانی مانند یادآوری ناصحیح یا عدم مشارکت در نظرسنجی در آن وجود ندارد. به همین دلیل میتوان پاسخ سریع و تصمیمات بهینه تری برای برنامه ریزی و تبلیغات فروشگاهی اتخاذ کرد.