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關心您的客群，建立場域的社群模型，精準智能地預測他們的潛在需求
關心您的客群，建立場域的社群模型，精準智能地預測他們的潛在需求
性別、年齡層、關注時間、消費者的情緒、智能推播
性別、年齡層、關注時間、消費者的情緒、智能推播
如果能清楚地描繪出您的目標客群的樣貌及習性，您的生意已經再成功一大半，設立關注的數位看板或物件，推播精準的內容或廣告給消費者，加速商品的成交率及提升客單價。了解特定消費者的輪廓，包括性別、年齡、關注次數及停留時間。進而推播特定已設定好廣告推播內容給特定關注族群，達到精準行銷的目的。(與我聯絡)
提供API且整合任何一家平台裝置數位看板
提供API且整合任何一家平台裝置數位看板
吸引潛在消費者注意，當消費者注視時，MindFocus 數位場域的客戶特徵辨識系統立即啟動，透過系統資料庫的快速演算與判斷，自動進行潛在消費者相關屬性之廣告訊息推播及數據收集等運行，期待透過廣告自動判斷與推播提高成交機率，與後端系統數據收集，進行更多的業務深入分析。
MindFocus 六大偵測辨識模組
MindFocus 六大偵測辨識模組
(GENDER) 特徵分析 世界觀
(GENDER) 特徵分析 世界觀
開始分析以下依人臉辨識功能取得人流資料，並以男性、女性、中性三種分類進行資料抓取分析。"中性"其實就是場域無效特徵數值的判斷依據,當偵測有發現人臉出現的情況下,產出原因跟規格中"偵測角度"、"最小偵測人臉大小"、"偵測條件"、"偵測環境照度"環境有連結關係,無法得知特徵是因為,前端人臉特徵的條件參數設置的是沒有吻合設置條件產生的資料紀錄 .......了解更多
(AGE) 年齡分析 世界觀
(AGE) 年齡分析 世界觀
依人臉辨識功能取得人臉資料後以3-5歲的差距進行紀錄，並以年齡層分類分析。會依照實際人臉的長相取得年紀,非實際身份年紀判斷 範例: 林志玲 臺灣第一名模出生： 1974 年 11 月 29 日（41 歲）但依照志玲姐姐的顏值,系統判斷預測值為26-30歲. .......了解更多
MindFocus 精準且即時回饋場域機制
MindFocus 精準且即時回饋場域機制
(Machine Learning) 機器學習
(Machine Learning) 機器學習
當每個定點的辨識系統開始辨識同時，初期判斷同一地區的人群特徵會有約90%的水平基礎，MinDFocus 辨識系統在單點就像一個初生的人類一般，有著人給與的辨識智能運算及人所給予的串流影像，透過機器學習的能力可以提升至96.12%後再透過VIP圖像建檔可以提升到99%，而地區的MinDFocus 辨識系統將會適應當地人潮在於定點的特徵特性給予最快速的辨識機制.
數據分析介面 : 線性週期分析介面 / 圓餅族群分析介面 /表列數據分析介面
數據分析介面 : 線性週期分析介面 / 圓餅族群分析介面 /表列數據分析介面
萬年曆篩選型態 / 時間(小時)開始及結束時間週期分析後台
萬年曆篩選型態 / 時間(小時)開始及結束時間週期分析後台
跨平台系統
跨平台系統
我們提供上天下地的整合運作,不論你是 IaaS封閉系統 / Paas 對接系統 / SaaS雲端系統 層級哪一層我們皆可相對應提供整合服務
X86 / ARM / IOT / Chrome 我們的系統皆可適應
MindFocus 服務 小到單店 中到企業 大到全球維運 皆可適用
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本團隊提供相關雲端服務、系統代管的服務，其中包含 遠端主機年度維護服務 ,辨識分析網站年度託管服務 .
MindFocus 提供 場勘服務 - 全省安裝 - 售後服務
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MindFocus 合作的客戶群
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