Selama bertahun-tahun, penghitungan kunjungan menjadi dasar analisis aktivitas mal. Namun metode ini hanya menunjukkan berapa banyak orang datang, tanpa menjelaskan apa yang mereka lakukan.

Data seperti ini tidak bisa menjawab pertanyaan penting seperti: zona mana yang paling diminati, berapa lama pengunjung berinteraksi dengan display, atau bagaimana mereka bergerak dari satu area ke area lain. Di sisi lain, tingkat akurasi sistem ini juga terbatas—sering kali menghasilkan kesalahan lebih dari 20% karena faktor teknis seperti bayangan atau kepadatan di pintu masuk.

Pendekatan ini membuat keputusan bisnis rawan bias. Dengan AI-powered analytics, penghitungan kunjungan tradisional kini berevolusi menjadi pemahaman perilaku. Teknologi ini membaca dwell time, jalur pergerakan, hingga tingkat interaksi pengunjung, sehingga pengelola bisa mengambil keputusan berbasis perilaku, bukan asumsi.

Melalui spatial intelligence, kamera CCTV yang sudah ada dapat berubah menjadi sumber data bernilai tinggi. Dengan dukungan video analytics retail dan computer vision, sistem AI mampu mendeteksi pola kunjungan, arah pergerakan, serta area dengan aktivitas tertinggi.

Hasil analisis divisualisasikan dalam bentuk heatmap dan path tracking, memberikan gambaran jelas tentang bagaimana pengunjung menggunakan ruang mal. Area yang ramai namun tidak menghasilkan transaksi dapat diidentifikasi, begitu juga titik-titik yang menyebabkan kemacetan atau kurangnya interaksi pelanggan.

Dengan pemahaman ini, operator mal dapat mengatur ulang layout, memaksimalkan ruang dengan potensi tertinggi, serta meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan tanpa menambah biaya infrastruktur baru.

Data kunjungan memberikan gambaran umum, tetapi data perilaku memberikan arah strategi. Melalui integrasi antara retail data analytics, sistem POS, CRM, dan ERP, commsult membantu operator melihat hubungan langsung antara pergerakan pengunjung dan performa penjualan.

Ketika area dengan traffic tinggi tidak menghasilkan penjualan yang sepadan, artinya ada potensi masalah dalam merchandising atau promosi. Sebaliknya, zona dengan engagement tinggi bisa menjadi kandidat premium dengan tarif sewa yang lebih tinggi.

Dengan dukungan predictive analytics, mall operator dapat memproyeksikan tren perilaku di masa depan. Dari perubahan preferensi konsumen hingga pergeseran jenis tenant yang diminati, semua dapat diantisipasi lebih awal untuk menjaga profitabilitas dan pertumbuhan yang berkelanjutan.

Mall modern kini berperan lebih dari sekadar tempat transaksi—ia menjadi arsitek perilaku konsumen. Dengan AI-driven retail performance analytics, pengelola dapat menyusun strategi tenant mix yang saling melengkapi dan memperkuat pengalaman berbelanja.

AI juga membantu membenarkan tarif sewa berdasarkan data nyata seperti kepadatan traffic, durasi kunjungan, dan tingkat konversi. Negosiasi dengan tenant tidak lagi berdasarkan persepsi, melainkan pada bukti objektif. Di banyak kasus, pendekatan ini terbukti mampu meningkatkan ROI sewa antara 15 hingga 20 persen.

Selain itu, operator dapat menciptakan hubungan yang lebih kolaboratif dengan tenant melalui sistem shared analytics. Tenant memperoleh insight perilaku pelanggan, sementara operator meningkatkan loyalitas dan stabilitas pendapatan jangka panjang.

Penerapan AI di industri retail sudah membuktikan hasil yang signifikan. Salah satu contoh menunjukkan zona fashion dengan traffic tinggi namun penjualan rendah berhasil ditingkatkan performanya setelah analisis AI mengungkap masalah pada layout dan arah alur pengunjung.

Setelah penyesuaian dilakukan, waktu tunggu menurun 18%, tingkat konversi naik 12%, dan penjualan per meter persegi meningkat 15%. Data sederhana dari heatmap dan dwell analytics terbukti mampu mendorong hasil bisnis nyata tanpa harus menambah investasi besar.

Solusi dari commsult Indonesia dirancang agar mudah diimplementasikan tanpa gangguan pada operasional harian. Sistem ini memanfaatkan CCTV, sensor Wi-Fi atau Bluetooth, POS, dan ERP untuk mengumpulkan data secara menyeluruh.

Teknologi computer vision dan edge processing memastikan proses berjalan cepat dan efisien, sementara pendekatan Privacy-by-Design menjamin perlindungan data pengunjung. Hasil analisis disajikan melalui dashboard interaktif yang mudah dipahami—menampilkan pergerakan, durasi kunjungan, performa tenant, dan rekomendasi preskriptif secara real-time

Penerapan Retail Artificial Intelligence and Analytics memberikan nilai nyata bagi pengelola mal:

• Pembenaran tarif sewa berbasis data, bukan asumsi
• Optimalisasi tenant mix untuk meningkatkan pengeluaran dan durasi kunjungan
• Analitik perilaku pelanggan untuk strategi promosi yang lebih efektif
• Efisiensi biaya operasional melalui keputusan berbasis data
• Peningkatan nilai properti jangka panjang dan stabilitas pendapatan

Dengan pendekatan ini, mall operator memiliki alat untuk membuat keputusan yang lebih cepat, akurat, dan berdampak langsung terhadap profitabilitas.

Keunggulan kompetitif mall masa depan tidak lagi ditentukan oleh ukuran bangunan, melainkan oleh seberapa dalam operator memahami perilaku pengunjung. Dengan shopping mall analytics dari commsult Indonesia, data tidak hanya menjadi laporan, tetapi strategi yang menghasilkan nilai bisnis.

Sebagai AI specialist, commsult membantu mall operator bertransformasi dari pengelola fasilitas menjadi pengambil keputusan berbasis perilaku. Teknologi ini memberi pandangan lebih tajam, waktu respons lebih cepat, dan peningkatan nilai yang berkelanjutan bagi aset properti.