JP2014176092A - 規定場所における待ち行列制御 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】施設は無線信号のトランシーバを有する場所ノードを有する。トランシーバは施設内の中央ハブ及びモバイルデバイスと通信する。場所ノードは、施設内の特定場所に配置し、施設内の移動体のこの場所に対する相対移動に関するデータを供給する。データとしては、特定場所内への進入、前記特定場所からの退出、及び特定場所の近傍で費やした時間量のうち少なくとも1つを含むものとし、リアルタイム、又は保存及び解析用に運営担当者が使用できるよう後の時点のうち少なくとも一方で運営担当者に送信するものとする。一連の場所ノードが施設内に存在する。場所ノードは施設内の移動体の移動に関するデータを供給し、このようなデータとしては、施設内の移動体の移動経路を含む。
【選択図】図1
Description
日々及び季節的条件に関する買い物客のパターン及び行動を特徴付ける能力は、以前には得られなかった、リソース用途、労務割当て、及び店舗運営を最適化することに対する洞察力及び特異な管理機会を与えた。
A.一般レーンにおける1時間あたりの調整可能処理量=一般レーンの1時間あたりの所望処理量をセットする
B.高速レーンにおける1時間あたりの調整可能処理量=高速レーンの1時間あたりの所望処理量をセットする
C.履歴的ドアカウント数に基づく調整可能な日々の店舗顧客
D.曜日セレクタにより店舗マネージャーは1週間の曜日を選択でき、時間モデルがその日の履歴的傾向を見て、また時間毎のレーン数及びレーンタイプを割当て、この割当ては来訪者の入店率及び来訪者チェックアウト率に基づくチェックアウトレーン割当てを最適化するよう、レーンあたりの調整した所望処理量に基づいて行う。チェックアウト率を使用して、来訪者が入店するのと同率で来訪者をチェックアウトする処理能力を有するレーン割当て(タイプ及び数)を決定し、これにより来訪者の入店から退出までの連続した流れを把握する機会を提供する。
アルゴリズムは、図3のフロー図に示す個別の4つのデータセットを使用する。
・来訪者チェックアウト率
・来訪者量
・来訪者入店率
・小/中バスケットの大バスケットに対する比
来訪者チェックアウト率は経験的データから確立する。小-中バスケットは1〜15品目を収納するバスケットとして定義する。大バスケットは16〜60品目を収納するバスケットとして定義する。小売店のチェックアウト率は、物品スキャン時間、支払い及び領収書返却、並びに袋詰め機の使用又は不使用に基づいて計算する。
来訪者量は、1週間の各曜日における1日あたり、1時間あたりの来訪者数である。これを使用して、来訪者入店率、営業日の各時間に対する1時間あたりの来訪者数を確定する。
来訪者イベント列を処理して、ストップ数(ゾーンにおける滞在時間)を抽出する。経験的データは、ストップ数がバスケット品目数の信頼性ある測定値を与えることを示した。これらデータを販売時点真正データと組合せると、1〜15品目用の小-中バスケットの来訪者が一貫して来訪者人数の75%であり、また16〜60品目用の大バスケットの来訪者が残りの25%になることも示している。ストップの長さはバスケットサイズを決める有益な要素である。来訪者のチェックアウト率は、経験的チェックアウトデータから選択的に小バスケット、中バスケット及び大バスケットの来訪者用にすることができ、来訪者入店率及び来訪者経路の情報を使用して、小バスケット、中バスケット及び大バスケットの来訪者数を選択的に決定する。
・360の75%は(0.75)(360)=270名の小-中バスケット来訪者であり、
・また
・360の25%は(0.25)(360)=90名の大バスケット来訪者である。
その時点での大及び小バスケットの来訪者数をチェックアウトするのに必要な高速レーン及び一般レーンの数により、上述したチェックアウト率を決定することができる。
・270/47.37=6高速レーン
同様に、必要な一般レーンの数は、大バスケット来訪者入店率を一般レーンチェックアウト率で割り算することによって与えられる。
・90/22.64=4一般レーン
施設内への人的移動体の進入量、
異なる時間的期間に対する人的移動体の進入量、
施設に対して人的移動体が進入及び退出する率、
異なる人的移動体が施設内で費やす時間量、
施設内で異なる時間量を費やす人的移動体の数を区別することに関するデータ、及び
専用チェックアウト設備を少量買い物客用に指名する異なるチェックアウト設備
があり、データは以下のものに関する情報を含む。すなわち、
少量買い物客数、及び
多量買い物客数
施設内で買い物客が費やす時間率、及び
チェックアウト場所で買い物客が費やす時間率
を含む。
本発明方法及びシステムは、同一の人的移動体が施設内に繰り返し進入するときに、この同一の人的移動体を識別し、これによりその人的移動体のショッピング行動に関するデータを取得する。さらに、本発明方法及びシステムは、同一の人的移動体が施設内に繰り返し進入するときに、この同一の人的移動体を識別し、これによりその人的移動体のショッピング行動に関するデータを取得する。さらにまた、本発明方法及びシステムは、ショッピングバスケットとは無関係に人的移動体を識別し、またこれによりその人的移動体のショッピング行動に関するデータを取得する。
待ち行列アルゴリズムは以下の概念に基づいて開発する。
最適来訪者チェックアウト率は、動作している高速レーン(1〜15品目バスケット用)の数及び動作している一般レーン(15より多い品目バスケット用)の数をある時間帯に店内にいる小バスケット来訪者及び大バスケット来訪者の数に基づいて変化させることによって得ることができる。
ただし、LGは小バスケットであり、nSは小バスケットの数又は少量来訪者の表記とする。
ここで、
LX=必要な高速レーンの数(レーン)
R1=来訪者入店率(来訪者/時間)
nS=小バスケット又は少量来訪者の割合(%)
T1=高速レーンのチェックアウト率(47.37来訪者/時間/レーン)
LN=R1(nLG/100)T2
ただし、LGは大バスケットであり、nLGは大バスケットの数又は多量来訪者の表記とする。
ここで、
LN=必要な一般レーン数(レーン)
R1=来訪者入店率(来訪者/時間)
nLG=大バスケット又は多量来訪者の割合(%)
T2=一般レーンのチェックアウト率(22.64来訪者/時間/レーン)
上述のアルゴリズムは、レーンが開いていること、又は利用可能であることを前提としている。ショッピングエリアのような施設を訪れる多くの人々はカート又はバスケットを使用しないので、カートに関連するRFIDに頼ることは、モバイルフォン、スマートフォン、又はPDAのような個人的トランシーバを持つ人間の移動をできるだけ適切に又は正確にモニタリングして傾向を把握するのに有意な又は正確なデータは得られない。このことは、待ち行列要求及び経時的な要望に関連し得る個人の移動及び行動をより正確にモニタリングする。人間が施設内でとるストップ数によって推察し得る量のサイズをモニタリングすることによって、より有意なデータを得る。
モニタシステムは、3つの個別要素タイプ、すなわち、1つ以上のノード、1つ以上の基地ステーション、及び遠隔システムサーバーにより構成する。
ノードは、小さい無線周波数(RF)レシーバ及びトランスミッタ(トランシーバ)であり、1組のトランプカードのサイズである。ノードは、Bluetoothデバイス、又はWi-Fiデバイス又はNFCシステムのいずれかとすることができる。いずれの場合でも、システムサーバー内のソフトウェアは、ID及び小売店舗レイアウト内の位置における正確な地理的場所、並びに割当てられた仮想ゾーンエリアの直径を含む。
システム内のBluetoothノードは、他のBluetoothデバイスと7つの同時通信リンクを維持することができる。それらリンクのうち2つを使用して、他の2つの近接ノードとネットワーク又はチェーンを形成する。1つのこのようなチェーンを図2に示し、この場合4つのノードが接続される。各ノードが取得するデータはチェーンに沿って1つのノードから他のノードに送られ、最終的に基地ステーションのブリッジを介してインターネットに送られる。
基地ステーションは、2つのトランシーバ、すなわち、一方はBluetoothデバイス、他方はWi-Fiにより構成する。Bluetoothデバイスは、1つ以上のチェーンに接続し、またチェーンにおける他のノードからのデータをWi-Fiに送り、この後データをインターネットに送るノードとして作用する。無線基地ステーションは単独無線のみ必要とする。
本明細書に記載の本発明によれば、Bluetoothを介して正確で確実な、屋内受動カスタマー分析性を遂行する。本発明によれば、収益を促進し、店舗フォーマットを最適化し、運営効率を上げ、また改善した顧客満足度をもたらすのに役立つ。申請は何ら、又は最小のものしか必要ではなく、顧客の行為は全く不要である。データは暗号化され、また匿名化される。
人数計測
・店内ピーク通行量
・1日の店内通行量
・1時間あたりの店内通行量
・店内通行人
・反復通行人
・入店率
・反復通行量
屋内正確場所
・ゾーンピーク通行量
・売り場変更
・購買パターン
・購買セグメント時間
・反復通行量
・最初の場所
・滞在時間
・仕入係(バイヤー)ではない買い物客
待ち行列管理
・待ち行列ピーク通行量
・レーン処理量
・待ちベンチマーク
・レーン通行時間/日
・レーン移り
・バスケットサイズ+
・クイックトリップ
・反復顧客
大量輸送
・大量通行フロー傾向
・ピーク通行時間
・推定待ち時間
・ABフロー検査
・セキュリティ待ち行列管理
・予測待ち行列
・(例えば、セキュリティライン8は12分の待ち時間がある)
労務割当て、増加した変更、及び売り場最適化を支援する売り場通行及び売り場内通行の測定。施設は待ち時間をポスティングする指標を有し、インターネット、電話、メッセージ、又はディスプレイによる通信のいずれかを選択的に含む。設備は、ストリート又はサイドウォークのいずれかの主要通路通行に対する少なくとも1つのチェックアウトステーションとして定義することができる。
1日の時間帯及び売り場のリサーチ及びショールーミング(下見見物)行動の定量化。これら顧客の関心を引き、そして購買行動に転換させる店舗レベルの「ワン&ダン(one & done)」ベンチマーク
最初の来訪場所は、入店する買い物客の意図を表す主要な指標である。価格、販促及び推奨がどのようなものであるかを見ることが、時間をかけての顧客の全体的な認知度に影響する。
店舗の各売り場内で足を運ばせ、また顧客の関心を引くブランドを見る。この小売店舗において、全通行量の50%は店舗専有面積の40%に集中する。
レジを最適化し、労務を管理し、またレーン移りのを発生及び全体的レジ待ち時間を減らすことによって顧客満足度を向上する。
バスケットサイズアルゴリズムは買い物客の行動パターンを理解するのを支援する。クイックトリップ客対買いだめ客に対して日毎及び時間毎に対処することによってバスケットサイズを増大する。
初来訪場所全体の約60%という大きな割合が足跡の30%以内にあることは、運営担当者が顧客の意図を理解することによって購買行動転換を向上させるよう影響を及ぼすことができる。量販店の店舗の1つの場所から出てくるすべての顧客のうち約40〜50%は、チェックアウト場所を通過することなく退出する。本発明の技術はこのことを把握し、ショールーミング(下見見物)を減らし、高い売り上げに転換していく。
レーン移り(レーンホッピング)をする人(レーンホッパー)は問題の核心であり、本発明システムはレーン運用をより効率的にする。国内食料雑貨商に対する待ち時間を評価すると、顧客の約15%がレーン移りをした。レーン移りはレーン待ち時間、又は不十分なスタッフ配置及びレーンタイプ利用可能性の結果である。このことは、レジ待ち時間を減らすことによって顧客満足度を向上させることができる。
図2は、トランスポンダ又は加入者デバイス105の内部回路板240を示す。ランスポンダ又は加入者デバイスの内部回路板240は、少なくとも1つのGPSレシーバ215、少なくとも1つのCPU210、少なくとも1つのセルラーモデム、及び少なくとも1つのメモリモジュール280を有する。少なくとも1つのBluetoothトランスミッタ/レシーバ225を内部回路板240に設けることができる。Bluetoothトランスミッタ/レシーバ225は、トランシーバとして、個別のトランスミッタ及びレシーバとして、トランスミッタ単独として、又はレシーバ単独として実装することができる。一実施形態において、追跡システムは、セルラーネットワーク及び衛星ネットワークの双方を使用して最も手頃でグローバルな受信可能範囲を得る。
トランスポンダ又は加入者デバイス105は、以下に説明するような多くの特徴、機能、及び能力を有する。トランスポンダ又は加入者デバイス105は、少なくとも4ビットのプロセッサ210が制御するインテリジェント(自動制御可能)なデバイスである。図2は、プロセッサ210がGPSレシーバ215、セルラーモデム220、Bluetoothトランスミッタ/レシーバ225、メモリモジュール280、及び衛星モデム230とインタフェースをとる能力を有する。
115 自動車
115a 個人
120 セルラー基地ステーション
125 SMSレシーバ
130 衛星レシーバ及びトランスミッタ
135 サービスプロバイダ
140 サービスプロバイダ
145 衛星地上ステーション
150 バックエンド制御システム
151 ゲートウェイ
152 ゲートウェイ
153 ゲートウェイ
154 ゲートウェイ
155 コーデック
156 経路指定サービス装置
157 データベース
158 ウェブサーバー
159 非同期経路指定システム
160 インターネット
171 ウェブ追跡アプリケーション
176 クライアントコンソール
180 通信デバイス
210 CPU
215 GPSレシーバ
220 セルラーレシーバ又はセルラーモデム
225 Bluetoothトランスミッタ/レシーバ
230 衛星モデム又はトランシーバ
240 内部回路板
Claims (17)
- 場所に基づくサービスを施設の運営担当者に提供する方法であり、前記施設は物理的な壁によって形成されて物理的に規定される構造物とした、該方法において、
前記施設に一連の場所ノードを設け、前記場所ノードは、無線信号のトランシーバを有し、受信した信号を中央ハブに送信して、前記中央ハブが受信した信号を処理できるようにし、
前記場所ノードは前記施設における戦略的位置に配置し、また前記場所ノードは、前記施設内の人的移動体と無線通信して前記施設内の前記人的移動体の場所及び移動を確定でき、前記人的移動体は、前記場所ノードに対して信号を無線で送受信する無線通信ユニットを有し、前記各ユニットは各人的移動体に一意的であるものとし、
前記場所ノードは検出デバイスを有し、前記検出デバイスは、無線トランスミッタ/レシーバを含み、前記人的移動体及び前記人的移動体の無線通信ユニットのゾーンに対する進入及び退出を検出可能とし、前記人的移動体の無線通信ユニットは、Bluetooth又はWi-Fi、又はNFCシステムのうちから選択したものを装備したモバイルフォンとし、
前記場所ノードは前記施設内での前記人的移動体の移動に関するデータを供給し、このようなデータとしては、前記施設内への進入、前記施設からの退出、及び付加的に、戦略的位置に配置したノードの近傍で費やした時間量、前記施設内での前記移動体の移動経路のうち少なくとも1つを含むものとし、
前記データは、リアルタイム、又は保存及び解析用に運営担当者が使用できるよう後の時点のうち少なくとも一方で運営担当者に送信するものとし、
コンピュータプロセッサが実行するアルゴリズムにより前記データを処理し、前記データは、前記施設内への進入、前記施設からの退出、及び前記施設全体にわたり行ったストップ回数を含むものとし、
前記アルゴリズムは次式により必要なレーン数LXを決定する、すなわち、
LX=R1(nS/100)T1
ここで、
LX=必要な高速レーンの数、
R1=来訪者入来率
nS=少量来訪者の割合、及び
T1=高速レーンのチェックアウト率
である、方法。 - 請求項1記載の方法において、前記施設は、施設を退出する人的移動体は退出前に少なくとも1つのチェックアウト場所を通過する必要がある複数のチェックアウト場所を有し、また場所ノードは、前記複数のチェックアウト場所のそれぞれ異なる対応のチェックアウト場所に関連する物理的場所に配置し、また前記場所ノードからのデータは、異なるチェックアウト場所を通過する人的移動体の数、異なるチェックアウト場所を通過する人的移動体の速度、及び異なるチェックアウト場所の近傍における人的移動体の数のうち、少なくとも1つの含むものとした、方法。
- 請求項1又は2記載の方法において、前記施設はショッピング商業店舗とし、前記チェックアウト場所は、前記ショッピング商業店舗内で購入した物品に対する支払いを受取るレジを有し、前記データは、前記施設内に入店し、また前記施設から退出する人的移動体の率、及び以下のもののうち少なくとも1つを含む、すなわち、
前記施設からの人的移動体のチェックアウト率、
前記施設への人的移動体の入店量、
異なる時間帯に対する人的移動体の入店量、
前記施設内で異なる人的移動体が費やす時間量、
前記施設内における異なる時間量を費やす人的移動体の数を識別することに関連するデータ、並びに
少量買い物客向けには専用チェックアウト設備が指定される異なるチェックアウト設備を有する場合のデータであって、
少量買い物客の数、
多量買い物客、及び
前記施設内及びチェックアウト場所で費やす買い物客の時間率
に関する情報を含むデータ、
のうち少なくとも1つを含むものとし、前記アルゴリズムがこれらデータを処理する、方法。 - 請求項1〜3のうちいずれか一項記載の方法において、前記施設は、3次元地理的ゾーンを有し、前記地理的ゾーンのアレイを通って移動する人的モバイルユーザーの前記3次元地理的ゾーンにおける移動及び行動パターンを特徴付けることができるようにし、前記人的ユーザーは、Bluetooth、又はWi-Fi無線、又はNFCシステムのうちから選択したものを装備したモバイルフォンを有するものとした、方法。
- 請求項1〜4のうちいずれか一項記載の方法において、モバイルユーザーが店舗内を移動するとき、ゾーン進入及び退出のイベントを収集し、タイムスタンプ付けし、またネットワークを介してインターネットに送信する、方法。
- 請求項1〜5のうちいずれか一項記載の方法において、イベント列を取得し、データを遠隔サーバーに送り付け、また行動詳細を進入/退出データから抽出する解析用のデータベースに格納する、方法。
- 請求項2記載の方法において、前記施設は、ショッピング商業店舗とし、また前記ショッピング商業店舗内で購入した物品に対する支払いを受取るレジを有するチェックアウト場所を設け、前記データは、来訪者入店率及び来訪者チェックアウト率に基づいてチェックアウトレーン割当てを管理するアルゴリズムを適用する結果データセットを有し、チェックアウト率を使用して、来訪者が入店する率と同率で来訪者をチェックアウトする能力を有するレーン割当てを決定し、また
チェックアウト場所に進入してこのチェックアウト場所から退出し、また来訪者が入店する率に対して来訪者のほぼ連続した流れをもたらし、前記アルゴリズムが前記データを処理する、方法。 - 請求項1〜7のうちいずれか一項記載の方法において、前記アルゴリズムは、経験的チェックアウトデータから小バスケット、中バスケット及び大バスケットの来訪者に対する来訪者チェックアウト率を確定し、来訪者入店率及び来訪者情報を使用して、選択的に小バスケット、中バスケット及び大バスケットそれぞれの来訪者数を決定する、方法。
- 請求項1〜8のうちいずれか一項記載の方法において、前記アルゴリズムはチェックアウト率を確定し、このチェックアウト率を使用して、来訪者の入店率と同率で小バスケット、中バスケット及び大バスケットの来訪者数をチェックアウトするに必要なレーン数を決定する
、方法。 - 請求項7記載の方法において、前記アルゴリズムの出力は、レーン割当ての数及びタイプを規定する選択的な日々のタイムライン、1週間の異なる曜日に対する営業日の異なる時間帯における選択的な高速レーン及び一般レーンとし、これにより、店舗運営及び労務割当ての事前計画を立てるツールを提供する、方法。
- 場所に基づくサービスを施設の運営担当者に提供する方法であって、
前記施設に場所ノードを設け、前記場所ノードは無線信号のトランシーバを有し、受信した信号を中央ハブに送信して、前記中央ハブが受信した信号を処理できるようにし、
前記場所ノードは前記施設における特定場所に配置し、また前記場所ノードは、前記施設内の人的移動体と無線通信して前記施設内の前記人的移動体の場所及び移動を確定でき、前記人的移動体は、前記場所ノードに対して信号を無線で送受信する無線通信ユニットを有し、前記各ユニットは各人的移動体に一意的であるものとし、
各場所ノードは検出デバイスを有し、前記検出デバイスは、無線トランスミッタ/レシーバを含み、前記人的移動体及び前記人的移動体の無線通信ユニットのゾーンに対する進入、滞在及び退出を検出可能とし、前記人的移動体の無線通信ユニットは、Bluetooth又はWi-Fi、又はNFCシステムのうちから選択したものを装備したモバイルフォンとし、
前記場所ノードは前記施設内での前記特定場所に対する前記人的移動体の相対移動に関するデータを供給し、このようなデータとしては、前記特定場所内への進入、前記特定場所からの退出、及び特定場所の近傍で費やした時間量を含むものとし、
前記データは、リアルタイム、又は保存及び解析用に運営担当者が使用できるよう後の時点のうち少なくとも一方で運営担当者に送信するものとし、
コンピュータプロセッサが実行するアルゴリズムにより前記データを処理し、前記データは、前記特定場所内への進入、及び前記特定場所からの退出を含むものとし、
前記アルゴリズムは、前記施設内のレーンに進入する移動体の進入率及び前記施設内のレーンから退出する退出率に基づくパラメータを確定し、
前記施設は、空港ターミナルとし、また少なくとも1つのセキュリティチェック場所を有し、前記空港ターミナル施設を通過する人は、セキュリティチェック場所を迂回することなく、セキュリティチェック場所を通過する必要があるものとし、少なくとも1つのセキュリティチェック場所に関連する物理的場所にノードを配置し、場所ノードからのデータは、セキュリティチェック場所を通過する移動体の速度、及びセキュリティチェック場所の近傍にいる移動体の数の指標を含むものとした、
方法。 - 請求項2記載の方法において、前記施設はショッピング商業店舗とし、前記チェックアウト場所は、前記ショッピング商業店舗内で購入した品目に対する支払いを受取るレジを有し、前記データは、以下のもの、すなわち、
a)前記施設からの人的移動体のチェックアウト率、
b)前記施設への人的移動体の入店量、
c)異なる時間帯に対する人的移動体の入店量、
d)人的移動体が前記施設に進入しまた退出する率
e)前記施設内で異なる人的移動体が費やす時間量、
f)前記施設内における異なる時間量を費やす人的移動体の数を識別することに関連するデータ、
g)少量買い物客向けには専用チェックアウト設備が指定される異なるチェックアウト設備を有する場合のデータであって、
i.少量買い物客の数、
ii.多量買い物客
に関するデータ、
h)前記施設内で費やす買い物客の時間率、及び
i)前記チェックアウト場所で費やす買い物客の時間率
のうち少なくとも3つ、又は5つ、又はすべてを含むものとし、前記アルゴリズムがこれらデータを処理する、方法。 - 請求項1記載の方法において、人的移動体が反復して前記施設内にいるとき、同一の人的移動体を識別し、これによりその人的移動体のショッピング行動に関するデータを取得する、又はショッピングバスケットとは無関係に人的移動体を識別し、これによりその人的移動体のショッピング行動に関するデータを取得する、方法。
- 請求項1記載の方法において、前記アルゴリズムの出力は、レーン割当ての数及びタイプを規定する選択的な日々のタイムライン、1週間の異なる曜日に対する営業日の異なる時間帯における選択的な高速レーン及び一般レーンとし、これにより、店舗運営及び労務割当ての事前計画を立てるツールを提供する、方法。
- 場所に基づくサービスを施設の運営担当者に提供する方法であり、前記施設は物理的な壁によって形成されて物理的に規定される構造物とした、該方法において、
前記施設に一連の場所ノードを設け、前記場所ノードは、無線信号のトランシーバを有し、受信した信号を中央ハブに送信して、前記中央ハブが受信した信号を処理できるようにし、
前記場所ノードは前記施設における互いに離れた位置に配置し、また前記場所ノードは、前記施設内の人的移動体と無線通信して前記施設内の前記人的移動体の場所及び移動を確定するものとし、
前記人的移動体は、前記場所ノードに対して信号を無線で送受信する無線通信ユニットを有し、前記各ユニットは各人的移動体に一意的であるものとし、
前記場所ノードは検出デバイスを有し、前記検出デバイスは、無線トランスミッタ/レシーバを含み、前記人的移動体及び前記人的移動体の無線通信ユニットのゾーンに対する進入、滞在及び退出を検出可能とし、前記人的移動体の無線通信ユニットは、Bluetooth又はWi-Fi、又はNFCシステムのうちから選択したものを装備したモバイルフォンとし、
前記場所ノードは前記施設内での場所に対する前記人的移動体の移動に関するデータを供給し、このようなデータとしては、前記施設内への進入、前記施設からの退出、及び付加的に、互いに離れた位置に配置した場所の近傍で費やした時間量、前記施設内での前記移動体の移動経路を含むものとし、
前記データは、リアルタイム、又は保存及び解析用に運営担当者が使用できるよう後の時点のうち少なくとも一方で運営担当者に送信するものとし、
コンピュータプロセッサが実行するアルゴリズムにより前記データを処理し、前記データは、前記施設内への進入、及び前記施設からの退出を含むものとし、
前記アルゴリズムは次式により必要なレーン数LXを決定し、すなわち、
LX=R1(nS/100)T1
ここで、
LX=必要な高速レーンの数、
R1=来訪者入来率
nS=少量来訪者の割合、及び
T1=高速レーンのチェックアウト率
である、方法。 - 請求項1記載の方法において、前記アルゴリズムは次式により必要なレーン数LXを決定する、すなわち、
LN=R1(nLG/100)T2
ここで、
LN=必要な一般レーンの数、
R1=来訪者入来率
nLG=多量来訪者の割合、及び
T2=一般レーンのチェックアウト率
である、方法。 - 請求項15記載の方法において、前記アルゴリズムは次式により必要なレーン数LXを決定する、すなわち、
LN=R1(nLG/100)T2
ここで、
LN=必要な一般レーンの数、
R1=来訪者入来率
nLG=多量来訪者の割合、及び
T2=一般レーンのチェックアウト率
である、方法。
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