Development of the business model for a startup and conception of its MVP

Abstract

Hollia es una startup centrada en reducir la brecha entre la comprensión del comportamiento del cliente en entornos minoristas físicos y digitales mediante el desarrollo de una solución analítica integral que integra IA, visión por ordenador y análisis de datos. Conscientes de que los métodos tradicionales, como las encuestas y el análisis de datos de ventas, se quedan cortos en los espacios físicos, Hollia trata de crear una solución que ofreciera información en tiempo real, similar a la disponible en las plataformas en línea. El mercado mundial de análisis en tienda, que se prevé alcance los 12.60 billones de dólares en 2029, subraya la creciente importancia de esta tecnología, aunque persisten retos como la privacidad de los datos y los elevados costes de implantación. El proyecto pretende desarrollar una base tanto estratégica como técnica para Hollia. Desde el punto de vista estratégico, implica realizar estudios de mercado y esbozar un plan de negocio. Técnicamente, el proyecto se centra en construir el MVP, que incluye código avanzado para la detección y seguimiento de clientes. La solución de Hollia incluye una red de cámaras conectadas, un panel de control fácil de usar y planes para un chatbot de consultoría que ofrezca recomendaciones personalizadas. El análisis externo incluye un dimensionamiento del mercado, un PESTEL, las 5 fuerzas de Michael Porter, factores clave de éxito, grupos estratégicos competitivos y un análisis en profundidad de la competencia. El análisis interno incluye un DAFO, una cadena de valor y una visión basada en los recursos. Todo ello se resume en un lienzo de modelo de negocio. Además, se realiza un análisis económico. El núcleo técnico del proyecto se centra en el uso de herramientas de última generación como YOLOv8 para la detección de objetos y BYTETracker para el seguimiento multiobjeto. Estas tecnologías permiten al sistema identificar y supervisar con precisión a los clientes en las secuencias de vídeo, y los datos se almacenan posteriormente para realizar análisis comerciales. La biblioteca Supervision desempeña un papel fundamental a la hora de simplificar procesos como la extracción de fotogramas, la anotación y la conversión de los resultados de detección en un formato utilizable, agilizando el desarrollo del MVP de Hollia.

Hollia is a startup focused on bridging the gap between understanding customer behavior in physical and digital retail environments through the development of a comprehensive analytics solution that integrates AI, computer vision, and data analytics. Recognizing that traditional methods like surveys and sales data analysis fall short in physical spaces, Hollia seeks to create a solution that offers real-time insights, similar to those available in online platforms. The global market for in-store analytics, projected to reach USD 12.60 billion by 2029, underscores the growing importance of this technology, although challenges like data privacy and high implementation costs remain. The project aims to develop both a strategic and technical foundation for Hollia. Strategically, it involves conducting market research and sketch a business plan. Technically, the project focuses on building the MVP, which includes advanced code for customer detection and tracking. Hollia's solution features a network of connected cameras, an easy-to-use dashboard, and plans for a consulting chatbot to provide personalized recommendations. External analysis include a market sizing, a PESTEL, a Michael Porter´s 5 forces, a Key Success Factors, a competitive strategic groups and a competitor’s deep analysis. Internal analysis include a SWOT, a value chain and a resource-based view. All of this is summed up in a business model canvas. Additionally, an economic analysis is performed. The technical core of the project is centered around using state-of-the-art tools such as YOLOv8 for object detection and BYTETracker for multi-object tracking. These technologies enable the system to identify and monitor customers in video streams accurately, with the data then stored for business analytics. The Supervision library plays a critical role in simplifying processes like frame extraction, annotation, and the conversion of detection results into a usable format, streamlining the development of Hollia's MVP.