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       在此之前，大部分 客流統(tǒng)計(jì) 都局限于 對(duì)人數(shù) 或人數(shù) 的統(tǒng)計(jì) ，對(duì)客流量 攝像機(jī) 的發(fā)展 可以 實(shí)現(xiàn) 軌跡 的記錄 分析 ，性別 與年齡 的區(qū)分 也可以 通過(guò) 智能視頻 客流統(tǒng)計(jì) 來(lái)實(shí)現(xiàn) ，這一類 的數(shù)據(jù) 區(qū)分 也可以 輔助 分析 。

       客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)對(duì)門店 的運(yùn)營(yíng) 起到 了重要 作用。從店鋪 客流分析 、店鋪 客流統(tǒng)計(jì) 等角度 ，實(shí)現(xiàn) 店鋪流量數(shù)據(jù) 的理解 和掌握 ，有助于 改善 運(yùn)營(yíng) 戰(zhàn)略 ，科學(xué) 提高 店鋪 整體 周轉(zhuǎn)率 、客流量 、平均 客戶 單價(jià) ，實(shí)現(xiàn) 店鋪 更好 的經(jīng)營(yíng) 。

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一、客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的優(yōu)化思路

1、用戶洞察：采集積累消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，通過(guò)AI分析，形成用戶洞察。到訪即偏好，比顧客更懂顧客。

2、流量運(yùn)營(yíng)：用數(shù)字化CRM、ERP、OA實(shí)現(xiàn)降本增效。通過(guò)對(duì)客流量的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提供流量的轉(zhuǎn)化率。

3、定位選址：通過(guò)第三方數(shù)據(jù)和調(diào)研，預(yù)測(cè)與定位判斷。策劃主題、活動(dòng)、景點(diǎn)、風(fēng)格。一旦固定難以調(diào)整。

二、客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)路徑

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-數(shù)據(jù)采集

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-分析模型

三、客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的流量運(yùn)營(yíng)

1、流量牽引：由點(diǎn)到線，配置關(guān)聯(lián)商家之間的距離以及聯(lián)動(dòng)關(guān)系，將流量牽引至其他關(guān)聯(lián)商家。

2、流量引入：從無(wú)到有，通過(guò)網(wǎng)紅商家入駐、活動(dòng)策劃等方式，帶動(dòng)整體流量。

3、流量輻射：由點(diǎn)到面，在引流商家附近配置關(guān)聯(lián)品牌，將流量輻射到周邊范圍。

4、流量噴淋：從高到低，在商場(chǎng)頂層配置網(wǎng)紅餐飲，拉長(zhǎng)顧客的行動(dòng)軌跡，讓其余商家獲得流量。

5、流量引導(dǎo)：從少到多，通過(guò)廣告、優(yōu)惠券等方式，為固定商家宣傳引流。

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-判斷依據(jù)

四、客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的方案優(yōu)勢(shì)

1、高精準(zhǔn)度：基于Digital ID采集數(shù)據(jù)，避免傳統(tǒng)(紅外、WiFi)方案數(shù)據(jù)誤差。比如重復(fù)統(tǒng)計(jì)、謬誤統(tǒng)計(jì)、維度單一。

2、高協(xié)同性：通過(guò)Digital ID,積累顧客線下消費(fèi)行為的全部數(shù)據(jù)，接入第三方線上數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成“ONE ID”。

3、高性價(jià)比：產(chǎn)品單價(jià)接近傳統(tǒng)的方案，提供更多維的數(shù)據(jù)和更全面的服務(wù)與提供更全面的解決方案。

4、高整合度：硬件、算法、SaaS全產(chǎn)品自主研發(fā)，高度整合。

5、高敏捷度：快速響應(yīng)用戶真實(shí)場(chǎng)景的具體需求，敏捷開發(fā)迭代新功能。

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-信息安全

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-系統(tǒng)架構(gòu)

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-產(chǎn)品介紹

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-智能AI客流攝像機(jī)

客流統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)-智慧云平臺(tái)

1、客流趨勢(shì)：構(gòu)建消費(fèi)者全流程、多方位行為數(shù)據(jù)，性別、年齡屬性、購(gòu)買偏好、消費(fèi)能力評(píng)估。可按同比、環(huán)比、歷史同期等數(shù)十種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。

2、輔助決策：基于“三重歸因模型”，洞察銷售能力、目標(biāo)客群與實(shí)際客群的一致性，會(huì)員轉(zhuǎn)化漏斗等。

3、用戶洞察：繪制消費(fèi)者畫像、消費(fèi)行為及品牌的關(guān)系圖，輔助業(yè)態(tài)配比，為營(yíng)銷方案提供數(shù)字化支撐。

1、到訪客群：獲客、留客能力，到訪客群質(zhì)量。反映持續(xù)性。

2、活躍周期：按活躍度細(xì)分客戶為活動(dòng)策略制定提供支持。

3、客流趨勢(shì)：商場(chǎng)、樓層、業(yè)態(tài)的客流情況。反映熱度。

4、轉(zhuǎn)化漏斗：客流流失率經(jīng)營(yíng)策略優(yōu)化節(jié)點(diǎn)判斷。

5、游逛軌跡：顧客到訪習(xí)慣與興趣偏好，為資源配置提供參考。

 【2021.7.30-KLLYPT-LH】