客流数据分析,商场人流量数据分析
零售行业需要高质量的数据支撑商业决策，这意味着客流识别系统必须具备极高的精度。线下零售场景人流量巨大，而且环境极为复杂，可能存在逆光、遮挡等现象，要做到极高的准确度是非常困难的，对摄像头的光学处理能力、安装点位和算法模型都提出了很高的要求。
传统企业在行业中浸泡时间更长，对场景和客户痛点的理解更加深刻，这是它们的优势所在。但不少AI企业认为，这种优势尚不足以形成竞争门槛。
零售业的客户运营可以分为两个层级：第一层级是门店端提效；包括单店绩效评估和多店间的绩效对比；第二层级是中高层决策，需要结合人、货、场等多方面数据，用复杂的数学模型进行综合分析，指导企业的管理和营销。
AI公司认为，第一层级的运营不具备任何壁垒性。随着自己服务的客户增加，在和客户交流的过程中，就能迅速将这块短板补齐。至于第二个层级的运营，既不是AI公司也不是传统客流分析厂商的优势所在。
通过客流统计分析，掌握店铺每天的客流量，客流量的高峰时段和低谷时段。
第一，把握黄金转换时间结合促销活动提高店铺单价和成交率
第二，在人员管理层次上，可以有效进行排班管理，同时低谷期时、高峰期前可利用中间空档时间进行商品补充
第三，在客流量低谷时段，能够有效利用资源，最大化降低店铺的运营成本
头部零售商和大型数据咨询类公司——对数据营销有很深的洞察，它们才是这个领域的专家。我们要做的是开放数据，基于平台能力和接入能力，和这些企业深度合作，让我们的数据作为他们分析模型的一部分，从而协助零售商做好客户运营。
客流统计分析系统利用先进的视频人员检测技术，为连锁门店、购物中心、展览馆、楼宇、机场、地铁、公交等不同场所提供人群流动量、人群流动方向的分析及统计数据。利用相关数据，用户可以更准确了解人群流动状况、规律，从而更好地实行现场控制与管理，为策划、经营、管理提供数据依据。
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