世界各地的零售商店每年需要接待数百万顾客。商店的首要任务就是吸引顾客并进行销售。但与此同时，店家也可以充分利用现有的客流量，以全新方式创造零售价值。您可以收集客流量数据，从中提取关键零售参数的分析结果。通过这种方式洞悉客户的行为和偏好，更可发现普遍趋势，确保商店可以充分利用客流量。 举例说明：您正在经营一家家具店，客流量分析显示访客中有 75％ 是女性。数据还显示，您的大部分准客户（约 60％）到店的时间都集中在周六上午 10 点到下午 3 点之间。只需要根据这些信息，您就可以创造出更多的销售机会，优化商店运营。很多零售商之所以能够获得此类数据和信息，是因为他们会主动收集和分析商店客流量数据。 令人惊讶的是，美国零售联合会(NRF)的调查显示，大约只有约 47％的零售企业会进行客户分析。如果您是零售店主，希望了解如何分析和利用商店客流量，欢迎阅读以下指南： Counting and Analyzing Visitor Traffic 第一步是计算和分析客流量数据。这个数据会显示有多少人光顾您的商店、什么时候是高峰时段以及访客的其他相关信息。 Peak/off-peak periods 这是一项至关重要的指标，因为您可以从中洞悉客户的行为。如果您知道什么时候是高峰时段，就可以提前准备，充分利用好客流高峰期带来的销售机会。 通过客流量统计技术识别商店的高峰时段。该软件会分析来自客流量计数器的历史数据，确定潜在客户访问的时间、天数或季节。 V-Count 是该领域软件解决方案的全球领先提供商。 Capture…

当顾客造访实体商店时，会在店内的不同地点留下与其购物偏好相关的信息。这些信息包括顾客最喜欢的购物时间/天数，他们在店内最喜欢停留的地点以及他们喜欢的商品。即使是未购买任何商品，也留下了未购物原因的线索。 这些线索/提示可用于改善商店设计，优化人员部署以及使商品更好的上市。门店还可用于利用这些信息改善运营，提高客户满意度，确保更高的转化率和保留率。问题是：许多零售商并不知道可以用数字解决方案分析客流量，帮助他们解释客户留下的线索。 为此我们制作了一份清单，列出市场中最佳客流分析技术及其工作原理。 人数统计技术 分析客流的第一步是对其进行测量，V-Count 的人数统计技术就可以有效达成这个目标。人数统计设施提供的数据，可以帮助店家更深入了解客流量，用这些信息进行重要的零售分析。例如，零售商可以估计每天接待的访客数量、每天和每周最繁忙的时间段。 此外，也可以通过客流量数据有效地评估新营销计划。每当宣传活动启动后，其效果会直接显示在客流量的变化之中。 客流量数据也可用于评估商店的转化率，对购物顾客与未购物顾客的情况进行比较。在这个列表中还提供了更多技术，帮助门店获得更多洞察力，了解为什么有些顾客未购买任何商品就离开了商店。 热图分析软件 热图技术使用另一种方法来分析客流数据。该软件可衡量顾客参与度，突出显示顾客如何在商店中四处走动。通过热图分析，零售商可以识别店内最繁忙的区域以及顾客的平均停留时间。分析结果还会显示顾客在店内行动的轨迹，以及更受顾客关注的商品。 热图会概述顾客在店内的行动轨迹，显示了人们四处走动并找到所需商品的难易程度。如果您的商店布局过于复杂，导致顾客很难找到商品，他们就会空手离开。同样，研究显示，您让潜在顾客在店内停留的时间越长，他们购买的机会就越高。这也让顾客停留时间成为一个重要指标。跟踪和改进指标可以提高转化率。 了解店内最繁忙的部分和客户喜欢的商品，也会给您带来诸多益处。客流量最多的部分，即代表拥有最高的销售潜力。通过这些数据，零售商店还可以设法提高顾客对新商品或折扣商品的关注。然后将不受欢迎的商品下架，放上更多受欢迎的商品。也可以通过对两种类别的商品进行交叉销售，让表现不佳的产品能够尽快下架。 人口统计分析技术 V-Count的人口统计分析技术可根据商店顾客的年龄、性别和心情，将其分为几个类别。当您了解了访客的人口统计分布，就更容易为顾客提供符合其要求的商品和品牌。同时也可以更好地提供个性化服务，保持吸引顾客的关注。 该系统的心情部分可方便地测量商店访问者的满意度。如果分析表明您的顾客中很大一部分情绪不高，就需要找出造成顾客不满的原因，迅速解决问题。 商业智能平台 商业智能平台（BIP）是用于分析客流量的终极技术。上文所列的各项解决方案会收集数据，将其发送并保存在基于云的平台中。随后，云托管的 AI 和机器学习工具会将原始数据转换为易于理解的报告。这些报告中包括了多项分析结果，比如转化率、购物放弃率、店内停留时间和平均结帐时间等，突出显示客户在商店中的行为方式。 此外，BIP 中还集成了各项营销活动分析，平台会评估每项活动的效果。通过比较活动前后的效果，找出效果最佳的广告活动。 提供了所有分析结果后，BIP 还会根据所分析的流量数据，提出改善商店运营的建议。使用软件报告可以实施行动计划，最大程度增加访客人数，提高业务效率并提高盈利能力。 总结 虽然顾客并不会刻意留下线索，但他们还是希望零售商能够了解他们的偏好。如果您在高峰期没有安排足够的结帐员工，顾客就会放弃购物，转而走进另一家商店。顾客希望店家能够预测何时会忙碌，为之做出充分准备。如果他们有想购买的商品，就希望每次走进您的商店后，都能在您的货架上看到。 顾客需要更流畅的购物体验。为满足他们的这一要求，您唯一的方法就是分析客流数据，解码他们留下的线索。使用上面列出的技术，您将更深入了解顾客的店内行为，充分利用这些数据所带来的深入见解。