別看網(wǎng)上到處充斥著「客流無用論」，線下品牌們卻用得飛起，不然國內(nèi)外做客流產(chǎn)品的企業(yè)都是怎么活下來的呢？這就叫悶聲發(fā)大財，不信給你看兩個案例：

01

提升門店業(yè)績的實戰(zhàn)經(jīng)驗

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及時止損，才能帶來更高的 ROI

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某投資公司涉足了零食、餐飲等多個業(yè)態(tài)的實體企業(yè)投資。被投餐飲門店今年業(yè)績普遍下降，只能勉強達(dá)到收支平衡，投資公司決定采取新的策略來決定關(guān)閉哪些門店。他們選擇利用客流系統(tǒng)收集每家門店的客流量、進(jìn)店人數(shù)和顧客在店內(nèi)的停留時間等數(shù)據(jù)，作為評估投資價值的新標(biāo)準(zhǔn)。

經(jīng)過三個月的細(xì)致監(jiān)測和分析，投資公司根據(jù)收集到的客流數(shù)據(jù)做出了決策：對于客流數(shù)據(jù)表現(xiàn)不佳的 46 家門店，他們決定停止經(jīng)營，及時止損；而對于客流數(shù)據(jù)排名在前 15 的門店，他們選擇增加投資，以期待更高的回報。這一策略調(diào)整帶來了積極的效果，投資回報率（ROI）提升了 37%。

消費者停留時間越長，高價產(chǎn)品賣得越好？

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某快時尚飾品品牌商品單價平均在 20-80 元，約 20% 商品單價在 100-300 元之間。品牌于 6 月在靜安大融城新開了一家 143㎡ 的店鋪。在試運營階段，為了更好地評估這家新店是否值得長期經(jīng)營，品牌決定利用客流統(tǒng)計系統(tǒng)來收集相關(guān)的客流數(shù)據(jù)，以便做出更明智的決策。

通過數(shù)據(jù)看板，品牌發(fā)現(xiàn)平均每天的過店客流量超過 2000，但進(jìn)店率相對較低，不足 5%。然而，一旦顧客進(jìn)店，他們平均會在店內(nèi)停留 15-20 分鐘。品牌還觀察到一個有趣的趨勢：顧客在店內(nèi)逗留的時間越長，高價商品的銷售情況就越好。

基于這些洞察，營銷團隊迅速采取行動：他們在店外增設(shè)了引人注目的引流海報，并在店內(nèi)舉辦了互動活動以吸引顧客的注意力。此外，他們還重新調(diào)整了店內(nèi)飾品的陳列布局，旨在延長顧客的在店時間。這些策略在短短一個月內(nèi)就取得了顯著成效，門店的進(jìn)店率提升到了 22%，平均客單價也提高了 14%。

以上只是客流應(yīng)用場景的冰山一角，實際上客流可以為實體經(jīng)濟帶來的幫助遠(yuǎn)不止這些。

02

一個設(shè)備，跟蹤 6 個關(guān)鍵指標(biāo)

InfiSight 空間客流應(yīng)用基于 AI 視覺識別系統(tǒng)，可以在過濾掉員工和特定人群的前提下統(tǒng)計過店客流量、門店吸引力和進(jìn)出口客流，并完成去重的工作。

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出入口客流，針對顧客流失環(huán)節(jié)做出調(diào)整

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只要在入口處安裝一個攝像頭，就能統(tǒng)計包括過店客流、門店吸引力和進(jìn)出店鋪人數(shù)在內(nèi)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。通過分析收集到的客流量數(shù)據(jù)，可以分析客流在各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化情況，有針對性地做出調(diào)整。同時，InfiSight 的 AI 客流預(yù)測模型，能夠結(jié)合歷史客流、天氣、營銷活動日、節(jié)假日等因素準(zhǔn)確預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢，AI 助手 Mimo 幫助店長提前做好員工排班規(guī)劃，應(yīng)對高峰時段。

逛店時長，訂單轉(zhuǎn)化的催生劑

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近期的市場數(shù)據(jù)表明，消費者在零售環(huán)境中的參與度與消費產(chǎn)出之間存在正相關(guān)性。也就是說，在店鋪的停留時間與消費支出之間呈現(xiàn)出顯著的線性增長關(guān)系。消費者在店鋪停留時間越長，意味著顧客對店內(nèi)的產(chǎn)品或服務(wù)感到滿意的可能性越高，商家能夠評估顧客的滿意度和購物體驗。同時，逛店時長的數(shù)據(jù)還能揭示銷售潛力和指導(dǎo)營銷策略，幫助商家優(yōu)化庫存管理、調(diào)整商品陳列，并制定更有針對性的營銷活動，從而提升銷售額和顧客忠誠度。

顧客去重，更精確的客流數(shù)據(jù)

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在統(tǒng)計出入口客流的過程中，自動去除同一個顧客反復(fù)進(jìn)店的次數(shù)，使得統(tǒng)計到的客流數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確，避免進(jìn)店客流量虛高的情況。

過濾員工和特定人群，排除非顧客群體

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排除員工、商場工作人員、外賣、快遞員等特定人員后，統(tǒng)計到的客流數(shù)據(jù)就是真正的顧客，零售商們能更精確地算出店里的顧客轉(zhuǎn)化率。

InfiSight 空間客流應(yīng)用，可能是迄今為止最全面的客流檢測算法。幫助實體門店深入了解消費者行為和需求，從而優(yōu)化運營策略，提升顧客體驗。這不僅讓品牌做出更明智的決策，還讓品牌在競爭中脫穎而出。隨著數(shù)據(jù)分析的不斷深入，未來的零售業(yè)將更加注重以顧客為中心，利用「小數(shù)據(jù)」推動「大增長」，實現(xiàn)更高的銷售業(yè)績。

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