客流统计多维数据模型分析系统助力商家提供独特客户价值
中国零售市场是世界范围内最完善、最具活力的市场之一，发展势态令人望尘莫及。但尽管强劲的消费者需求推动和壮大了传统线下零售业，再加上近年来电商的利润增长接近饱和，“新零售”模式下的零售实体门店仍不能停止寻找新的销售增长点，以确保企业可提供独一无二的客户价值。
回顾线上电商零售的成功关键因素，在于线上零售店铺能够通过分析顾客数据，进而开展针对性的营销活动。而中国传统的线下零售商，包括大型综合超市、便利店、百货商场和线下购物中心，都需要更进一步了解自己的消费者群体，了解如何把客流转化成实际销售额，否则就会在未来线上、线下零售边界逐渐模糊的零售变革中失去原有的市场份额。
客流统计解决系统能够深入分析客流转化率、流量统计、窗口效率、销售指标以及门店工作效率。企业若要合理分配员工工作，准确估算店铺业绩，就有必要通过实时客流数据了解每家门店的人流频率和高峰时段。常见客流类型如下：
1、固定客流
固定客流是指对某一零售门店有特别偏好、经常去该处消费的消费者，属于零售门店的主要消费群，比如零售门店的会员，他们已经从价格敏感阶段转至品牌认同阶段，认同某一零售门店的形象、商品或服务习惯，希望在相关的场所里得到服务。
2、移动客流
购物中心的零售门店特点之一是客流的高峰期较多，但属于无明确购物意向的进店客流。如何使无定向购买意识的客流变成有效客流，门店的视觉陈设与消费者实际的消费服务体验是吸引消费者进行消费行为的重要因素。
即使是同类型的竞争零售品牌，线下门店展现的品牌调性、服务体验以及商品货架陈列可以有效将移动客流有效化，从而实现商品的可持续性销售。对于移动客流而言，利用进出门店、门店外的客流信息统计，对用户群的数据收集并进行脱敏建模有利于门店对这些顾客进行改善管理。
3、潜在客流
潜在客流主要是指由于零售门店的地理位置所限，暂时无法吸引的顾客，而扩大市场份额争取潜在顾客是零售门店商战制胜的一大策略。因此，根据品牌过往沉淀的私域数据分析进行相关地域的线下营销活动可以针对更为具体的目标用户群需求策划，吸引购物中心与门店重叠的潜在客流，并通过持续性的二次传播转化更多非购买倾向的人群。
线下传统零售门店影响销售利润的因素很多，如销售服务、交通便利、经营设施，但好的产品策划和客户管理体系才是门店发展的基础，利用客流统计分析系统实时掌握销售情况，更是优质产品策略与客户管理策略发展的基础。持续性的门店客流信息、商品拿取热区分析协调门店的针对性经营特色与个性化消费体验，提高综合分析能力并与固定客流中的消费者建立长期相对稳定的供需关系，这才是发展忠诚顾客、目标顾客的关键。
综上所述，考虑到成本越来越高的形势，零售管理者要想取得成功就要把钱“花在刀刃”上，零售商要在提供卓越的客户体验的同时，保持高效运营。零售管理者寻找新的销售增长点和提升消费者购物体验的有效方式，是通过线下零售店面的数据收集、统计、建立消费者多维数据模型得到经营策略分析的有效支持。
因此，中国越来越多零售企业开始利用人工智能方式获取线下门店的相关信息，利用客流统计解决系统分析门店内外消费者的消费行为、最终门店转化率。更多客流统计解决方案的相关内容，
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