大數據分析中有一個重要的原則 Garbage In, Garbage Out(GIGO)，指輸入數據的質量直接影響輸出結果的質量。如果輸入的數據不準確、有誤或不完整，那么無論處理過程如何建模、分析，輸出的結果都是不可用的。GIGO 原則同樣適用于零售數據的分析，如果「門店客流系統」提供的數據不準確，在制定門店經營策略、考核業績時也會出現偏差。
而數字化運營的精髓，就在于通過智能技術讓運營管理過程和結果得以量化，進而數字化、標準化、指標化地進行目標的設定與考核的開展。利用數據分析去看清問題，說清事實，預測未來，衡量提升效率、降低成本等目標的達成度。但值得警惕的是，任何考核都需要依托準確的數據事實，哪怕只有10%～20%的偏差，都不可作為考核依據。
為了更好地對門店進行數字化運營管理，越來越多的零售品牌正在通過「門店客流系統」來采集、分析、洞察和管理客流數據。門店客流量，已經成為評估零售實體經營狀況的重要指標之一。實際運營中，不少企業都曾遇到這樣的問題，雖然采買了客流系統，但由于數據不準確、不完整，運營支持不夠甚至有隱私風險等問題，才買沒多久就要更換系統，或是淪為用不起來的數字化“擺設”。
(相關資料圖)
如何正確選擇「門店客流系統」，如何不在數字化建設中花冤枉錢?數據準不準，就成為衡量「門店客流系統」是否真正可用的關鍵。
漏斗模型在店鋪數字化運營中已被廣泛認知與應用。從過店到進店的比例變化，能夠反映店鋪集客與商機獲取的效率;從進店到深逛的轉化趨勢(根據顧客店內停留時長進行深逛統計)，透露出顧客的意向程度與成交可能。最后配合訂單數據，則可以量化整個店鋪的潛客轉化與成單效率，是店鋪運營管理的重要抓手。
考慮篇幅，本期文章暫不做「停留時長」等深度數據的展開介紹?；氐綌祿蚀_性上，再來看看「進店率」，這個門店經營的重要客流指標(進店率=進店客流?過店客流??100%)，要如何保證準確性呢?更需要過店客流能夠真實反映所有經過門口區域的顧客數據。
傳統客流系統往往通過在店內或門頭安裝垂直向下的攝像設備，最大覆蓋范圍為4～5米。視域最佳的情況下(不受門頭遮擋)，往往也只能采集到緊貼門口經過的顧客數據。實際運營場景中，過店客流不僅僅是緊貼門口經過的顧客，而是要根據「門外主動線」的不同情況設置不同的區域。
「門外主動線」能夠反映顧客從店鋪門外經過所形成的主要游逛趨勢。以下圖情況為例，該店鋪臨近電梯，門口有多條距離較近的商場通道，通過愛筆門店客流系統發現，店鋪門外主動線多達3條。由遠及近來看，包括一條距離門頭較遠通道的主動線【1】，一條上下扶梯的主動線【2】以及一條靠近門口、完整經過門店的主動線【3】。結合門店經營規律、顧客游逛偏好判斷，門外主動線【3】所經過的區域，是該店鋪過店客流的統計區域。
傳統客流設備的垂直照射方式，使其能夠監測的門口過客區域相對固定并受限，較難靈活地結合門外主動線來清晰判斷、精準捕捉過店客流數據。愛筆門店客流系統的感知設備安裝在店內，采用斜照方式，向外可覆蓋15~20米進深。不僅避免了垂直照射的視域受限，更能完整的覆蓋門前各種不同的主動線，再根據實際業務場景確定店鋪過店主動線并劃定過店區域，從而獲得真實的過店情況。
結合上圖案例1的情況來看，店鋪門口范圍較大(兩條通道)，通過對門外主動線的監測發現，過店顧客往往不是緊貼門口經過，而是從距離店鋪稍遠的通道經過，如果只是簡單將緊貼門頭的區域作為過店客流區域，統計結果將遺漏很多真正過店顧客數據。
案例2的店鋪開設在較為開闊的單側路邊，有2條門外主動線，過店區域的劃定應能全面覆蓋這兩條主動線，才能準確反映全部過店客流數據。如果按照傳統客流系統過店區域的劃定，則只能覆蓋緊貼門口的區域，則必然會導致漏采，數據不準確也是一定的。
當然，過店區域的劃定也并非越遠越好，符合門店業務實際情況最為重要。比如案例3的情況，店鋪門口是較開闊的中庭，有兩條平行的通道，門外主動線也有2條。從動線趨勢來看，遠離門頭的門外主動線【1】是對面店鋪的過店客流，靠近店鋪的門外主動線【2】則是該店鋪需要監測的過店客流所在區域。
值得注意的是，門外主動線【2】盡管靠近店鋪一側，但也并不是緊貼門口經過，如果劃定過店區域時不結合主動線來看，則很有可能采集不到顧客真正經過的范圍。
通過門外主動線來準確劃定過店客流區域，精準捕捉過店客流數據，基于此得出的進店率等數據指標，也就能更準確地反映商場導流、店鋪引流等情況，真正發揮輔助店鋪運營的作用。
如何選擇一套真正可用的「門店客流系統」，數據的準確性，關乎著整個系統是否有用、是否可用，是重中之重。
是否能剔除店員進出店數據?是否能去除重復進店數據，甚至是否能過濾穿堂客、外賣員、保潔員、商場管理者等無效的客流數據?是否能精準捕捉過店客流區域?這些都直接關系著「門店客流系統」是否能為您的日常運營真正帶來價值。
除此之外，「停留時長」也是門店運營中需要參考的關鍵指標，「門店客流系統」在統計過店、進店的同時是否也能產出準確的「停留時長」?更進一步，將攝像機覆蓋范圍從門口延伸至店內區域，基于線下人員行為全流程感知技術，愛筆的系統還能提供哪些精細的數據和豐富的功能，我們將在下期詳細展開，敬請期待。
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（責任編輯：董萍萍 ）關鍵詞：
