智能客流系统 支撑商业决策

• 关键词：智能客流系统
• 摘要：智能客流系统”之所以能成为零售业者的商业决策工具，是因为“智能客流系统”的云端数据可视化技术和核心算法能对采集到的数据进行更多维度与更高精准度的解读，从而帮助零售业者同步分析客流数据与金流数据，对整体运营效益进行全面客观地评估，最终帮助零售业者深挖从店铺选址到店员配置、商品陈列、商品搭配等每一个运营环节的经济价值。

专访 | 上海联纵数据服务有限公司副总经理 李坚

撰文 | Tommy

小张用手指轻点电脑屏幕，从云端调出本市所有授权售后服务中心最近的客流数据。波动向上的客流数据曲线显示客流人数在持续增长。随后，小张又对比了同城各区域的客流数据，他发现最近中心城区的客流人数远超其它区域客流人数，甚至在有些授权售后服务中心，客流人数已超过了其最大负荷。这些数据显示公司需要在中心城区增设授权售后服务中心以满足日益增长的客户需求。

这是发生在百邦科技内的真实一幕。作为某国际知名手机品牌在中国大陆最主要的授权服务平台，百邦科技目前在中国大陆70余个城市建立了140余家授权售后服务中心。此前，为了应对持续增长的客户需求，百邦科技选择部署了“智能客流系统”。

客户需求日益增长的同时，百邦科技现有门店的服务能力也受到了挑战。众所周知，对于售后服务中心而言，提升客户售后服务体验的一个关键环节是缩短客户等待时间。“智能客流系统”不仅可以帮助百邦科技凭借客流数据进行新店选址从而优化线下服务网络布局，而且还可通过云端服务将线下客流分流到不同的售后服务中心，从而最大程度利用现有线下服务网络资源缩短客户的等待时间。

“‘智能客流系统’之所以能成为零售业者的商业决策工具，是因为“智能客流系统”的云端数据可视化技术和核心算法能对采集到的数据进行更多维度与更高精准度的解读，从而帮助零售业者同步分析客流数据与金流数据，对整体运营效益进行全面客观地评估，最终帮助零售业者深挖从店铺选址到客流分流、店员配置、商品陈列、商品搭配等每一个运营环节的经济价值”，上海联纵数据服务有限公司副总经理李坚指出。

云端数据可视化 支持商业决策

客流数据的可视化呈现是将高质量的客流数据统计分析结果应用于商业决策的“最后一公里”。线下消费者行为多呈现出极其无序的复杂性，描述这种复杂行为的客流数据就因此具有海量的规模，这就给理解与使用这些数据带来了困难。将数据以可视化的方式呈现，可以最大程度地降低理解与使用这些数据的门槛，方便决策者对数据进行不同时间、地理区域或消费者人群的比较，甚至可以同时分析客流数据与金流数据，以洞察客流与金流之间的关系，从而帮助决策者进行商业决策。因此“智能客流系统”的价值不仅依赖于客流数据的统计维度与准确度，还依赖于数据分析结果的可视化呈现方式。

虽然不同的零售业者对客流数据的要求不尽相同，但期望获取更多维度的数据是他们共同的需求。首先，客流在购物中心内的运动轨迹数据、客流路过或进出特定门店的次数、客流进出特定门店的次数与不同时段客流分布变化趋势等数据可以帮助门店或购物中心优化店铺选址。其次，消费者在某个货架前停留时长、消费者更多地拿起哪些商品、试穿了哪些衣服、试吃了哪些食物等用户购买行为数据，可以帮助线下门店洞察消费者购买行为中的显著特征与消费者偏好。线下门店借助同步分析金流数据与这些客流数据，不仅可获得用于评估营销实效的转化率、坪效等数据，还可以借此优化店铺商品的陈列方式、调整店内人员排班等门店日常运营环节。

此外，对于商业决策而言，客流的身份、性别、年龄、穿着打扮等消费者画像数据也是十分重要的决策依据。“智能客流系统”可以通过双摄像头或单摄像头采集到客流的这些数据，并通过视觉方式将客流数据的统计分析结果呈现给决策者。与“智能客流系统”不同，无论是基于红外线技术，还是基于WiFi技术的传统客流系统，都无法获取客流的性别、年龄等商业决策所需的关键数据。

对于连锁零售企业而言，由于门店分散，就需要将各门店的数据汇聚到云端进行集中管理，从而能从更宏观的角度对门店日常运营情况进行监测与评估，从而优化资源配置提升整体效益。在联纵与研华为百邦科技线下门店定制的解决方案中，甚至实现了线上流量与线下客流的双向导流。该解决方案会实时比较百邦科技不同门店的客流情况与运营数据，从而将新增客流导入到客户等待时间缩短，并且最能给客户提供优质体验。

智能算法模型 提升客流数据准确度

“智能客流系统”中的摄像头捕获实时客流影像之后，需要通过智能算法模型计算才能生成可应用的数据。因此，零售业者要想获取更高准确度的客流数据，除去需要安装具有更强光学处理能力的摄像头之外，还需借力独特的算法模型解析不同场景内的客流影像。

“硬件升级解决的是数据获取的维度和效率问题，也降低了数据获取的成本。而算法模型则可根据具体设备安装场景的特征来不断地反复训练与优化，从而提高客流影像识别的准确度”，李坚说。例如，对于同一品牌而言，不同区域的门店不仅可能具有不同的店内外陈列布置，而且会有不同的光源。通过算法模型的反复训练，“智能客流系统”可以“学会”区分不同的环境特征，从而识别不同门店内的客流。

“如果前方摄像头不能拍摄成像，再好的算法也是巧妇难为无米之炊。”李坚说，“对于某些零售业者而言，线下门店众多，如果设备缺乏可靠性、故障频发，不仅会严重影响门店的运营管理，而且还会导致运维人员在相距甚远的不同门店间疲于奔跑、忙于“救火”，并由此产生高昂的运维费用。研华为我们提供了硬件与云端软件服务的支持，并可以实现一年365天不间断无故障运行，这降低了我们的解决方案后期的运维风险与运维成本。”

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