數(shù)據(jù)分析公司HeadCount Corp.的創(chuàng)始人Mark Ryski在《轉(zhuǎn)換：最后一個(gè)零售指標(biāo)》一書中指出：客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為商場(chǎng)經(jīng)營(yíng)決策中越來(lái)越不可缺少的重要內(nèi)容。

門店銷售額的計(jì)算公式為：門店銷售額=客流量×成交率×客單價(jià)。

當(dāng)前，大多數(shù)零售商仍然使用交易量（即客流量×成交率）作為門店KPI的衡量標(biāo)準(zhǔn)。然而，正如Ryski在書中指出的，成交率高度依賴于勞動(dòng)力、庫(kù)存、客戶服務(wù)和結(jié)賬隊(duì)伍的長(zhǎng)度。而門店客流數(shù)據(jù)對(duì)于評(píng)估門店的運(yùn)營(yíng)情況有重要意義，因?yàn)榭土髁扛砹虽N售機(jī)會(huì)。

(資料圖片)

在本文中，我們將對(duì)客流量統(tǒng)計(jì)的常見(jiàn)技術(shù)及其優(yōu)劣勢(shì)進(jìn)行分析。

手動(dòng)客流計(jì)數(shù)器

手動(dòng)機(jī)械式點(diǎn)擊設(shè)備

最準(zhǔn)確也最便宜的客流計(jì)數(shù)設(shè)備是一種機(jī)械手動(dòng)點(diǎn)擊計(jì)數(shù)設(shè)備。它需要一個(gè)專門人員站在門店入口處，每進(jìn)來(lái)一個(gè)客戶就手動(dòng)點(diǎn)擊一次。

這種依賴人工的統(tǒng)計(jì)方式客流統(tǒng)計(jì)方式維護(hù)成本較高。

轉(zhuǎn)閘

轉(zhuǎn)閘是一種能夠精確統(tǒng)計(jì)人數(shù)的機(jī)械通道。但是其明顯的缺點(diǎn)在于，在門店入口處安裝諸如閘道之類的設(shè)施對(duì)客戶很不友好。

紅外客流統(tǒng)計(jì)

紅外客流統(tǒng)計(jì)的基本原理是利用一對(duì)紅外收發(fā)設(shè)備安裝于門的兩側(cè)，人體經(jīng)過(guò)時(shí)會(huì)阻斷紅外線之間的對(duì)射，以此實(shí)現(xiàn)客流統(tǒng)計(jì)。當(dāng)有人進(jìn)入時(shí)，第一路設(shè)備紅外光束先被人體阻斷，然后另一路也被阻斷，這時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)計(jì)入一個(gè)進(jìn)入客流。反之，當(dāng)?shù)诙吩O(shè)備的紅外光束被人體阻斷之后，第一路緊跟被阻斷，這時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)計(jì)入一個(gè)離開(kāi)的客流。這種計(jì)數(shù)器使用和安裝都很方便。

但它的缺陷是，當(dāng)兩個(gè)或兩個(gè)以上的客戶并排走進(jìn)門店，計(jì)數(shù)器僅會(huì)計(jì)入一個(gè)人。另外，如果有阻礙物剛好在收發(fā)器的中間（例如，營(yíng)銷臺(tái)），計(jì)數(shù)將無(wú)法正常運(yùn)行。

紅外計(jì)數(shù)器

基于頂裝單目魚眼攝像頭的視頻客流統(tǒng)計(jì)

頂裝視頻客流計(jì)數(shù)器安裝于門店入口的天花板上。它基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)人員的頭、肩等信息進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，當(dāng)提取的個(gè)體特征符合預(yù)設(shè)規(guī)則時(shí)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)客流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)。但這種計(jì)數(shù)設(shè)備對(duì)陰影很敏感，如帶著白帽或背包的行人監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性會(huì)受影響。

基于頂裝3D攝像頭的視頻客流統(tǒng)計(jì)

deepcam聯(lián)網(wǎng)型3D攝像頭視頻計(jì)數(shù)器（提供云報(bào)表）

3D視頻客流統(tǒng)計(jì)技術(shù)通過(guò)對(duì)兩個(gè)鏡頭采集的視頻進(jìn)行計(jì)算處理，以獲取視頻里物體的高度信息，并匹配與人體高度接近的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)人員檢測(cè)。這種計(jì)數(shù)器缺陷在于，由于小孩的身高較矮，計(jì)數(shù)中很容易被遺漏掉。

頂裝TOF深度攝像頭

飛行時(shí)間測(cè)距法（TOF）通過(guò)對(duì)目標(biāo)連續(xù)發(fā)送光脈沖，探測(cè)光脈沖的飛行時(shí)間來(lái)得到物體距離和深度信息。頂裝TOF深度攝像頭對(duì)光線條件很敏感，但是它極具成本優(yōu)勢(shì)。

基于WiFi/藍(lán)牙MAC的客流統(tǒng)計(jì)

當(dāng)今時(shí)代，許多人出門都會(huì)攜帶智能手機(jī)，當(dāng)他們?cè)谫?gòu)物時(shí)，他的智能手機(jī)很可能打開(kāi)了WiFi或藍(lán)牙。基于這一現(xiàn)象，通過(guò)WiFi/藍(lán)牙信號(hào)來(lái)獲取智能手機(jī)設(shè)備MAC地址，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)客流量統(tǒng)計(jì)。

這種技術(shù)方式的缺陷是，并非所有的客戶都攜帶電話，而其中也不是所有客戶都會(huì)打開(kāi)WiFi/藍(lán)牙。還有一個(gè)重要的問(wèn)題是，WiFi/藍(lán)牙信號(hào)探測(cè)的有效距離太遠(yuǎn)，在門店附近但未走進(jìn)門店的人員會(huì)被誤統(tǒng)計(jì)。

基于人臉的客流統(tǒng)計(jì)

神目人臉識(shí)別AI智能安全攝像頭能夠捕捉鏡頭范圍內(nèi)的所有人臉，并對(duì)人員進(jìn)行聚類，即同一個(gè)人僅計(jì)入一次。如下圖所示，同一個(gè)人，在戴及不戴面具的情況下，一天內(nèi)多次進(jìn)入或走出門店，在神目的客流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中均被識(shí)別聚類為同一人，計(jì)數(shù)為1。

通過(guò)人臉去重技術(shù)，我們能夠獲得準(zhǔn)確的客流量數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種基于人臉的客流統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)也避免了其他技術(shù)方式中影響精準(zhǔn)性的場(chǎng)景，如：1.人員在門口逗留 2.小孩在門店口玩耍 3.員工出入

通過(guò)人臉的計(jì)數(shù)方式，我們還能通過(guò)對(duì)同一幀的多個(gè)人臉信息分辨出團(tuán)購(gòu)群體。

各種技術(shù)對(duì)比表