1.進店/店外

以武漢市某便利店為例，走近便利店，抬頭便能看到店外的客流統計分析攝像頭。在進店口處，布置客流進入規(guī)則，摒棄模糊的成交量數據，實現日進店客流的精確統計。門店外來往行人為東北和西南方向，分別計算東北和西南方向人數，兩個方向行人數相加，得出店外的日經過人流總數。

以該店某天客流量為例，日人流最高時段為晚間19:00，進店人數超過300人/每小時。每周周六為人流最高，店門口每日經過可超過2.2萬人，其他時間穩(wěn)定在8000-2萬人之間。一天中人流最高時段一般在19：00-21:00之間，超2000人/小時。對于店內/外人氣的準確把握，更便于員工的排班計劃，可選擇更恰當的時間張貼海報，進行營銷活動，同時評估租金水平時，擁有更強的議價能力。

2.進店率

結合進店人數/店外人流總數，得出進店率。如：進店人數1400人，店外客流量為20000人，進店率則為7%。恰逢4月櫻花節(jié)活動，該便利店推出櫻花節(jié)飲料和櫻花味冰淇淋，推出第二周后日進店人數上升50人，根據收銀流水明細，櫻花節(jié)系列產品日銷量超80個，其中顧客只購買櫻花節(jié)系列產品有35位。通過產品銷量與日進店人數對比可知，此次櫻花節(jié)活動對門店進店率有了不錯的提升，同時店長對每次的活動效果有了一個更準確的評估。

沒有對比，很難準確地知道門店之間的經營差異，當客流數據和成交率兩個數據指標結合時，就能很清楚的將模范店、低調店、改進店和淘汰店區(qū)別開來。

高客流，高轉化率

當紅模范店：分享經驗，挖掘成功秘籍，學習店鋪陳列；

高客流，低轉化率

改進店：改善運營，員工能力提升，員工培訓；

低客流，高轉化率

低調明星店：市場營銷，廣告推廣，櫥窗陳列的學習；

低客流，低轉化率

淘汰店：換址，關門；

3.顧客人臉識別

在顧客完成購買后，最后是結算環(huán)節(jié)，攝像頭布置在收銀臺后方，顧客付款時正視前方即可抓拍人臉，這一環(huán)節(jié)能夠提供最準確的購買客群數據，對于銷售分析至關重要。攝像頭對所有進店人員人臉進行抓拍并在前端呈現最佳人臉圖，進行自學習輔助建庫，上傳商業(yè)數據管理平臺。

VIP會員

當VIP客戶出現時，會呈現他/她最近的到店時間，是否進行導購員進行一對一服務。同時商家可進行云端大數據推送，顯示會員相關興趣內容方便促銷推廣。

慣偷報警

對于“慣偷”等特殊人群，快速捕捉動態(tài)人臉信息，準確識別，將報警實時推送，便于門店及時采取措施。接入云端，將重點人員信息同步到各個門店。

4.陌生人進店統計

通過進店顧客人臉的是否被識別，可得知每日進店人數中陌生顧客數，如今日陌生人臉：260位，可知260位顧客是第一次來到本店，對促銷活動效果，顧客留存率，門店的品牌效應，換新周期，顧客忠誠度有一個更直觀的體現。

5.行動軌跡

顧客進店之后，進入到逛店環(huán)節(jié)，基于顧客頭頂的魚眼攝像頭，智能分析設備能夠捕捉每位顧客在店內的行動軌跡，包括在哪件商品上停留觀看，駐足多久。以該店為例，通過與店員日常交流發(fā)現，該店單品銷量最高為飲料，而從該店實時行動軌跡圖中可以看到最為密集區(qū)域正是圖中右下角冷飲區(qū)。

 如果在進店、顧客人臉數據的基礎上再加入了顧客逛店數據，管理者還能解讀顧客行為背后的原因。通過不斷得積累客戶逛店數據，店長可以直觀地看到哪些商品更吸引眼球、轉化率更高，從而淘汰那些不被關注的商品。同理，門店的商品陳列也可以借此優(yōu)化，合理配置店內的空間資源。

6.商業(yè)數據管理平臺

通過授權，進行數據的分級管理，靈活的店鋪、群組標簽體系管理，對店鋪數據進行多維度分析；通過客流量數據，當導入基礎數據如POS數據后，將提供多維度經營數據，如集客力、坪效等；通過清晰的指標變化曲線，如對比2017年與2018年4月數據，門店狀況發(fā)展趨勢，一目了然。

7.云端巡店

通過VSIP客戶端，無論出差，在家高清視頻遠程巡店。解決人工巡店工作量大，巡店成本高的問題，結合商業(yè)數據管理平臺，隨時掌握各區(qū)域門店數據與情況。