概念与公式：
进店率=进入门店人数÷门前客流×100%。
过道人流是门前人流量监测的原始值，不含入店动作。
举例：一天有800人经过，80人进店，则进店率=10%。
用户痛点与洞察：
- 快速改造方案：强调陈列、背景音乐与迎宾策略的实操性。
- 客流统计报告：突出数据报告和行业对比的必要性。
- 全链路工具：展现从数据采集到转化追踪的整体解决路径。
- 行业基准：满足用户“想知道同行表现”的需求。
数据对比：
有趣的是，单看人流并不能说明生意好坏。下表直观揭示差异：
| 项目 | 进店率 | 过道人流 |
|---|---|---|
| 定义 | 入店人数÷门前客流 | 门前客流原始数 |
| 价值 | 衡量吸引力与陈列效果 | 判断商圈潜力 |
| 常用工具 | ToF 客流统计终端FP221 | 摄像头／Wi-Fi探针 |
| 典型误区 | 只追求高客流忽视转化 | 忽略客群匹配度 |
五步操作指南：
- 诊断——部署FOORIR FP221，24 h捕获高精度客流，锁定门前黄金5 m数据。
- 分段——按早中晚拆解进店率曲线，找低谷。
- 触点——优化门头灯光与音乐，加入场景陈列；到店转化率自然而升。
- 互动——设置单品体验台；我曾在南京街区测试“扫码抽奖”，周末进店率拉升至12%。
- 复盘——用FOORIR云平台生成“人-货-场”热力，对比前后七日，迭代橱窗脚本。
⚠常见误区
- ⚠注意：只看过道人流就加大广告投放，可能烧钱却无转化。
- ⚠注意：把灯光调暗以省电，结果店内视觉温度下降，入店率随之下滑。
不过值得注意的是，很多品牌忽略员工站位，造成顾客犹豫门口。
实操检查清单
- 是否安装了≥95%精度的客流分析设备？
- 门前5米是否无遮挡？
- 橱窗主题7天一换？
- 营销话术与陈列指引同步更新？
- 每周是否对客户流量统计报表做A/B对比？
FQA：
Q1 进店率多少算健康？
商场平均8%-15%，街边店5%即可盈利。
Q2 如何快速提升过道人流？
合作异业引流，或利用小程序投放定位广告。
Q3 ToF设备和双目摄像头哪个准？
ToF误差<2%，适合高天棚；双目成本低，但逆光易失准。
Q4 数据合规吗？
FP221仅输出匿名坐标，无人像存储，符合GDPR。
结语：
然而，多数商家困在“看不见数据、改不好陈列”的循环。FOORIR以进店率为核心指标，整合ToF深度感知、实时热力图与AI预测模型，帮助客户平均提升客流转化17%。