客流统计的重要性其实被低估了
说实话，这行干了十多年，我越来越觉得——大多数客户在最开始其实并没搞清楚自己要什么。很多商场、博物馆、连锁零售，找我们装人流量统计系统的时候，想得特别简单：就是“数人”。但数完人以后呢？数据丢到Excel里，经理看一眼，摆个PPT，就完事。
可问题在于，真正的价值不在“有多少人来过”，而在“谁来过、什么时候来、停了多久、是不是目标客群”。举个例子，我曾经服务过一个北方的展馆，他们年均参观量20万（数据来自《中国展览数据统计年鉴2022》），但展方一直觉得“怎么感觉人不多”。后来我们装了FOORIR的客流计数器，发现周末确实人流高，但平均停留时长只有12分钟。你想，参观个展馆12分钟，和买瓶水的时间差不多，体验能好吗？
所以，从客户体验的角度看，人流量统计的重要性其实是：它是改进服务、优化空间和提升转化的起点。
客户在客流统计中的常见痛点
痛点一：数据不准。这是最常见的抱怨。有些老式红外对射，两个小孩牵着手过一个通道，只算一个。还有影子、推车、反光，都会乱报数。
痛点二：无法员工去除。零售门店员工每天进进出出，一天几十次，白白拉高客流，搞得转化率一夜之间“下降”。
痛点三：缺乏细分。很多场所已经不满足“有多少人进店”，他们想知道成人小孩统计、男女比例、年龄层，甚至要REID去重，避免同一个顾客被重复算三次。
痛点四：系统孤岛。数据在计数器里好好躺着，但和收银系统、会员系统、广告投放平台一点关系没有。最后老板还是凭感觉拍脑袋。
这些痛点背后，客户真正焦虑的其实是：我到底能不能用人流量统计提升顾客体验，而不是光有一堆数字。
不同解决方案的比较：谁适合谁？
说到方案，行业里常见的几类，我列个表，大家心里有数：
| 方案类别 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 红外对射 | 便宜、安装简单 | 精度差，无法区分成人小孩 | 小型便利店，临时场所 |
| 单镜头摄像头 | 成本中等，可做基础人流量统计 | 容易受光线影响，员工去除难 | 小型商铺、办公室 |
| 双目/ToF传感器 | 精度高，可实现REID去重、成人小孩统计 | 成本较高，需要安装调试 | 大型商场、展馆、机场 |
| AI视频分析 | 可做性别年龄识别、停留时长、热力图 | 算力需求高，隐私合规压力大 | 连锁零售、智慧商业中心 |
从客户体验出发的人流量统计思路
客户体验这个词听起来很虚，但落到实处其实很具体：
- 减少等待：比如结账排队，靠停留时长和通道流量数据，可以调度人手。
- 优化动线：通过热力图和REID去重，看顾客是不是绕半天找不到想要的区域。
- 精准营销：性别年龄识别让促销活动更有针对性，比如发现年轻女性客流占60%，那就别在门口贴中老年促销广告了。
- 场馆体验：博物馆、展览馆特别看重成人小孩统计。去年有个科学馆，孩子比例超过70%，他们才发现展项设计偏成人，结果一改造，满意度调查立刻提高15%。
换句话说，人流量统计如果不和客户体验挂钩，那只是堆数字；挂钩了，才是决策工具。
我的一点个人经验和牢骚
老实讲，我最怕的就是客户说：“能不能给我一个便宜的数人方案？精度无所谓。”说真的，这就像买了一辆车，然后天天吐槽油耗高。你当初就没考虑过后续成本嘛。
还有就是，很多项目甲方喜欢问：能不能顺便做人脸识别，顺便做员工去除，顺便做会员追踪……说实话，啥都要，就啥都不好。我们工程师经常调侃：设备不是魔法棒，别拿它当“全能侦探”。
不过话说回来，行业确实越来越往深度数据挖掘走，FOORIR在这块投入也不少。至少在我看，未来五年，“精准+体验”会是关键词，而不再是“便宜+将就”。
FAQ：关于人流量统计的常见问题
Q1：人流量统计会不会侵犯隐私？
A1：不会。主流设备做的是轮廓检测或点云分析，不存储人脸。性别年龄识别也只是算法估计。
Q2：员工去除是怎么实现的？
A2：常见方式有佩戴标签、后台设定工号、REID去重等。不同场景要结合使用。
Q3：为什么不同设备统计出来的客流差别那么大？
A3：精度差异、算法差异、安装位置都会造成差别。换句话说，别拿对射的1万预算去和双目AI的方案比。
Q4：人流量统计数据能和POS系统联动吗？
A4：完全可以。比如实时转化率、时段销售对比，都得靠联动才看得清楚。
小结与行动号召
啰嗦了这么多，其实一句话：人流量统计不是为了数人，而是为了更好地服务人。谁能把体验搞舒服，谁就能把数据转化成钱。