人流量统计不是单纯的数字游戏
老实讲，刚入行那几年，我也觉得人流量统计就是数人头嘛，进来几个出去几个。但后来才发现，客户关心的可不只是“有多少人来”。他们要知道这些人是谁，怎么走的，在哪停留时间长，在哪停都不想停。简单点说，数字背后藏着消费行为和决策逻辑。
记得某次给一家商场做项目，我们刚把设备装上去，经理第一句话不是问“总数多少”，而是问：“能不能把员工去除掉？不然报表全乱。” 当时真被噎住了。后来我们在FOORIR的系统里加了员工去除功能，数据干净了不少。你看，这就是典型的——客户其实要的不是数字，而是能做决策的依据。
所以，不要被“统计”这两个字骗了。人流量统计说到底，是一种洞察消费行为的窗口。
从停留时间到路径分析：价值往往藏在细节
我常调侃，计数就像小学算术，难度在于背后的推理。举个例子：你知道一个顾客在展柜前停留时间是12秒还是1分半钟，那意义完全不一样。前者可能是路过扫一眼，后者可能是认真考虑。
再进一步，结合路径分析，你会发现：大部分人进来先往左拐，而不是直走。这说明布局可能有问题。某次在博物馆测试，我们发现孩子们总在某个展区逗留很久，而成年人更愿意在另一个展区停留。这类成人小孩统计结果，直接帮助馆方调整了展陈顺序。
你看，这就是消费行为的价值：不是告诉你有1000人来，而是告诉你他们来干了什么。人流量统计要是做到这一步，才算真正有意义。
性别年龄统计与精准运营
这几年一个很明显的趋势是，很多零售商想要知道来的人群画像——不只是数量，还包括性别年龄统计。你可能觉得“这是不是有点多余”，但真不是。
举个真例子：某化妆品连锁，统计结果显示进店顾客60%是20-30岁的女性，而购买主力却是30-40岁的女性。那他们广告投放的方向是不是该调整？这个数据一出来，老板连夜改了宣传图，后来转化率提升了大约12%。
所以，有些人觉得统计是花架子，其实你不深入做，就永远体会不到它能影响决策的深度。人流量统计的核心价值，就是帮助你抓住真实的顾客画像。
REID去重与数据可信度
说个大家经常忽略的问题：重复计数。你装一台普通红外计数器，一个人进进出出十次，它老老实实算十次。然后你拿着报表说“今天流量爆了”，结果全是虚的。
后来行业里才普遍引入REID去重，就是通过识别人的特征，把重复经过的人排除掉。我们当时第一次测试的时候，发现真实人流比原来少了足足20%。虽然看起来数据“缩水”，但准确才是最重要的。客户要的是真实人流量，而不是虚胖的数字。
这也是我常常对新人说的：别光追求表面热闹，数据可信度才是基础。人流量统计要是连去重都搞不定，那其他分析都是空中楼阁。
不同统计方案的对比
下面我整理了一个小表，算是多年踩坑的总结。
| 方案类型 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 红外对射计数器 | 成本低，安装方便 | 不能区分成人小孩统计，重复率高 | 小店铺、低预算场所 |
| 视频AI分析 | 支持性别年龄统计，路径分析精准 | 成本高，对光线依赖大 | 商场、博物馆 |
| ToF深度摄像头 | 支持员工去除、REID去重准确 | 前期部署复杂，需要调试 | 大型商超、连锁品牌 |
| WiFi/蓝牙感知 | 能分析停留时间和回访率 | 隐私敏感，精度有限 | 展会、机场 |
这几种方式各有优缺点，但说白了，能不能满足客户的真实需求才是关键。最后还是要落脚到消费行为价值上。
FAQ：常见问题解答
1. 人流量统计设备能多准确？
取决于方案。简单红外计数器误差可能20%以上，而ToF或视频AI一般能控制在5%以内。
2. 能区分员工和顾客吗？
可以。像我们FOORIR的方案，支持员工去除，通过工牌或标签识别来排除内部人员。
3. 隐私会不会泄露？
正规厂家都会做匿名化处理，不存储个人图像数据，只保留统计特征。
4. 小店有没有必要装？
要看需求。如果只是想知道今天有没有比昨天人多，红外就够了。但如果想研究顾客行为，那就要上更高级的方案。
结尾
说到这，可能你也发现了：人流量统计不是单纯的计数，它更像是商业的“望远镜”，帮你看到背后的消费行为。如果你在运营中老觉得“数据对不上”或者“转化率低迷”，很可能就是统计做得太浅。