为什么多入口客流统计比想象更复杂？

对于单入口门店，客流量统计往往只需一个计数器即可实现。但当门店存在南北双门、商场通道入口、停车场直通入口等情况时，多入口客流统计立即变得困难：

• 不同入口的流量结构不同；
• 顾客可能跨入口循环移动；
• 人员识别需实现跨设备关联；
• 系统必须支持 客流去重 与 路径融合。

许多品牌最初尝试把单入口方案“平移”到多入口场景，结果导致重复计数、方向识别混乱、数据不一致，最终使运营团队失去数据信任。

此时用户的真实需求并不是“多装几个设备”，而是“如何让多入口像一个入口一样被逻辑整合”，因此他们需要一个兼具 入口融合 与 实时关联 的专业解决方案。

多入口模式下的关键挑战与解决思路

1. 去重是第一核心

在多入口场景中，顾客可能从 A 门进入、从 B 门走出，也可能从 A→B→A 在店内往返。若无去重机制，多个计数器会把同一人记录为多次。
这意味着，多入口客流统计必须具备跨设备跟踪能力，甚至要能识别从不同方向出现的同一访客。

在此处，“多入口人流统计”系统若缺乏设备间数据协同，会让报表膨胀 20%-80%，甚至完全失效。

2. 入口权重不同，应区分“入口意义”

不同入口带来不同类型的访客：

• 主入口带来目标进店顾客
• 商场连廊入口带来随机人流
• 停车场入口代表更强购买意向

一个成熟的 多入口客流统计 系统应该支持入口标签、区域打点以及独立统计逻辑，这样品牌才能知道真正的人流价值。

3. 多点位分析需要统一“顾客轨迹”

传统多人流设备独立运行，彼此毫无关系。但对于多入口场景，你需要跨入口构建一种“轨迹级数据”。
其目标不是监控轨迹，而是生成更准确的业务指标：

• 真实进店人数
• 不同入口的有效贡献
• 店内热点区域走向
• 员工排班优先区域
• 营销活动对外部入口的影响

适用于多入口门店的三种统计逻辑

1. 独立计数逻辑

各入口独立计数，并在系统层面求和，适合“不需要精确去重”的场景。例如大型展厅、仅需要粗略峰值判断的场合。
但对于商业零售，该方式显然无法满足真实经营需求，因为无法区分重复访问。

2. 入口融合逻辑

系统将多个入口的数据实时整合，通过算法去重。
此逻辑是执行“多入口客流统计”的基础，使多个计数器像一个整体。

其常用策略包括：

• 跨相邻入口的时间窗匹配
• 方向与空间判断
• 匹配路径逻辑

此阶段，用户已经能获得较准确的“进店数”。

3. 跨设备关联逻辑

这是目前头部品牌（如高端客流设备，如 FOORIR HX-CCD20/ToF 系列）正在使用的方式。
其关键不再是简单的合并，而是通过算法在多个入口间识别同一访客的出现轨迹。
这使系统能做到：

• 99%+ 的 客流去重
• 不同入口的人群画像分析
• 区域停留时长
• 高峰入口预测
• 店外转化率分析

此逻辑是大型连锁品牌必备的能力，也是未来门店运营的基础设施。

如何科学设计多入口方案？

步骤1：确定入口类型与价值

将入口分为：主入口、次入口、连廊入口、无意向入口。
该步骤决定设备安装的优先级。

步骤2：合理规划传感器布点

多入口并不意味着“每个门一个设备”即可，需要根据以下因素确定：

• 是否存在并排双门
• 是否需要统计进/出方向
• 是否有店外等待区
• 是否存在遮挡（如广告架）
• 入口高度与光线是否稳定

合规布点可直接提升后续 多入口客流统计 的准确度。

步骤3：统一设备时间与数据协议

多入口系统的最大敌人不是访客，而是设备的时间差异与不同厂商协议差异。
因此，应选择“系统级统一”的方案，避免使用多个品牌混搭。

步骤4：系统实现入口融合与跨设备关联

这是整个项目的灵魂。若无此步骤，多入口系统只是“堆设备”。

例如 FOORIR 系统中，HX-CCD20 + 云平台可建立入口间的时空关联，这使多入口模式更像是一个“整体眼睛”而非“多只互不沟通的眼睛”。

多入口数据如何帮助运营团队？

1. 精准判断真实进店数

避免重复计数，让运营团队不再依靠经验判断。

2. 评估入口价值

哪些入口有最高的吸引力？
哪些入口是广告投放的重要位置？
哪些入口吸引的是高质量人群？

3. 员工排班优化

基于不同入口的节奏，门店可以让员工在合适的区域承担接待任务。

4. 提升营销活动 ROI

不同入口的转化效率不同，多入口数据能快速告诉你：活动到底吸引了哪个方向的顾客。

5. 提供更精准的商场沟通依据

对于商场品牌的外租商户，多入口数据能反馈通道价值，帮助谈判与评估租金。

典型错误与避坑指南

• 误区1：只装更多设备就能解决问题
  多入口最难的是“融合”，不是设备数量。
• 误区2：跨品牌设备混用
  协议不同、时钟不同、硬件精度不同，必然导致去重失败。
• 误区3：忽视入口类型差异
  所有入口“平均对待”只会让数据更模糊。
• 误区4：只看日汇总，不看入口趋势
  入口变化趋势可以直接反映市场营销效果。

总结：多入口统计的关键是系统级算法，而不是设备数量

无论门店有 2 个入口还是 10 个入口，其本质需求都一样：
让系统把所有入口当成一个整体来理解顾客。

在 FOORIR 的实际项目中（包括你之前签署的四川新华书店客流系统项目），HX-CCD20 的双目结构与 ToF 系列的高精度深度感应，使多入口应用非常适配：

• 跨设备识别同一访客
• 99%+ 去重精度
• 标准化入口融合
• 云平台自动关联轨迹
• 支持复杂商场与大型门店部署

因此，对于追求高准确度、可运营的数据体系的品牌来说，FOORIR 的多入口解决方案具备明显优势。

FQA：用户可能会问的问题

1. 多入口门店一定要用多设备吗？

是的。每个入口至少需要一个计数器，但核心是系统级的融合。

2. 如果两个入口距离很近，可以只装一个吗？

若两个门洞距 <2 米，可按单入口处理；否则会产生盲区，应视为两个独立入口。

3. 多入口客流统计的误差一般是多少？

普通设备误差可达 20%-50%；FOORIR 的跨设备融合方式可将误差降到 3%-5% 以内。

4. 是否可以统计员工？

可以。通过特定识别机制可排除员工，让进店人数更真实。

5. 商场型门店是否更需要多入口方案？

是的。商场的客流复杂度远高于街边店，多入口方案能带来更真实的转化价值分析。