什么是实体店热力图？
实体店热力图是通过 FOORIR AI 人员计数器摄像头，对顾客行为进行实时识别分析，将停留人数、路径和时间可视化。具体来说，它量化门店哪个区域最热、客流如何动线、哪里停留时间最长。
不过值得注意的是，这种方式还能自然区分顾客性别与年龄，制作访客画像，提高分析维度。
“热力图呈现的是真实顾客的反应，不是员工走动或单次曝光形成的假象。”
为什么普通热力图不足？
- 路径扭曲：传统热图只显示节点曝光密度，无法反映真实客流路径 。
- 无法识别属性：缺少性别年龄信息，难以对人群精准画像。无门店利用率指标：无法衡量“热力面积÷门店面积”得出利用率。
- 缺乏对比分析：缺乏多门店、多区域效果对比支撑。
因此，门店无法判断陈列方案是否真正推动销售，也难做因地制宜布局调整。
解决方案—FOORIR AI 客流热力图详解
1. 技术优势
- 多种传感技术：3D 双目、ToF、AI算法等组合，识别精度高达98%以上 。
- 实时去除员工干扰，精准只统计顾客 。
- 内嵌性别年龄识别模型，建立访客画像 。
因此 FOORIR热力图不仅能还原真实客流路径，还能输出性别年龄分布和停留时长热图。
2. 核心指标分析
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 门店利用率 | 热力面积 ÷ 门店总面积，衡量区域利用效率 |
| 客流路径 | 热点连线，识别顾客从入口到购区的主要动线 |
| 停留热点 | 最大红区区域，反映产品或陈列吸引力 |
| 属性分布 | 男/女比例、年龄段分布，构建访客画像 |
| 门店间对比 | A/B 门店利用率、路径差异性，为差异化策略提供依据 |
案例对比分析：A门店 vs B门店
| 项目 | A门店（60‑70㎡） | B门店（60‑70㎡） |
|---|---|---|
| 利用率 | 30% | 10% (问题较大) |
| 男性比例 | 45% | 70% |
| 停留热区 | 中央主推、左侧新品 | 仅入口吸引 |
| 路径分布 | 环形动线，全覆盖 | 浅入口—收银台路径 |
| 销售转化率分析 | +15% | +5% |
A 门店的热力图显示顾客触达全店、停留时长较长，动线环形合理，直接推动了15%”销售转化率”。相比之下，B门店严重流失客流，需调整陈列和布局。
操作指南—FOORIR 热力图部署5步走
- 确定需求与目标：定义分析区域、属性维度与热力图目标。
- 设备安装：选择ToF+3D双目组合，定位摄像头覆盖全面。
- 软件配置与云接入：设置识别区域，培训员工操作分析平台。
- 校验与调优：运行7天，调试误差至 <5%，剔除员工数据 。
- 分析与应用：提取利用率、路径、属性数据，优化陈列与动线。
⚠ 注意误区 & 实操检查清单
⚠ **注意：**门店利用率 ≠ 人次，需结合面积做对比评估。
⚠ **注意：**别只关注热区馈报，需结合销售转化分析效果。
⚠ **注意：**员工过滤需持续反馈校准，不可一劳永逸。
Checklist：
- 摄像头覆盖所有目标区域
- 员工去重功能已开启
- 属性识别模型运转正常
- 校准误差 < 5%
- 热图 + 属性报告生成成功
常见问答（FQA）
Q1：安装要多久？
A：通常两天内可完成部署，第三天即可开始采集数据。
Q2：是否侵犯顾客隐私？
A：FOORIR使用非人脸识别的ToF或3D模式，不保存个人图像，符合GDPR及隐私规范。
Q3：效果验证周期？
A：建议运行2–4周，结合 POS 数据分析 ROI 提升，并做 A/B 对比。
Q4：是否适合中小店？
A：非常适合，设备成本低、部署快，ROI 可控。
结语：
通过 FOORIR 热力图方案，门店可以量化空间利用率、优化陈列与动线、精准识别客群属性，并通过 A/B 比较因地制宜改进策略。