一、为什么客流统计系统成了“刚需”？
门店竞争已经从“选址与货品”进入“运营科学化”阶段。
实际运营中，店铺日均客流多少、不同时段对比、顾客停留行为、转化率差异，已成为决定盈利的重要依据。
然而，许多商家在第一次部署客流统计系统时容易以为“买台设备就能得到答案”，结果却发现数据不准、报表难用、部门不认同，甚至影响判断。
这不是系统不行，而是 认知误区 造成的。
二、误区一：只关注“进店人数”，忽略真实转化
不少管理者认为只要知道每天多少人进店就够了，但这只是最表面的数字。
真正有商业意义的，是进入人数与成交人数之间的差异，即 “转化率”。
例如：
- 两家门店日客流相同，但转化率差异可能高达 30%。
- 如果只看客流不看转化，决策将偏向错误方向。
客流统计系统的作用不是“记人数”，而是为转化分析提供基线。
三、误区二：只买设备，不做位置与视场校准
许多门店将客流计数器随意安装在门头或斜角处，以为“反正能看到人就行”。
结果常见问题包括：
- 顾客被货架遮挡导致漏计
- 门口反光或玻璃导致误判
- 双开门无法覆盖全部进出通道
客流统计系统本质依赖 视场精度。
尤其是 3D / ToF 模型，必须根据门宽、入口高度与人流方向做校准。
安装不对，精度直接下跌 20%-45%。
四、误区三：没有员工去除机制，数据被严重放大
如果系统将员工来回进出也计入顾客，那客流数据将产生 虚高，直接导致：
- 转化率被拉低
- 人效评估失真
- 营销投入方向错误
先进的客流统计系统应具备：
- 区分员工/顾客的行为模型
- 区域识别或 RFID/Wi-Fi 辅助标签机制
- 可设定员工通道过滤规则
这正是 FOORIR 系统相较传统红外计数器的关键优势之一。
五、误区四：数据有了，但没有转成“可执行策略”
不少门店装了系统，报表也能看，但依旧不会用。
原因是 缺少可落地的运营解释模型。
例如：
- 高峰期识别 → 调整排班
- 停留热区 → 优化陈列动线
- 折返率升高 → 判断入口引导是否失效
没有这些逻辑，数据只是“数字”。
客流统计系统应该具备 从数据到建议 的能力，而不是仅仅报数。
六、误区五：多门店使用不同系统，数据无法比较
连锁品牌最常见问题：A店用A系统，B店用B系统，C店甚至用人工估算。
结果：
- 数据体系不统一
- 指标定义不同
- 运管层无法对比与复制成功经验
连锁场景的底层要求是：统一算法、统一口径、统一报表。
多店运营必须“一套系统看全局”。
七、避坑策略：从“选系统”到“会用系统”
① 选型标准
| 关键能力 | 说明 |
|---|---|
| 精度模型 | 是否支持双目/ToF 深度识别 |
| 员工过滤 | 是否具备算法或辅助识别机制 |
| 多入口识别 | 是否能合并数据口径 |
| 多店管理 | 是否支持跨区域对比 |
| 报表能力 | 是否具备可执行策略建议 |
② 落地方法
- 先跑一周数据 → 识别高低峰 → 调整排班
- 对比停留热区 → 优化陈列
- 对比去重客流 → 测试营销效果
数据必须转化为运营决策才有意义。
八、FOORIR 系统如何做到了“避免踩坑”？
FOORIR 客流统计系统采用 双镜头立体深度 + AI 行为识别 技术，实现：
- 高精度进出人数识别
- 自动员工去除
- 折返、停留、有效访客等多行为指标识别
- 多门店统一云端管理
- 可执行运营指导报表（而不仅是数据罗列）
它不是只“统计人”，而是帮助店铺看清 人为何来、为何停、为何走、为何不买。
九、FQA 常见疑问解答
Q1：人流波动大，系统能否适应？
A：FOORIR 具备动态识别与自动校正能力，支持高峰和异常队列场景。
Q2：员工去除是否需要额外穿戴设备？
A：无需，系统可通过行为与轨迹模型实现过滤，避免额外管理成本。
Q3：多店品牌如何落地？
A：系统支持多门店统一看板，可对比不同商圈表现，输出连锁标准化模型。
Q4：是否需要 IT 专员维护？
A：无需复杂维护，云端平台自动更新，设备自检通知异常。
十、结语：客流不是数字，是“运营能力”
真正的门店增长，不是靠“感觉经验”，而是靠 客流统计系统驱动科学管理。但前提是选对系统、装对方式、用对方法。