由 Foorir | 9 月 4, 2025 | Blog
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。...
由 Foorir | 9 月 3, 2025 | Blog
摄像头视觉算法：老大难问题 说起人流量统计，很多人第一反应还是“摄像头+算法”。这东西在商场、地铁、展馆里到处都有。理论上，识别个头型、肩宽，再跑个检测框，就能统计出人数。听起来挺稳，但实际呢？——呵呵，不止一次掉坑。光照变化、背光、甚至顾客戴个帽子，都能让算法失灵。我们当年做过一个项目，结果是：白天统计准确率85%，晚上掉到65%。...
由 Foorir | 9 月 2, 2025 | Blog
商场到底为什么要做客流统计 十几年前刚开始干这行的时候，很多商场管理层根本不信这一套。他们觉得凭经验就能判断——“周末人多，工作日人少”，话没错，但你问他具体是多少人，他就支支吾吾。没有量化，就只能靠感觉拍脑袋。拍脑袋做决策，往往就是烧钱。 比如，你多排了十个员工结果顾客根本没来，或者活动当天没排够人导致收银排长队。说白了，人流量统计不是摆设，而是商场运营的底层逻辑。FOORIR 这几年之所以在行业里站稳脚跟，说白了就是不停帮客户踩坑、填坑。 指标一：进出人数（基础客流量）...
由 Foorir | 9 月 1, 2025 | Blog
引言：零售行业的新战场 在零售数字化加速的背景下，2025年零售客流统计技术趋势 成为行业关注焦点。客流量不仅是销售预测的基础数据，更是评估消费者行为的关键指标。随着 AI与大数据的深度融合，传统的“进店人数”已经无法满足零售商的需求，新的统计方式正重塑商业智能决策体系。 需求分析 如何准确区分真实顾客与员工？ 怎样通过数据提升转化率和用户体验？ 哪些新技术能带来竞争优势？ 63%的零售商认为客流统计的最大价值在于“精准画像与消费预测”。因此，单纯的数量计数已不足以满足用户需求，必须结合 性别年龄识别、停留时间、消费动线...
由 Foorir | 8 月 30, 2025 | Blog
引言：从流量数字到人群画像 在零售、展馆和交通枢纽中，客流统计摄像头已经成为经营决策的核心工具。很多管理者不仅关心进店人数，还迫切需要知道其中多少是成人，多少是小孩。这一需求背后反映的是精准运营的趋势：如果儿童比例较高，意味着可能需要调整陈列方式或增加亲子活动。问题来了，客流统计摄像头如何区分成人和小孩？本文将从技术原理、应用场景、实际案例等角度，逐层解析这一问题，并给出实操方法。 用户真实需求分析 关于“人流统计摄像头如何识别小孩”的问题，用户关注点主要集中在以下三方面： 识别准确率 —— 系统如何避免把小个子成人误判为儿童。...
由 Foorir | 8 月 29, 2025 | Blog
在零售、展会和博物馆等场景中，客流计数器承担着统计真实访客数量的重要角色。但实际运营中，员工频繁进出店铺或展馆，如果没有去除机制，会导致数据严重失真。那么，客流计数器如何做到员工去除？这是许多管理者和数据分析师最关心的问题。本文将结合真实案例与实操指南，深入解析这一关键环节。 为什么客流计数器必须具备员工去除功能？ 首先需要明确，客流计数器的主要目标是还原真实的顾客行为。如果员工未被去除，统计数据会出现虚高，直接影响转化率、坪效和决策参考。以零售为例： 若一家商店每天实际进店顾客 500 人，员工进出 80 次，数据可能被夸大...
