由 Foorir | 11 月 22, 2025 | Blog
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...
由 Foorir | 11 月 20, 2025 | Blog
各类门店的客流量统计行业基准值 以下基准数据结合线下项目经验（如四川新华书店项目）、商业公开数据以及业内平均值形成。不同城市与地段有差异，但该区间对客流量统计决策非常有参考价值。 1. 书店 / 文创空间 日均客流：300–1500 人 高峰期：节假日可达 2000+ 特点：阅读行为停留长、进店率低、客流波动大 2. 美妆护肤店 日均客流：500–3000 人 特点：强需求、高转化率，高街和商场差距大 3. 服饰零售店（快时尚 / 精品） 日均客流：800–5000 人 快时尚区间更高，精品店更依赖选址与形象。 4. 咖啡店 /...
由 Foorir | 11 月 18, 2025 | Blog
在零售运营决策中，“客流量统计”是一项基础却极容易被误算的指标。不同空间结构、不同客群行为、不同门店面积，都会影响最终结果。因此，没有一种计算方式适用于所有门店。理解差异，找到对自己最有效的方法，才是企业真正需要的。 下文将深入解析用户真实需求，拆解不同门店的客流逻辑，并给出可落地的方法。 为什么同样是“客流量统计”，却会因门店不同而变化？ 决定一个门店客流算法的根本因素包括： 门口宽度与数量 店铺动线布局 停留特性（快、慢、可回流） 商场或街边店类型 是否存在员工重复进出 是否有儿童随行等特殊场景...
由 Foorir | 11 月 17, 2025 | Blog
为什么“客流量统计设备安装高度”影响精准度？ 许多用户以为只要把客流量统计设备挂在门框上即可，但真实场景并没有这么简单。因为高度决定传感器俯视角度，而门宽决定可覆盖范围。如果角度过大或视野过窄，设备识别头肩轮廓的能力会显著下降，导致误差上升。 在我参与多个项目的经验中，包括四川新华书店项目在内，安装位置不合理往往会让原本 98% 的准确率下降到 85% 以下。因此，客流量统计设备安装不是随意一挂，而是一套工程化配置。 设备到底要装多高？行业主流标准参考 不同技术的设备高度不同，以 ToF、双目、AI 视觉类产品为例： 1. ToF...
由 Foorir | 11 月 13, 2025 | Blog
在零售行业中，“客流量统计”是每个经营者的底层逻辑。它决定了门店的潜在销售机会、选址合理性以及营销投入是否有效。很多人只关注每日人流，却忽视了另一个关键指标——进店率。事实上，这两者之间的关系非常紧密，用一个公式就能算清楚： 进店率 = 实际进店人数 ÷ 门前总客流量 × 100% 这不是一个抽象概念，而是零售数字化运营的起点。本文将从定义、公式应用、数据分析和智能统计技术四个维度，深度解析“客流量统计与进店率”的内在逻辑，并展示如何通过 FOORIR 的智能客流解决方案，让每一条数据都能转化为经营洞察。...
由 Foorir | 11 月 11, 2025 | Blog
在商业管理中，“客流量统计”往往被视为高门槛工作。许多小型门店、展厅、社区商业体在预算有限时，会产生疑问：没有专业设备，是否还能准确统计客流？答案并非完全否定，但需要理解统计逻辑、误差来源和成本效益。本文将从真实使用场景出发，给出低成本可执行方案，并对比智能方案的价值边界。 用户真实需求分析 多数用户并不是为了“精准到每个人”而做客流量统计。他们关心的通常是： 店铺一天有多少人经过或进入？ 活动、布展、陈列调整后客流是否增长？ 哪个时间段最忙？需要安排多少员工？ 到店人数与成交量之间存在怎样的关系？...
