作者｜叶雨时出品| 商观

当下消费者信心指数、商业地产从业者信心指数都处于相对较低的分位。

当前及未来商业地产发展将持续面对很多不利的因素。据逸笍一份商业调查显示 “疫情影响不可控”、“获客成本越来越高”和“抓不住年轻人的心思”是受访者认为未来的最大挑战。除疫情因素之外，另两个高票选项都和获客相关，这也和商场普遍客流量、新客量不乐观的现象相吻合。

客流量分析实践运用首先建立在数据采集、存储、处理及分析基础上，本期我们回归基础，探讨商场客流系统数据统计维度到底应该有哪些。

▌商场客流统计

进场人次统计：所选统计周期内到访商场的人次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果，支持实时或回溯查看。

进场人数统计：所选统计周期内到访商场的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

停留时长分析：统计每位顾客的停留时长，分析展示商场的人均停留时长以及停留时间区间分布。同一个人一天内多次到访，做累积计算单人停留时长。

游逛深度：统计周期内，顾客到达场所中的区域或者店铺的平均数量（基于视频客流数据），游逛深度=进店总人数（次）/进场总人数（次）。

▌出入口客流分析

出入口出入场人次统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的 次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

出入口出入场人数统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

出入口贡献率：所选统计周期内各出入口贡献率，计算公式：出入口客流人次（人数）/进场人次（人数）。

▌楼层客流分析

客流动线分析：馆内不同楼层、门店、促销区域等客户群轨迹识别与动线分析。

到达人次/人数统计：所选统计周期内到访楼层的人次/人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

楼层热力图：系统可分析展示商场的客流热力图情况。

楼层游逛深度：统计周期内，顾客到达场所中的楼层的平均数量（基于视频客流数据），游逛深度=楼层总人数（次）/进场总人数（次）。

爬楼率：所选统计周期内各楼层的爬楼率，计算公式：楼层客流人次（人数）/进场人次（人数）。

▌店铺客流分析

进店人次/人数统计：所选统计周期内每个店铺进店人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

过店人次/人数统计：所选统计周期内每个店铺路过人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

有效进店率：统计周期内，场所的有效进店客流量占比（去掉徘徊人员等无效客流），有效进店率=进店客流人数/（过店客流人数+进店客流人数-过店与进店重复人数）。

深逛率：深逛率=进店时长大于阈值的顾客人数/进店顾客总数。

停留时长统计：利用精确到人的进出店信息统计每个店铺人均停留时长，以及停留时间区间分布。

店铺关联分析：利用精确到人的进不同店铺信息来关联统计店铺与店铺之间共同的进店关注比例关系。

店铺流向分析：选定店铺后，可分析导流到该店铺的其他店铺以及流量百分比，该店铺导流到其他店铺的流量百分比。

▌业态客流分析

业态人次/人数统计：所选统计周期内业态全部店铺进店人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

停留时长统计:对同一个人访问业态内多个店铺的停留时长进行累加，统计人均停留时长。

业态关联分析:对同一个人访问不同业态内多个店铺来关联统计业态与业态之间共同的关注比例关系。

业态流向分析:选定业态后，可分析导流到该业态的其他业态以及流量百分比，该业态导流到其他业态的流量百分比。

▌区域客流分析

区域人次/人数统计:所选统计周期内进入区域人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。

区域停留时长统计:可分析每一位进入区域顾客的停留时长，可以根据停留时长灵活定义区域深度游逛的顾客数。

区域热力图：系统可分析展示公区/中庭活动区域的客流热力密度分布情况展示。

停留密度热力图：客户有停留关注行为的热力图。

▌客流瞬态变化分析

走入速率分析：选定区域后，可分析该区域每分钟走入人数。

走出速率分析：选定区域后，可分析该区域每分钟走出人数。

人数变化率：选定区域后，可分析该区域每分钟人数变化量。

以上内容参考中国连锁经营协会团体标准相关规范。

数据统计是数字化、智能化运营的基础，在数据中找方向，在数据中找答案。

存量时代，马太效应愈加明显。想要在同质化严重、竞争异常激烈的市场环境下拼杀出来，商场必须在最短时间内对消费者微弱变化做出快速反应，必须具备预见性及洞察力，确保商业经营决策随之相应调整更新，从而提高商场日常运营举措的科学性、购物环境舒适性、人力资源调配的合理性等等。

商业的本质是产品和服务，对象是谁呢，是我们的顾客，所以产品和服务核心还是人心的洞察、满足、获得。

洞察、满足、获得，从基础数据统计分析开始。

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