客流统计器属性分析系统

　　商业的目的在于创造和留住顾客。这个核心，从工业时代到移动互联网时代，从未改变，为了快速把握流行趋势及顾客情况，零售行业引入了新时代数字化工具——客流统计分析系统。然而拥有数据不等于数据有效，因此在数据化运营过程中，还需要历经数据治理、数据整合、数据分析、数据展现等几个过程，才能让数据成为提升业绩的核心。

　　在客流分析系统，尤其是零售连锁领域，这两年做的是风生水起。在智慧零售方面结合现有产品体系，提供客流统计分析、视频巡店、会员人脸识别等功能，脱离开了人头简单统计的低技术壁垒，能根据人脸自动判断新老客户，针对性人脸营销等等，真正实现了到具体个人的追踪，并且可以自动打通CRM系统，实现关联。

　　1.竞争对手互相抢夺与挤轧，同一地区原本有限的人口规模之下，商场与商场互相渗透，互相竞争，一块蛋糕原来两人吃现在变成了五个人吃，相对客流就明显被分流，蚕食了

　　2.商场商品从定位到经营本身就缺乏特色。面对不同顾客的需求，没办法提升吸引顾客所需求的商品。例如，没有明星商品、特价商品、敏感品牌来充实商品结构，充当价格形象来吸引客流

　　3.商品结构定位模糊导致的商品适销不对路，偏离当地消费群体生活习惯与目标顾客，自然没办法获得稳定的客流

　　4.促销模式的精准化与合理性未能严格评估。良好的促销模式例如抽奖、买赠、打折、送券等也是获得客流的关键因素

　　5.独立的零售业态定位与商业配套功能不健全。如没有配套的饭店、大型停车场、娱乐场所，商场位置不是处于商业区域，商圈的影响力与规模不成正比，独木难撑，商场的辐射能力与集客能力相对也就大打折扣了

　　6.门店本身设计有问题。在通道设计、出入口设计等方面没有严格规划，未能科学分析与调整

　　实体门店开店做生意，先是招揽人气后才是财源广进，这是众所周知的经商诀窍。事实却是在门店经营管理方面，不仅仅是商品进销存的管理，还是对外顾客的管理和对内销售人员的管理。但实体门店往往对顾客的数据掌握的很少，从潜在顾客到最终成交的顾客都缺乏了大量的信息和数据。而正是因为实体门店客流统计和客流分析工作存在难度，导致营销策略无法获得有效的反馈，在做决策时也没有科学的数据支持。