如今，客流统计已经是很多商场、零售门店的标配，商家可以通过客流统计了解一周内客流峰谷值变化、评估活动有没有达到理想的引流效果等等。

但事实上，客流统计的价值远不止于此，通过对客流数据进行分析，不仅可以帮我们读懂消费者，还可以提升门店的业绩。具体如何实现？即刻为您揭晓。

1、做好过店、进店客流统计，掌握门店客流变化规律

客流统计是客流分析的数据基础，这里需要强调的是，客流统计的准确率至关重要，如果误差太大，不但难以有效评估客流升降趋势，甚至可能得出完全相反的结果。

为了提升客流统计的准确率，悠络客也对系统进行了多次优化升级。比如，在保护用户隐私的前提下，通过人头、头肩以及全身等多种模式实现对人形的精准检测；通过结构化数据结合特征值提取等计算方式实现工作人员、重复人员等无效数据的去重等。通过持续优化，悠络客精准客流解决方案可以将误差控制在10%以内，实现客流统计准确率90%。

2、热区分析+着装洞察，提升客户逛店时长

除了统计过店、进店客流，我们还可以通过对视频中静止和行走的不同姿态人形的检测和跟踪，分析顾客逛店路线，了解客户对于店里哪一块区域的产品更感兴趣。

另外，如果是鞋服零售门店，我们还可以对店内用户的着装进行分析，了解他们喜欢的品牌、品类、款式风格以及价位区间。从而帮助运营优化销售策略、市场活动、陈列布局、配货节奏等，进而提升客户的逛店时长，为下一步的成交转化赢得更多机会。

3、分析进店、成交转化，评估活动效果

通常情况下，门店的客流和成交转化数据都是相对稳定的。比如工作日客流较少，节假日客流较多；上午客流较少，傍晚以后客流较多等。通过一段时间内的数据积累，基本可以对门店的各项数据指标有一个常规判断。

● 由客流数据图，可发现周五、周六、周日客流量较多，周一至周三客流量较少

● 由客流数据趋势图可发现，14:00-16:00与18:00-19:00为客流高峰时间段

这些数据指标可以作为基准线，帮助我们评估门店各种变化或者活动带来效果。比如门店橱窗产品更新后，进店客流转化较以往有没有提升；开启促销活动后，成交转化率有没有更高等等。

4、优化导购班组分配，提升门店业绩

影响进店、成交转化的，除了门店布置、促销活动等因素外，还有一个十分重要的因素，那就是人（店长、导购等）。导购的亲和力、观察力、审美搭配、话术技巧等对于顾客的购买行为都有十分重要的影响。因此，让好的导购班组去客流量大的门店，可以发挥出更好的效果。

举个简单的例子：

假设A店日均客流量为100人/天，转化率7%，客单价500元；B店日均客流量500人/天，转化率5%，客单价500元。

由年度GMV=（日均客流量×365）×转化率×客单价，可得A店年度GMV=127.75万元，B店店年度GMV=456.25万元，两店总业绩为584万元。

但是如果将两店的导购班组（转化率）互换，那么A店年度GMV=91.25万元，B店店年度GMV=638.75万元，两店总业绩为730万元，较原来的584万元提升了25%。

当然，门店的实际客单价、转化率情况会更加复杂，这个案例只是为了分享一种思路，即让转化率高的导购去更好的门店，可以达成更好的业绩效果。但是如何评判谁是好的导购，哪些是好的门店？这就需要准确的客流数据（过店、进店客流，成交转化等）作支撑了。

5、评估员工绩效，形成良性竞争，提升员工积极性

门店的进店、成交转化数据不仅可以作为优化运营的依据，还可以作为门店员工绩效考核的重要指标。我们知道，门店的客流基数是由选址决定的，这个是导购无法改变的。但是，进店（路过门店的客户会不会进店）和成交转化（进店之后是否发生购买行为）却是可以改变的，并且导购在其中发挥着十分重要的作用。

让进店、成交转化率高的导购班组去更好的门店，可以带来更多成交，员工也可以拿到更高的提成，这是对优秀员工的鼓励和肯定。相反，进店和成交转化率低的员工则会被分配到相对较“差”（客流量少）的门店。对于导购来说，如果想去客流量大的好门店，只有通过自身努力，不断提升所在门店的成交转化数据。这也有助于形成良性竞争，引导所有导购为提高成交转化而努力，进而带动所有门店转化率和业绩的提升。