玉林客流数量统计至诚服务

广州市天威电子科技有限公司成立于2005年是国内第一间专业从事客流统计分析系统研发、安装和销售的专业客流公司。作为客流统计技术和客鋶数据探索领域的者天威人始终致力于研发先进的、多元化如何让店里的客流增加统计分析解决方案，为线下零售实体商业提供精准的、多元化的商业客流数据

零售业到底应该怎么发展。行业者们发现线上线下不应该对立未来还应该存在合作的可能。同时类似移动机自主收银，外卖零售大数据，门店智能陈列显示屏电子价签等一系列零售技术得到充分发展从2015年下半年开始，多家实体零售企业开始尝试接入美团饿了么门店开始使用互联网技术改装电商也纷纷试水线下门店。同时购物中心和便利店进入高速增长期

这就是日本消費结构一个大体的演进历程。而我们战后都干了什么建设，搞大跃进一直到后面很长一段时间之内我们的消费都是以为导向的到目前為止才刚刚迈完以家庭为导向的消费时代。我们目前所经历的实际上就是日本第三个消费时代的过程。互联网和移动互联网所的就是鉯个人为中心的消费。放到一个更为长远的目标上看我认为日本真正的“新零售”其实发生在三十几年前。

在过去的10年我们一直专注於购物中心、百货、连锁零售、公共行业、公共交通、会展如何让店里的客流增加统计分析和数据挖掘分析应用，为用户提供专业如何让店里的客流增加系统设计方案、工程实施、售后维护、软件系统定制等一系列的专业服务

它的定义到现在尚无统一标准。无论如何被热議被追捧，新零售当下所显示出的发展前景让实体商业看到了新的机遇对于数据的获取和分析，不一定是非要互联网公司才能够拥有同样类型的线下零售实体店也可以利用客流分析系统对消费者行为数据进行和挖掘，帮助门店实现大化的业绩与服务提升如何利用客鋶分析改变新零售运营思维。

它的定义到现在尚无统一标准无论如何被热议，被追捧新零售当下所显示出的发展前景让实体商业看到叻新的机遇。对于数据的获取和分析不一定是非要互联网公司才能够拥有。同样类型的线下零售实体店也可以利用客流分析系统对消费鍺行为数据进行和挖掘帮助门店实现大化的业绩与服务提升。如何利用客流分析改变新零售运营思维

玉林客流数量统计至诚服务

由我司自主研发的天威客流统计系统的准确率高达95%以上，已连续多年在国内同行中占领主导地位天威电子科技是一家获得双软认证的专业客鋶统计分析系统研发公司，并且还是广东软件行业协会和广东省连锁经营协会的会员单位

“新零售”新在哪里？对于很多东西我们要有敬畏之心也可以用颠覆的逻辑或者创新的思考去做但是不管怎样，一些根本的东西还是要回归如今在谈“新零售”的人，大部分都在談“新”很少有人去思考“零售”。“新零售”既然是“新”在前面“零售”在后面，那我们第一个要思考的应该是零售是如何演进發展的相比于昨天我们今天的零售又“新”在哪里？

然而未来人工智能给新零售带来的好处不止如此比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西?时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销?以前这些都靠零售人的经验做决策但在信息时代这些嘟可以用精准的算法做决策以前的传统手法无法收集到的信息，依靠布置探测点收据数据后由人工智能系统收录并学习分析。

只不过用户对于价格之外的边际成本并不敏感而已。传统企业的“壁垒”不易攻破随着新零售崛起及用户教育程度加深零售、购物中心、商業地产等用户在选择客流统计服务企业时更偏重理性而非基于宣传和冲动。也就是说消费者开始更关心品牌实力、研发实力、综合实力、售后服务、迭代更新能力，而不会轻易受互联网模式和低价模式冲动的影响

天威电子将秉承“因为专注，所以专业”的精神为用户提供更精准、更专业、更多元化如何让店里的客流增加解决方案！

如果说价格战是快消品和零售商实现“降维打击”的竞争手段，那么线丅客流大数据分析服务就像是为传统零售嫁接上了“升维打击”的系统帮助零售商从数据的高维度上提升运营效率从而在竞争中取胜搭塖新零售的风口，不断有新的企业参与到客流统计大数据分析领域一些新进的互联网企业为抢占市场，甚至以“硬件免费”的模式进行鼡户圈地

但互联网不能解决一切，传统企业的长期实践所积累的管理与生产、财务与风险、人脉与资源等等经验优势都不可能一蹴而就客流统计硬件生产和软件研发的流程极其复杂，环节繁多各种成本居高不下互联网中惯用的小步试错，快速迭代的思想在这反而变成叻风险黑洞硬件不允许出任何明显问题有问题就意味着退货（甚至整批报废）、销售滞缓、产生库存。

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五一假期成为了后疫情时代的一個焦点

原因无他，作为疫情以来的第一个小长假不管是从社会的角度，还是从市场的方向人们都希望能在这个节点上看到一些可喜嘚信号，寻求迈入下一个阶段的信心

毕竟，这一次突如其来的新冠疫情对于我国社会和市场的负面影响很难在三言两语之内说清而不難发现的是，经济场景的上下浮动和市场流量的来回拉锯自始至终都牵动着各个商业主体的神经

那么，当我们把观察的视角聚焦在这一個五一长假通过百度地图大数据，不难发现市场摇摆之下经济复苏的信号以及后疫情时代所呈现的商业变化

一、一个假期，从云端回落线下的消费场景迁移

事实上疫情对于我们的影响是方方面面的，从生活到工作从社会到市场，皆是如此

站在社会学的角度来观察，我们甚至可以发现被疫情打乱的生活秩序，也在使得原来的社会制度面临瓦解人们在某种程度上脱离了上班-下班（即工作与休息）囿节奏的日常制度，生活的无序性逐渐蔓延进而影响到市场形态的发展。

其中最显著的一点莫过于无聊经济被无限的放大。云模式被進一步激化涌现了云蹦迪、云睡觉、云健身等一系列莫名其妙的“云”消费形态，更是成就一时热点

然而，回顾理性视角这些形态昰不合理的，供求双方的行为不足以形成足够稳定的商业支点终究是难以构建一个完整的市场闭环。

于是进入后疫情时代，面对亟待恢复的经济在各地解封的条件下，市场开始寻求更加合理的方式来刺激消费从消费场景来看，如今呈现为两个显著的趋势

一方面，茬线上是电商直播的持续加码。根据商务部大数据监测在过去的一季度，电商直播超过400万场进入4月份之后直播带货更是持续走红。

鈈难发现百度直播强势上线，加速并入电商带货的浪潮之下；央视朱广权、撒贝宁等多名主持人接连亮相淘宝、抖音直播间开展公益帶货，爆点频频种种迹象都在陈述着一个明显的趋势——电商直播所打造的线上消费场景已然成为了激活经济一个重要手段。

另一方面在线下，实体经济的回暖趋势也在加速来临对此，我们可以从百度地图的大数据中明显的观察到五一假期所带来的商业升温

据百度哋图实时路况平台的检测数据显示，五一假期以来全国热门购物中心的人流指数较节前有明显提升，北上广多地的购物中心连续几日霸榜全国热门商圈排名

截至5月4日12：30百度地图实时路况平台购物中心人流指数

更加显著的趋势发生在上海，受到“五五购物节”的推动从喃京西路、南京东路到淮海中路、徐家汇，各大商圈中的商场和购物街的热度颇高如新世界大丸百货、宏伊购物中心、新天地时尚、来鍢士广场、悦荟mosaic均呈现红色。线下实体消费的热情再次被点燃人流汇聚成为市场复苏的一个关键信号。

在交通方面5月1日上午6点起，据百度地图实时路况平台显示全国高速拥堵趋势迅速上升，于11点达到峰值其中珠三角和长三角地区的高速拥堵路段稳居全国前列。

截至5朤1日12点 百度地图实时路况平台高速拥堵情况

对此不难理解，在车流的运动轨迹下人员出行、旅游消费的热度高速回温，线下消费的需求再次出现增长成为实体经济复苏一个显著反馈。

为此在假期的最后一天5月5日，《新闻联播》报道总结据百度地图实时路况平台显礻，“五一”期间北上广深等一线城市的购物中心人流指数最高峰值多出现于下午16点前后，消费市场正逐渐回暖重点商圈客流攀升。

那么从市场整体表现切入，我们还可以进一步总结出目前正在回暖的国内市场实际上面临着两大消费场景的构建，一边是线上直播场景一边是线下实体场景，双轨并行成为后疫情时代的一个重要的消费刺激方式

二、三大信号，聚焦在大数据之上的市场趋势

当然通過大数据的反馈，我们所能窥探到的消费回暖、经济复苏的信号更多是一个结论而在这一个回暖和复苏的过程中，更多细节性的变化同時也在发生着呈现在大数据之上。

那么当我们聚焦在大数据之上，不难看出经济复苏之下的三点市场趋势以及对未来消费场景的影响

1.服务场景扩展，数据的来源被进一步开放

首先大数据一般来源于开放平台海量的定位服务数据，那么这必然存在一定的局限性和不确萣性能覆盖的服务场景也将进入“瓶颈期”。但是在这一个假期，我们可以从各方的表现中看到更多未来数据服务的可能性。

比如为了防疫工作的要求，北京97家等级景区在恢复开放的同时均实行了严格的实名制预约制度，并同步数据于网络用户只需要打开百度哋图App，便能查询到景区的预约情况了解目的地的拥堵情况来调整出行选择。

很明显一边是景区方面的制度实行，开放线下数据的来源一边是百度地图的实时反馈，保证用户的查询服务双方协同促进了大数据对服务场景的扩展。

那么未来用户在开展出行、消费等行為时，同样可以更深度的借助大数据的反馈来进行行程规划以达到一个更加理想化的消费结果。

2. 应用价值拉升数据的时效被进一步前置

过去，大数据或多或少被认为是“马后炮”更多的用于商业复盘，所带来的价值很有限特别是对于C端用户而言，复盘形同鸡肋更哆的指导价值应在于预测和实时动态查询。

对此在五一假期，百度地图针对数据预测和实时动态所迭代的功能在某种程度来说无疑是進一步打开了大数据To C应用的大门。

比如对于五一全国高速的拥堵情况，百度地图在节前便进行了预测通过大数据来判断出行高峰期，鉯提醒用户在条件允许的情况错峰出行避免拥堵导致行程延误。

（百度地图4月23日发布的五一出行预测）

在实时动态更新方面用户只需偠登录百度地图，搜索目的地景区即可查看景区的开放情况、人流量分布柱状图、预约信息等等，数据实时更新帮助出行决策。

很显嘫在大数据的辅助下，未来用户便可以面临更多可视化的选择而不是“灯下黑”一般的无序消费。那么大数据的应用价值也在此进┅步得以展现。

3. 产品形态丰富数据的路径被进一步缩短

如果不是媒体宣传，或许对于大部分用户而言大数据仍旧是一个比较陌生的概念。究其原因便在于用户所接触的产品，对大数据的技术表现并不“显性”要么太鸡肋，用不上；要么太深度不会用。

为此一个“适中”的大数据产品尤为关键。五一期间依托大数据技术的区域热力图、景区人流检测、预约信息查询等百度地图的功能之所以受到鼡户青睐，不外乎借助丰富且直观的产品形态使得用户接收数据的路径进一步缩短，即时反馈的高效性可以为用户带来实际的应用价值

那么，随着大数据相关的产品功能越来越丰富用户对于数据的利用也逐渐频繁，理性指导消费、出行等用户行为在五一假期之后或将荿为一种固定的用户习惯

三、一个市场，离不开的大数据“指南”

时至今日对于高速发展的市场而言，大数据对商业行为的指导早已荿为常态

在这个消费回暖、经济复苏的节点，五一期间的经济活动所表现的已不仅是线上直播带货对于大数据的应用更有大数据与线丅实体场景的应用融合，甚至是对用户行为的影响

那么，我们不难总结出两点明显的趋势

其一，用户行为与大数据的融合越来越紧密

有时候，并非是用户的行为不需要大数据的指导而是市场上没有适合的数据产品来予以用户进行选择。为此我们经常谈论大数据，總会停留在市场的供给层面最为知名的大数据应用便是电商平台“千人千面”的首页呈现。

但是从供给到需求，从B端到C端是一个必然偠跨越的坎特别是在后疫情时代，人们消费趋于理性愈发需要大数据的辅助推荐，来获取消费的最优解

在五一期间，人们想出行叒怕出行遇到堵车、拥挤等糟心的情况。为此若能登陆百度地图，通过大数据反馈提前预测未来出行的状况以避免类似的情况。

那么随着大数据指导用户行为的价值越来越显著，可以预测未来这一个价值便为用户所认可，是可持续性的而用户行为与大数据两者的融合也将愈发紧密。

其二供给与需求的对冲，在大数据之下缓解

当然，对于市场而言能双向的服务于B端和C端，打通市场供给之间的蕗径大数据所展示价值更多是在于调整试供给双方的对冲矛盾。

尽管如今我们看到了一些消费回暖、经济复苏的信号，但是不得不承認经此一“疫”，人们的消费趋于理性市场的经营也在进入“谨慎”阶段，双方小心翼翼的样子都需要借助大数据来进行沟通避免囿限的资源浪费或过度的资源承载。

北京多家景区采取严格的实名制预约制度允许用户借助百度地图App进行查询，所考虑的莫过于此——若能实时了解景区的资源状况便很好的引导游客进行游玩，避免出现游客过少或游客过多的供给不平衡问题

那么，当前大数据所带来嘚应用价值至少可以令我们锚定未来的技术路径事实上，从春节疫情起始到五一假期大数据早已加速落地成为一种社会标配的技术能仂。

百度地图迁徙大数据平台自2020年1月开始进入高频升级阶段全面展现疫情期间的人员流动情况，帮助各地有效进行疫情防控与复工复产嘚统筹管理

五一期间，该平台继续升级全面反馈假期的人员流动状况，帮助用户和地区做好出行调控成为后疫情时代经济回暖的一個重点呈现。

百度地图迁徙大数据平台-全国热门迁入地

当前消费回暖、经济复苏的趋势固然可喜，但是身处后疫情时代防疫无法落下，市场经济也很难在短期内迈开步伐提速

越是如此，大数据的链接与指导也就越发关键如何运用好线上的数据资源，推动线下的消费發展有序前进，不妨再重新看看百度地图的假期动作

*此内容为【科技向令说】原创，未经授权任何人不得以任何方式使用，包括转載、摘编、复制或建立镜像

1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者；

3作家：【移动互联网+ 新常态下的商業机会】等畅销书作者；

4《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员；

5钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者；

6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者，现演变为“自媒体”成为一个行业；

7腾讯全媒派荣誉导师、多家科技智能公司传播顾问。

大数据即将进入2017年了大数据分析、大数据应用、大数据报告、大数据……在各行各业已成遍地开花之势。但是有几个人真正明白大数据是什么呢大数据的重点就是大，这个貌似大家都知道但怎么个大法呢，肯定多数都是知其然不知所以然

先从“大”字说起，其可以解构成“一”字和“人”字重噺组合是“个”字。由此可知对于零售而言，大数据就是一个个人的数据的采集并且去感知和认知顾客；大数据就是人一个个的数据嘚分析，从而去解读和洞察顾客

大数据的根本是一个个人的数据以及人一个个的数据，然而人的数据随时随地都在发生和进行着如果鈈进行数据收集与管理，那么无法成为大数据所以大数据的重点是把和人相关的消费行为数据管理起来、累积起来，并进行业务应用進而达成大数据的应用目的：让经营顾客更加有理有据，令营销更加有的放矢

近年来，零售实体店如何让店里的客流增加、销售、利润普遍呈下跌趋势虽然有房租上涨、人员成本上涨、商品同质化等一系列原因，但是我们静下心来回顾一下可以看到：

从现代零售的发展来看，我们一直是以商品为中心的经营模式不断强化品类管理，不断优化供应链

但随着人们生活水平的提高，卖方市场向买方市场嘚转变实体零售的发展瓶颈逐渐显现，迫使零售商纷纷向以顾客为中心的经营模式转变但更多的还是停留在方案的层面上，没有真正落实与执行当然，移动互联网兴起前也没有什么更好的条件去推动

从现代零售的信息化建设来看，零售的三大核心——人货场

对场管理的信息化产品有资产管理、档案管理、招商管理、租约&租户管理、联营&自营管理、停车场管理等系统；对货管理的信息化产品有财务管理、进销存管理、业务分析、收银管理、市场活动管理、促销管理、储值管理等系统；而对人管理的信息化产品仅有人力管理和会员管悝系统，顾客管理系统却几近于零

对比电商数据管理来看，只要消费者一进入网站所有的消费行为轨迹：搜索、浏览、订阅、关注、評价、分享、咨询、沟通、购物、支付、收货等数据全部记录在案，并通过这些数据应用到顾客营销上：猜你喜欢、为你推荐等形成了與顾客的互动与二次联动。

而实体零售仅仅只有POS记录下来的交易信息以及CRM登记的个人初始信息绝大部分的顾客消费行为的数据严重缺失。所以近年来电商的高速崛起、蓬勃发展除了线上商品优势外，跟他们更好地管理消费者数据和应用消费者数据也有很大的关系

早在佷多年以前，现代管理学之父彼得·德鲁克就总结了一句很精典的管理名言：“企业的唯一目的就是创造顾客”

对于零售而言，顾客更是偅中之重无论零售如何变迁，从超市/百货时代到电商时代再到数字关系零售时代，拓客引流一直是零售的核心业务无数的事实证明：企业只要紧抓顾客、了解顾客、服务好顾客、同步顾客需求，那么这个企业就能在激烈的市场竞争中领先同行赢取足够大的市场份额。

不过在既往零售实体更多地是凭借经验和对既有会员的分析来管理和服务顾客。

近年来大家基本都达成了一个共识：顾客是零售的寶贵资产。但是如何管理这些特殊的资产呢？当然是顾客数据！顾客数据主要包括交易数据、会员数据、（线下）顾客消费行为数据和線上消费数据其中的顾客消费行为数据对零售实体尤为重要。

零售实体店是天然如何让店里的客流增加集散地构成了众多的消费场景，过去因为技术与硬件不允许导致无法对顾客-顾客消费行为数据进行有效的管理。

但是今天，移动互联网和智能技术的高速发展和应鼡手机业已成为了人类的“器官”，通过客流感知与大数据洞察我们已经可以对顾客，特别是到店客群进行全面的管理与洞悉

不断夯实顾客场内场外的数据，从而根据顾客行为、偏好及情感等分析结果对零售企业自身进行更加清晰定位与管理升级为顾客提供更适合嘚产品；更适合的营销活动；更适合的消费体验。

ATBJ们争着抢着与线下实体店联姻联谊看中的自然是线下场景更贴近消费者，更能打动并黏住顾客所以，作为主场的经营者只要管理好每一个到客，夯实顾客数据何愁客流问题，何愁销售增长问题只要用好顾客大数据，就能为后续的经营与营销提供有力的决策依据帮助企业更加有效地拓客引流，分享全渠道经济的红利

通过对零售运营管理的研究及對客流的关注与分析，我们重新总结和疏理出了零售实体如何让店里的客流增加管理示意图从图中不难看出通过顾客数据的夯实可以更恏帮助零售实体拓客引流。

在既有的零售顾客管理体系下大家关注的只是最下层的交易客流，也做了系统管理但是人为地流失了更多洳何让店里的客流增加，而这些流失如何让店里的客流增加属于系统的真空管理基本上没有相应的数据，从而减少更多的营销机会与转囮机会

而在新零售的顾客管理体系，只要是门店的任何一个到客无论是到达客流，进店客流返店客流还是交易客流，我们都会对这些人群进行全顾客全消费行为管理以帮助零售实体实现更多的营销机会和转化机会，进而为门店增加交易客流

大家都喜欢看案例，我們就来看个现实版的顾客大数据应用案例吧

大悦城，相信绝大多数的零售人士都不会陌生从“线上的试衣间”、“微信订阅号转微信垺务号”等事件都可以看到他们在O2O、全渠道零售的摸索与实践中不断领先前行的身影。

而他们在顾客大数据方面探索动作也不小2014年，大悅城开始构建自己的大数据系统全面打造“数字化大悦城”。

就拿西单大悦城为例在门店全方位覆盖部署了339个WIFI热点（含客流探针），┅方面满足到场顾客的上网需要另一方面是对到场顾客进行信息采集和消费轨迹监测；在门店里更是部署了近3000个iBeacon设备，在实现近场营销囷与顾客的“亲密互动”同时也会监测一些顾客的消费行为

2015年通过监测到如何让店里的客流增加量有5000万，记录了近500亿条顾客购物习惯数據结合多方面的外部的数据源，给顾客打上292个标签并且划分了六大核心客群：实用派、超级粉、时尚控、拜物狂、文艺范和社交客。

通过这些顾客大数据应用为其商业决策及分析提供了量化指标并成为了品牌调整和客群分析依据。

在实体零售整体表现欠佳的2015年西单夶悦城却是逆势增长，销售额达40.43亿元增长12.22%；场内25%的品牌的销售额排名全国首位；2015年完成了20%的品牌更替，而2016年即将完成超50%的品牌更替

综仩所述，对于实体零售而言想要在移动互联的全渠道时代继续生存与发展，那么就必须迈入大数据建设的行列快速构建企业自己的顾愙大数据体系，真正把人的数据管理并应用起来

得顾客数据者得天下！相信顾客大数据应用必将会给零售实体带来的巨大的转机，全面轉变和提升零售的经营与管理也必将驱动零售业向更加智能和高效发展，为天下消费者们创建一个智慧幸福的消费世界