\\「如何预测客流量」

今天给大家普及一下\\「如何预测客流量」相关知识，最近很多在问\\「如何预测客流量」，希望能帮助到您。

主要代表未来科技应用的四大领域：云计算、物联网、大数据和人工智能。也不知道谁把它称为“云物大智”是一个比较新的概念，也代表新一代科技革命方向，将给传统产业带来根本性的变革。“云物大智”也有许多把其叫做“云物移大智”，基于前面四大领域和移动互联网密不可分，作为新兴概念，移动互联网已经不再是科技发展方向。

对于新概念存在对其产生的想象空间也是十分巨大，对于能够真正做到落地的应用来说不多，场景化的商业智能算是目前来说比较新颖的一个，看看传统行业是如何把它们组合到一块：

物联网系统：场景确定了物联网系统的布局、大数据计算的方向和商业智能的目的。物联网设备和人工智能的新型数据提取方式可以提取到关于场景的必要数据。

数据管理技术：然而目前，无论是智能建筑、智能安防还是大到智能城市，每一个都包含了数以百万到十亿计的物体、IP地址和数据产生点，而处理过程会在设备向计算机输入数据的沿途各个节点发生，从而数据获取、手机、存储和分析的概念将会发生巨变。传统的BI是无法应对如此庞大和复杂的数据集的。

综合云平台：通过在价值链的不同节点上进行数据处理和分析操作，就可能对资源进行测算并在需要它们的某个节点及时对其加以利用。

商业智能会：数据分析产生意义，提升企业的运营效率或者发现新的商业模式。

互联网时代，电子商务除了比线下零售更节省成本之外，他还能够洞察客户浏览记录知道每个人的购物喜好，从而对产品有针对性推荐；也能够依据客户群体浏览历史和花香进行分析，使得推送更加精准的广告。相对于线下实体零售对客户在店内的行为一无所知，只能够从成交商品记录进行分析，就是传统的商业智能。

客流统计是商家开始使用主动获取的方法来获取客户行为。室内定位是目前流行的方法之一。

最常用的方法有拦截购物者只能手机所发出的wifi信号，然后运用三角测量法，就可以将手机的位置确定在几米范围内。mac地址是每一部手机拥有一个独特的标识码，商场通过手机了这个地址，就能建立回头客的行为信息。其他方法还有无限电信标、磁场地图等。

之前也谈到过商场wifi客流统计设备的弊端所在，其实每一个mac地址所追踪到信息是可以被用于商业交易的，价格在0.1元以内，包括了用户居住范围、常去商场、工作场所等私人生活习惯都可以经过分析得出，从而得到用户的背景、消费阶层和去往对手商场的次数。一些不良好的公司或者企业将这部分数据形成报表形式提供给客户。对于保护措施，ios8系统已经自动随机更改mac地址，Android也会修改，这一点在未来可能这些故事要成为一段历史。

基于蓝牙技术，苹果的iBeacon也是深受商家喜爱。低功耗蓝牙技术，通过定位并唤醒相关用户app。iBeacon的应用场景远远不止于零售范围，任何商家都可以借助该技术推送活动并获取客户的位置信息。例如，微信上“摇一摇”功能与此蓝牙设备相结合，商家便可以通过获取参与活动的客户更好画像，了解到其社会关系等，依赖于分析结果对vip进行准确推送。这也是scrm功能。

主动获取的弊端在于一定性遗失部分未连接客户，况且wifi定位准确性只能够在3—5米范围内，商家拿了这样的结果未必能够得到有效答案。紧追其后面，被动获取技术呼之欲出。

通过监控摄像头获取客流无疑是最好的被动获取技术，因为不需要客户做出任何付出。而增加了人工智能模块的监控摄像头在客流数据获取的精确度上已经非常高，远好于wifi和ibeacon。不仅如此，对摄像区域内单个客户的轨迹追踪，与wifi或ibeacon配合，再连接POS数据，可以获知一个客户在店内的行为和其背后的喜好。把所有客户的信息放在一起分析，又可以知道店内哪些商品受欢迎、如何重新布局来引导客户路线等。AI模块还可以用人脸识别技术分析摄像区域内客户的性别、年龄等，这就补充了一部分主动获取中的用户画像信息。这部分分析都在云端完成。

如果，主动获取与被动获取能够结合使用，也是“云物大智”的完美结合。物联网 智能模板来提取数据，再在云端用大数据技术进行分析，结合场景得到智能的商业分析结果，为商家提供准确的建议从而提升效率。

比如，国内雅量软件为零售商家提供的客流统计 www.ya1688.com 设备正是采用商场摄像头，形成人流量数据获取和人脸识别技术，对于零售客流量统计问题做到很好的解决方案，也帮助客户解决消费群体画像系列问题。雅量软件通过人工智能做到室内客流监测技术以及门店宝app提供了零售客流分析技术来分析顾客在实体商店的购物行为。智能客流统计设备，当顾客进门那一刻开始，安装在商场的感应器将监视到你在店内的聚义位置以及在该位置所在货架前停留时间。该感应器即监控摄像头则是以热力图显示，以区域颜色深浅作为区分。采用这样的监控摄像，商场当中不仅对消费群体有一个定位，甚至可以清楚分析具体顾客选购商品一些细节，包括眼部浏览的具体商品，以及浏览商品时给出的面部反映。此时收集了包含客户年龄、性别、种族等信息，进而便于商家根据分析数据做出相对应的调整，将会使商场内所有产品更好的展现给客户。

如果这一套数据能够与支付环节相连接并进一步分析，这就是一整套闭环了。