百家号|价值滑坡？客流数据如何「数」尽其用？线下零售对客流数据(Traffic)可

线下零售对客流数据(Traffic)可谓是又爱又恨，门店深知客流数据的重要性，但客流数据给门店业绩提升提供了怎样的帮助?经营者们却常常难以回答。以致行业内出现一些客流数据无用论的声音：
01 洞察只是经验性结论?
经营者通过客流数据可以直观地看到什么时候人多、什么时候人少，进而判断客群的属性标签，如游客、上班族等。但这都属于老生常谈，从筹备门店，到实际经营，经营者每天都在观察和验证，这样的洞察只是对他们正确的经验进行检验。
事实上，这样的洞察思维过于狭窄，忽视了客流数据的洞察广度和多维分析的角度。关注率、进店率的变化常常是经验无法精确衡量的，顾客在店铺停留的时长也经常因为主观的评价和实际相距甚远。同时，节假日、天气、温度等等影响因素的结合加持下，经营者不仅能够洞察顾客的行为变化趋势，更能够量化计算出影响的程度，指导门店运营与品牌营销。
同时，即使一些粗放的客群属性标签对单店来说是经验性的验证，但对于多店连锁管理而言就是门店选址和运营的模型。一个品牌往往设有不同类型的门店，所应用的模型自然也有所不同，此时就可以进行不同模型门店的评估对比以及单个门店的评估优化。

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02 难以帮助「降本」或「增效」?
一些经营者发现了客流数据的异常，对门店的运营和营销进行了相应的调整，有时似乎卓有成效，有时似乎白费苦劳。从客流到成交，从客流到提效，需要耗时较长的一段过程，而经营者很难清晰地掌握到客流到底对结果产生影响与否、产生了怎样的影响、如何产生影响?客流数据好似拳头打棉花，空有一番蛮力，却有劲使不上。追其本质，还是由于客流数据无法和 GMV 或其他具体指标实现打通闭环，成为了数据孤岛。
构建精细化线下运营指标体系，客流数据、顾客行为数据、订单数据的打通势在必行;再通过运营和营销调整，监控数据，实现「增效」。同时，将异常客流数据做到实时预警，门店快速响应，并结合门店抽查巡检保障门店响应质量，一套组合拳下来便能在实际运营过程中逐步实现「降本」。

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03 用户数据采集有风险?
《个人信息保护法》的约束让线下顾客画像的建立变得困难，线下精准营销举步维艰。一些企业通过服务提升策略与顾客建立深刻的信任关系，让用户自愿将个人数据授权给企业，企业据此为用户提供更优质的产品和服务，实现双赢。但因涉及隐私，一些顾客仍然有强烈的天然抵触，采集的数据必然大打折扣。
抛开对用户生物信息的识别，我们对顾客的洞察可以精确到什么程度呢?基于人体特征识别，我们可以将常见的年龄、性别、身高进行模糊的预测;同时结合陪同消费人数，我们可以对人群的特征进行画像预测，如定义亲子、同事、同学、伴侣等标签，这能有效指导零售品牌在商品和运营层面进行规划与调整。

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要实现客流的价值，既需要通过 CV 等技术不断实现更详尽的顾客洞察，更需要结合实际业务去将已有的客流指标进行挖掘和探索，与整体指标体系联动，才能发挥其价值。下面我将罗列常见的客流指标与价值。
• 进店(Enter)阶段
1)过店客流：洞察店外的顾客行为，可以评估商圈的优质性、市场营销推广效果以及量化分析一些常见客观因素对客流的影响。如每日的不同时刻、节假日、天气变化、气温变化等对客流的影响。
2)关注客流：洞察店外顾客行为，评估店铺吸引力。
3)进店客流/进店率：洞察顾客进店行为，评估店铺吸引力、品牌影响力以及 inbound(集客营销)的效果。对于inbound而言，顾客往往进行线上触达后直接进店，这一点通过进店率的变化就能够直观地呈现。
• 逛店(Shopping)阶段
1)停留时长：洞察顾客在区域/品类/商品等不同维度的停留行为，通过平均停留时长评估区域特性、品类吸引力和商品吸引力。深访率是停留时长的精细化分群，品牌通过设定不同时间节点，找到深度停留顾客的比例，可以对商品/品类吸引力做到更精准的衡量，避免一些无效顾客(停留时长过短)的干扰。