客流统计和分析在经营决策中的作用
客流统计数据已经成为商场经营决策中越来越不可缺少的重要内容。对于客流数据，我们更关注的是分析、比较和挖掘。
图一 客流统计对经营决策的支持过程
统计阶段：采用“客流分析系统IPVA〞，在出入口、专柜及重点区域安装探头，通过识别图像采集客流数据，写入数据库；
分析阶段：“IPVA报表分析模块〞从客流数据库中获取客流数据，接合内部数据〔如：销售数据、人员安排信息等〕和人工调查的问卷数据，对商场、购物中心的客流各项参数进行统计分析。
决策阶段：“IPVA决策支持模块〞提供在线的客流预测、规律总结，通过客流和销售等综合指数，可检验促销活动、广告宣传等的实际效果，决策进一步的推广策略，查找各种可能原因、提出改进措施。
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实施阶段：将使用IPVA给出的各种统计图表决策后得出的结论应用于商场的经营管理。
再次开始一个高效的智能决策的循环过程。
通过大量的、实时的客流数据，可以及时的、科学地进行分析决策，以更好地推动商场的经营管理，提高商场的经营业绩。 案例一：
分析近期某时段的客流规律
图二
图二中，虚曲线为滞留人数，虚直线为平均滞留人数，实曲线为进入人数，实直线为平均进入人数。分析今以来每天营业结束前一小
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时的商场滞留人数和进入人数曲线发现，近几个星期内滞留人数和进入人数均有较大的增长，远超出今的平均水平。由此可以考虑延长营业时间或适当增加晚间这段时间的营业员数量。
案例二：
商场准备下周举行一次促销活动，安排在哪一天比较适宜哪？
图三
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图四
采用门限自回归模型(TAR)和遗传算法，对近几个月的客流量及去历史同期客流量进行建模，推算出下周客流顶峰日的出现概率。由图三，周六出现客流顶峰日的概率为23.03%，其次是周日和周四(7.58%)，所以，推广活动推荐安排在下周六进行。由图四，考虑误差波动，预估时段客流顶峰将出现在8:00，其次是20:00和5:00。选择这几个时段进行调查，发放问卷和礼品，能收到比较好的效果。
案例三：
分析出入变化和每天何时的商场里的人最多〔以及滞留人数、平均滞留时间〕
图五 日客流平均滞留分布
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从图五可以发现9:0020:00这个实段，商场里的滞留人数最多，到达2870人，在中午:302:30期间，商场里的滞留人数也比较多〔685人〕。间段的推广活动就适宜在这两个时段内进行。
另外，系统“实时提示功能〞就监视“滞留人数〞，当区域内人数到达容量极限值，将会给出声音警示，提示值班保安人员注意，防止客流拥挤，及时疏导人群。
案例四：
统计一段时间以来出入口的繁忙程度〔可得出最繁忙出入口，即哪个门相对进入比较多，哪个门相对出去的比较多等〕： 可以合理布置广告，精确估计广告宣传效果； 可以合理安排出入口值勤人员；
还可以在进行人工问卷调查访问时，设计采样时间和方法，正确配置访问人员等。
系统的“实时提示功能〞也对出入口的“繁忙度〔入人数+出人数〕〞进行监视，预防出入口拥挤。
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方案五：
结合销售数据进行四大四小分析 关于客单价(平均购置能力)： 客单价=日销售额/成交客数
对于客单价，它表现了一个顾客在企业的平均消费。从上面的公式可以看出：
日销售额=客单价*交客数 其中，成交客数=客流总数*转化率 故：日销售额=客单价*流总数*转化率
如果某商场的销售额没有上去，那可以从三个方面来找原因： )检查客流是否太少？ 2)检查客流转化率是否不高？ 3)检查客单价是否太低？
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如果是来店的人数太少〔客流量小〕，那就要加强企业的知名度，加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流太少，商场还应注意在每周做些批量特价，吸引更多的顾客。
如果是客单价太低，那一般是商场本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要。
如果是客流转化率不高〔即成功率低〕，从以下图可以看出，星期一至星期四的客流转化率远低于星期六和星期日，这就要在星期一至星期四期间，注意商品结构的配置，开展促销让利活动，以吸引顾客购置商品。
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巧用数据，明晰报表内容，总会把数据的成效发挥的淋漓尽致。
〔上海汇纳网络信息科技供稿〕
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客流统计和分析在经营决策中的作用
