客流統計數據已經成為商場經營決策中越來越不可缺少的重要內容。對于客流數據，我們更關注的是分析、比較和挖掘。
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　　圖一 客流統計對經營決策的支持過程

　　統計階段：采用“客流分析系統IPVA”，在出入口、專柜及重點區域安裝探頭，通過識別圖像采集客流數據，寫入數據庫；
　　
　　分析階段：“IPVA報表分析模塊”從客流數據庫中獲取客流數據，接合內部數據（如：銷售數據、人員安排信息等）和人工調查的問卷數據，對商場、購物中心的客流各項參數進行統計分析。
　　
　　決策階段：“IPVA決策支持模塊”提供在線的客流預測、規律總結，通過客流和銷售等綜合指數，可檢驗促銷活動、廣告宣傳等的實際效果，決策進一步的推廣策略，查找各種可能原因、提出改進措施。
　　
　　實施階段：將使用IPVA給出的各種統計圖表決策后得出的結論應用于商場的經營管理。

　　再次開始一個高效的智能決策的循環過程。

　　通過大量的、實時的客流數據，可以及時的、科學地進行分析決策，以更好地推動商場的經營管理，提高商場的經營業績。
　　
　　案例一：
　　分析近期某時段的客流規律
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　　圖二

　　圖二中，虛曲線為滯留人數，虛直線為平均滯留人數，實曲線為進入人數，實直線為平均進入人數。分析今年以來每天營業結束前一小時的商場滯留人數和進入人數曲線發現，近幾個星期內滯留人數和進入人數均有較大的增長，遠超出今年的平均水平。由此可以考慮延長營業時間或適當增加晚間這段時間的營業員數量。

　　案例二：
　　商場準備下周舉行一次促銷活動，安排在哪一天比較合適哪？
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　　圖三

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　　圖四

　　采用門限自回歸模型(TAR)和遺傳算法，對近幾個月的客流量及去年歷史同期客流量進行建模，推算出下周客流高峰日的出現概率。由圖三，周六出現客流高峰日的概率為23.03%，其次是周日和周四(17.58%)，所以，推廣活動推薦安排在下周六進行。由圖四，考慮誤差波動，預估時段客流高峰將出現在18:00，其次是20:00和15:00。選擇這幾個時段進行調查，發放問卷和禮品，能收到比較好的效果。

　　案例三：
　　分析出入變化和每天何時的商場里的人最多（以及滯留人數、平均滯留時間）
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　　圖五 日客流平均滯留分布

　　從圖五可以發現19:00-20:00這個實段，商場里的滯留人數最多，達到2870人，在中午11:30-12:30期間，商場里的滯留人數也比較多（1685人）。間段的推廣活動就適宜在這兩個時段內進行。

　　另外，系統“實時提示功能”就監視“滯留人數”，當區域內人數達到容量極限值，將會給出聲音警示，提示值班保安人員注意，防止客流擁擠，及時疏導人群。

　　案例四：
　　統計一段時間以來出入口的繁忙程度（可得出最繁忙出入口，即哪個門相對進入比較多，哪個門相對出去的比較多等）：
　　可以合理布置廣告，精確估計廣告宣傳效果；
　　可以合理安排出入口值勤人員；
　　還可以在進行人工問卷調查訪問時，設計采樣時間和方法，正確配置訪問人員等。
　　系統的“實時提示功能”也對出入口的“繁忙度（入人數+出人數）”進行監視，預防出入口擁擠。
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　　方案五：
　　結合銷售數據進行四大四小分析
　　關于客單價(平均購買能力)：
　　客單價=日銷售額/成交客數
　　對于客單價，它表現了一個顧客在企業的平均消費。從上面的公式可以看出：
　　日銷售額=客單價*交客數
　　其中，成交客數=客流總數*轉化率
　　故：日銷售額=客單價*流總數*轉化率

　　如果某商場的銷售額沒有上去，那可以從三個方面來找原因：
　　1)檢查客流是否太少？
　　2)檢查客流轉化率是否不高？
　　3)檢查客單價是否太低？
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　　如果是來店的人數太少（客流量小），那就要加強企業的知名度，加強企業的品牌影響，吸引更多的顧客。當然，如果是因選址問題引起的客流太少，商場還應注意在每周做些批量特價，吸引更多的顧客。

　　如果是客單價太低，那一般是商場本身經營的商品結構有問題，不能適應當地市場目標客戶群的需要。

　　如果是客流轉化率不高（即成功率低），從下圖可以看出，星期一至星期四的客流轉化率遠低于星期六和星期日，這就要在星期一至星期四期間，注意商品結構的配置，開展促銷讓利活動，以吸引顧客購買商品。
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　　巧用數據，明晰報表內容，總會把數據的功效發揮的淋漓盡致。

　　（上海匯納網絡信息科技有限公司供稿）