線下零售對客流數據(Traffic)可謂是又愛又恨，門店深知客流數據的重要性，但客流數據給門店業績提升提供了怎樣的幫助?經營者們卻常常難以回答。以致行業內出現一些客流數據無用論的聲音：
01 洞察只是經驗性結論?
經營者通過客流數據可以直觀地看到什么時候人多、什么時候人少，進而判斷客群的屬性標簽，如游客、上班族等。但這都屬于老生常談，從籌備門店，到實際經營，經營者每天都在觀察和驗證，這樣的洞察只是對他們正確的經驗進行檢驗。
事實上，這樣的洞察思維過于狹窄，忽視了客流數據的洞察廣度和多維分析的角度。關注率、進店率的變化常常是經驗無法精確衡量的，顧客在店鋪停留的時長也經常因為主觀的評價和實際相距甚遠。同時，節假日、天氣、溫度等等影響因素的結合加持下，經營者不僅能夠洞察顧客的行為變化趨勢，更能夠量化計算出影響的程度，指導門店運營與品牌營銷。
同時，即使一些粗放的客群屬性標簽對單店來說是經驗性的驗證，但對于多店連鎖管理而言就是門店選址和運營的模型。一個品牌往往設有不同類型的門店，所應用的模型自然也有所不同，此時就可以進行不同模型門店的評估對比以及單個門店的評估優化。
02 難以幫助「降本」或「增效」?
一些經營者發現了客流數據的異常，對門店的運營和營銷進行了相應的調整，有時似乎卓有成效，有時似乎白費苦勞。從客流到成交，從客流到提效，需要耗時較長的一段過程，而經營者很難清晰地掌握到客流到底對結果產生影響與否、產生了怎樣的影響、如何產生影響?客流數據好似拳頭打棉花，空有一番蠻力，卻有勁使不上。追其本質，還是由于客流數據無法和 GMV 或其他具體指標實現打通閉環，成為了數據孤島。
構建精細化線下運營指標體系，客流數據、顧客行為數據、訂單數據的打通勢在必行;再通過運營和營銷調整，監控數據，實現「增效」。同時，將異常客流數據做到實時預警，門店快速響應，并結合門店抽查巡檢保障門店響應質量，一套組合拳下來便能在實際運營過程中逐步實現「降本」。
03 用戶數據采集有風險?
《個人信息保護法》的約束讓線下顧客畫像的建立變得困難，線下精準營銷舉步維艱。一些企業通過服務提升策略與顧客建立深刻的信任關系，讓用戶自愿將個人數據授權給企業，企業據此為用戶提供更優質的產品和服務，實現雙贏。但因涉及隱私，一些顧客仍然有強烈的天然抵觸，采集的數據必然大打折扣。
拋開對用戶生物信息的識別，我們對顧客的洞察可以精確到什么程度呢?基于人體特征識別，我們可以將常見的年齡、性別、身高進行模糊的預測;同時結合陪同消費人數，我們可以對人群的特征進行畫像預測，如定義親子、同事、同學、伴侶等標簽，這能有效指導零售品牌在商品和運營層面進行規劃與調整。
要實現客流的價值，既需要通過 CV 等技術不斷實現更詳盡的顧客洞察，更需要結合實際業務去將已有的客流指標進行挖掘和探索，與整體指標體系聯動，才能發揮其價值。下面我將羅列常見的客流指標與價值。
? 進店(Enter)階段
1)過店客流：洞察店外的顧客行為，可以評估商圈的優質性、市場營銷推廣效果以及量化分析一些常見客觀因素對客流的影響。如每日的不同時刻、節假日、天氣變化、氣溫變化等對客流的影響。
2)關注客流：洞察店外顧客行為，評估店鋪吸引力。
3)進店客流/進店率：洞察顧客進店行為，評估店鋪吸引力、品牌影響力以及 inbound(集客營銷)的效果。對于inbound而言，顧客往往進行線上觸達后直接進店，這一點通過進店率的變化就能夠直觀地呈現。
? 逛店(Shopping)階段
1)停留時長：洞察顧客在區域/品類/商品等不同維度的停留行為，通過平均停留時長評估區域特性、品類吸引力和商品吸引力。深訪率是停留時長的精細化分群，品牌通過設定不同時間節點，找到深度停留顧客的比例，可以對商品/品類吸引力做到更精準的衡量，避免一些無效顧客(停留時長過短)的干擾。
2)動線圖與熱力圖：洞察顧客在店鋪的行動軌跡與停留趨勢，評估區域或品類的吸引力。結合了門店規劃圖，它比停留時長能夠更直觀地呈現顧客興趣。并將商品以外的動線設計因素考慮在內評估對顧客停留的影響。同時熱力圖能夠有效反映門店利用率，及時提醒門店進行區域或陳列調整。
3)區域關系圖：洞察顧客在具體區域之間的流轉情況，評估區域間的關聯性與吸引力。指導門店優化區域的排布。
4)客群畫像：客群畫像是多項指標的綜合評價，包含年齡、性別、人數、時間等要素，結合不同的行業與品類，要素的組合可能也會形成不同的標簽，形成符合品牌自身的客群畫像，用于評估進店顧客的質量，對門店運營將有很大的指導意義。
想要驗證客流數據的價值，必然離不開零售品牌長期的運營實踐，不積跬步，無以至千里。之后，我們將在客流價值研究領域繼續深耕，以零售行業客流價值實踐經驗為支撐，探尋更多優化可能性與對經營者的啟發。
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來源：東方網
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