“新零售”已成过去,智慧零售、无界零售将成为下一波红利!

随着科技的发展,零售的形态也在不断改变。

从实体、电商到新零售,每一次变革都会迎来新的商机。

那么如何才能预知未来,提前布局,抢占下一波红利呢?

看完下面的内容,你就可以找到答案。

1、新零售已成常态

2、智慧化零售模式

3、无界零售模式

正如我们上述所说,每一次变革都会迎来新的商机。

当电商红利消失,实体客流枯竭,传统零售业大淘汰的今天,新零售就是新的红利。

何为新零售?马云早在2016年就提到过:新零售主要是依托互联网、云计算、大数据等技术赋能传统实体店,目的是通过互联网提升实体店的经营效率。

就如阿里旗下的盒马生鲜一样,是通过互联网与实体店融合,打造的新零售形态。

消费者可以到盒马的线下店体验,同时也能够以实体为入口,下载线上的APP,到线上消费,实现线上线下互通。

打通线上线下对商家来说,可以与消费者建立实时连接,实现二次营销,获取用户的大数据。

而对用户来讲,则可以通过线上、线下、直播、社群等多个场景提升购物体验。

更关键的是有了新的零售形态后,消费者只要在线上下单,就可以通过同城快递配送到家,满足懒人经济需求。

目前这种新零售模式,已经成为零售业的必备方式,无论任何行业都需要借鉴。

新零售是互联网时代的产物,未来会电商一样,成为其中一种零售模式。

那么企业想要持续发展,必须要与时俱进,在万物互联网的时代重新布局,认清智慧化零售模式。

什么是智慧零售呢?

张近东曾经说过:就是依托互联网、物联网、传感器技术,去感知消费习惯,预测消费趋势,满足消费者个性化,多场景的消费方式。

在智慧化零售时代,实体门店不再需要任何导购和销售人员,就可以完成交付。

只要消费者进入实体店,店内的摄像头和货架传感器,可以随时识别消费者身份,判断消费者的购物品类和数量。

消费者只要在店内选购心仪的商品,就可以在手机端自动生产订单。当消费者购物完成后,在出口处可以实现刷脸或者无感支付。这只是其中一种智慧零售形态。

当物联网普及后,未来消费场景不只局限于线上或者线下,而是任何一个可以联网的终端,都可以成为消费场景。

如当我们在看电视的时候看到一款喜欢的衣服,可以直接通过语音控制电视,去寻找这件衣服的价格和购买渠道。

同理,智能硬件也可以根据我们平时的消费习惯,在任何场景都能够为我们推荐精准的营销活动。

比如,我们在电商平台搜索过项链,那么当我们打开电视、打开短视频、社交媒体平台的时候,就会为我们推荐相关的商品。

而且,当万物互联后,所有平台的数据都可以互通,可以判断消费者的消费能力,信用、消费习惯,购物行为等等。

因为,当我们使用移动支付、社交媒体、以及各种智能硬件的时候,数据都已经被平台挖掘出来,所以可以判断用户的需求,推荐精准的营销活动。

数字地产时代:商业地产运营环节的数字化转型!

存量化趋势下,资产运营的价值日益凸显。伴随着消费升级和产业升级,公寓、酒店、写字楼、购物中心、产业园等空间资产作为消费和产业的载体和线下流量入口,将承载日益丰富的内涵。

如何让资产以更高效的方式运营,让空间更加满足各类用户主体的需求,从而实现资产价值的最大化,是资产运营环节的核心命题。随着存量资产运营环节竞争的加剧,各类专业化的资产运营机构将应运而生,资产运营能力将不断走向精细化。数字化是构建未来资产运营体系的核心。

1. 构建数字化资产运营体系

数字化的资产运营体系,是以数据为核心的运营。通过对实体空间物理数据、周边数据、用户数据等相关数据的全方位采集,构建实体空间的虚拟化数字孪生体,最终通过数据赋能于资产运营的全流程,实现资产运营的降本增效和服务创新。

图1:数字化资产运营体系

资产数据的采集,是构建数字化运营体系的基础,资产数据的采集方式主要分为两类。

首先,需要通过资产管理SaaS,实现资产管理的数字化。资产管理SaaS对接资产基础物理数据、物业设施数据、招商数据、租约数据、用户数据等数据,进行统一的信息化、在线化管理。此外,也可以整合楼宇原有的设备设施管理系统的数据,包括能源管理、访客管理、停车系统等楼宇子系统。资产管理SaaS作为统一的管理入口,实现基础数据的整合。

其次,资产运营的对象是实体空间,伴随着物联网、人工智能等技术的发展和融合,AIoT智能终端对实体空间数据的采集能力大幅增强,成为资产数据采集的重要补充手段。摄像头、智能门禁、温湿度传感器、楼宇设备传感器等智能终端,一方面作为智能设备向用户提供智慧办公、智能家居等智能化服务,另一方面也是数据采集的触点。

例如,商业地产的摄像头原本主要用于安防监控场景。与计算机视觉技术结合后,升级为具备客流统计功能的智能摄像头,可以通过人脸识别等算法,统计商业地产空间内的客流量、客流热力图分布、性别和年龄特征分布等重要数据。

在上述两类数据的基础上,结合与资产相关联的周边城市配套、人口分布、业态分布、市场行情数据等外部数据,可以构建起资产运营的数据平台,将资产静态物理数据和动态运行数据以及用户数据统一汇集在一个平台上。再结合数字建筑技术,将这些数据与资产的数字化模型相结合,可以为资产构建一个虚拟化的数字孪生体,在数字世界模拟资产运营的状况。

最终,数字化的资产运营体系通过数据赋能资产运营的开发、招商、运营、服务等全流程,实现资产运营的降本增效和服务增值,提升资产回报水平,并助力资产运营的金融化。

2.数字化重塑资产开发流程

在资产运营的项目开发环节,资产运营方都需要对资产价值进行合理评估,并结合资产物理状况等属性、周边配套和潜在客户需求等数据,确定合理的资产用途、产品定位、设计风格等。这是保证项目开发完成后的资产运营水平和价值提升的前置条件。

传统解决方案一般依靠五大行等专业机构的专家顾问经验,通过定制化的项目咨询模式,辅以数月的项目信息采集、抽样客户调研等方式补充相关支撑数据,最终给出决策方案。如今,专业的数据服务商正在日益发挥重要的价值,重塑资产开发的决策等流程。

3.数字化赋能招租、运营和服务

在数字化的资产运营体系下,基于资产数据和用户数据的分析和挖掘,资产运营商可以提升用户洞察和精细化运营能力,从而提升招租和运营管理效率,拓展以空间为入口的增值服务。

在招租环节,以资产管理SaaS为主体的数字化系统可以在用户洞察、渠道对接等方面赋能。资产管理SaaS实现了租约的数字化管理,可以实时反映物业出租状态,指导招商出租部门提前制定招租计划,例如与租户提前沟通续租等。基于对租户数据的动态分析,招商管理可以更加精细化。

例如,通过智能门禁数据可以洞察租户的团队规模变化情况,访问量持续提升可能存在扩租需求,而访问量持续下滑的租户可能面临风险,从而提前沟通续租、扩租或对退租提前预警。

此外,通过将出租状态与房产中介、房产信息平台进行在线化对接,招商信息分发效率和实时性大幅度提升。例如,长租公寓领域,大型品牌公寓具备品牌和规模优势,可以进行通过品牌和获客投放获取流量,而中小公寓缺少线上流量。通过部署公寓管理SaaS进行租约管理和房源的上下架,中小公寓运营商可以通过公寓管理SaaS平台把真实房源信息实时对接到58、贝壳找房、闲鱼等流量平台上,拓展获客渠道。

在运营方面,数字化手段不断推动物业管理等环节的降本增效。例如,越来越多的建筑楼宇通过部署智能化系统来监测和提升空调系统、灯光系统等设备和系统的运行效率,节约能耗,打造绿色建筑。长租公寓领域,通过智能门锁、智能门禁、智能电表等智能硬件,可以实现线下带看环节的无人化,大幅减少日常运营人员的数量。

服务增值,是数字化资产运营体系为资产带来增量价值的体现。空间作为服务入口的价值,需要通过数字化手段来放大。

一方面,数字化加持的智慧办公、智慧酒店、智慧公寓等智能业态,为用户带来服务和体验的升级,进而带来租金的溢价,提升资产本身的价值。

另一方面,数字化资产运营体系可以基于数据做到更好的用户连接和洞察,从而有能力为用户提供更多增值服务,实现收入增值。以长租公寓运营商自如为例,自如提供住房租赁服务建立与租客的联系,再通过在线签约、在线缴费、智能设备管理等方式引导租客在APP上建立连接,进而在线上场景拓展社交、保洁搬家等生活服务和家居生活电商等服务。同样,以WeWork为代表的新一代办公空间运营商同样以“空间即服务”的逻辑,在构建与用户的数字化连接的基础上不断延伸其他企业和个人服务。

4.数字化助力资产运营金融化

资产运营的规模化离不开资金的支持,在金融去杠杆的大背景下,对接资产证券化等创新融资通道是未来趋势,其前提条件主要有两方面。一是资产运营商需要具备专业的运营能力,实现资产价值。二是资产运营状况需要可被量化和风险可被监管,以便对接资金方。在这两方面,数字化的资产运营体系都可以提供助力。

首先,如上所述,数字化可以为资产运营方提供多方面的赋能。其次,在数字化的资产运营体系下,与资产运营表现密切相关的租约数据、用户数据等是实时在线、可量化的,全面反映资产运营状况,可以满足穿透性的监管需求。

例如,商业地产的资产价值与客流量状况密切相关,基于AIoT的客流统计系统可以精准统计量化这一指标。长租公寓管理SaaS实现了租约的数字化,并可以通过对接智能电表、智能门锁等硬件数据实时掌握公寓运营状况和租客情况,为对接金融机构发行租金分期产品提供风控支持。

商业地产的运营,本质目的是帮助产品和用户之间建立和维护好关系,其是由一些零散和支离破碎的事情和节点来构成,只有把所有支离破碎的点逐渐串联起来后,并形成一个可良性循环的生态,将各个孤立的各个行为产生关联,形成一个整体的联动。

而数字化,将极大的加速并从根本上重塑这一过程,并最终引发商业地产的运营质的改变。

“电商与实体”都已成过去,智慧零售或将成为下一个风口!

每一次科技的更新迭代,都能带来新的商机。

如PC时代的电商,移动互联网时代短视频、直播带货都是如此。

同理,随着物联网,人工智能的兴起,未来也将带来新的机会。

那么如何才能抓住新的机会呢?看完下面的内容就可以找到答案。

1、互联网时代的机会

2、物联网时代的商机

3、智慧化零售的形态

想要抓住暴富的机会,靠努力是不够的,必须要顺势而为。

就像15年前做电商的那批人一样,当时只要有货挂到网上,就可以实现供不应求。

因为当互联网兴起后,人们的工作和生活都转移到了线上,消费方式也会随之改变。

当大量的客流量,都从卖场、连锁店、各种实体店转移到了线上,就会带来新的造富机会。

如在传统零售时代,需要投资几十万上百万,才能开店做生意,但是到了互联网时代,可以用极低的成本就可以获取暴利,这就是消费场景改变带来的红利。

同理,随之智能手机以及网络的升级,网民又从PC端转移到了移动端,开始通过手机获取信息、社交、娱乐。

那么这个时候商人想要赚钱,必须要通过社交场景与消费者建立沟通,产生交易。

于是社交电商、直播电商、社群电商、社区电商应运而生,成为了新的的造富机会。

如今,互联网的红利已经结束,产能已经严重过剩,再靠线上引流卖货赚钱,已经没有机会了。

未来想要抓住下一轮商机,必须要读懂物联网、产业互联网,认清智慧零售、重新布局。

那么何为物联网、什么是产业互联网,与互联网哪些不同呢?

互联网是人与人,人与商品、人与服务的连接,带来的是C端消费的红利。

在互联网时代,无论哪一种连接,都需要通过PC端或者手机端去实现。

而到了物联网时代,所有可以通电的物体都可以联网,都可以作为一个端。

那么产业互联网改变的不但是连接的问题,更多是通过互联网赋能整个产业链。

如果说互联网是开小汽车,产业互联网就相当于开大货车,需要通过网络与工业、零售业、物流、仓储等多个产业结合。

物联网及产业互联网的兴起,目的就是通过互联网、云计算、传感器,重塑商业的形态,提升整体的效率。

未来随着物联网及产业互联网普及,智慧零售就会取代传统零售,成为新一轮红利。

在智慧化零售时代,实体店、传统电商、直播带货这种交易方式都将被淘汰。

因为在万物互联的时代,每个产品本身就是一个端口,也是一个营销场景及消费场景。

比如我们购买的微波炉、冰箱、电视机各种家电,都可以根据我们的消费习惯,去判断我们的需求,根据需求推荐新的产品,提升复购率。

以冰箱为例,当我们的冰箱可以联网后,它不只是一个家用电器,更关键的是可以判断我们的需求。

如我们每天打开冰箱的频次,使用的鸡鱼肉蛋等生活物资,都会被冰箱通过传感器,把数据传输到云端。

云端连接的是生态链,可以根据用户的需求,为其推荐新产品。

就如在互联网时代,智能硬件商家可以先通过手机作为入口获取用户,然后再根据用户的需求,为其推荐其他的商品是一样的道理。

不过未来企业想要实现这个目标,必须要在产业互联网的基础上去完成。

就是先通过物联网去获客,然后根据用户的消费习惯和行为,挖掘用户数据,再把数据传输到云端,形成大数据。

生态链企业拥有用户数据后,可以根据市场的需求去做生产,根据用户的需求做精准营销。

如在用户使用冰箱的过程中,可以通过物联网和传感器,了解到用户每周5都会喜欢吃红烧鱼,那么这个数据就会传输到生态链平台。

平台有了数据以后,就可以在用户的手机端、电脑端、电视机等不同的端提前推送营销活动,驱动用户消费复购。

同时也可以根据用户的消费习惯和需求,推荐相关联的产品,提升用户的客单价,增加用户的价值。

那么当用户在物联网的购物场景下单后,订单会传输到,新零售平台或者社交电商平台,通过平台为用户配送到家。

当然前提是这些零售平台,必须要与整个生态链达成合作关系,才能获取用户的数据和订单。

在智慧化零售时代,靠卖货赚钱的实体店和网店都将被淘汰,只有生态链平台+体验店。

阿里巴巴涉嫌垄断被立案调查,监管将约谈蚂蚁集团,新零售受关注

最近,阿里巴巴再次曝出新闻,由于涉及被立案调查,再加上其蚂蚁集团又被金融管理部门约谈,都属于比较重大的事件,因此也给新零售行业带来了一定的关注度。当然,对巨头的有力监管,将有利于中小型新零售平台打破垄断,取得进一步发展,并通过创新研发模式,为市场提供更优质的服务。

据新华社北京12月24日电,近日,市场监管总局根据举报,依法对阿里巴巴集团控股有限公司实施“二选一”等涉嫌垄断行为立案调查。当天,人民日报客户端发表题为《加强反垄断监管是为了更好发展》的评论,评论指出,这是我国在互联网领域加强反垄断监管的一项重要举措,有利于规范行业秩序、促进平台经济长远健康发展。

同一天的新华社消息还报道,中国人民银行、中国银保监会、中国证监会、国家外汇管理局将于近日约谈蚂蚁集团,督促指导蚂蚁集团按照市场化、法治化原则,落实金融监管、公平竞争和保护消费者合法权益等要求,规范金融业务经营与发展。

可以说,阿里巴巴经过二十年来的高速发展,已经成为体量巨大的新零售集团了。正如马云所说,阿里巴巴如果倒了,就有几千万人失业了。虽然阿里巴巴对社会的贡献较大,但也得严格遵守市场规则,更不能走上垄断竞争的道路,否则,必将会遏制整个新零售行业的发展。

阿里被有关部门密集关注后,对于中小型新零售平台经营者们来说,无疑是一个利好。众所周知,垄断竞争市场的定价权基本都掌握在垄断者手里,但在新零售领域,不管是入驻商家还是消费者,普遍都更希望出现完全竞争的市场格局,那样才能取得性价比更高的产品和服务。实际上,当前市场上除了出现一批寡头新零售平台,比如京东、天猫、淘宝、拼多多等,还有数以万计的中小型新零售平台,也已经获得了市场的认可,比如新零售平台斑马会员、云集、贝店、花兜等,都是其中的佼佼者。

比如花兜,其核心产品是花兜智能盒,由南方广电集团、央视广告部、腾讯视频、云教育、京东、科大讯飞等联合打造,消费者通过该智能盒,不仅可实现全屋家居智能化,而且还可免费观看全国2000多个电视台,并通过观看电视广告赚取不菲的收益,小孩则可以免费观看数百位中小幼名师辅导课。同时,该智能盒内含一套具有营销裂变功能的公众号智能小程序商城,能够让实体商家实现线上线下一体化经营。

令人值得关注的是,最近一段时间以来,有关部门还约见了其它一些大型新零售平台经营者,内容基本都指向了反垄断。由此不难看出,新零售行业将会渐渐由当前的集中状态走向百花齐放的良好格局,行业将会进一步出现细分,从而为消费者提供更优质的服务。

来源:中南市场时报

智慧零售不是“微改良”

2020年疫情期间,上海举办首届“五五购物节”。在五、六月份两个月时间里,线上参与商家超过52万家、线下超过10万家,举办重点活动170余项、特色活动1000余项,有力汇聚了人气、商气,一定程度上重新构建了城市人、货、场的循环系统,为探索智慧零售未来发展带来了些许启示。

通过上海实践来看,智慧零售根本上还是要以满足全人群的消费体验为关键,真正引领生活方式变革,培育新型消费。

上海:“倒逼”下的逆袭

这些年来,国内超大城市一直在探索零售业转型,不少平台、企业、商场都在探索智慧零售、跨界合作等新业态新模式,形成了一些局部性亮点,但要在整体性上找到合适的路,仍任重道远。从“点”到“面”的突破,既需要时间,也需要赋能。

以上海为例,2020年上半年,疫情对整个上海的零售业产生巨大冲击,从春节旺季开始,打乱了整个零售业的发展节奏。据统计,上半年全市社会消费品零售总额比去年同期下降11.2%。尽管线上消费、在线新经济等蓬勃发展,但尚难以填补庞大线下消费和外来消费的停滞。三四月份,不少商场等商业实体经营压力倍增,即使商家打折力度加大,效果也相对有限。

为提升消费市场的发展活力,上海早谋划、早部署,举办了“五五购物节”以及后续的“六六夜生活节”等活动,采用线上平台与线下载体联动的促销方式,效果明显。不少传统商业街区、商圈整体加快了数字化转型步伐,零售业回暖趋势明显。

比如,南京路步行街携手抖音、喜马拉雅推出“抖申购”“有声南京路”等活动,带动客流环比增长1.8倍。大数据显示,节庆期间,全市线下实物消费总额2846亿元,环比增长11.6%,基本恢复至去年同期水平。重点监测零售企业销售额环比增长33.9%,如新世界大丸百货、第一八佰伴环比分别增长2.1倍和1.4倍。特别是不少“阿宅”年轻人在直播平台等引导下,重新回到线下实体商业,诸多新兴消费得以迅速恢复。

针对线上线下“全场景”,苏宁易购也于2020年9月30日推出最新业态“趣逛逛”,开启了“碎片化逛街”的时代。区别于传统门店,“趣逛逛”整合当下直播销售和主播孵化,融入商业实体,让消费者实现碎片化逛街的同时,带来所见即所得的购物体验。它或许将成为苏宁线上线下融合的最优案例。

事实上,单就商品消费而言,线上线下不可避免存在一定的替代关系,但文体旅商跨界的服务消费活动,则更多是促进关系。本次节庆期间,上海创新推动商业、制造、文化、旅游等行业抱团营销,推出一批跨部门合作、跨行业联动的亮点活动,促进整体复苏。比如,文化领域通过“品质生活直播周”,推介老字号、潮流文创、文旅演艺等,带动消费约50亿元;徐汇区推出西岸艺术馆优惠大联展、书醒-阅读的春天、“哈啰徐汇,品味海派”骑游等精品活动,促进了文旅消费进一步提升,在“哈啰徐汇,品味海派”骑游活动中,骑游者在徐家汇、徐汇衡复、徐汇滨汇17个打卡点,通过“线上打卡线下消费”方式点亮徐汇三大文旅主题区域。杨浦区先后推出六六夜生活启幕节、深夜食堂节、后备箱游园会、“SFC造节X第三届亲子嘉年华”等活动,云集网红创意美食、品质啤酒品牌,以及各种手作、游艺店铺等。上海首届“六六夜生活节”更是围绕夜购、夜食、夜娱等6大主题推出180项活动,夜间消费环比增速超过10%。

适应大家因为疫情“宅久了想走出来的冲动”,本次节庆最大特点是吸引了各个年龄段的消费群体,实现了体验消费的共同升级。在疫情影响和节庆促进下,以前线上买菜、订外卖是年轻人的主流,现在社区中的爷叔、阿婆也都会在App上下单了;以前很多老商圈百货都是爷叔、阿婆排队买“熟食”的天下,现在越来越多的年轻人通过线上引流走进商圈,参与沉浸式商业消费。线上零售的服务对象有了拓展,线下零售的消费方式实现了升级。

从本质上来说,不同业态的组合可以满足不同群体的消费需求,美好消费体验则是不同年龄段人群的共同追求,也是线上零售实体化赋能和线下零售数字化升级的共同诉求所在。

8月3日,广州,智能零售、生鲜科技设备展上生鲜无人设备

发力最后一公里

当年,一部《战狼2》电影创造票房奇迹。从“50后”“60后”到“90后”“00后”,各年龄段受众均可以在电影中找到“触动点”,由此获得良好观影体验,实现口碑传播。

笔者认为,以智慧零售为代表的新型零售业态不是一般意义上的零售业数字化“微改良”,而是涵盖了零售业“人”“货”“场”方方面面的整体性重构。通过互联网、大数据、物联网、人工智能等现代技术手段充分赋能、渗透,深度挖掘用户需求,全面提升消费体验,引领消费者生活方式和城市流通体系的全新变革,创造引领性的消费新体验。

由此来看,智慧零售还需要发力最后一公里,引领生活方式变革。

智慧零售难点在于补足最后一公里消费场景的空缺。随着小店、便利店、社区店的升级,智慧零售需要以更全面的购物渠道、更灵活的配送方式,使“人”“货”“场”在零售业的末梢端连接更紧密。如今,社区门口好吃的“大食堂”、好玩的“便利店”、方便的“菜市场”越来越多,他们在整个城市零售业生态中扮演什么角色,行业标准、商圈特色如何有机统一,成为全新命题。政府、平台企业需要共同发力共赢发展,否则拓展一个“社区团购”却消灭了一个“社区菜场”,这不是智慧零售的本义。

此外,消费场景升级,难在可持续发展。技术改造的高成本影响了智慧零售的持续性。智慧零售改造技术投入大,让很多零售商望而却步。零售业想要实现整体智慧化升级,降低技术成本是不可回避的关键问题,需要建立一套完整的体系,实现智慧零售的场景化、数字化、社交化、智能化,并随着消费场景的升级不断更新。由此,将对城市由点到面的智慧零售可持续发展产生重要推动作用。

促进“三联动”

过去几年,不同零售业态跨界合作的“新零售”“新物种”不断涌现,加快了传统线下业态数字化改造和转型升级,如某电商平台采取“电商+互联网家装”“网红+快闪”的新模式,拓展渠道产业链布局,构筑智慧零售新生态。

在智慧零售新业态新模式不断涌现的背景下,笔者建议,依托上海、北京等超大城市,尽快在零售业升级重构上谋求共同突破。只有政府、企业、消费者三方联动,才能形成更大合力。

上海“五五购物节”之所以能够取得成功,产生较大影响力,关键在于构筑了一个政府、市场、社会、公众多元互动、共同发力的消费场域,这对上海商业乃至全国商业发展具有里程碑意义。企业为主体,政府作支撑,消费者为主力,才能合力推动智慧零售实现跨越式发展。

值得一提的是,节庆与品牌联动,能够扩大影响力,焕新品牌形象,取得良好成效。“五五购物节”便成功打造了一个以“爱上海、爱购物”为名义,具有“上海味、时尚潮、国际范”,并为广大商家和消费者高度认可的标志性活动IP,擦亮了上海国际消费中心城市的全球性名片。

超大城市以正确的姿势打开智慧零售,构建更强生态,加快激活新型消费,持续扩大内需,是服务国内大循环的重要发力点。

来源:新华社

摄像头嵌入机器学习技术,给机器装上“眼睛”统计门店客流

计算机视觉技术作为人工智能的一个重要分支,对于人工智能的发展起着非常重要的作用,越来越多的企业把目光转向视觉技术。

亚马逊AWS最近推出了一种新的硬件设备,即自动气象站全景设备,它与AWS全景SDK,将把现有的室内摄像机改造成计算机视觉超级监控设备。

GGII数据显示,2019年我国机器视觉市场规模65.5亿元(不包含计算机视觉市场),同比增长21.8%。2014-2019年复合增长率为28.4%,并预测到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。

机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置,将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉软件类似“大脑”,通过图像处理算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能,机器视觉依托视觉技术系统进行,机器本身不具备识别能力,而好的视觉系统需要众多的因素,不仅需要有庞大的数据库作为训练支撑,还要有算法算力作支持,而作为SaaS系统先驱,但眼考勤云将视觉人工智能算法与行业应用相结合。

摄像头抓取图像智能识别,系统对比数据库进行判断,可实时对采集图像进行分析监控,后台自动生成数据报表。可应用于传统摄像头/笔记本电脑等,适用于零售门店、生产型园区、会展管理、智慧校园等场景,帮助企业实现客户管理、客流量分析,辅助客户进行商业决策。

软硬件一体化系统使得视觉技术的有了更丰富地落地应用场景,视觉技术系统有了应用载体,赋予了更多生产机器设备“眼睛”,能识别机器行为并带动生产力发展,反哺企业智能化改革。

央视深挖人脸识别产业市场:客流统计商业应用

近来,人工智能持续发展迸发出了无尽的创新活力,为各行各业带来了切实的技术迭代和产业发展,其中人脸识别技术颇具代表性,并在公共安全、金融、教育、医疗等各大领域逐步落地应用场景,为我们的生活带来更多智能便捷。而据央视财经报道,2010-2018年我国人脸识别行业市场规模年均复合增长率达30.7%。2018年,我国人脸识别行业市场规模为25.1亿元,预计到2024年市场规模将突破100亿元。

另一方面,随着新零售、智慧零售的发展,实体零售行业也逐渐与人脸识别技术结合,使其在刷脸支付、客流统计等多方面得到应用。

人脸识别自助收银设备

当超市引入人脸识别自助收银设备,顾客便可自助扫描商品进行结算,同时将支持刷卡支付、扫码支付、刷脸支付等多种方式,更加适应当下非现金乃至无卡、无接触的消费习惯。同时人脸识别自助收银设备可在仅仅数秒内完成支付工作,顾客的排队时间大大缩减,购物体验得到提升。而对商家而言,更是减少了人力成本,并使资源配置更加合理、有效。

人脸识别客流统计

引入人脸识别客流统计系统,可通过人脸抓拍机抓取顾客照片,并通过各维度统计数据进行客流统计,为零售店提供一体化解决方案,助力其以更低的成本实现人流统计、客群分析等。

人脸识别会员系统

在分析客流的同时,还可进行顾客身份的验证:抓拍抓取顾客的人脸信息后,与通过人证核验系统与录入的会员名单进行核对,可准确识别顾客是否为零售店会员,使顾客无需再携带会员卡或出示会员证明等,进一步提升顾客购物体验。

也许会有人担心人脸信息的安全性与暴露隐私的风险。事实上出于这方面的顾虑,可以选择做一套离线、独立运行的人脸识别系统来保护隐私,而要实现这点也并不困难。目前国内的人脸识别技术已得到了较好的发展,商用范围也在不断地拓宽。这背后除了市场的需求及推动,拥有底层技术能力的科技公司也是一大推动力。比如早几年市面上已经有免费开放人脸识别技术的科技公司,专注于技术赋能的虹软视觉开放平台正是其中之一。据悉,虹软视觉开放平台通过将人脸识别、人证核检、活体检测等核心技术成果以免费、离线SDK的形式提供给有需求的企业、创业团队和个人开发者,已经促成刷脸公交、景区人脸识别入园方式、智慧政务服务自助终端机海量应用在逾百个细分行业中落地商用。

上班打卡刷脸、进出公园刷脸、收快递刷脸……人脸识别深陷争议漩涡 技术应用边界在哪?

上班打卡刷脸、进出公园刷脸、回到小区刷脸、收取快递刷脸……不知不觉间,人脸识别设备已经侵入人们日常生活的方方面面。

人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物技术,主要包括人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别四部分。目前已被广泛运用于远程开户,机场、火车站及景区的认证核验,人脸手机解锁,线下刷脸支付,公安系统的天眼系统抓捕嫌犯等领域。

但近两年来,人脸识别技术的迅速普及也使得相关实践运用泛滥,引起了部分用户的反感以及监管层面的关注。今年12月1日,天津通过的一项信用条例首次提出禁止相关单位采集个人生物识别信息。多位律师认为,这将对其他地方形成示范性作用。

尤其值得一提的是,人脸识别在金融领域中的应用——刷脸支付,曾经一度成为“网红”,但因各种争议在现实中的推广受到极大局限。“所以现在刷脸支付的推广情况其实不是很好。”有业内人士对证券时报·券商中国记者表示。

步入争议”旋涡”

去年4月,浙江理工大学特聘副教授郭兵得知,自己在杭州野生动物园办理的年卡被“升级为人脸识别入园”,园方以此为由,要求他提供个人面部信息。郭兵对此不解并作出拒绝,在协商未果后将该动物园诉至法庭。

此次上诉被业内称为中国“人脸识别第一案”。今年11月20日,这场备受关注的官司迎来宣判。杭州富阳(港股00352)区人民法院一审判决:野生动物园赔偿郭兵合同利益损失及交通费共计1038元,并删除郭兵办理指纹年卡时提交的包括照片在内的面部特征等个人生物识别信息。

在监管层面,禁止采集人脸信息的首例地方立法也已“破冰”。12月1日,《天津市社会信用条例》通过表决,自2021年1月1日起施行,该条例规定市场信用信息提供单位不得采集包括人脸信息在内的生物识别信息。尽管这一条例的管辖范围仍存在争议,但不少分析人士认为,该条例释放了一定的监管信号,对刷脸支付可谓“敲山震虎”。

“该条例将起到示范性作用,除了信用领域外,未来其他领域的相关条例也会陆续出台。”宁人律师事务所金融与科技委员会副主任马军表示,“我国在立法层面已经对个人信息保护的原则性条款进行了约束,也就是合法、正当、必要性原则,后续每个行业都应该在这些原则的基础上,结合行业特征研究相应的监管规范。”

与此同时,国外多地政府机构对人脸识别技术也在进行狙击。今年9月,美国波特兰市发出禁令,要求在公共空间无论是当地政府还是商店、饭店和旅馆都不能使用人脸识别技术。

在联动效应之下,国内对人脸识别技术的质疑声也愈演愈烈。深度科技研究院院长张孝荣就认为,人脸识别技术在国际上恶名昭彰,一些发达国家已经着手立法禁用或限用,“我国需要与国际接轨,人脸识别技术最多只能用于安防反恐等公共安全领域,其他商业领域应用应该一律禁止”。

追问技术安全性

当前市场对人脸识别技术的普遍疑虑在于:人脸识别技术是否比其他技术更不安全?人脸信息被采集后能否安全保管?信息一旦发生泄漏,是否会被用于在其他设备上进行支付、信贷等操作,进而侵害个人财产权益?

一位了解人脸识别技术的从业人员向证券时报·券商中国记者假设了一个具体场景:用户在小区门禁录入的人脸信息发生泄露,不法分子要想成功利用这些被泄露的人脸信息通过其他信贷公司的审批环节,取决于信贷公司人脸核验程序逻辑是否存在漏洞,“包括API是否暴露出来、模型特性如何等等”。

据这位技术人士介绍,人脸核验程序由很多环节组成,包括输入人脸程序的API、人脸核验模型等。人脸核验模型就是用户普遍接触到的录入人脸信息,进行比对以及输出结果的过程,安全性取决于模型特性。“例如,有的核验模型能识别出来一张人脸照片里的人脸是真人脸还是对着人脸照片拍出来的,有的核验模型却不能,这就是模型安全性的差距。”上述业内人士解释。

问题是,部分小公司的人脸识别技术能力没有达到可匹配其展业范围的水平,人脸核验程序的反黑客能力较弱,并存在滥用所收集的个人信息数据的可能。“比如小区门禁用的人脸识别设备很多是由一些小运营商提供,而一些不规范的小公司获取数据后,很有可能进行倒卖来换取收益。”马军表示。

此外,人脸识别技术在实践层面还面临安全性与便捷性难以兼顾的问题。据上述从业人员介绍,设置多种核验方式是保障人脸识别安全性的重要手段,“这是由于仅使用人脸信息作为核验要求,安全性极低,尤其是人脸时刻暴露在公共环境中,不法分子随时可能在用户无感的情况下获取”。

多位业内人士更是强调,虽然人脸识别是生物特征识别中的一种,但人脸信息具有唯一性和不变性。与传统的数字密码相比,这样的生物信息一旦丢失,意味着用户没有“重新设定”的机会。因此,该类信息的泄露对用户隐私造成危害性也就更大。

证券时报·券商中国记者了解到,支付宝的“刷脸支付”技术背后,就包含对用户日常轨迹数据的对比,在用户常光顾的小店消费可直接“刷脸”,在首次消费的小店还需结合手机号进行验证。银联“刷脸付”则采用人脸识别结合支付口令输入的方式完成双重验证。

但采用多重核验方式也意味着,作为人脸识别技术最大优势的便捷性必然受到削弱。“所以现在刷脸支付的推广情况其实不是很好。”有业内人士表示。

前述从业人员也表示,从目前推广情况看来,受安全性要求所带来的局限性,人脸识别技术在商业应用方面的畅想空间其实有限,刷脸支付也很难全面实现无感化、便捷性支付的设想,甚至达到取代扫码支付的地步。

看好还是唱衰

“最近一年对刷脸支付的质疑声要远远多过支持。”杭州电子科技大学教授刘大为表示。这一情况不仅与刷脸支付的应用问题有关,也受到国际市场对人脸识别技术极度排斥的影响。

今年以来,欧美多地针对人脸识别技术出台禁令,国内也开始显示出“严监管”信号。除天津最新通过的条例明确相关单位禁止收集人脸信息外,《个人信息保护法(草案)》对公共场所人脸识别设备的铺设作出专门规定,网信办对移动应用程序(App)的信息收集也做出了规范。

对此,刘大为表示,欧美国家禁止刷脸支付是有自身金融背景的。“毕竟信用卡是欧美国家的主流支付手段,推进移动支付也在起步阶段,直接进入刷脸支付的转换成本和潜在风险都很高”。另外,人脸识别需要特殊的生物识别代码,如果有漏洞就很容易被黑客攻击,很可能造成用户巨额的财产损失。“欧美金融机构对用户财产损失的赔付制度与历史习惯也导致他们不敢轻易尝试刷脸支付。”刘大为分析称。

国内市场环境则完全不同,刘大为进一步表示,如果没有政策干预,刷脸支付在国内不会停下来,只会继续发展与完善。在未来一段时间,刷脸支付在移动支付的市场份额会逐步增加,甚至很快会和扫码支付平分天下。

日本支付机构Netstars CTO陈斌也表示,人脸识别技术并非不能用,关键在于怎么用。他认为,未来监管必将对刷脸支付的使用限制在一定范围内。例如,限制于小额支付场景等,而在身份认证方面,随着数字化转型的推进,人脸识别技术或存在巨大价值。

“现在监管对远程开户还很谨慎,主要受限于技术能力,无法判断远程认证的到底是真人还是其他情况。”陈斌举例说明,“未来或许可以进一步通过某些辅助的手段降低远程开户风险,如现在已经出现的结合周边环境因素判断真实度、要求用户眨眼或移动图片等,谁有创造性,谁能发明更好的手段,就有发展机会”。

人脸信息特殊在哪儿

人脸识别是生物特征识别中的一种,与指纹、虹膜等生物特征一样,人脸信息具有唯一性和不变性。与传统的数字密码相比,这样的生物信息一旦丢失,意味着用户再无机会”重新设定”。陈斌向记者表示,”如果账号密码泄露了,用户还可以更改,但是人脸信息如果出现大面积泄露,难道让成百万人上千万人去整容吗?”陈斌如是说。

与此同时,相对于其他生物特征,人脸信息还具有易于获取、获取过程无感化、与个人身份关联紧密等特性。一家国际互联网数据公司技术人士表示,”人脸信息与个人身份之间的关系可谓’一目了然’,一旦建立其关联信息,风险较大。”

亦有业内人士向证券时报·券商中国记者表示,人脸信息泄露还存在两方面风险:一是人脸信息属于个人隐私,一旦泄露可能被滥用、乱用;二是人脸信息通常暴露在公共环境中,很容易实现无感知采集,用户无法知道是否有企业存在恶意识别人脸的行径,从而用来做一些对个人不利的事情。

陈斌对人脸识别技术在金融领域的应用充满警惕。据陈斌介绍,在数据安全领域主要关注两类,一类是个人身份数据(PII),另一类则是支付卡数据(PCI),前者背后代表了个人生命安全,后者背后代表了个人财产安全。

“如果把人脸识别技术不加限制地用于金融认证,就相当于每张脸的背后都绑定了一个资金账户。”陈斌提醒,这一做法将人身安全与财产安全紧密关联起来,有可能在损害个人财产安全的同时威胁人身安全,因此,可能将用户推向一种危险的境地。

探索中的监管之道

央视新闻曾在今年8月份报道称,2010年至2018年间,我国人脸识别行业市场规模年均复合增长率达到30.7%,预计到2024年我国人脸识别市场规模将突破100亿元。

“我们已经走到了人脸识别技术应用的’无人区’,在全世界范围内,中国都是走在最前面的,但这也意味着我们正在面临全世界任何一个国家都不曾遇到的问题。”全联并购公会信用管理专业委员常务副主任刘新海向记者坦言,一个监管的空白区,自然会在发展中存在许多问题,无论是应用还是监管,都还走在不断探索的路上。

今年11月份公开的《个人信息保护法(草案)》提及,在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备,应当为维护公共安全所必需。网信办等四部门12月1日印发的《常见类型移动互联网应用程序(App)必要个人信息范围(征求意见稿)》中也规定,3种金融类App必要个人信息不包含人脸信息等生物识别信息,App运营商不得强制收集并将其作为提供服务的必要条件。

这些政策等同于掐住了人脸识别模型研发的命脉。前述业内人士透露,人脸核验模型需要大量人脸数据进行训练,相关政策的落地或对人脸识别技术的研发有较大影响,”没有训练数据,就是’巧妇难为无米之炊'”。

但从监管发布的指导文件来看,人脸识别技术不会被”一棒子打死”,不过,对参与者的准入门槛或将抬高,甚至收缩到持牌金融机构范围内。去年8月份,央行印发的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》中就提到,要探索人脸识别线下支付安全应用,利用专用口令、”无感”活体检测等实现交易验证,由持牌金融机构构建以人脸特征为路由标识的转接清算模式,实现支付工具安全与便捷的统一。

“‘一刀切’显然不是良策,政府应该会积极监管,但也要平衡人脸识别技术带来的商业价值、社会价值和对个人信息的保护。”前述从业人员表示,”国内大型互联网科技公司和数字经济之所以能发展起来并走在世界前列,正是得益于宽容的监管环境,人脸识别技术与其他推动经济发展的技术一样,都需要监管的包容。”

也有部分业内人士表示,当务之急是要对人脸识别技术的应用提高准入门槛,并推出行业规范。

自下而上的期待

尽管人脸识别技术在监管层面和行业内均引起关注,亦有学者吹响人脸信息保卫战的号角,但在更广泛的普通民众层面,个人对于自身人脸等生物识别信息的保护意识仍然十分薄弱。

有消费者向记者表示,互联网时代中,自己的个人信息几乎早已透明,在当前街头巷尾都有刷脸支付设备的情况下,为了生活支付更加方便,自身对于的该方面隐私保护也并不十分在意,持有无所谓的态度,“保护不保护都一个样,该泄露的也早都泄露完了”。

但从实践情况来看,信息泄露后的维权难上加难,从采集环节做好个人信息的保护显得尤为重要。劳东艳在文章中直言,“寻查泄露数据者在实践上存在极大困难,在这种情况下,民事诉讼等同于画饼”。

马军提醒,消费者应积极发出自己的声音,让监管层听到。“对于个人信息被乱收集,大部分民众是没有警惕意识的,也不向网信办等有关部门举报。”他表示,“只有当事人积极举报,监管才能对问题管得起来,根据问题对企业采取处罚措施,进而促使企业也提高信息保护意识,这也需要自下而上推动整个社会环境作出改变”。

来源:券商中国

智慧客流统计—比顾客自己更懂顾客

相较线上庞大复杂的消费数据,线下店铺绝大部分的客流数据、消费行为数据都处于严重缺失的状态,仅仅通过销售数据很难捕捉到消费者的行为变化。如何找到顾客,如何精准地分析顾客需求以及如何精准预测顾客需求,是实体零售亟待解决的问题,而智慧客流统计能够从“人、货、场”三个角度对顾客的消费行为进行分析,比顾客自己更懂顾客。

1、人

在传统的商业形态中,收集顾客信息一般是通过问卷调查。如今,利用人脸识别技术,可以在顾客到店的时候通过摄像头捕捉顾客的面部信息,并自动与后台数据库进行对比,发现对方信息后会自动推送该名顾客的消费偏好、年龄、到店时间与次数等数据到店员手机,方便店员更好地针对顾客进行营销活动。

另外,门店每天积累的大量顾客数据会在后台被整理分类,并形成顾客画像,供企业统计各店每日的客流人数、回头客人数、年龄、男女比例等,方便后续进行产品设计以及营销活动等。

2、货

如何最大化地提高消费者的客单价?对此,热区分析功能可以帮助门店解决这一问题。客流统计系统具有热区分析功能,该功能通过一颗全景摄像头,将门店区域显示在手机上,管理者可以根据店铺售卖区域自定义进行划分,后台会显示出每个区域的人流数量,停留时长等重要数据,并通过颜色直观区分出人流热区与无人区域,帮助门店进行货架摆放规划,提高客单价。

3、场

门店数量多,区域跨度大?只要装有摄像头,不论你在哪里都可以通过手机查看任意一家门店的运营状况。巡视任务重,时间来不及?智能点检帮助你进行智能比对,通过设置巡店时间,软件会在该时间点时自动截获门店运营照片,通过与先前设置的标准图片对比,筛选出与标准不同的图片进行人工审核。极大地提高人工巡查的效率。事件处理流程长,无法及时响应?在事件中心内可以帮助快速在监控内圈出发现的问题,并且备注抄送给相关责任人进行整改,通过统计各门店各类事件的发生数量,可以在区域培训会议上提出多发事件并整改。

客流统计系统通过不同的功能完成了“人、财、货、场等门店全方位智能化管理”的运营模式,用技术赋能新零售,让零售变得更智能、更高效。

商业客流量智能分析技术解决方案

客流量是零售业非常关键的指标,同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量,且销售量与客流量将直接形成正比关系,商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此,商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持,在基础上对其产生清晰、深入的认知,进而寻找到优化和提升的机会。

商场客流分析的指标:

1、进店客流量:进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量,一般来讲客流量越高越好;

2、光顾量:针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数,如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积;

3、平均滞留时长:每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣;

4、成交率:指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率,自然是越高越好。

商场客流量统计的分析

外围客流统计:通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计,取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。

楼层客流统计:通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析,辅助商场经营活动分析。

区域客流统计:针对各个楼层的不同区域进行统计分析,洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率,进行业态配比分析。

商场客流量统计的应用

通过统计客流的数量和方向,了解出入口通道设置的合理程度;

通过统计主要楼层客流状态,分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合;

统计各个区域的吸引率和繁忙度,分析商场内部动线变化;

统计每场营销的客流量,评估并优化营销、投资的效益;

根据客流变化,更有效分配导购、物业管理、商场服务人员,优化工作人员的数量和编排,从而达到顾客满意服务及最佳成本

通过客流量人群转化率,提高商场服务质量;

通过伟商场提供客流量下降的预报警机制,从而采取有效的应对措施,如营销投资、环境改善、租户组合的调整;

客观决定租金价位水平;

增加经营性资产的收益(广告位、场地等)

客流统计——精准估算商铺的客流量

商铺投资成为了现代创业投资者的第一选择,很多创业者由于缺乏专业指导,特别是初步创业者对市场的盲从,在商铺投资方面普遍存在很大的失误,给投资人带来的潜在风险也是比较大的。然而在投资商铺的时候,有哪些方面是需要格外注意?其中,客流量是众多投资者在投资商铺关注的最主要因素,商铺投资人需要对商铺的客流量做出测算,那么评估客流量的方法有哪些?

预测估算商铺客流量的方法有以下:

1、预测销售法:计划成本与期望利润相加计算;

2、产品购买数量:预测销售额/产品单价。

这两种方法只是一种预测,其数据可靠性相当低。例如上海浦东世纪大道浦电路口推出的”国际金融家”裙房商铺曾经采用过此类预测法,假设顾客流失比例为70%,到店顾客购买能力为15%。如果该店铺租金为9000元/月,行业利润为30%,得到以下结果:

预测最低销售额,9000×(1+30%)=11700元

预测最低销售量,11700/100(假设平均单价)=117件

预测最少顾客量,117/15%=780人

预测最低交通流量,780/(1-70%)=2600人

精准估算商铺客流量的方法有哪些?

随着大数据时代,商家越来越重视数据的真实性和可靠性,显然预测估算方法略显不切实际。在科技水平的提升同时,同样对于商铺客流量的估算精准化有了更好的解决方法,投资者可以根据客流统计系统获取真实可靠的客流量数据:

1、在门口、车库、商铺周边等环境安装客流计数器,实现实时的客流量统计,并且精准统计出顾客流失比例;

2、当客流量数据与pos数据的结合,已消费顾客占总客流量的比例越高则转化率越好;

3、客流量评估,如果长期使用客流统计系统能够通过历史的统计数据表,可以分析出平均每天客流量的变化趋势;

4、统计顾客流失率,双项客流统计自动识别顾客进出方向;

5、通过统计货架间或者楼层间客流量,调整商品品类、品牌的优化进而提升销售量。

大型商场客流量预测分析方案

大型商场生意经营状况考核指标有两大数据组成,一是客流统计数据,二是成交销售数据。作为一个正常消费者,选择到哪家商场进行购物消费,多数都会有一个从众消费心理,即从表面的客流量多少将直接反馈了这家商场生意是否兴旺。而大型商场的销售数据源自消费者,多数运营管理者在分析pos数据的同时,习惯性忽略了客流量的分析。

21世纪,不再以产品为核心的时代,如果商场还单方面保持在成交上面将等于把自己推到被淘汰的边沿。

大型商场需要对每天的客流量进行统计分析,预测短期内客流的增长趋势以及假日、活动期间的客流预测确保其精准度。而通过对客流量进行预测,能够帮助商场运营管理人在客流管控、引流活动、成本投资等方面的掌控获得有力的凭据。客流量的预测,成为了商场用最低投入资金获得最大收益的得力工具。

大型商场的客流量预测分析方案,主要针对于出入口、楼道、电梯口、楼层间、专柜前等区域进行统计分析。

1、出入口客流量的统计,按照每天的长期统计,分为平常日、周末、黄金假期三种形式进行分析,统计预测不同日子的每一个时间段里客流量增长趋势;

2、当客流量达不到标准时,商场运营决策者可以根据每天的客流量高峰期举办一些活动,例如在下班时间进行促销,吸引大量上班族进入商场消费;

3、假期客流量的预测,如果商场统计有往期节假日的客流数据,决策者可以通过深度挖掘分析出今年客流量的一个大概值,进行预测方案的整套设定以防不时之需;

4、专柜、促销品前客流量统计,统计该区域客流数量、驻留时长以及走动轨迹,预测消费者购物消费行为习惯、心理变化;

5、楼层间的客流量分析,大型商场楼层品类不同,客流量分布同样不均匀,经过统计分析可以间接推测出多数消费者的组合爱好;

6、预测整体客流消费水准,基于客流的交通工具选择推测,靠近出入口周边交通工具、商场车库进行预测自驾、地铁、公交车等消费者占比率等。

大型商场在采用客流统计系统,可以针对不同的需求进行不同方面的统计分析。例如,提升商场客流量则需要从出入口投入深度关注;提升成交率,则需要再客流量的基础上进行属性分析,其年龄段、性别占比等等都成为了商场对客流量预测的核心指标。

如何分析大型商场客流量统计表

分析大型商场不同时间段的客流量

掌握不同时间段的客流量变化趋势,可以合理安排货物物流发放以及工作人员数量的安排,保证整个商场的服务质量。大型商场一般需要通过一周的统计调查时间,可以清晰发现周末和工作日客流量增长实际情况,明显存在很大差别。工作日,大型商场、超市可能会在早上开门时间迎来第一波小高峰,因为在这个时间点,大多是为了储备一天的粮食,再者则是晚上19点过后会迎来一天的高峰客流,此时的人群庞大,购物种类众多。周末时间在17~20点这段时间将会是大型商超的最佳黄金时间,此时管理人应该适当增加工作人员数量,例如收银员、导购员等等,也可以借此举行促销活动提升业绩。

按年龄段分类的购物行为特征分析

通过客流统计的人脸识别技术,常见安装于商场、超市主要出入口、收银台、通道等主要位置,抓取每天流动人员面部信息,识别分析其年龄、性别。如果将实现pos数据与客流统计结合,再不需要请求顾客填写调查表,依照客群年龄:16岁以下的小孩,17~30岁的青年人31~50岁的中年人,51岁以上的老年人分段研究调查。

实体门店增加客流量的方法

首先,我们应该先普及下和认识客流量对实体门店的重要性。客流量作为业绩产生的主导原因,在电商方面被分为“自然流量”“有效流量”“转化流量”,即就是所谓的浏览、意向客户、成交客户三个方面,同理适用于线下。店前客流和到店客流不一样,到店客流也不一定会产生成交,所以在这里我们需要做到的第一步是如何将驻步店前的客流量吸引到店提升客流量转化客流数量?

简单点来说,我们大致可以把影响客流量的因素列为一道公式(门店客流量=商圈覆盖面*商圈内人口密度*商圈渗透率),商家可根据该公式进行自身商圈内的调查。另外,提高客流量的本质,分为人、物、场三个方面做出深度数据的分析和解决方案的设计。

一、影响客流量的原因。

1、门店商圈覆盖面

根据门店周边稳定性顾客分等级,一般商家着重于主次核心顾客。在正常环境之下,核心顾客占来店顾客的比例大约在50-60%,次核心顾客则为20-30%,一次性顾客为剩下的10-20%。

2、门店商圈渗透力

门店商圈渗透率是指门店所覆盖的核心商圈和次核心商圈中,稳定顾客数量占全部目标顾客数量的比率。门店商圈渗透率其实在某种意义上就相当于门店的市场份额比率。

3、门店商圈人口密度

门店商圈人口密度是指在门店所覆盖的商圈范围内单位面积土地上所居住的总人口数量,一般来说,在门店进行选址时,这是一个非常重要的指标,而一旦门店位置确定以后,这就成为一个“沉淀”指标,是一个门店自身所无法改变的外部环境。

如若以上客流量指标都不达标之时,店长或者管理人应该采取其他措施手段。这当中并不能排除门店所属业态与商圈的融合度,也存在着商品品类、周边环境、经营面积、服务质量、商品价格等等因素所导致。

二、实体门店增加客流量的方法。

商场生意惨淡主要是客流量的持续流失和销售额的持续减少,这不仅仅影响了门店生意冷淡并且与品牌商关系持续恶化。如何利用客流统计改善门店生意?雅量门店宝说,如果只是单纯停留在客流数据上是完全起不到作用的,商场负责人应该从客流统计数据当中进入深入挖掘,与销售数据结合进行整场的调研工作。

1、知晓顾客

通过客流统计系统,掌握顾客群属性、消费习惯以及集中消费时间段是实体门店必备的技巧。

①客群属性分析:客流统计系统以抓取人脸导入数据,进行自动识别其他年龄、性别属性归类分析,并且自动记录其到店次数便于门店店长主次顾客的研究。

②顾客消费习惯:通过后台pos数据记录,我们将每一笔顾客消费形成记录形式,经过大量数据的录入之后我们能掌握每一个不同类别的顾客对某商品的忠诚度。

③客流高峰时间:客流统计实时的记录客流量增减变换趋势,店长经过后台的平常日、周末、节假日客流报表分析,能够掌握不同日期的客流量高峰时间。

2、品类组合

在门店规模和业态确定以后,我们的商品的深度和广度其实也就大多确定了,便利店/超市/大卖场/专卖店都会有较为严格的区隔的,跨业态经营,从单店而言,并不现实,因为后台的一系列支撑难以改变。但是门店的商品组合还是有一定的选择和调整空间的,我们完全可以根据周围商圈消费者的层次以及商圈内竞争者的状况,有所为有所不为,突出自己的经营优势,只要有独特的卖点,我们就可以避免自己的稍稍偏远的目标客户被周边的竞争对手所拦截。

3、消费能力评估

根据出入口、楼层间、专柜前等主要区域安装客流统计设备,我们可以根据不同出入口位置所靠近的交通场所,诸如周边拥有地铁站、公交车站以及自家停车场,需要将门口设置合理化,便有利于通过交通工具的选择评估总体顾客消费水平,以便于商品价格盈益放大至最大化。

零售行业发展至今年代已久,竞争力度日益精壮,但真正做的好的零售企业其实并不多。而客流统计作为辅助实体门店提升客流量、客单价、转化率的工具,也是衡量一个实体门店运营状况的科学依据,我们需要透过客流数据的深度分析,来提高自身的服务,满足消费群体的需求。

14岁以下:小孩多是在大人陪同下逛超市,关注自己需要的商品食品,比如玩具、文具、零食小吃、饮料和水果,他们的购物时间主要取决于大人有空的时候,或者超市人流量相对较少时候,客流量太大的时候,让小孩感到不适,也影响大人购物效率。

17~30岁:主要包括大学生,他们购物时间主要集中在下午和晚上,对方便食品、玩具、休闲食品、日用品的购买量比其他购物人群种类要高。青年消费者的购物速度和结算速度是最快的,这是因为青年人购物人群购买的种类较少,目标比较明确,时间相对紧张,不会在各商品区逗留太长时间,结算时由于青年购物人群平均购买数量较少,扫码和结算的速度都很快,所以平均结算速度也是最快。

31~50岁:中年人购物人群在购物群众中所占比重较大,平均购买量和总金额也是最高。中年人的购物种类较繁多多,日常的购物主要集中米、面、油,同时也是高档品、家用电器、服饰的主要购买者。大多数中年人的购物目标并不明确,更偏重于逛超市,会在超市中的每个商品区域都有光顾,遇到合适的就买,购物决策速度快,平均购买速度较慢,平均结算速度较其他购买人群也是最慢。中年人购物时间主要集中于周末节假日和下班后,比如中午午休时间及19:00时左右。

50岁以上:老年人在消费者人群中所占的比重较小,并且在早市晚市期间的人数比较多,人数浮动较大,这是因为老年人消费者对特价促销产品的喜好比其他年龄段的购物人群大。如果觉得价格合适,会尽量多买、进行储存。老年人热衷购买蔬菜水果、调味品、日常小百货等小型商品,因为他们多是退休人员及家庭主妇,时间富裕,超市的购物频率最高。老年人的购物速度较慢,但其购买商品比较单一,购买量比较小,所以其平均购物时间相对较短,老年人的购物决策速度较慢,结算速度较其他购物人群也是最慢。因此,超市在布置卖场的时候,尽量将蔬菜水果、日常小百货安排离出口较近处,方便老年人购物结账。

按照性别分类的购物行为特征分析

正所谓男女有别,性别差异是顾客购物行为特征不同情况的标签。例如,我们不常在化妆品店、母婴店、美妆馆等女性为主的场所看见男性的重要原因。对于大众需求品的商场而言,品类并没有如此细分,因此顾客性别的归类、统计、分析成为了商场调查的重要参数。据统计,女性购物人群是男性购物人群的1.6倍。

男性顾客购物特征分析:男性购物人群的浮动比较小,其购买商品的种类和数量也较少,并且更偏重于成品食物、便利商品等。男性购物者的购物速度比女性购物者普遍要快,由于购买数量和购买品种少,购物的目的性比较强,一般也不会进行太多的价格比较,所以相应的其结算速度也比女性购物人群快。男性购物的总体特征是偏向于实用性、便利性及快捷性,对价格及包装的考虑其次。男性对品牌的忠诚度比较高,很少选择新产品。购物时间主要集中在下班以后,因为这个时间段他们比较有空,此外,周末节假日也经常陪家人购买稍大型、数量多的商品。

女性顾客购物特征分析:女性购物人群所占比重比较大,而且其主要购买生活必需品,如食品和日用品等,对休闲食品、新鲜蔬菜、服饰的购买上远远高于男性,所以相对应的女性购物频率也比较大。女性的购物平均数量远大于男性,但其购物品种较多,而且女性的购物速度也比较慢,购物时间较长,这是因为女性购物人群一般会进行价格的比较,对于不是计划之内的物品也会加以留意,遇到合适的进行购买。由于女性相对较大的购物量及种类,所以其购物结算时间也较长。购物时间主要集中在上午及下午19:00时以后,此外,部分超市商厦内有儿童娱乐场所,平时家庭主妇有空带孩子去超市购物,同时还可以休闲、娱乐。

商场客流调查数据需要根据自身实际统计情况进行分析,管理者可参照此分析策略进行细分化。客流统计系统始终只是一种便捷数据收集工作的工具,发挥其提升业绩、客流量、客单价等作用,除了数据上的运用以外,还需要一个好的决策者。

商场客流量调查和统计的方法有哪些

大型商场作为人们日常消费习惯性的消费场所,每天容纳客流数量也是相当的大,今年来,更是随着“城市综合化”,商业也渐渐崭露出“商业综合化”。所谓“商业综合化”是集餐饮、娱乐、休闲、文化、住行等为一体,从而许多商场也逐步形成购物中心此类业态,为了迎合满足消费者多元素需求,许多企业都认知到了调查和统计客流量的重要性。

商场客流量统计和调查的目的。

分析商场客流量趋势和变化的原因,准确反映目前商场的接待能力,为相关部门进行商场调整规划提供真实可靠的数据。调查商场不同层次客户群体的购物需求,消费结构、及对商场辅助设施的适应程度等问题的分析,来了解目前商场的经营环境、适应群体,为有关部门对商业街的产业调整、设施建设提供一定的参考依据。

商场客流量统计和调查的方法。

1、单向客流量统计调查,只统计每个出入口进入的客流量,不对出去客流量进行统计;

2、时间段客流统计方法,分成每个小时对客流量进行统计汇报,实时掌握客流趋势;

3、平常日和节假日客流量调查,形成鲜明数据进行统计分析,反映出商场内部人员流动程度;

4、楼道和楼层间调查,统计每个楼层客流量,分析该楼层设施建立是否达到满足接待能力。

如果商场采用客流统计设备,在出入口、楼层与楼道间、柜台、店铺前安装进行实时的客流量数据调查分析。管理人可以通过视频直观目测客流变动情况以及对后台数据分析,把握商场内部调整规划的重要部分和销售转化的强力时间段,可以从最低的资金投入当中满足大量的消费者行为习惯的需求,且能够得到最大的转化才不失客流量调查的意义。

商场如何正确认识客流量和客流

古往今来,很多零售业态场所饱受着客流量满载现象却依然承受着始终都是盈亏的现象。虽然说,一个商场需要大量客流量来营造好的氛围,形成生意爆棚的“假象”。作为一名资深商场内部管理人,需要理清吸引大量客流的目的是什么?除了,吸引客流量到店,还有一个更为重要的任务,则是提升业绩。

认知客流量的意义:

客流量是在一定时间内沿一个方向通过的线路某断面的顾客数,是带有购买欲望的人口,是顾客的流量。在一定时间内对经过某个地点的人口的数量进行现场记录的调查方法。它是同步观察法的一种,为事后的市场分析和市场预测提供直接的数据。它广泛地应用于一切与地点、人口有关的决策。在商场的商品结构、促销决策、对职工的分工、对职工工作时间的安排、轮休制度的建立、对商品的购进、销售人员的培训等多个方面具有十分重要的指导意义。

如何分析统计有效客流量:

1、在商场内部安装监控摄像头,对于货架前客流的数量以及驻留市场行为颜色深浅的热力图;

2、统计出入口进出客流量,观察变化趋势深度分析人均到店的驻留时间;

3、通过职工的手动录入pos数据,在员工绩效考核的同时对客流量总数和转化数量进行比较,统计出转化率;

4、统计楼道和专柜的客流数量,对于商品促销活动宣传的对象定位更加明确,减少不必要的推广费用投入;

5、分析时间段客流量,进行科学安排员工的上班时间以及轮休制度的建立。

客流统计工具是有效排除无效客流的方法,减少对无效客流量所投入的精力和时间,是每次促销活动推广调查的必要工作。而日常客流量统计,是对于商场内部商品结构、员工工作安排、营业时长等有利依据,科学化管理内部,成为了商场减少成本投入的基础。