客流统计和分析在经营决策中的作用VIP免费

第1页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共8页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、提出改第2页共8页第1页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共8页进措施。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第3页共8页第2页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第3页共8页图二中，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。分析今年以来每天营业结束前一小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，远超出今年的平均水平。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，安排在哪一天比较合适哪？图三第4页共8页第3页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第4页共8页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年历史同期客流量进行建模，推算出下周客流高峰日的出现概率。由图三，周六出现客流高峰日的概率为23.03%，其次是周日和周四(17.58%)，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，预估时段客流高峰将出现在18:00，其次是20:00和15:00。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）第5页共8页第4页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第5页共8页图五日客流平均滞留分布从图五可以发现19:00-20:00这个实段，商场里的滞留人数最多，达到2870人，在中午11:30-12:30期间，商场里的滞留人数也比较多（1685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”，当区域内人数达到容量极限值，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；第6页共8页第5页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第6页共8页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。方案五：结合销售数据进行四大四小分析关于客单价(平均购买能力)：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*转化率第7页共8页第6页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第7页共8页故：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：1)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？如果是来店的人...