磐达科技研究了全球1200家零售企业的数据，发现使用客流统计系统的门店平均销售额提升了18.7%。这个数字看起来不错，但实际效果取决于你怎么用这些数据。

现在的客流统计早就不是简单的数人头了。通过AI视频分析，我们能识别顾客的性别、年龄区间，甚至停留时长。某连锁超市的数据显示，20-35岁女性顾客在生鲜区的停留时间比预期短了23%，调整货架布局后，这个品类的销量当月就涨了11%。

不过得说实话，客流统计系统有个通病：阴雨天数据准度会下降10-15%。这是因为部分依赖红外感应的设备容易受环境影响，我们建议搭配视频分析做双重校验。

客流分析最实在的用处是排班优化。餐饮品牌"味知"通过我们系统发现，周四周五晚高峰比周末还忙，调整后人力成本省了8万/月。但要注意，单纯看客流量会误导决策，必须结合转化率——有家书店客流量很大，实际买单的不到15%，后来发现是免费阅读区设计有问题。

想做客流分析的话，别一上来就买最贵的设备。先明确你要解决什么问题：是优化动线？评估营销效果？还是预防偷盗？我们有个客户花大价钱装了人脸识别，最后只用到了基础的计数功能，这就有点浪费了。

最后提醒下，数据安全现在查得很严。欧洲已经有商场因为未经明确告知就采集顾客轨迹被罚了。我们系统默认开启模糊化处理，建议你也定期清理非必要数据。