门店客流数据是零售行业的核心指标之一，但很多商家还在用人工计数或粗略估算的方式。磐达科技实测数据显示，传统人工统计误差率高达30%-40%，这意味着每天1000客流的门店可能漏记300多人。

目前主流的智能客流统计方案有3种：红外感应准确率约85%，WiFi探针约78%，而基于AI摄像头的方案能达到97%以上。我们去年在连锁超市做的对比测试发现，AI方案比红外设备多捕捉23%的顾客轨迹数据。

不过要注意，再好的系统也有局限。比如带小孩的顾客可能被识别为多人，下雨天撑伞可能影响摄像头识别。我们在上海某商圈部署时，就发现大雨天气下误判率会上升5-8个百分点。

选择系统时别光看宣传数据。建议要求供应商提供同类型门店的实测报告，最好自己能做7天实地测试。我们客户中最较真的一个餐饮老板，甚至用人工计数和系统并行记录了整整一个月。

客流数据要真的用起来才有价值。某服装品牌门店通过分析数据发现，下午2-4点进店率最低，于是调整了促销时段，三个月后同期客流增加了17%。但我们也见过花大钱装系统，结果数据只用在周报里的案例。

维护很重要却常被忽视。摄像头需要定期清洁，算法要每季度更新。有家便利店半年没擦镜头，客流数据莫名其妙"减少"了15%，结果发现是镜头积灰导致的。