痛点分析：为什么客流数据总是用不好？

很多商家装了客流监控设备，但数据要么躺在系统里睡大觉，要么就是一堆看不懂的数字。常见问题有三个：原始数据太杂乱（比如同一顾客被重复计数），数据之间不互通（比如会员系统和监控系统各管各的），还有最头疼的——知道今天来了500人，但不知道这500人有什么特征。就像收了一筐食材却不知道该做什么菜。

真实案例：超市如何用数据多赚20%？

杭州某连锁超市做过典型尝试。他们先清洗数据（去掉员工刷卡记录、排除短时停留的路人），再把支付数据和热力图结合，发现下午3点生鲜区人最多但销量低——原来是老年人蹭空调。后来调整试吃促销时段，当月该时段销售额直接涨了20%。这就像把生米煮成熟饭，关键在淘米、火候、配料三步缺一不可。

四大核心数据处理工作

1. 数据清洗：像筛沙子，过滤无效数据（比如员工进出、设备误报）。2. 数据融合：把监控头数据、WiFi探针、收银系统拧成一股绳。3. 特征提取：给顾客"贴标签"（比如"周末带娃家长"、"工作日白领"）。4. 可视化呈现：把数字变成热力图、折线图这些看得懂的图表。整个过程就像做菜，数据是原料，清洗是备菜，分析是烹饪，最后端上桌的是能直接用的经营建议。