客流统计是零售、交通、文旅等行业的核心需求，但传统人工计数或简单传感器往往误差大、数据难利用。本文将介绍客流统计的技术规范如何解决这些痛点，并提供实际应用案例。

1. 为什么传统客流统计总出错？

许多商场还在用"数人头"或红外感应，结果发现数据忽高忽低：同一时段人工记录和系统数据能差30%，促销活动的真实效果根本算不清。问题出在三个方面：设备精度不足（比如红外容易被遮挡）、无法区分进出方向、更识别不出滞留时间。某连锁超市曾因此错误预估店员排班，每月多支出8万人力成本。

2. 新一代技术规范的核心要求

规范的解决方案必须包含三个硬指标：首先是用AI视频分析，准确率需≥98%（能排除购物车/行李箱干扰）；其次是必须带双向计数功能，明确区分进出客流；最后要能生成热力图，统计不同区域停留时长。杭州某地铁站改造后，通过符合规范的3D双目摄像头，首次发现早高峰38%的乘客实际是"绕圈找出口"的无效客流。

3. 数据怎么用才能创造价值？

光有数据不会用是更大的痛点。规范要求系统必须输出标准化API接口，直接对接企业的ERP或营销系统。上海某购物中心通过规范化的客流系统，实现了三个突破：自动调节空调照明（人少区域节能20%）、根据停留时长优化店铺租金体系、甚至精准推送优惠券（转化率提升4倍）。关键是把客流数据和经营动作真正打通。

总结来说，好的客流统计规范就像给企业装了"数据显微镜"，既要看得清，更要能用起来。当技术指标与业务场景深度结合，每个客流数字都能变成决策依据。