客流统计指标是零售、商业地产、景区等行业的核心数据，但很多企业只会数人头，却不懂如何用数据优化经营。本文将拆解关键指标，并给出落地解决方案。

1. 基础指标：别再只盯着"总客流量"

客户痛点：很多商家只记录每日总客流，却不知道客群结构和停留时长，就像只知道水库有水，但分不清是饮用水还是污水。

解决方案：必须同时监控三个黄金指标——进店率(路过人数vs进店人数)、停留时长(5分钟以上才算有效客流)、复访率(周均到访2次以上的顾客占比)。某连锁超市通过分析发现，虽然周末总客流高，但工作日下午进店率反而高出15%，随即调整促销时段，业绩提升9%。

2. 高阶指标：把"冷热区分析"用出价值

客户痛点：商场都知道收银台附近是黄金位置，但80%的项目不会用热力图做动态调整，白白浪费空间价值。

案例分析：某购物中心通过热力图+时段对比发现，下午3-5点儿童区客流量是餐饮区的3倍，但周边商铺全是珠宝店。调整后将临时展位改为亲子快闪店，单平效月增收2万元。关键要关注滞留指数(某区域人均停留时间)和穿透率(经过该区域前往其他区域的比例)。

3. 决策指标：别让数据躺在报表里睡觉

客户痛点：大多数客流数据最终变成Excel里的数字，既不会和销售数据关联，也不会指导排班和供应链。

实战方案：建立客流-转化-业绩三角模型：①将高峰时段客流与POS机数据绑定，算出转化率阈值；②用历史数据预测下周客流波动，动态调整兼职排班；③某便利店连锁通过该模型将鲜食报废率从12%降到5%，同时避免高峰期人手不足。记住：数据价值=采集精度×应用速度。

总结：客流统计不是安装摄像头就完事，要像中医把脉一样，通过基础指标看现状、高阶指标找问题、决策指标开药方。下次看到客流报告时，先问三个问题：数据是否够细？能否定位问题？能否指导行动？