为什么传统客流统计方式不靠谱？

过去商家数人头全靠店员肉眼观察或者简单的红外感应，这种方式误差大到离谱。比如店员忙起来根本顾不上数人，红外设备会把同一人进出多次误判成新客流，更别说区分顾客是随便逛逛还是真的买了东西。月底看数据时，老板只能对着完全对不上的"客流数"和"成交额"干瞪眼。

AI摄像头如何实现毫米级精准统计？

现在超市用的智能算法能同时干三件事：通过人脸识别去重同一顾客，用轨迹追踪区分员工和消费者，甚至结合手势识别分析顾客拿取商品的动作。杭州某连锁便利店实测数据显示，这套系统能把客流统计准确率从原来的60%拉到95%以上，还能自动生成热力图——哪排货架前顾客停留最久，哪款商品被拿起来又放回去，数据看得一清二楚。

省下20%运营成本的真实案例

上海一家商场用算法分析出工作日下午3-5点二楼客流最少，于是把保洁班次从全天固定排班改成客流高峰后集中清扫，光人力成本就砍掉18%。更绝的是，系统发现母婴室附近客流转化率超高，商场立刻把黄金位置的珠宝柜台换成进口奶粉专卖店，三个月后这片区域销售额直接翻倍。这些决策背后，全是算法跑出来的客流数据在指路。