今天的传统零售业正面临着来自网络零售的巨大挑战，需要通过有效创造良好的客户体验、提高管理效率、做出更好的商业决策来迎接挑战。商场门店运营不应停留在过去的模糊概念，必须将业务指标清晰数字化，以便有针对性地改进管理方法和策略，从而不断改进这些数据，为门店创造更多收入。
人工智能技术——客流统计分析，帮助线下实体业务收集准确有效的数据，并通过交互式大数据分析，提供多种数据组合和比例，为业务决策提供全面支持。
一、进店率
进店率=进店客流量/同期店前客流量*100%（可按天、周、月计算）
应用技术：客流统计
进货率是店铺经营最基本的指标。通过对店铺进店率的统计分析，店铺经营者可以直观地了解店铺对外客流的使用率，进而改进橱窗广告、对外展示、促销活动和广告投放等策略，提高店铺进店率。
二、顾客在店内的平均时间
顾客平均进店时间=顾客进店总时间/进店人数
应用技术或功能：客流统计（带停留时间统计功能）
顾客进店后，下一步就是看顾客在店内停留的时间。时间越长，成交的可能性就越大。而这个指标用来衡量能够留住客户的各种因素：业务布局设计、品类选择、产品植入、促销元素、店员服务质量等。
三、交易转化率
店内交易转化率=订单数/进店人数*100%
应用技术或功能：客流统计+pos整合（数据）n顾客交易转化率是门店运营非常关键的指标。运营商都知道这个指标的重要性，但是如果要告诉他们某天转化率的具体数据，他们就不知道了。不建议盲目管理。门店应结合客流统计的具体数据指标，从了解客户需求、优化产品供需渠道、提升服务质量等方面促进交易。
四、客户单价及重点区域分析
平均客户交易单价=总成交额/订单数
应用技术或功能：客流统计+热点区分分析+pos整合（数据）
客单价的高低直接决定了店铺的业绩水平。通过客流统计和热区分析，分析店内顾客的热点关注区和高客流量区，进行合理搭配，将高价产品与热销产品结合，配合促销活动吸引购买，从而提高客户单价。
门店的数字化和数据化管理已成为传统零售转型的必由之路。客流统计可以帮助门店准确计算门店运营的几个关键指标，掌握这些指标的数据不会对门店运营产生不利影响。
面对越来越多的线上业务挑战，线下实体店管理水平和效率的提升迫在眉睫。客流统计及热点分析系统专注于智能客流统计分析，融合互联网、物联网、云平台和大数据分析，为商户精准计算分析客流背后的数据和价值。
由此可见，客流统计准确计算商场运营的关键指标，将成为实体店化失败为成功的必杀技。
