客流数据分析
2007 年1月4日至7日客流数据统计分析
从2007年1月4日下午17：00至1月7日下午17：00对大老五汤店进行了为期3天的客流量统计，3天人数总和为4203人，其中男为2743人，女为1460。具体每天指数统计分析如下：
2007年1月4日17：00-1月5日17：00客流数据分析
表一：
从2007年1月4日：17：00-1月5日17：00客流出现4个高峰期：17：00-20：00、22：00-2：00、7：00-9：00、12：00-13：00（表一），据观察4个高峰期顾客主要为早中晚3餐用餐人员（集中在7：00-9：00、12：00-13：00、17：00-19：00）以及晚上娱乐后吃宵夜者（22：00-2：00），其中晚上娱乐后宵夜人数最多，不管在哪个时段，男性总是居多。男女顾客分别占63%和37%（表二）。
表二：
表三：
从2007年1月4日：17：00-1月5日17：00顾客群分布如（表三）：从17：00-2：00均是2人组居多，但在晚上21：00开始四人及四人以上者大幅度提高，根据以上分析说明晚上宵夜人员多为大群体顾客，这跟实际情况是相符合的，而从7：00-15：00一人组居多，这段时间主要为单个人用早餐和午餐。各群体分布百分比如（表四）：
2007年1月5日17：00-1月6日17：00客流数据分析表五：
表六：
表七：
表八：
2007年1月6日17：00-1月7日17：00客流数据分析表九：
表十一：
超市数据库设计
超市信息管理系统 前言 超市需要处理大量的库存信息，还要时刻更新产品的销售信息，不断添加商品信息。面对不同种类的信息，需要合理的数据库结构来保存数据信息，需要有效的程序结构支持各种数据操作的执行。商店自动化的产品管理在欧美等国家早已经实现，也是零售业管理的基础。它最主要的特点是能够实时的和准确的控制店内的销售情况。如果可以能够实时掌握销售流程及销售情况，则可以有效地加速商品的周转率并提高服务质量，而且可以减少产品售价不符等所产生的问题。顾客的消费要求的是希望在超市购物中能基本上都能购得所需的商品，并且还要既保证商品质量还要享受优质，方便的服务。 摘要 随着小超市规模的发展不断扩大，商品数量急剧增加，有关商品的各种信息量也成倍增长。超市时时刻刻都需要对商品各种信息进行统计分析。而大型的超市管理系统功能过于强大而造成操作繁琐降低了小超市的工作效率。 超市管理系统是市场上最流行的超市上常用的系统之一，它主要包含以下几个模块：系统权限的设定、原始数据录入、数据的汇总及查询等。从而，实现对进货、销售及员工信息等实现全面、动态、及时的管理。 本文系统的分析了软件开发的背景以过程；首先介绍了软件的开发环境，其次介绍了本软件的详细设计过程：数据库的设计、各个模块的设计和实现，以及具体界面的设计和功能。 关键词：超市管理信息系统
第一章绪论 1.1社会背景 随着现代科学技术的迅猛发展，计算机技术已经渗透到哥哥领域，成为各行业必不可少的工具，特别是Internet技术的推广和信息高速公路的建立，使IT产业在市场竞争中越发显示出其独特的优势，步入信息化时代，有巨大的数据信息等待加工处理和传输，这使得对书数据库的进一步开发和利用显得尤为迫切。 作为国内市场的一些中小型超市，它们在信息化过程中的步伐要落后于大中型超市，而对于这些企业的资源管理，信息的存储和处理也显得迫切需要，要适应市场竞争，就需要有高效的处理方式和管理方法，因此加快超市的信息化进程是必可少的。 实习期间，我们通过对市场的调查，针对现在各中小型超市对经营业务和人事管理的实际需要，开发了这套超市管理系统。在开发过程中，我们针对当前各超市管理的特点和技术人员的实际水平，采用基于Windows图形用户界面这一易学易用的操作环境，在系统设计过程中，我们尽量采用易懂易读的人机界面，使用户可以在短期内完全掌握。我们又始终发系统的正确性放在首位，力求数据的完整和处理的正确性。在此基础上优化程序代码，加速系统运行和减少对系统资源的占用。 1.2超市背景 在我国超市形成在20世纪90年代初期，现在已经成为我国零售业的一种重要形态，为国民经济的发展发挥了重要的作用。随着超市高速的发展，其经营管理也变得愈加复杂，早期的售货员站柜台的形式早已不能满足现有销售也的发展，这样就迫切地需要引入新的管理技术。 超市形态具有种种优点，但在目前状况下，它仍存在零售业企业所共有的落后的一面，如：不能有效地管理每种商品，收款结算速度慢，容易出现营业差错，不宜进行商品调价，盘点效率低等，而且在超市日常管理中，商品的进、销、存等决策以经验为主，缺乏实时分析功能，管理人员对及时传递资料的要求始终得不到满足。苏辙超市形态的高速发展，其经营管理也变得愈加复杂，日常所需要
2015年客流量数据分析行业分析报告
2015年客流量数据分析行业分析报告【本文为WORD格式，下载后可自由编辑】
目录 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 2、软件和信息技术服务业市场情况 3、软件和信息技术服务业发展趋势 （1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域（2）政策利好驱动细分领域快速发展 （3）产业规模保持持续增长 4、大数据助力线下商业零售行业转型 （1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大（2）大数据在线下零售行业中的应用 5、客流分析行业基本情况 三、进入本行业的主要障碍 1、资金与网络布局壁垒 2、客户转换成本壁垒 3、配套服务能力 4、人才壁垒 四、影响行业发展的因素 1、有利因素
（1）国家政策大力支持 （2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式 （3）O2O数据采集，未来线下采集是重点 （4）精细化营销理念不断深入，商业设施客流量分析日渐成为趋势 2、不利因素 （1）国内商户对客流分析系统的认同度有待提高（2）企业共享数据资源的意愿较弱 （3）下游主要客户议价能力相对较强 五、行业周期性、区域性和季节性特征 1、行业的周期性 2、行业的区域性 3、行业的季节性特征 六、行业上下游之间的关联性 1、客流分析行业与上游行业的关系 2、客流分析行业与下游行业的关系 七、行业竞争格局 1、下游客户资源的竞争 2、客户运维服务的竞争 八、行业主要企业简况 1、BRICKSTREAM 2、索博客科技（深圳）有限公司
3、广州市科传计算机科技股份有限公司
软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持。 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。
超市销售数据分析完整版
超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
超市销售数据分析主要从以下几方面入手： 销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和
通过数据分析来提高各个门店销售业绩.
一、门店销售业绩相关因素分析 作为一个门店经理,一定要对服装行业和店铺经营有足够的知识!要了解要做到如何如何才能够成功!门店销售业绩相关因素一般如下: ●选址问题零售门店选址不佳,交通不便,客流不高,周围商圈的消费能力不够;走访附近的商铺、目测附近的客流量,做附近人群的问卷调查都可以接近答案; ●定位问题产品定位和周围商圈需求不匹配,经营定位和商圈不具互补性;定位客户群体和商圈内错位;了解分析最畅销品牌的价格范围和主力价格带进行分析; ●产品结构问题产品的SKU宽度不够,或者深度过深,产品之间互补性差,价格带过宽,深度不够,多数产品的设计理念、流行元素等先天不足;这些可实际从门店销售、库存数据分析得到结果; ●内部管理问题营业员的销售技巧培训不够,产品陈列不足或者二次陈列工作没有开展或者没有成效,帐实不符严重;同样,通过相同区域的店铺横向28比较分析,可以发现问题; ●内部经营问题畅滞销商品管理整合不足,商品促销规划存在缺陷,被竞争对手牵着鼻子走,对市场变化不能及时采取对策;这个问题可以通过树立竞争标杆,分析标杆对手的经营方法得到结论; 二、建立店铺营运数据分析、报表体系、对应行动指南等等 本文试举一个采取标杆管理的分析策略,对于固定场所店铺的经营、客流量要和多家竞争对手共享,大饼要一起分,如何针对竞争对手采取对策是门店经营的根本,重要的是,有了BI工具,企业可以将门店竞争分析的若干过程固化下来,这样,可保证门店经营水准在某个固定水准之上; 1. 确定竟争对手 比如同商厦、同楼层的相同经营类型的服装品牌,列举出来,可录入系统;
2. 所有竞争对手的销售数据和市场份额占比录入系统,做出分析,找出市场份额每月有变化增加的品牌;树立比较的标杆品牌; 1月2月 作为强势的A品牌,发现B品牌增长趋势较快,可将B作为标杆来看待; 3. 对于该标杆品牌,要时时刻刻来了解下述情况并分析,该报告格式可固定在BI 系统中,让门店经理参考使用; A. 新货上市? *上了多少个款?多少个系列? *新货销售状况如何?是单款热销还是整个系列都受欢迎? *新货上市对整体销售的拉动效果明显吗? *新货销售与前期销售的占比如何? *后期还会上新货吗?还会上几次?上货频率? B. 商品组合调整? *产品结构,什么品类为主? *以什么颜色(面料、风格…为主? C. 价格带调整? *价格上限是多少? *价格下限是多少? *主价格带的覆盖宽度?
客流量数据分析行业概况及发展研究报告
2016年客流量数据分析行业分析报告 【2016年09月】
软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持，近年来国家层面发布的主要行业政策如下： 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、
信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。 按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。 其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。其产业板块主要包括：软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。 在全球经济潜在增长持续下降的背景下，我国经济步入发展新常态，维持高增长同时增速小幅放缓的健康发展态势。在这样的宏观经济背景下，软件和信息技术服务业仍然保持良好的运行态势，产业规模不断扩大，产业地位显著提升，对经济社会发展贡献突出。软件和信息技术服务业推动了国民经济和社会信息化建设，带动了传统产业改造升级，催生了一批高附加值、绿色低碳的新兴产业，为提升社会管理和公共服务水平提供了技术支撑。
大数据多门店管理系统客流量统计方式及数据分析指南
数据是支撑着店铺发展的重要的导航灯，引导制定符合店铺的运营方案，以致于提升店铺的效益。那么，店铺怎么分析客流量计数器的统计数据? 如今的店铺被人们分为线上的虚拟店铺和线下的实体店铺。由于线上的店铺是通过用户的浏览量来计算客流量的，因此统计的方式是通过安装第三方客流量统计系统来实现统计的效果。而看店铺的流量变化，可根据帮助说明进行学习，还可以根据客服的帮助来看数据，当然了这是对初次接触的朋友来说的。 观看客流量统计系统的分析流量、转化、排名等，可以把竞争店铺比较好的引流方案和自己的计划做一个对比，找到有哪些是我们可以提升并缩短和竞争对手之间的差异的。 而实体店铺的客流量统计有怎么看呢?一般来说，实体店铺获取客流量的来源大都是更加消费的状况来判断人气的大小的。根据一天内pos消费系统的多少来看客流量统计。如此方式只能是了解到，消费的客流量，却不能知道进店铺总的客流量大小，还有转化率的多少等。这样的方式只适合传统的模式。
第三个统计的方式是比较实用的，通过客流量统计设备前端对客流量数据的采集，再传到服务器后端生成报表，是管理者直观的了解到客流量数据的变化。 客流量统计设备一般是安装在大门出入口的正上方垂直向下，其统计的原理是基于嵌入式摄像镜头采集视频,然后对两个摄像头的视频图像进行视差计算,形成视频中人的3D图像,过对人体的形状和高度为分析目标,通过区域和方向的设定来统计通过人数。 客流量统计设备还可对接pos消费系统，从而根据进店的人数和消费的人数得出转化率的概况，让经营者能够针对性的开展有效的营销，以致于提升店铺门店的效益。 不仅如此，数据还体现在可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。 总结，以上通过了线上店铺的统计方式、传统的客流量统计方式及采用智能的客流量统计设备来分析了店铺如何看客流量统计的3个小方式，希望对您有所帮助。如果您想进一步了解相关事项，可以
超市便利店收银数据需求分析
业务需求分析 超市数据分析系统的设计可以帮助超市分析现有哪些商品可以让超市最大化获利。据统计超市的盈利手段有改善服务质量、充足的商品供给、有效的管理机制、及时和正确的决策以及地理的选择和其他因素。能够更好的帮助我们做好商品的供给和正确的决策。 流程图： 系统模块： 数据分析系统 消费者数据分析 供应商数据分析 其他业务分析 超市数据库 零售POS 系统 销售数据分析 销售指标分析 商品库存分析（动销率分析） 销售毛利分析 零售服务器（数 据库） 前台收银POS 机 前台收银 POS 机 前台收银POS 机 后台管理 后台操作
销售数据分析 此部分主要基于数据挖掘技术，找出原始的数据中可以产生对管理者有用的信息。假如管理者发现这个月的营销额比上一个月减少了很多，那么就可以通过此系统进行分析，找出这个月滞销的商品或者上一个月畅销而这个月下滑的商品。 销售额内涵分析 1、销售指标分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 消费者数据分析 消费者分析是客流量、客单价分析，针对消费者的行为进行数据挖掘。主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。 准确的找到消费者的消费特征，对于超市管理者来说是非常重要的。消费者的消费时间可以让管理者实时的了解什么商品需要大量采购，什么商品需要减少采购量。 客单内涵分析： 来客数 平均单价 平均数量 销售额 3.5~ 4.0 3~4 客单价
超市数据分析系统运用介绍
关于超市数据分析系统的运用介绍 一、基本概述： 此系统为了实现超市数据的信息化管理，提高超市在运作中的效率，减少人力的消耗，提高管理质量，将超市信息管理环节简单化。此系统主要部分是在现有POS系统上数据的基础上进行数据分析与挖掘，可以使超市管理者进行业务分析以统计，管理者可以及时的对超市的上架商品进行调整,使企业可以有效的实现利润最大化。 二、建设内容 业务需求分析 超市数据分析系统的设计的服务对象主要有超市的老板和管理人员。 它涉及的面广、数据量大，如果对整个系统不能很好的设计，将会给超市的效益带来巨大压力，那么如何能在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模，使自己能够不被淘汰是超市所要考虑和面对的。那么我们所设计的超市分析系统可以帮助超市分析现有那些商品可以让超市最大化获利。据统计超市的盈利手段有改善服务质量、充足的商品供给、有效的管理机制、及时和正确的决策以及地理的选择和其他因素。如下图显示了各个成分的比例关系。其中好的销售系统包括商品供给和正确的决策。 超市盈利比例饼状图 系统功能描述 采用流程图的方式将此系统功能概述清晰的呈现出来。
系统模块： 销售数据分析 此部分主要基于数据挖掘技术，找出原始的数据中可以产生对管理者有用的信息。假如管理者发现这个季度的营销额比上一个季度减少了很多，那么他就可以通过此系统进行分析，找出这个季度滞销的商品或者上一个季度畅销而这个季度下滑的商品。当然系统具有面向客户的可视化窗口，管理者只需要输入便可以得到想要的结果。 销售额内涵分析
1、销售指标分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 消费者数据分析 消费者分析是客流量、客单价分析，针对消费者的行为进行数据挖掘。主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。 准确的找到消费者的消费特征，对于超市管理者来说是非常重要的。消费者的消费时间可以让管理者实时的了解什么商品需要大量采购，什么商品需要减少采购量。 客单内涵分析：
每人店门店CRM管理系统客流统计数据分析
门店数字化、数据化经营，已经成为传统零售变革的必由之路 而客流统计能帮助门店精准计算门店经营的几个关键指标，掌握了这几个指标的数据，对于门店经营将无往而不利。对于门店经营不应该还停留在过去模糊的概念，经营指标必须清晰地数据化，才能有针对性地改善经营的方法策略，从而不断提升这些数据，为门店创造更多的收益。 每人店人工智能科技——客流统计分析，帮助线下实体商业收集精准有效的数据，并通过交互的大数据分析，提供各类数据组合及比率，为商家经营决策提供全面的支撑。 成交转化率 到店成交转化率=订单数/ 入店人数*100% 应用到的技术或功能：客流统计+POS集成（数据） 顾客成交转化率，是门店经营的一个非常关键的指标，经营者都知道该指标的重要性，但要真让其说出某天转化率的具体数据，却不得而知。盲目经营不可取，有了客流统计这个具体的数据指标，门店就该从了解顾客需求、优化商品供需渠道以及提升服务质量等方面促进成交。
成交客单价与关注区域分析 顾客成交平均单价=营业额总额/ 成交订单数 应用到的技术或功能：客流统计+热区分析+POS集成（数据） 客单价的高低直接决定了门店的业绩水平。通过客流统计和热区分析，分析顾客在门店内热门关注区域、成交量高的区域，作合理的搭配，将高价产品与热销产品组合销售，配合促销活动，吸引购买，从而提升客单价。 面对越来越多的线上商业挑战，提升线下实体店的管理水平和效率已刻不容缓。每人店客流统计与热区分析系统专注于智慧客流统计分析，融合互联网、物联网、云平台及大数据分析，为商家精准计算和分析客流背后的数据及价值。 以上就是每人店带来的相关介绍。经营者在购买使用时，要多注意安装需要注意的地方，以免造成不必要的损失。如果您想进一步了解相关事项，可以拨打我们的热线电话，或者点击我们的官网咨询我们，也可以
客流量分析
客流量分析参考资料 一、总述 客流量视频统计分析系统，是基于运动目标智能跟踪与识别技术，并通过人工神经网络(ANN)、关键特征匹配等算法和智能统计模型，对指定单个或多个视频监控区域内的运动物体进行跟踪，利用模式识别的原理和方法对运动物体进行检测和识别，判定其是否是人体，从而精确检测通过该区域顾客人数信息。通过视频运动检测、智能分析、关键特征匹配，提取人体关键特征（排除手臂、腿脚、背包、行李、推车、衣服、帽子等物体的干扰）进行实时处理。实时对行人进行运动分析、目标跟踪和特征分类，精确检测通过区域的顾客人数信息。该技术也是顾客人数分析技术领域的最新发展方向 二、连锁店铺解决方案 1、产品概述 连锁经营是使零售企业经营规模化、组织现代化的有效方式。它是经营同类商品或服务的若干个企业，在同一总部管理下，按照统一的经营方式进行共同的经营活动，以求得规模优势和共享规模效益的经营形式和组织形态。连锁系统的商店遍布城乡各地，构成了强大的零售网，就如同一条相互连接起来的锁链。 然而，连锁经营区域跨度大的特点也同时给相关管理方带来更多挑战，如何及时有效的获取各不同区域店面的客流量信息，更快掌握各店面的第一手数据资料，成为连锁经营管理的一大难题。视频式客流统计系统为这一问题提供了最佳的解决方案。 2、产品优势 - 高精度，强适应性 ·基于模型的机器视觉技术，对行人进行精确定位、跟踪，统计准确率达95%以上； ·在大密度客流等极端情况下，统计精度仍可达90%以上； ·系统抗干扰能力强，能有效区分人和物体的影子，不受光照变化、黑地毯、快速移动等因素的影响；
- 强大的客流分析管理功能 ·强大的中心数据处理能力，可有效管理100000个摄像头几十年的数据； ·系统兼容性强，采用标准XML通信D议； ·支持多级联网的系统架构，可实现多用户登录与权限管理； ·丰富多样的数据展示方式，报表直观、类型多样，同时可实现报表的个性化定制；- 高稳定性 ·前端采用嵌入式设备，集成度高、故障率低，可免受病毒侵扰； ·中心采用专业数据管理服务器，运行稳定、可靠； ·系统配备UPS电源，可避免因突然断电带来的数据损失； ·系统具有自动侦测机制，遇断电、断网等情况时设备可自动重启； - 低运营成本 ·硬件设备集成度高，功耗低，省电、省空间，维护便捷； - 自主知识产权 ·完全自主知识产权，拥有多项客流统计系统相关软件著作权及专利；
商业客流量分析原则
商业客流量分析指标 客流量是零售业非常关键的指标，同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量，且销售量与客流量将直接形成正比关系，商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此，商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持，在基础上对其产生清晰、深入的认知，进而寻找到优化和提升的机会。 商场客流分析的指标： 1、进店客流量：进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量，一般来讲客流量越高越好； 2、光顾量：针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数，如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积； 3、平均滞留时长：每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣； 4、成交率：指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率，自然是越高越好。 商场客流量统计的分析 外围客流统计：通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计，取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。 楼层客流统计：通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析，辅助商场经营活动分析。 区域客流统计：针对各个楼层的不同区域进行统计分析，洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率，进行业态配比分析。 商场客流量统计的应用 通过统计客流的数量和方向，了解出入口通道设置的合理程度； 通过统计主要楼层客流状态，分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析商场内部动线变化； 统计每场营销的客流量，评估并优化营销、投资的效益； 根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人员，优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本 通过客流量人群转化率，提高商场服务质量； 通过伟商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整； 客观决定租金价位水平； 增加经营性资产的收益（广告位、场地等）
超市销售数据分析五大方面
超市销售数据分析五大方面 7年多的零售职业生崖，经历了很多的销售数据的分析及行动 计划，超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比，周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。 一、销售额分析： 首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措
二、毛利率分析： 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18％，标准超市的毛利率在16～20％，便利店的毛利率可能会在22％左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 三、贡献毛利率分析： 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑．就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 四、提高毛利率： 报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体
商业客流量分析原则
商业客流量分析原则
商业客流量分析指标 客流量是零售业非常关键的指标，同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量，且销售量与客流量将直接形成正比关系，商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此，商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持，在基础上对其产生清晰、深入的认知，进而寻找到优化和提升的机会。 商场客流分析的指标： 1、进店客流量：进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量，一般来讲客流量越高越好； 2、光顾量：针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数，如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积； 3、平均滞留时长：每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣； 4、成交率：指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率，自然是越高越好。 商场客流量统计的分析 外围客流统计：通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计，取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。 楼层客流统计：通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析，辅助商场经营活动分析。 区域客流统计：针对各个楼层的不同区域进行统计分析，洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率，进行业态配比分析。 商场客流量统计的应用 通过统计客流的数量和方向，了解出入口通道设置的合理程度； 通过统计主要楼层客流状态，分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析商场内部动线变化； 统计每场营销的客流量，评估并优化营销、投资的效益； 根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人员，优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本 通过客流量人群转化率，提高商场服务质量； 通过伟商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整； 客观决定租金价位水平；
2016年客流量数据分析行业分析报告(经典版)
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年4月
目录 一、行业管理情况4 1、行业主管部门及监管体制4 2、行业主要政策 4 二、行业发展情况7 1、软件和信息技术服务业发展状况7 2、软件和信息技术服务业市场情况9 3、软件和信息技术服务业发展趋势10 （1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域10 （2）政策利好驱动细分领域快速发展11 （3）产业规模保持持续增长12 4、大数据助力线下商业零售行业转型13 （1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大13 （2）大数据在线下零售行业中的应用16 5、客流分析行业基本情况19 三、进入本行业的主要障碍22 1、资金与网络布局壁垒22 2、客户转换成本壁垒22 3、配套服务能力23 4、人才壁垒23 四、影响行业发展的因素23 1、有利因素23
（1）国家政策大力支持23 （2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式24 （3）O2O数据采集，未来线下采集是重点24 （4）精细化营销理念不断深入，商业设施客流量分析日渐成为趋势24 2、不利因素25 （1）国内商户对客流分析系统的认同度有待提高25 （2）企业共享数据资源的意愿较弱25 （3）下游主要客户议价能力相对较强26 五、行业周期性、区域性和季节性特征26 1、行业的周期性26 2、行业的区域性26 3、行业的季节性特征26 六、行业上下游之间的关联性27 1、客流分析行业与上游行业的关系27 2、客流分析行业与下游行业的关系27 七、行业竞争格局28 1、下游客户资源的竞争28 2、客户运维服务的竞争29 八、行业主要企业简况29 1、BRICKSTREAM 30 2、索博客科技（深圳）有限公司30
超市销售数据分析报告
超市销售数据分析主要从以下几方面入手： 1. 销售额分析 2. 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 3. 4. 毛利率分析 5. 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着
节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 6. 7. 贡献毛利率分析 8. 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 9. 10. 提高毛利率
商业客流量分析原则
客流量是零售业非常关键的指标，同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量，且销售量与客流量将直接形成正比关系，商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此，商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持，在基础上对其产生清晰、深入的认知，进而寻找到优化和提升的机会。 商场客流分析的指标： 1、进店客流量：进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量，一般来讲客流量越高越好； 2、光顾量：针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数，如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积； 3、平均滞留时长：每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣； 4、成交率：指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率，自然是越高越好。 商场客流量统计的分析 外围客流统计：通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计，取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。 楼层客流统计：通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析，辅助商场经营活动分析。 区域客流统计：针对各个楼层的不同区域进行统计分析，洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率，进行业态配比分析。 商场客流量统计的应用 通过统计客流的数量和方向，了解出入口通道设置的合理程度； 通过统计主要楼层客流状态，分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析商场内部动线变化； 统计每场营销的客流量，评估并优化营销、投资的效益； 根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人员，优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本 通过客流量人群转化率，提高商场服务质量； 通过伟商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整；
零售企业如何分析客流数据-
零售企业如何分析客流数据？ 家乐福选址开店，总会选择城市中心位置；绝大部分商超、便利店将安全套摆放在紧挨结账口的货架上；星巴克点单时要横向排队，而肯德基、麦当劳则是 纵向排队；711 平均每 2 个星期更换商品，筛选出能区隔市场的商品并淘汰销量不佳的商品；宜家采用自选方式，除非你主动要求店员帮助，否则店员不会轻易打扰你……这些看似简单的经营行为背后，都是对客户的深刻洞察。 统计数据显示，欧美、日本、新加坡等发达国家和地区的大型商场和连锁商业网点都已广泛使用客流统计，通过客流统计数据来辅助运营管理决策。随着业务发展遭遇瓶颈，国内不少注重运营的零售企业逐渐意识到问题所在，开始通过客流统计和分析来指导精细化运营，从而降低成本、提升效率。 那么，零售企业应该如何做客流数据分析呢？举例来说，一家便利店运营负责人关心的客流数据会包括： 1、每天客流量有多少？客流什么时候来？ 通过客流统计分析，掌握店铺每天的客流量，客流量的高峰时段和低谷时段。第一，把握黄金转换时间结合促销活动提高店铺单价和成交率；第二，在人员管理层次上，可以有效进行排班管理，同时低谷期时、高峰期前可利用中间空档时间进行商品补充；第三，在客流量低谷时段，能够有效利用资源，最大化降低店铺的运营成本。
2、我的顾客都是谁？他们喜欢什么商品？ 一家经营状况良好的便利店，绝不仅是吸引新客流，还需要精确的用户画像， 搞明白「我的顾客都是谁」，这样才能拉来源源不断的回头客。到店顾客的男 女比例、年龄分布、购买力等对店铺的装修风格、商品选择、营销策略等方面 产生重要影响。抓住一个顾客的购物喜好、购物习惯和购物频率，我们就可以 及时提供个性化的服务；抓取一群人的购物喜好、购物习惯，我们在市场营销、广告宣传、促销活动上就能够做到有的放矢、四两拨千斤。
数据挖掘实验报告--超市商品销售分析及数据挖掘
通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业 /班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年 12 月 29 日完成时间: 2012 年 01 月 3 日
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数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个
最新门店引流,8个提高客流量的绝招汇编
为什么要分析客流量、进店率、成交率、连带率、回头率，以及客单数、客单价？ 通过对于区域调研发现： 96%的门店经营者认为分析每日、每周和每月的客单数指标非常关键； 78%的门店经营者在门店入口处安装了计数器； 64%的门店经营者通过客单价水平，管控门店的商品结构； 81%的门店经营者通过客单数和连带率，制订门店的主题促销活动方案；43%的门店经营者通过客单件指标分析会员贡献和会员返店周期，以其制订会员促销方案。 故此，我们开始围绕着零售门店的经营参数展开深入解析，尤其是关于门店的客单数和客单价，还有客单件。 客单数和客单价，实际上是一个非常重要的指标，因此，作为门店管理者，应该将分析人流量、门店交易次数和客单价做为一项重要工作。 那么，怎样才能提高入店人流量、交易次数和客单价呢？在日常经营中，影响入店人流量、交易次数和客单价的因素有很多，下面就让家居研究院带领大家逐一展开进行分析。 商品氛围营造 很多店长员工把门店在营业时间不开灯、不开空调作为功绩来宣传，其实充分照明和营业场所的室内温度是一项基本指标(就是GSP中一般商品储存条件也要求
室内温度在0—30℃)，这直接影响到机会成交。 关于店铺环境和气氛营造，优秀品牌但凡新店开张、店庆或是大促活动档期期间，所有的门店都会用气球拼接成拱门，促销海报、促销堆头、DM手册更是大量投放在店铺入口处，并有组织的进行请客入店等多种方式结合，有效地提升了门店的顾客进店率。 商品结构和补货能力 进店人流不能成交，门店商品储备的品种、数量和补货能力是一方面原因。如果门店没有安装计数器，我们尽可能在店里记录和统计一下进店人数、通行客数，从而推算一下顾客流失率，需要反思有多少是因为商品丰满度不合理未储备造成的？有多少是因为公司商品结构和产品缺货造成的？有多少是因为备货不足造成的？据此，无论是主观原因还是客观原因，都需要自已努力进行改进。 品类驱动和丰满陈列 很多经销商之所以关注商品绝对毛利水平，忽视零售店的竞争本质，其原因就在于对于零售本质的漠然和无知。归根结底，零售店一定要靠单品、黄金单品或品类杀手来赢取利润。 随着市场竞争的加剧、商品的品类更加繁多，单品制胜和品类管理已成为连锁企业在日常管理中最为重要的手段之一。除此之外，零售店还要靠丰满的陈列赢取顾客“眼球”。
客流分析报告范文
客流分析报告范文 二巴二分公司邱模 12月12-18日，我单位组织人员对东圃站B3、B7线进行了为期一周（工作日）的驻点客流调查，现将部分调查情况（周四至下周二）报告如下： 一、调查安排 为保障本次调查的真实有效性，我单位对本次调查做了认真、充分的准备：一是由部门专人带队，安排了比较固定的、充足的调查人员，采取了一人盯一卡位、守候式调查的模式，提高调查数据的真实率；二是制定了本次调查专用的客流调查表格，对调查及取数口径进行了统一的培训，实现标准化度量，提高调查结果核对的准确率，具体安排如表1、表2示。 表1：调查人员安排表： 表二2：东圃站专项客流调查表 二、调查方法及统计口径 （一）调查方式：驻点客流调查。（二）统计口径： 1、统计时段范围：7：01-8：30时，首班按发班时间统计，尾班统计按入位时间统计。 2、所有统计时间均为北京时间，座位数取实际，核载人数均按95人（12米大巴车型）计。
3、入位时间：以车辆开门上客时间为准；发班时间：以车门关闭停止上客为准；留站人数：以车辆停止上客后的现场即时客流人数为准；现场车辆台数：为留站车辆数，即车辆发车后的即时剩余车数。 4、数据计算公式：满载率=上车人数÷核载人数×100%； 平均发班间隔=每班车发班间隔合计÷发班班次；平均上客时长=每班车上客时间合计÷发班班次；平均现场车辆台数=每班次后留站车辆数合计÷发班 班次。 三、B3、B7线基本情况介绍 B3线配车67台，其中12米车42台，11.2米车25台，在7：01-8：30时段分为快线和慢线（短线）共计2个发班卡位；B7线配车48台，均为12米车型，分为B7快线和B7慢线。根据现场客流调查显示，因都为大巴车型，本次调查线路每班车上客情况 与车长关联不大，为合理比较总站发班客流核载情况，核载人数均按95人（12米大巴车型）计。 四、具体客流调查情况（一）B3线驻点客流调查情况 1、B3慢线（短线）调查分析 （1）基本发班情况：B3慢线（短线）日均发班12.75班，日均运载乘客981.25人次，平均发班间隔7分40秒，平均上客时间4分27秒，平均每班次载运76.96人次，满载率81.01%，现场平均留站车数为2.72台，具体见表3。 表3：B3慢线（短线）7：01-8：30时基本发班情况表