商场购物中心线下客流统计方案分析
线下商场客流分析
线下商场客流分析在过去的2017年，我们看到全国商场的数量在持续攀升，环比2016年上升了10.99%，商场数量达到历史新高。
同时，客流量也到达了历史新高。
那么，是什么促进了线下商场的数量增长以及客流量的爆发？我们看到随着线上品牌与线下商场的进一步融合，在大数据与业态创新的影响下，线下商场正迎来新的商机与需求。
01 商场数量与客流量在2017年达到历史新高从以上表格，我们可以看出在2017年，商场的数量以及客流量达到了历史新高。
02 2017年，零售和餐饮是商场主导业态· 从业态店铺数量来看，零售和餐饮行业店铺数量占比超过80%，是商场主导业态。
· 在互联网冲击线下店的背景下，餐饮业成为商场的杠把子。
在2017年餐饮业的客流量同比增长0.6%，表现不俗。
· 除了餐饮之外，餐饮导流至商场的“吃货”最青睐服装行业03 商场运营模式更加贴近消费者需求1.商场通过运营模式以及数据的利用更加理解消费者的消费习惯，创造更好的便利a. 线上线下融合的全渠道运营模式，成为网络零售商与实体零售商共同的诉求。
其中以新零售为代表，在线上引流客户去在商场的线下店进行商业体验，使得商场的客流增多；b. 线下服务体验类行业在2017年爆发式增长，增长速度的行业例如娱乐（儿童职场），儿童教育等；c. 线上主流的产品依然为3C数码/家电以及服饰类产品。
2017线下商场细分业态与线上零售TOP8企业2. 商场通过分析客户数据，改造运营与决策a.通过线上赋能，网络零售商为传统零售商提供线上流量与数据驱动支持，所以商场可以提供更好的决策与运营。
在短期，商场通过对销售数据进行分析，为选品、品类布局、优化库存等运营环节提供依据。
在中期，结合销售数据与用户属性信息，刻画广谱用户画像，为门店选址与精准营销提供依据。
在长期：销售数据向供应链上游反馈，由零售商将消费端信息同步至供给端（上游制造商），逆向重塑产业链模式，从根本上提升行业效率。
购物中心顾客流量分析报告
购物中心顾客流量分析报告1. 摘要购物中心作为现代都市生活的一部分，是人们购物和休闲的重要场所。
为了更好地了解购物中心的顾客流量情况，本报告对某购物中心的顾客流量进行了全面的分析和总结。
通过数据统计与图表展示，提供了对购物中心顾客流量的深入认识。
2. 研究背景购物中心顾客流量的分析是购物中心管理和运营的重要环节。
了解顾客流量的高峰期、低谷期以及顾客的活动偏好，对购物中心的布局、招商策略、市场推广等方面具有重要指导意义。
3. 数据采集方法本报告的数据采集主要采用了购物中心内部的人流监控系统，通过摄像头捕捉顾客进出信息，并对数据进行处理和分析。
同时，还结合了购物中心的销售数据、促销活动信息和访客调查问卷等多种方式进行数据收集。
4. 顾客流量分析4.1 购物中心总体顾客流量从数据统计结果来看，购物中心的总体顾客流量呈现出较大的波动性。
工作日的顾客流量明显高于周末，且在午餐时间和晚上的峰值时段，流量较为集中。
顾客流量在促销活动期间和假日也会有明显增加。
4.2 顾客流量区域分布根据购物中心的布局和功能分区，将顾客流量进行了区域分布的对比分析。
结果显示，购物区、美食区和休闲区是顾客流量较高的地区，而服务区和办公区的顾客流量相对较低。
这一分析结果为购物中心的商户选址和租赁提供建议。
5. 顾客活动偏好分析通过对顾客访问调查问卷的统计和分析，了解了顾客在购物中心内的活动偏好。
结果显示，顾客最常进行的活动是购物和用餐，占比分别为XX%和XX%。
此外，顾客还对购物中心的娱乐设施和社交体验有一定的需求，这为购物中心的更新改造提供了参考。
6. 顾客流量预测和管理建议通过对购物中心顾客流量的分析，我们可以得出以下预测和管理建议：6.1 优化人流引导：根据顾客流量分布的特点，合理规划人流引导设施，提高购物中心的整体运营效率。
6.2 加强促销活动：在顾客流量低谷期或特殊节假日期间增加促销活动，吸引顾客增加购买欲望。
6.3 多样化服务设施：根据顾客的活动偏好，增加购物中心的娱乐设施和社交活动，提升顾客体验和忠诚度。
大型商场购物中心客流量人数统计与视频监控综合解决方案.doc
商场购物中心客流统计系统方案目录1．前言 ............................................ 错误!未定义书签。
2．方案概述 ........................................ 错误!未定义书签。
2.1系统特点......................................... 错误!未定义书签。
3．方案设计 ........................................ 错误!未定义书签。
3.1购物中心客流量分析意义........................... 错误!未定义书签。
3.2方案设计目的..................................... 错误!未定义书签。
3.3方案设计原则..................................... 错误!未定义书签。
3.4方案设计依据..................................... 错误!未定义书签。
3.5系统架构......................................... 错误!未定义书签。
3.5.1 商场安装环境分析............................. 错误!未定义书签。
................................................... 错误!未定义书签。
3.5.3 系统安装..................................... 错误!未定义书签。
4．功能特点与优势................................... 错误!未定义书签。
4.1 功能特点....................................... 错误!未定义书签。
4.2系统优势 ....................................... 错误!未定义书签。
大型商场、购物中心整体客流规律调研报告
通过网络搜索以及对北美商场工作人员的走访调研，得出以下图表及结论,下图一般综合1、1-2月份：圣诞节、元旦两大活动的带动，销售势头很旺，直至春节都保持销售旺季，大型购物中心2、3-6月份：商场销售进入低峰期，除周末以及短期的节假日外，整个时期都属于淡季，此期间的客流步回升。
客流的不足对处于购物中心的餐饮店也受到很大程度的冲击。
相对而言，火锅、家常菜（以川定。
3、7月-12月整体客流趋势稳中有升，需重点防范8月底以及9月份这一尴尬时期。
要想平稳过渡到10月的互动性营销来稳定进而增加客流，增加顾客粘度，增强在同行中的竞争力。
4、此外，购物中心所处的地理位置也是影响客流的重要因素（太原北美新天地处于繁华商圈，不列入此购物中心销售淡旺季调研结论总结：200400600800100012001月2月3月4月5月6月31-21月2月3月4月5月6月购物中心月均销月、4月、5月、6月淡季期除短期节假日外，消费需求明月旺季期两大传统节假日强力推动元/平米/月2、3-6月份：商场销售进入低峰期，除周末以及短期的节假日外，整个时期都属于淡季，此期间的客流步回升。
客流的不足对处于购物中心的餐饮店也受到很大程度的冲击。
相对而言，火锅、家常菜（以川定。
3、7月-12月整体客流趋势稳中有升，需重点防范8月底以及9月份这一尴尬时期。
要想平稳过渡到10月的互动性营销来稳定进而增加客流，增加顾客粘度，增强在同行中的竞争力。
4、此外，购物中心所处的地理位置也是影响客流的重要因素（太原北美新天地处于繁华商圈，不列入此般综合性购物中心整年销售趋势图：（得出一般性客流规律，可供参考）保持销售旺季，大型购物中心都基本遵循这一规律。
期都属于淡季，此期间的客流明显不足，直至季尾伴随换季的临界点，商场打折促销开始增多，客流逐对而言，火锅、家常菜（以川菜为代表）以及饮品小吃等顾客接受度比较高的店面在此期间生意相对稳尬时期。
要想平稳过渡到10月份经营旺季，此间要提前做好营销规划，商场客流不变的情况下通过单店力。
商场客流统计设计方案
客流统计设计方案1、系统概述随着社会经济的快速发展，步行街等购物广场已成为人们休闲放松的主要场所，尤其是在节假日、黄金周，人流量往往超过商业中心的负载能力，导致顾客没有良好的休闲购物体验，还容易引发安全事故。
为了提升商业中心的管理水平，帮助客户打造智慧商场，大华股份推出了客流统计系统，基于深度学习的智能视频分析技术实现了客流的智能化统计分析。
2、需求分析将客流量控制在最大承载量之下，可以提高顾客的购物舒适度，提升购物品质；可以避免拥挤导致踩踏事故，确保顾客安全；结合商场情况，梳理出的详细需求如下：➢系统联网需求：可能为了经济利益，不严格执行限流规定，导致超载现象继续发生，因此监管单位有客流统计联网监管需求；➢有效统计需求：在实际运营中，很多特殊情况无法真实计算，统计结果与真实客流量相差巨大。
➢局部统计需求：传统方式往往只在出入口进行总进出人数的统计，忽视了内部情况，尤其是热门地点的客流分析；➢超限预警需求：数量达到设置的阈值时，能及时预警，以便管理人员及时采取限流、疏导等措施。
3、系统设计通过实时监测、信息发布、预警上报、限流疏导等对客流进行控制，如果达到饱和人数时将通知管理人员进行相应的疏导。
同时可以在热门地区出入口进行人数统计。
拓扑结构如下图所示：客流统计系统拓扑图客流管控的业务流程如下：1.客流数据采集客流统计摄像机采集游客流量数据。
2.客流信息发布管理人员可以选择相应的客流数据，采用不同的途径，发布到各个终端。
流量数据的发布途径可以是通过语音广播系统、单兵移动终端、LED显示屏。
3.客流数据处理借助智能视频分析技术、电子地图技术和综合管理平台，实时获取商场的出入口、各个区域和场馆的游客流量，并在必要时发出高峰预警。
4.客流控制的实施策略当流量过大，超过设定阈值时，系统自动产生告警提醒。
管理人员启动应急预案，进行流量控制，包括分流疏导、暂停通行、等措施。
5.客流控制的实施反馈结合电子地图应用，通过部署的监控摄像机、单兵移动终端，查看现场图片、视频，确认控制的实际效果。
商业综合体客流统计和客流分析
4.酒店建筑：
为办公建筑及周边配套的酒店建筑，一般设置商务酒店一栋、星级酒店一栋。
5.住宅或公寓类建筑：
商业的繁华将极大提高周边居住建筑的价格，同时住宅销售可以平衡项目前期资金流。 第一位：唯一性
其中有百货商场、精品店街、各主力店（比如运动100、KTV、酒楼、电影院等）、超市（位于地下层）。该部分建筑将大部 分自持。
2.室内（外）步行街பைடு நூலகம்：
一般2～3层，与Shopping Mall主入口连接，功能以特色餐饮、中小型主力店（100～500）、休闲性质商店为主。该部分建筑 将大部分销售。
3.办公建筑群：
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商业综合体客流统计和客流分析
大型商业综合体是城市中集合了多种功能的群体建筑，一般建筑面积（不含地下）在25万平方米～100万平方米。目前的万达 广场系列都属于此列。 大型商业综合体包含（但不限于）以下部分：
1.Shopping Mall：
商业综合体客流量分析主要通过客流系统来实现，根据生成的实时客流数据报表，给予商家提供了运营管理的依据。
商业综合体的运营部门，根据客流量的变化，提升公共设施与服务人员的服务品质，从而使得提高顾客的舒适感与享受度，以 致于促进的销售提升效益。 还有就是分析商业综合体客流量，从而制定周详的运营计划、在不同的时段有计划的引进顾客，使每天进入营业区的顾客能够 符合规划的人数，从而使经营效益和顾客满意度都维持在较高的水平。
总结，商业综合体对客流量分析在运营上给予了决策作用，更是能超越竞争对手的重要手段，大数据给企业带来了各方面的价 值。
商场人流量调查
商场人流量调查篇一：商场客流量统计分析商场客流量统计分析近几年，中国零售业呈现跨越式发展，随着大批国际品牌的蜂拥而入、迅速扩张，商场的竞争也已从白热化上升到焦灼化。
各大零售品牌在自身“品牌、品类、价格、服务的差异化”修炼齐备后，都不约而同的将经营的核心聚焦在“精确重合消费者意志动向”上。
在商场竞争中，是否比自己的竞争对手更多地考虑到消费者的心理，以及是否能提供有着足够吸引力的产品、服务，将决定品牌零售商在营销实战中的成败。
商场客流量统计分析需要考虑什么：“什么款式的商品与消费者倾心的潮流理念吻合？”“什么形式的市场活动得到消费者的高度关注与参与？”“什么样的陈列布局更能激发消费者对商品（新品、促销品、搭载商品等）的购买欲望？” ......。
从坐商到行商的经营模式转变使品牌零售商更倾注于各类以消费者（顾客）为基础数据展开的各种数据报表的收集、整理、归纳、分析，用以为经营决策提供基础依据。
华天成客流量统计分析系统整合了当今世界先进的高精度视频流处理、人工智能等多领域技术，为品牌零售商提供所需要的专业技术设备和软件，以满足品牌零售商个性化的客流分析统计需求。
客流量统计分析功能：各门店的巡店与客流分析统计服务器在对门店的视频流进行处理后，实时地把客流的数据上传到公司的总部。
用户可以登录全客通客流分析系统服务平台，使用系统提供的各种客流分析功能，并把查询和分析的结果直接生成图表导出应用。
? 了解顾客对各个区域的关注度和各区域的繁忙度；有效评估营销和促销活动的效果；计算客流人群的平均消费能力；客观决定租金价位水平；根据客流变化，更有效地分配商场物业等各项管理、维护人员；通过客流人群转化率，提高商场服务质量；通过出入口客流量和进出方向的统计，可以了解出入通道设置的合理程度；统计主要楼层客流状态，从而进行货品陈列和铺位合理布局；通过客流人群购买率，提高营销和促销的效率；即时了解客流的分布状态和变化趋势，管理人员可以对流量比较大的区域采取预防突发事件的措施等等；商场客流量统计系统结构图：篇二：大型超市客流量的调查与分析 2大型超市客流量的调查与分析目前在空调负荷计算中广泛采用的为此数据。
大型商场购物中心客流量人数统计及视频监控综合解决方案
- - - 商场购物中心客流统计系统方案目录1．前言错误!未定义书签。
2．方案概述错误!未定义书签。
系统特点33．方案设计错误!未定义书签。
购物中心客流量分析意义33.2方案设计目的43.3方案设计原则53.4方案设计依据53.5系统架构63.5.1 商场安装环境分析6商场客流统计系统构造图63.5.3 系统安装64．功能特点与优势错误!未定义书签。
4.1 功能特点7系统优势75．系统配置清单错误!未定义书签。
6．技术原理及设备介绍13客流统计分析原理14设备介绍15使用环境需求177．售后效劳181.前言从2008年下半年开场的金融风暴，使得各个国家的经济受到了巨大的冲击，无论是欧美国家还是亚洲国家，各国经济形势受到了严峻的考验，收入的降低、失业率的增加，无不使人们纷纷勒紧裤腰带，缩减各种开支。
缩减开支最直承受影响的行业无疑为百货、连锁、零售行业，为了最大限度地削弱金融危机带来的影响，保卫来之不易的增长局面，几乎所有的百货商店、品牌连锁店开场了近年来力度最大、参与品牌最多的促销活动。
大幅度的打折促销，虽然赚了人气和销售额，但最终的结果似乎并不尽如人意。
购物中心、连锁商店等，要想保持销售收入不断增长，就需要从一个根底的关键点去做分析和研究，这就是——顾客。
顾客是到商场、商场消费的主体，顾客数量的多少、顾客的消费习惯、消费喜好等信息能细致掌握，将可以很好的为商场管理层提供制定营销策略的参考依据。
客流信息是衡量运营状况的重要工具。
通过人数、包括各年龄段/性别的人数这些准确的量化的数据，研究流量规律，不但可以获得超市、商场、购物中心、品牌连锁商场正在运行的状况，还可以利用这些高精度的数据，进展有效的组织运营工作；通过深入的顾客研究，可以增加销售时机，最大限度地挖掘卖场的销售潜力，增加利润。
同时，对于人流密度较大的区域，还可以起到很好的预警措施。
据统计，新加坡、、日本、欧美等兴旺国家和城市90%以上的大型商场及连锁商业网点已经在广泛使用实时客流分析系统。
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线下客流统计方案分析1 简述消费者在线下商业场所消费时，留下了非常丰富的数据，客流数据是其中最为重要的数据类别，线下商业场所内外客流数据的分析和挖掘对于线下商业场所的数据化营销和精细化运营有着非常重要的指导意义，例如：顾客动线设计应该如何调整商业场所里面的业态应该如何调整商业场所内铺位的租金应该如何调整设计什么样的促销对客流的拉动效果比较好，顾客留存率比较高分析商业场所内客群的需求，实现数据化精准营销和精细化运营关注哪些商业场所消费者常用的比价线上网站竞争对手2 客流统计方案比较线下商业场所使用的客流统计方案到目前为止经历了几代的发展：第一代人工客流统计方案;第二代红外线客流统计方案;第三代视频客流统计方案;第四代WiFi信号客流分析方案：第一代人工客流统计方案，是最传统的客流统计方式，工作人员手持计数器在线下商业场所门口统计客流，再通过人工的方式将数据输入到文档中生成最后的报表第二代红外线客流统计方案，在线下商业场所门口安装红外检测装置，当消费者走过检测区时，检测装置发出的红外光束就会被打断，系统就会认为是一个人通过第三代视频客流统计方案，将摄像机垂直安放在线下商业场所主要的出入口、扶手电梯和租户场所的出入口，对在镜头范围内出现的人群进行统计，了解顾客进出店及在特定区域停留的数量第四代WiFi信号客流分析方案，在线下商业场所里布置WiFi信号采集设备，利用带有WiFi模块的智能终端会持续发出Ping信号的特点，采集进入商业场所并在里面流动的智能终端发出的WiFi Ping信号，并推断分析商业场所里面的客流情况目前第一代人工客流统计方案和第二代红外线客流统计方案已经基本被市场淘汰，第三代视频客流统计方案是现在市场上线下商业场所广泛使用的主流方案，第四代WiFi信号客流分析方案从2012年左右开始在市场上出现，还处于市场开拓阶段，由于智能终端的普及程度及WiFi终端打开/关闭的影响，WiFi信号客流统计方案还无法保证客流采集100%的准确率，目前的实验结果显示 - 城市里面的客流采集准确率约为40%~70%，随着智能终端的进一步普及及WiFi上网习惯的培养，WiFi信号客流分析方案的客流采集准确率会进一步提高。
第三代视频客流统计方案在客流的准确度统计方面比较好，但是由于面部识别技术限制以及无法时时刻刻捕捉到消费者的完整面部的问题，对消费者的个体识别方面比较弱，第四代WiFi信号客流分析方案在客流的准确度统计方面不如视频客流统计方案，但是WiFi设备唯一性MAC地址作为识别ID的特点赋予了WiFi信号客流统计方案其他更加重要的优点，辅以数据分析和数据挖掘的技术手段使得客流特征的指标从简单统计走向了深入分析的阶段，第三代视频客流统计方案和第四代WiFi信号客流分析方案的性能比较如表1：表1 –视频客流统计方案/WiFi信号客流统计方案对比3 WiFi信号检测客流分析方案图1 – WiFi信号客流分析方案流程WiFi信号客流分析方案的原理是利用部署在线下商业场所里面的WiFi信号采集设备，采集消费者携带的智能终端WiFi模块发出的Ping信号，包括时间戳、RSSI信号强度、终端唯一性识别MAC地址等参数，再将采集到的数据扰码处理后通过加密通道发送到后端云平台进行数据分析和数据挖掘，生成一系列反映线下商业场所客流特征的指标，通过WEB页面方式提供给线下商业场所管理者作为数据化营销和精细化运营决策参考。
WiFi信号客流分析方案能够给线下商业经营者提供下列反应消费者行为的信息和分析：- 每日分时段的顾客流量变化- 每周顾客流量变化- 顾客的平均停留时间以及停留时间发布- 顾客忠诚度分析- 顾客活跃度分析- 老顾客流失预警分析- 促销的效果分析- 促销后的顾客留存分析- 顾客在线下商业场所动线分析线下企业也非常希望了解其店内外的客流特征，以便提高自己的管理效率，给消费者提高更好的服务。
使用线下客流分析方案（例如基于WiFi信号的客流分析方案）,可以获取下述基本的客流特征数据，在这些客流特征数据的基础上，可以进行进一步的数据分析和挖掘，给门店的经营提供决策指导。
1. 店内外客流变化图1–某餐饮广场一周店内外客流比较如图1，店内外客流放到一起分析，一方面可以用来评估线下门店所在区域客流情况（门前经过的人流情况及时间段发布），另一方面可以评估同一时期店内的客流情况。
将店内客流除以店内客流能够得到进店转化率指标，此指标可以用来评估店铺的店外引流能力，例如店招、橱窗陈列、店外宣传推广和营销的效果。
2. 门店内客流变化特征图2 - 某餐饮广场工作日店内客流变化特征图3 - 某餐饮广场节假日店内客流变化特征图4 - 某餐饮广场一周店内客流变化特征门店内客流变化特征包括日客流变化，周客流变化，月客流变化等等。
客流变化特征数据可以帮助门店更好的调整营业时间，一方面节约人力开销，另一方面确保门店的运营高效合理，门店管理人员也可以根据客流特征把最精干的营销人员安排到客流高峰时（最需要服务的时候）工作。
3. 顾客停留时间图5–某餐饮广场顾客平均停留时间图6–某餐饮广场顾客停留时间分布顾客平均停留时间与店铺的盈利能力有一定的正线性关系，也反映了门店服务人员的服务水平，顾客对门店的满意度等指标，对于餐饮行业来说，和翻台率有直接的关系。
顾客忠诚度是可以用来衡量消费者对线下商业场所忠诚程度的量化指标，评估消费者对线下商业场所的提供的产品或者服务的偏爱，并长期重复去该场所消费的程度。
保有和提高消费者的忠诚度对线下商业场所的经营者来说，是相当重要的任务。
下面我们会以某CBD 区域餐饮广场两个月的数据对顾客忠诚度进行一个简单分析。
1. 常客比例及变化图1 - 某餐饮广场两月常客及顾客变化从图1可见，在10月15日到12月15日这段时间内，相对于顾客数量的平稳（或略微变化），在关顾的顾客中，常客的数量变化更加明显，绝对数量和占比都有有一定的上升趋势，显示出该餐饮广场在运营上面在逐渐提高。
2. 顾客光顾频次分布图2 - 某餐饮广场顾客光顾频次分布从图2可见，只光顾一次的消费者比例还是非常高，而该餐饮广场位于CBD区域，主力客源是在附近上班的白领，理论上每天都需要找地方吃饭，可见该餐饮广场在提高顾客忠诚度，增加消费者光顾的频次方面还有比较大的提升空间。
在这种情形下，餐饮广场的运营者也许可以考虑选择周套票的促销方式，这样吸引顾客一周内多次来餐饮广场消费。
3. 顾客早/晚光顾分析图3 - 某餐饮广场中午/晚上连续光顾顾客比例由图3可见，该餐饮广场中午晚上都光顾的消费者比例还比较低，由于CBD区域白领下班后回家或者去其他地方用餐的缘故，晚餐的客流相对于午餐下降很多，在这种情形下，餐饮广场的运营者也许可以考虑采用午餐、晚餐捆绑打折销售的方式，希望能够在保有午餐客流量的基础上，增加晚餐的客流量。
4.常客来店间隔分布图4 - 某餐饮广场常客来店间隔时间分布由图4可见，常客来店的间隔时间主要分布在1~某之内，可以认为该餐饮广场目前的常客还比较活跃，尤其以间隔1天光顾最多，可以推测有好多来店顾客喜欢连续两天光顾，在这以后有一段时间不来。
还有一个有趣的现象，该分布图有以周为单位梯度递减的现象，可以看出常客的活跃规律也喜欢以周为单位，这一点与常客的平均来店间隔时间- 6.96天也比较相符合。
客流大数据-动线分析1. 室内定位在讨论顾客动线之前，首先要了解室内定位技术，购物中心内顾客动线的分析依赖于室内定位技术，在对顾客持续定位的基础上，进行数据处理和数据挖掘（例如聚类等），从而分析购物中心内典型的顾客动线。
到目前为止室内定位已经有了多种技术：1）蓝牙室内定位技术，例如Nokia推出了 HAIP 的室内精确定位解决方案，采用基于蓝牙的三角定位技术，除了使用手机的蓝牙模块外，还需部署蓝牙基站，最高可以达到亚米级定位精度。
但由于蓝牙基站的不普及，室内精确定位成本较高，在目前公开报道中，尚没有大规模推广的报道。
2）超宽带定位技术，例如 Ubisense，其定位方案采用 UWB（超宽带）脉冲信号，由多个传感器采用 TDOA 和 AOA 定位算法对标签位置进行分析，多径分辨能力强、精度高，定位精度可达亚米级。
但 UWB 难以实现大范围室内覆盖，且手机不支持 UWB，定位成本非常高。
3）超声波定位技术，例如 Shopkic，在店铺安装超声波信号盒，能够被手机麦克风检测到，从而实现定位，主要用于店铺的签到。
4）手机自主惯性传感器定位导航，例如Broadcom 和 Intel，他们推出利用手机的惯性传感器数据进行定位计算的硬件解决方案，但由于手机初始姿态的不确定性和手机惯性传感器精度问题，室内定位效果不佳。
5）LED定位技术，例如 Bytelight， LED 定位系统通过往天花板上的 LED 灯具实现，灯具发出像莫斯电报密码一样的闪烁信号，再由用户智能手机照相机接收并进行检测，而且用户不需要将手机相机对准某一个特定方向，亦可以接收到反馈过来的直接光源信号，定位精度可以在 1 米之内。
但LED 定位需要改造 LED 灯具，增加芯片，增加成本，目前还无法普及。
6）基于RFID的定位，采用刷卡方式，根据阅读器位置对刷卡人员或设备进行区间定位。
主要应用在仓库、煤矿、货物跟踪、安检、ETC、办公考勤等，无法进行实时定位，定位精确度低。
7）Wi-Fi定位，由于 Wi-Fi 网络的普及，目前国内外很多公司都使用WiFi定位技术推出产品。
Wi-Fi 定位可以达到米级定位（1~10 米），Wi-Fi 定位产品可以应用在专业行业领域（矿井、监狱、医院、石油某等），如 Aeroscout 和 Ekahau 公司的 Wi-Fi 定位产品，现在也有很多WiFi定位产品用在了商场内的导航上。
这也是目前我们正在尝试使用在线下商业场所内对消费者动线进行分析的技术手段。
2. 顾客动线分析消费者从购物中心哪个门，哪个通道进入，在购物中心的内部按照什么样的线路某，在哪些门店里面有较长时间的停留，最后又从哪个门、哪个通道离开，对于消费者来购物中心完整动线的分析：- 从这些数据中，能够分析和挖掘消费者来店的方式，自驾、地铁、公交等等- 从这些数据中，能够分析和挖掘消费者来购物中心的消费购买模型，例如看电影+吃饭+溜冰+买衣服- 从这些数据中，能够分析和挖掘消费者的消费能力和喜好，例如快餐、西餐、中餐等等- 从这些数据中，能够通过分析和挖掘，预测这个消费者未来的消费倾向，例如购买孕妇用品的，未来会对婴儿用品有需求进一步的将所有消费者的动线进行聚类分析，可以分析和挖掘出整个购物中心内部的几条最典型的实际消费者动线，这些数据可以对购物中心的运营决策，例如业态布置和调整，租金制定和调整，消费者动线调整设计，促销广告的摆放位置等提供详细的数据支撑，同时可以对所有的决策提供后评估数据支撑，辅助购物中心的运营实现迭代式提高，是购物中心等线下商业场所从粗放式运营向精细化运营迈进的不可缺少的步骤。