近几年，经历过疫情的美妆零售行业或多或少都遇到过至暗时刻，但某老牌连锁美妆集合店却持续三年盈利，更是积累了超 2 亿用户和 6000 多万付费会员的丰厚用户资产。
作为连锁品牌门店，客流数据是衡量门店经营的重要数据指标。到店顾客都有什么偏好？门店客流受天气、节假日、活动的影响变化如何？门店陈列调整后能否带来销售额增长？
借助Whale SpaceSight进行 AI 门店客流分析，该品牌得以快速、全面掌握门店客流真实情况，优化运营管理。
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门口人来人往，但真实进店情况又如何
相比其他化妆品、护肤专卖店，美妆集合店客流量通常较为可观。在周末或节假日的高峰时段，过店人数会显著增加，店铺门前的人流络绎不绝。
虽然过店人数众多，但真正进入店铺的顾客数量会受到多种因素的影响。店面设计、品牌知名度、产品种类和质量、价格策略以及促销活动等都会影响顾客的进店意愿。
该品牌某门店店长就注意到，在店外，有的人可能是逛街时顺便经过，也可能是被新品海报吸引的目标消费者；在店内，有的顾客穿梭在货架之间，也有顾客会停留、查看商品、询问店员……这些顾客中哪些才算作真正的有效客流？
还有，有的顾客在一天内多次进店，或是外卖员、快递员等「非顾客」人群进店送货取货，以及全天在店的店员等，这些也都不能算作当日的顾客进店数据。
对于真实有效客流统计，通过 SpaceSight，AI 算法能够实现有效过滤、精准去重。针对各门店实际情况，店长还可以设置停留时长过滤，排除那些穿行过店、进店问路、进店时长过短等无效客流，获取有价值的客流数据，进店客流统计准确率可达 80% 以上。
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不同人群到店，当然要「投其所好」
除了每天的进店人数，门店也需要对客流情况进行分析，比如顾客画像、顾客停留时长等。
以往，这些只能依赖于店员和店长人工判断，操作流程繁琐且复杂，也缺乏客观依据。
现在，通过 SpaceSight 的 AI 模型自动进行分析，店长可以直观了解不同客户画像差异，从而制定更具针对性的运营策略。
比如，某年轻女性顾客到店，导购发现其在逛店过程中表现出对一款洗面奶感兴趣，但最后并未购入，询问得知是因为当下没有折扣优惠的原因。
那么，门店可以通过「逛店路线图」完整复现重点顾客逛店情况；结合 CRM 系统，清晰记录下该顾客每一次逛店的详细信息和感兴趣的产品，丰富完善客户标签。
后续，再通过企业微信等私域触点，向该顾客推送针对性营销活动，提升单客消费频次和客单价。
而通过多种人群数据的积累，也可清晰了解不同人群喜好，比如 20+ 年轻女性更爱逛什么区域，男性顾客在购买时又会更看重什么。
另外，该店长有时也会发现，同一款面霜在不同门店销售数据差异很大。这是否是受到货架陈列的影响？
通过 SpaceSight 考察全店逛店停留时长 / 全店逛店深度等整体逛店数据，可对店铺整体的陈列设计提供数据支撑。
而通过考察区域到访人次 / 区域停留时长，则了解了品牌 / 品类的受欢迎程度，那么后续及即可结合销售订单数据，调整货品结构，或是制定全新的销售策略。
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智能周期对比，单店、跨店考察更清晰
对于门店经营来说，一个顾客「路过 - 进店 - 逛店（拿起商品跟导购沟通）- 浏览其他商品 - 最终买单 / 放弃买单离店」这一整个旅程，包含着繁杂的指标、多样的数据。
如果依靠人工分析操作，并不现实，不仅耗时耗力，也容易遗漏。
通过 SpaceSight，所有数据都可以收集整合在一起，包括出入口数据、店内数据、顾客画像、热力图、动线图，店内实景图等。店长只需要提前设置好时间周期、推送频率范围，即可收到一份「AI 智能门店报告」，全面了解各门店的真实情况，
在报告内容中，除了详实的基础数据指标外，更有「AI 智能周期对比」分析结论。
通过多个门店在同一时间段内的销售数据对比，品牌总部得以了解各门店的业绩差异，发现优秀区域或门店的经营亮点及问题门店的潜在改进点。
同时，基于多门店数据，总部也可了解不同地域消费者的消费习惯、偏好和需求，为制定地域性营销策略提供有力支持。
在全面使用 Whale SpaceSight 进行客流分析后，逛店顾客大幅增加，顾客选购商品也相应提升，该品牌多个区域门店实现整体营收增长。
而随着门店运营管理愈发精细化、差异化，将有助于品牌真正实现「千店千面」，在激烈的市场中持续提升业绩与竞争力。
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