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全客通:多維度數據助力智慧零售

2018-04-24 06:09:38楊學軍
上海商業 2018年3期
關鍵詞:多維度區域分析

文/楊學軍

大家好,我主要把全客通的經營服務方向給大家作一個介紹,全客通主要做的一件事,就是幫助線下商業實體實現顧客畫像數據化,通過客流統計和分析,幫助商家提升銷售業績。

我們一直堅持通過視頻技術實現客流信息的采集和分析??土鞣治鲆呀浽趪鴥冉涍^了近20年的發展,它已經從最初簡單的對人數統計轉變為多維數據的采集,通過人數統計實現客流量分析,通過人臉識別技術,引伸出對客戶的性別、年齡段、動線等多緯度的數據,使得客流數據的緯度比過去增加了很多。

通過我們的客流大數據分析,幫助商家進行運營和決策。當然我們客流系統不僅僅只提供報表,還有很多的場景應用。

比如,我們在一個零售專賣店里面,通過專用的設備把進過廣告時顧客對廣告的關注度進行采集,進入零售專賣店的客流進行統計,顧客進店后對貨架關注度、駐留時間等等的統計,通過這些采集的數據,為商家提供包括性別、年齡段等信息在內的數十種顧客分析報告,提升商家營銷能力的提高。這些多個緯度數據都是我們為商家運營提供一套原始原創的數據。

當然我們除了做當地當店的客流統計分析數據外,還和運營商大數據進行合作。基于我個人早年的工作經歷,我們和運營商有很深入的技術合作,作為一個運營商的合作伙伴,通過大數據分析對我們商家周邊的客群進行多維度多內容細分,包括人群劃分、出行頻率、出行路線&目的地、出行方式等等,使得我們對區域內人流的分布、區域客戶的屬性包括他的消費能力、購物愛好、對區域的貢獻度等等,有所掌握。這樣的商業大數據分析一方面對大型購物中心在整個區域內的運營提供一個數據支撐,同時也可對零售企業目前的經營和未來的選址提供一些幫助。

通過全客通的商業大數據的分析,商家在相應區域內實時了解如下內容:

一、區域人口熱點;

二、區域客戶消費屬性;

三、區域干擾及競爭;

四、區域商圈貢獻度分析;

五、通勤便利程度;

六、綜合指數評估建議。

全客通正是通過對原始數據的挖掘為商家的運營提供幫助。

現在人們常常把大數據掛在嘴邊,但實際上很多人所謂的大數據可能來自于第三方、第四方甚至更多環節。全客通堅持數據的原始原創,客流數據就是圍繞購物中心、商場、零售連鎖等多渠道多維度采集,我們的核心工作就是幫助商家滿足客戶需求。

在過去幾年里,全客通客流分析系統已在全國近200家購物中心和百貨商場投入使用,在全國52個城市落地。全客通始終堅持視頻客流技術前沿陣地,我們希望在未來能夠為各位商家提供更加優質好用的客流分析系統。謝謝!

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