【用心点】【用心点】客流风险评估大数据平台，主要致力于基于任何具体地理位置的人流量数据的精准采集、深度挖掘。帮助千万家线下商户及时规避、降低选址、经营及战略阶段存在的客流风险，从而避免一个几十万甚至上千万的决策失误。
也就是说【用心点】是一家风控公司，那些需要通过线下真实粗数据作为重要风控决策的公司和行业都可能会成为他们的用户。这也让他们和其它项目经营逻辑上会有点与众不同的是【用心点】的经营哲学，即从来不是帮客户做成、做好一件事儿，而是拥有一票否决权，让数据告诉客户这事儿其实不能做！总之【用心点】提供的是大底层的粗数据，是原油，未来一定是可以在很多行业领域和场景里使用得到。
首先我们开过店的朋友都知道，七分靠选址，三分靠打拼。选址不对一切白费。咱们去一个地方最看重的就是那边的人流量，但是问题和头痛的事儿就来了，物业方提供的数据真假难辨，老板亲自蹲点掐表，费事费力，让下属做又担心数据不准，基本是没数过人、掐过表的，都不好意思说自己开过店。中途在加上中介的怂恿，让你生怕错过一个好位置，后面实打实真金白银买教训。
按照小编作为投资人得角度来分析，看一个项目做不做的成，一般都是从五大系统风险来看的，即客户系统风险、产品系统风险、市场系统风险、增长系统风险以及桥头堡系统风险。本文除了会谈及到五大风险外，还会略带涉及些“零雇工”以及“通证经济”在项目里是如何运用的。
A、客户系统风险
（客户系统风险指的是谁一定要用这个产品呢？是不是非主流刚需，是不是痛点？初创公司一开始找种子用户是不怎么烧钱的，而一开始找目标客户很烧钱）
1、从需求侧来看
1.1、种子用户
1）非目的性消费及非聚合性消费的线下实体商户的老板或拓展经理
1.2、目标客户
1）做线下广告投放的广告公司
2）投资线下物业的金融投资者
3）商业地产商等
2、从供给侧来看
2.1、35以上外来务工的、没专项职业技能的社会闲散人员
2.2、技术研发团队：寻求更高难度挑战的人工智能领域的工程师及一些技术社群
B、产品系统风险
（产品风险指的是除了我们的产品外，还有没有其他的可替代品？）
当我们选择线下开店的时候，我们面临的首要关键性风险就是我们的客流风险。
——在选址阶段：因为无法获取目标地真实客流量，无法评估租金的合理性，凭经验靠感觉，简单观测，缺乏详细数据粗略估算造成投资损失，至少几十万打水漂。
举例：我们知道每个城市都是有一些地标性的商场，因很多大品牌可能为了追求品牌效应，那么就需要去这个城市里最好的商场或者说客流量最多得一个地段开店。虽然我们会看到在这些最好得商场/地段里一些品牌店里的人非常多，可能生意都忙不过来，然而他们不一定能够赚到钱。这是因为假设一个普通商场，它的租金一个月是3万块钱，然而这个普通商场可能一天的店铺路经人流量是4000人，相比去一个特别好的商场它的店铺路经人流量是8000人，只是多了一倍的流量，但是它的租金可能翻了5、6倍。也就是说这个租金它是不合理的，虽然随着这个地段的客流量增加，它的租金也就更高，但是它们是不成比例的增多的。也就是说如果拥有真实线下客流数据，那么就可以检测该商铺租金是否合理，从而将可以成为与商铺出租人谈价的筹码。
——运营阶段：这样的风险依然是如影随行。因为我们每天在店里，所以对店里面的情况一清二楚，但是我们对店外面的变化却一无所知。这包括了在战略阶段：我们需要拿什么样的位置？我们要在什么样的商圈？哪个商圈有发展性？哪个商圈正在萎缩？因为我们开一个店不是开一天两天，我们一签就是5-8年，所以我们需要一个长期的对一个地域大范围内的发展性做一个评估。
举例：比如某餐饮商户在某个很好的地段开店，然而开了很多年之后，发现生意在慢慢的下滑，那一般有些餐饮商户的反应经常是觉得自己的菜品可能出现了问题，然后就盲目地更换厨师、改菜品、做新菜等，但到最后还是无济于事。（这次举的餐饮店的例子主要针对线下客流数据这块，因为一个餐饮店开的好不好还有其他因素的，关于如何做好餐饮行业领域的项目，小编日后也会进行分析编辑发布的，非常的有意思。）
如果这个地段的线下客流量是每年呈现出逐渐递减的趋势，那么从长期的数据来看的话，这个餐饮商户第一年在这个地段开店的时候，假设这里的客流量可能就已经减少了大概30%-40%，那么在这样的情况下，如果TA还一直只是在店里闷头改造而不去店外面看看情况的话，那么TA这个餐饮店可能就撑不下去了。
如果商户拥有该地段的线下客流量数据的话，那么呈现的数据就会指示TA，
1）应该及时放弃这个位置，或者考虑还是否要在这个点位上进行续租。
2）如果还要在这个点位上续租，那么该线下客流量数据就可以成为与房东谈价的筹码。
比如，在某个商场或者某个地段，当房东跟租户再提涨价的时候，那么商业租户就可以拿着数据反问TA，你们这里锐减的人流量并没有与涨价的租金形成正比，那么为什么还要涨我们的租金啊，我们甚至可以问他们为什么你们的经营情况在不断的下滑等作为谈判的筹码。
——投资阶段：投资线下实体店时，如何用线下客流数据来规避一些不必要的风险？
举例：据小编了解到一例现实案例，比如也有人在核心地段去测人流，他们说道：“我们知道我们来这边肯定是会亏钱的，因为租金非常高，即便生意做的很好，但是我们也不一定能赚钱的，因为我们的客单价也低，但问题是我们要放后面的加盟，我们必须要拿一个店放在这做形象店的，但是我们得知道我们手上的资金能够烧多久。因为比如说每天要净亏1万的话，我们得知道我们大概能亏得起多久，我们需要知道这个流量，知道这些捕捉率，然后去估营业额的。因为只有估出这个数字，我们才能可控自己得风险，比如说我们要亏，我们也要知道我们要撑多久才能撑到我们把所有得加盟都放完，或者能不能撑到我们其他店获益来补这家店。”
另外，如果这样一个品牌店拿自己的资金在好的地段去做一个品牌形象提升或者是战略高度的一个目的话，那是TA的决策，TA认为能够承受就OK了。但是如果TA是拿一些投资人的钱来运营，事先又不说明这样的情况，然后投资人还指望TA这家单店来挣钱的话，这很有可能造成投资失败。
因此，我们选址的关键就是要精准预估我们的营业额，如果我们能够越准确的预估我们的营业额，那我们很多的风险就可以为之规避。
——小编也从很多专业人员那里得到一个针对非目的性消费的营业额的简单公式
营业额= 流量x捕捉率x客单价
注:
—— 流量：在线下从店铺口所经过的人流量
—— 捕捉率：路过店铺的人中进入店里的人流量。如有100个人走过，其中有10个人进店，那么捕捉率就是百分之十
—— 客单价：在店里消费的费用
针对捕捉率这一问题，对于经常开店的大品牌店商其实心理还是大概有个数的，他们就是要知道人流。比如我们有很多大品牌，他们自己有很多老店，所以他们可以从很多老店的数据库里面调出一些和这个新店比较相似的数据，然后参考这个老店的捕捉率。还有一种情况就是他们在当地选址目标附近找一个和他们业态相似的以及客单价比较类似的店，然后去踩那个店的捕捉率，用来作为自己的一个估算，这样就比较科学。但有些新入行的客户是没数的，因为他们店开的少，因此他就搞不清楚这里面的运营水平和状况。
从这个公式来看，客单价是透明的，而流量和捕捉率是变量。因此线下客流量数据的测量成为线下开店（评估）等选址、运营、战略阶段至关重要的因素。
捕捉率那么我们接下来看看在传统方案里怎么测量线下客流量的数据以及可能出现的问题。
市场痛点1
市场痛点21、针对非目的性消费、非聚合性消费以及消费的线下实体商户的老板或拓展经理来说传统的解决方案和问题。
传统解决方案：1.1、凭个人感觉选址
——即：凭经验，靠感觉，简单观测，赌博式，没有准确的数据决策依据，拍脑袋决策最终店址。
——出现的问题：开始运营后，发现客流量不足以支撑生意，导致开店失败；或发现高额租金与真实客流量不成正比，最后怎么做都不会挣钱。
传统解决方案：1.2、老板自己蹲点数人头
——即：亲自去定的地址那数人头，计算路过的客流量。
——出现的问题：亲自去，最多专注二十分钟，后面数据以此类推；老板自己碎片化的时间去看看，都习惯去哪里吃饭；老板亲自去，蹲点一周，只要自己能在的时间段都用心记录。
然而常常出现的情况是算不过来，或者会有遗漏，重复数人头，那么精准率就会大幅度下降。
传统解决方案：1.3、老板安排下属做
——即：拓展部员工按要求轮流蹲点或者组建临时测人流量团队蹲点掐表。
——出现的问题：没有专业的设备系统；统计方式很原始；没有办法监管以及校对数据的真实性；下属反感以及造成人员价值的极大浪费。
传统解决方案：1.4、找大数据公司来做
——出现的问题：他们出的数据通常是样本数据，数据网格大，不具象不聚焦，与自身关联度低，参考价值低，且费用高。并且一些多维度的数据组合反而是增加了客户决策的难度。
比如，很多数据公司用的是和移动或联通买的数据，据小编了解到移动和联通自己本身就是一个样本数据，它的数据网络其实是很粗的，比如测得是1公里范围内的人流量，然而这些需要开线下实体店的商户是需要非常精准的具象数据，具象到自己目标位置店门口的数据。因此对于客户来说，不要说1公里的范围，就50米的网格，都可以从街头到街尾了，租金都翻了好几倍，怎么参考？
传统解决方案：1.5、那些人工智能领域的独角兽公司来做
—— 出现的问题：他们一般都是帮政府做数据的，因为他们的监控可以在某些场景下识别出男女老少，穿长袖还是短袖等，但是后来发现一个问题，他是用4K高清摄像头来摄像的，这也就意味着存储、传输的网络成本也是非极高的，大部分商用客户根本用不起！
传统解决方案：1.6、外包给第三方咨询公司做
——即：委托第三方咨询公司打包式一条龙服务
——出现的问题是：咨询公司全套定制数据+分析+评测，客户并不需要这么多余服务；他们采集方式依旧很传统，即也是通过掐表手工统计，当中还会出现层层外包，作为用户怎么去控制，怎么去核实准确性呢；他们通常只服务于真正的一线大公司，因此过程繁琐，费用高昂，性价比很低，数据准确度依旧无法核实。
传统解决方案1.7、传统摄像头硬件公司做？
——出现的问题：涉及到布线，安装高度等各种限制，在短期流动的场景下根本无法实现，比如店还没开，露天怎么装摄像头，怎么固定安装摄像头？
总的来说，传统的一些解决方案因为没有好的技术和手段，因此市面上几乎没有单纯做基础数据采集的公司；另外，有些传统方式给出的解决方案不但数据不够精准而且采集成本也是大部分客户无法承担的。
2、针对做线下广告投放的广告公司遇到的问题
——出现的问题：因为现在做市场营销跟以前的不一样了。比如我们在线上投一个广告，那么对方可以马上就告诉我们网上的流量是多少，然后按点击率付费，然而在投线下广告的时候，付了钱却没有人告诉我有多少人看了我的广告？即所投放广告牌的地方，到底有多少人经过是不知道的。
3、针对投资线下物业的金融投资者遇到的问题
——出现的问题：投资线下物业的金融投资者，或者还有很多投资房企上市公司的股票，很多上市公司名下持有很多大型购物商场的物业，那么我们就需要通过长期的客流量的数据来判断他们的运营情况从而进行投资。然而从前他们都是只能等年报，然而那时做决策就晚了。
那么传统方案不好解决的地方，【用心点】是如何解决的呢？或者说优势在哪里？
1、拥有很强的技术研发团队社群
——运用图像识别团队，全程技术开发，采用运动人体轮廓识别，动态视频追踪，立体视觉等算法，行业最高精准度达到95%。
——技术团队里的成员可以是兼职也可以是全职，多中心化，大幅度提高生产效率。
革新技术
革新技术
真实点位测试图
真实点位测试图2、响应速度快
——全国性的小摄手众包网络。比如连锁店的经理说我们要在上海、杭州、北京、深圳等各个城市同时选址测量，如果非常紧急，哪怕提前一天，【用心点】都可以做到马上进入准备测量中，而这种响应速度不是一般的咨询公司可以做到的。
3、费用经济
——【用心点】可供任何城市，任何地点，一律每个点位，一天8小时采集只需260元，每加1小时部分增加30元。
4、便利、透明
——专人实地采集，无需蹲点守候，采集视频不间断，后台随时监控查看。
服务模式
服务模式C、市场系统风险
（指的是增长趋势、盈利模式以及客户终身价值）
1、增长趋势
根据数据显示，现在市场上就2016年北京上海广州深圳新增40万家以上的餐饮店，仅四大城市餐饮年市场粗略估算就有9亿。上海每天开张餐厅有375家，平均每家选址是3.5个地方，且越来越多的人都有数据决策的意识，加上其它业态及全国市场，怎么说也是个百亿级以上的市场，并且在这个跑道上，“运动员”还不多（在客流风险评估大数据行业领域，做的人还不多）。
2、盈利模式
——短期数据采集费&长周期数据监测费
——数据库订阅查阅费
3、客户终身价值
【用心点】顾客粘性度高且用户复购率100%。与【用心点】合作的一部分知名合作伙伴及用户如下：
服务模式
一小部分合作伙伴及用户D、增长系统风险
（比如在上海能做，那么在其他城市是否能做？供需双方在各个城市中如何增长？）
因为现在这种商业环境越来越复杂了，像以前我们一个城市它可能就是一个商业中心。比如在上海，大家都知道南京路是最好的，大家都去那儿逛街，但是慢慢发现城市越来越多中心化的发展，甚至每个社区都有它自己的商业中心，人流不断的在分散。因此，很难再通过自己传统的经验和公知去判断到底哪个位置是好的。
以及还包括从线上转线下的一些商户，因为大家都有一个共识，就是线上的流量越来越贵了，而且也越难越转换了。打个比方，比如小编从你们家门口路过进去吃一碗小混沌的概率是极高的，但是这个时候如果小编坐在办公室里，你们给小编发了一个广告，让小编去某某地方吃一个小混沌，这个转化是极低的。通过这么多年，很多商户线上转线下，或者线下转线上，大家已经形成了一个数据意识了，所以造成大家对线下的流量数据也越来越重视了，因此这也是一个趋势。
因为【用心点】的技术团队的优势，加上具备全国性的众包网络，因此可以在各个城市中同时迅速落地，拓展起来非常的快。
E、桥头堡风险
（在一个细分领域占有三分之一以上的市场份额，及形成网络效应及商业壁垒)
1、【用心点】的壁垒是它这张数据网络
【用心点】的数据和其它的数据网络还不太一样。因为这个是需要实时收集的。比如这一天过去了，那么这天的数据没有测到那就没有了。用的人数越多，数据累计库也越来越多，它就越值钱，这样循环往复，便形成了一张数据网络，这也就是意味着【用心点】就是线下测流数据的人流量切入口，那么它就自然垄断了这个细分领域。
比如在几年之后，有某【爱心点】的数据公司出现，那么它比【用心点】晚几年，那么对于客户来说，是没有必要选择这个【爱心点】的，因为对客户来说【用心点】平台无论是操作的成熟度，还是数据的积累都比【爱心点】要更多，因此那些竞争者无法和【用心点】比拼的。而且成本费用之前我们也提到过了，是非常的低的。因此，竞争对手如果要是自杀式的和【用心点】拼，那他们烧钱也少烧不了多久。
数据包部分产品示意F、零雇工运用
【用心点】的技术开发团队、数据采集团队、以及数据校验团队都是完全社会化的。目前据小编所了解到的是【用心点】的成员也就是4名人员，其他都是社会化的。
1、在技术开发团队上
【用心点】目前使用的识别技术，可以说在整个人工智能领域都是非常高难度的，非常多的独角兽公司都是不惜一切人力物力在攻克这方面的问题。如果【用心点】仅仅依靠自己内部团队去完成这么有难度的技术研发，相信效率会极低。这几乎是不可能的，所以【用心点】正在开放自己的围墙，让更多人进来一起攻克一些高难度的课题。
2、数据采集团队上
采集团队这一块就更加需要社会化支撑了，【用心点】几乎完全社会化众包小摄手模式。也就是当客户需要采集某个地方的数据时，【用心点】的小摄手团队就拿着设备或者自己手机用心点的app到指定的地点进行录制视频，然在上传到云端数据库，这里养人管理与被管理一说，完全是社会化众包出去。【用心点】现在的小摄手团队基本可以做到最快速的，上海区域内，2小时后就能开始采集，其它很多城市也能做到隔天开采。
3、客服经理目前也是零雇工状态
他们负责和客户对接，比如一大早客户来单子，发位置的定位，那么得和客户确认时间点位，采集稿纸等，以及隔天早上会用微信提醒等一系列服务。
4、执行经理也是零工状态
其职组建小摄手众包团队，负责现场执行等，再然后给他们做总培训，即怎么用设备，包括出现得各种意外问题该如何解决等。
5、城市合伙人
这部分可能是利益相关方，比如第三方选址服务公司，他们也会帮【用心点】拓点，拓展客户。这部分是通过考核制来竞选的。也是社会化众包出去。
G、区块链的使用场景
1、项目未来在数据传输分享这一块为保障数据不被串改，会使用到区块链技术。
例如：我们再以往的工作中，有出现过中介和拓展为了达成一些灰色约定，促成铺子尽快成交，他们会去美化数据。当数据一次次的传播到最终决策者手里的时候，可能他已经不那么真实了。但数据的真实靠谱对于【用心点】来说是头等大事，所以区块链技术是可以很好的解决这个问题的。
2、【用心点】也有自己的通证，名字叫“晓数点”。
“晓数点”主要用于嘉许我们平台的小摄手完成采集任务，以及自发性上传公共区域视频数据的商家及全民小摄手。大家通过token为纽带，把用心点的数据库做的越来越大，越来越全。未来一起分享收益。
3、有些客户是非常需要定向的数据的时候，那就可以享受【用心点】这种Token的激励方式了。
比如：【用心点】不收某个店铺采集数据时租的设备的费用，也不去收他数据处理的费用，但是【用心点】就装这个摄像头在他这个店的门口，然后一年365天这个数据要在【用心点】这个平台上完全公开的，并且其他人都能够看的到，然后他自己也可以看到自己的数据，同时也有权力看到别人家的数据。那么这个时候【用心点】给他人民币等其他东西都非常不合适。那这时就可以运用【用心点】的通证“晓数点”进行激励。
小编个人是一直认为区块链它只是一个工具，是一种解决方案，最终它还是要落到在什么时隙的什么场景下一定要用区块链来解决什么样的人的什么问题。区块链的运用场景是关键所在，也就是这类是属于应用型通证。否则就是空谈，说概念。我本身也投资了区块链，也看到很多是为了做区块链而做区块链，为了发行数字货币而做区块链，为了融资而做区块链，显然最后会死个透心凉。【用心点】的案例也能够为我们更好的理解零雇工以及区块链的应用。
如果大家对【用心点】很感兴趣，可以关注他们的微信公众号
该项目分析到此，如果有关项目或者新品类项目的任何问题，可以给小编留言哦！谢谢大家耐心看完！
（小编个人简介：英国邓迪大学建筑设计系研究生毕业，就读大学期间跟着沐新创业同修会的导师、各行各业的领创者、校友等一起学习新品类创业、创新和创投教育领域。目前是一名专业做新品类项目的投资人，已投资了有10个不同的互联网新品类领域，即幼儿教育行业领域、线下客流数据领域、IT行业领域、人工智能领域、国际击剑运动领域、线下餐厨维修设备领域、中外社交平台领域、个性化当地旅游体验平台领域、废弃空间艺术改造领域、区块链。）
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