数据分析公司HeadCount Corp.的创始人Mark Ryski在《转换：最后一个零售指标》一书中指出：客流统计数据已经成为商场经营决策中越来越不可缺少的重要内容。
门店销售额的计算公式为：门店销售额=客流量×成交率×客单价。
当前，大多数零售商仍然使用交易量（即客流量×成交率）作为门店KPI的衡量标准。然而，正如Ryski在书中指出的，成交率高度依赖于劳动力、库存、客户服务和结账队伍的长度。而门店客流数据对于评估门店的运营情况有重要意义，因为客流量更代表了销售机会。
在本文中，我们将对客流量统计的常见技术及其优劣势进行分析。
手动客流计数器
最准确也最便宜的客流计数设备是一种机械手动点击计数设备。它需要一个专门人员站在门店入口处，每进来一个客户就手动点击一次。
这种依赖人工的统计方式客流统计方式维护成本较高。
转闸
转闸是一种能够精确统计人数的机械通道。但是其明显的缺点在于，在门店入口处安装诸如闸道之类的设施对客户很不友好。
红外客流统计
红外客流统计的基本原理是利用一对红外收发设备安装于门的两侧，人体经过时会阻断红外线之间的对射，以此实现客流统计。当有人进入时，第一路设备红外光束先被人体阻断，然后另一路也被阻断，这时系统会自动计入一个进入客流。反之，当第二路设备的红外光束被人体阻断之后，第一路紧跟被阻断，这时系统会自动计入一个离开的客流。这种计数器使用和安装都很方便。
但它的缺陷是，当两个或两个以上的客户并排走进门店，计数器仅会计入一个人。另外，如果有阻碍物刚好在收发器的中间（例如，营销台），计数将无法正常运行。
基于顶装单目鱼眼摄像头的视频客流统计
顶装视频客流计数器安装于门店入口的天花板上。它基于计算机视觉算法对人员的头、肩等信息进行检测和跟踪，当提取的个体特征符合预设规则时，实现自动客流量统计技术。但这种计数设备对阴影很敏感，如带着白帽或背包的行人监测的准确性会受影响。
基于顶装3D摄像头的视频客流统计
3D视频客流统计技术通过对两个镜头采集的视频进行计算处理，以获取视频里物体的高度信息，并匹配与人体高度接近的运动目标实现人员检测。这种计数器缺陷在于，由于小孩的身高较矮，计数中很容易被遗漏掉。
顶装TOF深度摄像头
飞行时间测距法（TOF）通过对目标连续发送光脉冲，探测光脉冲的飞行时间来得到物体距离和深度信息。顶装TOF深度摄像头对光线条件很敏感，但是它极具成本优势。
基于WiFi/蓝牙MAC的客流统计
当今时代，许多人出门都会携带智能手机，当他们在购物时，他的智能手机很可能打开了WiFi或蓝牙。基于这一现象，通过WiFi/蓝牙信号来获取智能手机设备MAC地址，进而实现客流量统计。
这种技术方式的缺陷是，并非所有的客户都携带电话，而其中也不是所有客户都会打开WiFi/蓝牙。还有一个重要的问题是，WiFi/蓝牙信号探测的有效距离太远，在门店附近但未走进门店的人员会被误统计。
基于人脸的客流统计
神目人脸识别AI智能安全摄像头能够捕捉镜头范围内的所有人脸，并对人员进行聚类，即同一个人仅计入一次。如下图所示，同一个人，在戴及不戴面具的情况下，一天内多次进入或走出门店，在神目的客流统计系统中均被识别聚类为同一人，计数为1。
通过人脸去重技术，我们能够获得准确的客流量数据。同时，这种基于人脸的客流统计计数也避免了其他技术方式中影响精准性的场景，如：1.人员在门口逗留 2.小孩在门店口玩耍 3.员工出入
通过人脸的计数方式，我们还能通过对同一帧的多个人脸信息分辨出团购群体。
各种技术对比表
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