體驗時代購物中心的客流量統(tǒng)計研究

李明生

（廈門荊藝科技有限公司 福建廈門 361006）

購物中心商業(yè)價值最終目的是將客流有效地轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流，進而提高銷售業(yè)績，因而對客流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計十分重視并持續(xù)進行，這其中的關鍵是能夠獲取客流量數(shù)據(jù)，對客流數(shù)據(jù)進行精確地統(tǒng)計和分析。傳統(tǒng)零售業(yè)在招商和運營上都受到了電子商務的強烈沖擊，如何提高服務質(zhì)量并營造優(yōu)越的顧客體驗，滿足商業(yè)客流吸引力與凝聚力的需求，成為商業(yè)零售業(yè)變革的重點。傳統(tǒng)客流統(tǒng)計方式費時、費力且成本高，可靠性與時效性均存在較大誤差，購物中心目前采用最佳解決方案，即基于視頻探頭式的客流統(tǒng)計系統(tǒng)。

對購物中心的客流量統(tǒng)計和深度分析，可揭示我國近年來進行的經(jīng)濟發(fā)展和業(yè)態(tài)創(chuàng)新改革給商業(yè)服務業(yè)的發(fā)展帶來的重大影響，以及由此帶來的變化及所呈現(xiàn)的新特征，有助于政府部門從宏觀上準確把握購物中心商業(yè)的發(fā)展方向，并對所在城市的商業(yè)進行正確的總體協(xié)調(diào)、整體規(guī)劃，從而為把城市商業(yè)的發(fā)展水平提升到新的臺階提供了客觀依據(jù)。另外，購物中心為增加經(jīng)營效益、銷售業(yè)績和持續(xù)經(jīng)營，可進一步明確市場定位，有步驟地調(diào)整經(jīng)營結(jié)構(gòu)，采用多方位線上線下立體市場營銷，掌握目標市場的發(fā)展趨勢。

本文的研究目標是購物中心客流量分析統(tǒng)計，主要因為客流量直接影響銷售額，購物中心常常根據(jù)實時客流量數(shù)據(jù)來確定開店、閉店的最佳時間、節(jié)假日延時服務等。購物中心企劃人員對客流量的增量和客戶轉(zhuǎn)化率增量進行相互間的對比來分析促銷活動，探討商品定位策略和商品促銷方式，總結(jié)經(jīng)驗，有利于活動的進一步完善和優(yōu)化。

在對研究數(shù)據(jù)進行全方位的收集和整理后，使用三種統(tǒng)計方法進行客流統(tǒng)計再匯總，即購物中心的停車場客流、主要入口視頻客流和沿街店鋪客流。同時，運用時間序列分析法中的季節(jié)變動法對購物中心的停車場數(shù)據(jù)進行分析，得出季節(jié)指數(shù)并得出結(jié)論，對實際購物中心運營進行指導。

由于開放式購物中心客流統(tǒng)計比較復雜，目前對這方面應用只限于視頻客流為主，再加上筆者學術(shù)和知識水平有限，數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計能力有待進一步提高，因此存在不足之處。比如，樣本不足導致總體誤差、視頻客流設備不夠精準、統(tǒng)計時間選取不夠、人為獲取數(shù)據(jù)有待商榷等原因。

1 停車場客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計

1.1 抽樣調(diào)查統(tǒng)計

安排人員在車輛進出崗亭，每小時隨機抽取出場車輛5部，統(tǒng)計每部車乘客人數(shù)，每天取15個小時，共75部車樣本，考慮每周購物中心進出車流量不同，連續(xù)取樣一周即7天，如此可涵蓋工作日和周末休息日，使得樣本更具有代表性。求出每天通過車輛進購物中心的平均人數(shù)，再7天總平均，從525個樣本中，可得出平均每部車載客人數(shù)為1.7人次（見表1）。

表1 抽樣調(diào)查統(tǒng)計

1.2 停車場智能系統(tǒng)

通過上述得出的每部車平均載客人數(shù)，再通過停車場智能系統(tǒng)可得出每天、每周、每月、每季度和每年的進出場車輛總數(shù)（見表2）。

表2 購物中心每月車輛進場次數(shù)統(tǒng)計

對應的近四年進場車輛月變動趨勢（見圖1）。

圖1 購物中心停車場進場車輛月變動趨勢

1.3 進場車輛季節(jié)變動分析

第一步，求序列TC，其中不包含季節(jié)變動和不規(guī)則變動。

第二步，根據(jù)公式SI=得出只包含季節(jié)變動和不規(guī)則變動的序列SI；Y為進場車輛數(shù)。

第三步，求季節(jié)指數(shù)。按每個月份重新將序列制表如表3所示。繪制出季節(jié)指數(shù)S的時間序列圖（見圖2）。由此分析可發(fā)現(xiàn)，進場車流量數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動，12月至次年1月也就是農(nóng)歷春節(jié)前后和暑假的7—8月車流量出現(xiàn)高峰，7月達到頂峰，2—4月和暑假過后的9—10月則呈現(xiàn)淡季大幅下降的規(guī)律，此規(guī)律與日常所見的購物中心車流量的季節(jié)性相符。

表3 2017—2018年進場車輛研究數(shù)據(jù)的季節(jié)指數(shù)計算表 （單位：%）

圖2 季節(jié)指數(shù)S（2017—2018年）的時間序列圖（單位：%）

從以上停車場的時間序列季節(jié)變動中，結(jié)合購物中心實際運營情況可以得出以下結(jié)論：在7—8月暑假和年末12月、1月停車高峰期來臨時，合理調(diào)配人員和提前監(jiān)測各種停車系統(tǒng)設備，保證停車系統(tǒng)正常運行，提前做好車場排班安排，如此才能最大限度地發(fā)揮效能、創(chuàng)造價值。

2020年，新冠疫情肆虐，購物中心部分時間中斷營業(yè)，車輛無法進出，因此進出車場數(shù)據(jù)不具有代表性，故選取2018年7月—2019年6月的數(shù)據(jù)。通過停車場進場的客流為1255050×70=2,133,585（人次），即通過停車場進入購物中心的人數(shù)為2,133,585人次。

2 視頻客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計

2.1 購物中心入口視頻客流統(tǒng)計

視頻客流的解決方案是采用視頻式客流統(tǒng)計系統(tǒng)，通過對購物中心各個入口的探頭傳輸客流數(shù)據(jù)，并進行統(tǒng)計。原理和思路是基于模型的機器視覺技術(shù)，從而精確統(tǒng)計各個出入口進出人數(shù)，通過后臺調(diào)整后的實際人群流動方向信息，具有精度高、適應性強和運營成本低等優(yōu)點。功能強大的智能視頻客流分析管理系統(tǒng)，不僅后臺數(shù)量眾多的各種各樣的報表可供用戶選擇，還可以與購物中心的第三方軟件進行系統(tǒng)集成，從而形成數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺，為科學決策提供數(shù)據(jù)支持。

視頻客流統(tǒng)計系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。

圖3 購物中心視頻客流系統(tǒng)架構(gòu)

從視頻客流系統(tǒng)可以得出，購物中心所有出入口的全年（201901—201912）客流如表4所示。

表4 視頻客流系統(tǒng)客流統(tǒng)計

從以上購物中心1 2 個出入口可統(tǒng)計得出，全年（201807—201906）進場客流為25,338,363（人次）。

3 沿街店鋪客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計

3.1 主力店鋪客流與業(yè)績關系

沿街客流統(tǒng)計不同于停車場和出入口客流統(tǒng)計，沒有在每個店鋪的入口單獨安裝客流設備，只能通過個別主力店的客流系統(tǒng)得出客流量，并結(jié)合業(yè)績算出客流與業(yè)績之間的關系，然后其他沒有客流的店鋪根據(jù)銷售業(yè)績倒推其客流量，如表5所示。

表5 沿街主力店鋪的銷售業(yè)績、交易筆數(shù)、進場客流

從2017年1月—2019年6月，交易筆數(shù)合計20,813（筆），進店客流合計155060（人次），看得出提袋率：155060/20813=7.45，即平均7.45人次客人進店可成交購買一筆，這是零售類的客流與銷售筆數(shù)的比例，若是餐飲類則按通用1.6比例測算。

3.1.1 沿街客流統(tǒng)計

以7.45人次的比例反推算其余店鋪的客流量，即沿街店鋪業(yè)績、筆數(shù)、客流如表6所示。

表6 沿街店鋪業(yè)績、筆數(shù)、客流

以上停車場、出入口、沿街三部分客流分別為2133585（人次）、25338363（人次）、6158235（人次），一個完整的年度（201807—201906）客流量合計為：33,630,183（人次）。

4 結(jié)語

本文通過購物中心實際情況，即客流由停車場入場客流、各入口進場客流和沿街店鋪三大部分組成。先運用簡單隨機抽樣計算樣本均值，統(tǒng)計停車場進場客流；再選取一家具有代表性的沿街店鋪推導出銷售筆數(shù)與客流的比例，算出沿街客流，并結(jié)合視頻客流系統(tǒng)，以上三部分構(gòu)成購物中心總客流。

（1）樣本抽樣調(diào)查。在實際調(diào)查、樣本抽樣調(diào)查、定量指標和定性指標相結(jié)合的原則下，統(tǒng)計車上的載客數(shù)量推算每天通過車場進入購物中心的客流量。

（2）三種客流匯總。通過視頻客流系統(tǒng)布置在購物中心主入口的探頭設備統(tǒng)計每日各入口的客流量，隨后是沿街店鋪客流量的計算，通過一家有安裝客流統(tǒng)計設備的店鋪推算進店沿街店鋪客流與交易筆數(shù)之間的提袋率。在此比例的基礎上，其他店鋪用該店的交易筆數(shù)推算該店的進店客流，所有沿街店鋪客流匯總為沿街客流，和前文得出的車場客流、視頻客流加總為購物中心每日客流量。

本文運用多種方法建立科學系統(tǒng)的客流量統(tǒng)計，能夠為高層管理者提供更多的信息，為每次企劃促銷方案帶來客流和業(yè)績提供預測，進而為達成的業(yè)績指標提供依據(jù)。該套模型可以為現(xiàn)今各大購物中心的客流統(tǒng)計提供新思路和新方法，從而優(yōu)化客流結(jié)構(gòu)，吸引更多有價值的客流進店消費，對進一步提高銷售業(yè)績具有一定的應用價值。