客流统计方案可以帮助零售商和购物中心获悉哪些顾客到访了商区，同时帮助商家客观掌握消费者的购物行为，商家需要了解在购物者们进入大门之后会发生些什么。当到访者进入大厅后，可以通过匿名识别移动设备（如手机）来获取信息。这些类型的统计设备能够实现诸如区分新访客和重复访客，分析在店铺或者购物中心等不同位置的停留时间。

更关键的是，这样的方式不仅可以洞悉消费人群是哪些，还能捕捉他们对商家的期望值以及他们倾向于选择何种方式和店铺或购物中心互动。通过了解现有忠实客户的行为，零售商能够更好的优化店铺环境提升商业价值，留住老客户吸引新客户不断光顾商铺。

解决问题

一旦零售商和购物中心识别出忠实消费者的购物行为，就可以建立有效模式来洞悉消费者行程中的薄弱环节 – 通过智能零售系统可以从相关数据流中挑选出关键因素。

商家很清楚客户服务对提升顾客的忠诚度有很大的影响；绝大多数购物者的体验价值体现在训练有素的员工成为客户值得信任的顾问，在顾客光顾店铺或者购物中心时，提供有价值的建议和指导。集合客流分析和转化率等数据可以帮助零售商识别出在哪个时间段，什么原因让客户交易失败，购物中心可以识别出哪家店铺无法吸引客流，从而找出产生问题的根源。

有一系列的情况都可以导致商业业绩下滑，例如，我们为零售商提供的数据通常揭露出某个时段销售额在下降，往往是因为店铺增加了临时雇员，但是他们可能不像全职店员那样专业和熟悉店内产品。通过观察找出问题症结，管理者可以在员工培训方面花更多的时间，或者合理安排临时工和专业员工的均衡合理分配，提升店铺服务。

提高附加值

零售企业总是不断寻求对策来激发顾客访问店铺的动力并保持他们的兴致。商家们尝试了各种科技手段 – 例如促销，会员卡，每周一次的夜间营业等。然而受诸多因素影响，延长工作时间，多渠道购物方式，依靠科技手段等已经打乱了现存的零售规则，之前有效的经验方式也可能不再发挥作用。

场地格局的设计对到店的消费者或者购物中心的顾客体验有着相当大的影响。熟悉的环境固然很好，但一成不变的实体店无法满足外观和体验的时尚感，不能迎合现代的购物习惯，降低了对客户的吸引力。如果经理和高级管理洞悉了顾客的需求，他们可以定位客户的店内交互行为并做出回应。同样地，特价活动最好的时机就是换季打折，或者利用现有的优势资源，通过适当的方式予以展现。如果零售商能够测量相关的顾客行为，比如剥离率，他们可以分享这些可实施的洞察给相关的店铺或者购物中心，那么糟糕的促销活动可以在中途得到改进。

为了真正提升顾客购物行程的附加值并稳定他们的忠诚度，零售商和购物中心需要不断创新，尝试技术手段解读顾客忠诚度。商家应该善于分析有效信息来判断是否这些方式提升了附加值，努力改进措施以应对消费者的反应。

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