從客流統計到營銷賦能，Re-ID加速實體商業數字化轉型 | 愛分析洞見

 

2020年中國實體商業受到突發疫情的重大影響。以危機為契機，實體商業加速數字化轉型，利用創新應用服務自身業務。在此階段，基於Re-ID（Person Re-identification，即行人再識別）的新一代客流分析系統正在實體商業領域逐步推廣。

一部分實體商業率先部署Re-ID客流分析系統，用以重新定義、評估人店場，透過資料驅動並改善自身的經營策略。正如《匯客雲中國實體商業客流桔皮書》中所提到的“Re-ID可以記錄顧客特徵、顧客遊逛軌跡等資料。這些資料可以幫助購物中心更加高效、精準地洞察顧客，在最佳化活動效果、調整品牌佈局、輔導品牌經營方面提供價值。”

01  疫情之殤，實體商業加速數字化轉型應對挑戰

實體商業在疫情的影響之下受到巨大沖擊。根據《匯客雲中國實體商業客流桔皮書》的資料，2020年初階段，疫情影響巨大，在此階段國內大量實體商業被迫暫停營業、限流，第一季度全國購物中心客流總人次為44.6億人次，客流回暖率 ¹僅為31.8%。

第二季度隨著疫情防控能力不斷提升，以及實體商業的積極自救，全國購物中心客流回暖率達到66.0%。第三季度與第四季度，購物中心客流表現持續提升。但截止2020年末，全國購物中心客流回暖表現仍未恢復至100%，客流表現較2019年下降明顯。

疫情的衝擊加深了實體商業對於數字化轉型的決心，透過數字化手段賦能營銷場景成為實體商業主營業務升級的重要途徑。實體商業需要透過有據可依的定量判斷以及結合自身行業的定性分析為企業的發展提供輔助決策。大資料分析、智慧化應用、精準營銷等新零售思維在不斷地推動實體商業發展。

客流是實體商業運營的根本，也是實體商業數字化轉型的重點。結合大資料、人工智慧以及物聯網技術的客流分析系統已逐漸成為實體商業的數字化基礎設施，為實體商業的數字化發展提供關鍵的資料支撐。

02 他山之石， Re-ID助推客流分析系統再升級

客流資訊是實體商業領域的重要指標。實體商業將客流資訊應用於經營狀況分析、商鋪客流量比較、營銷效果分析、消費行為洞察等諸多領域。具體來說，實體商業透過客流量分析各商鋪的品牌影響力，為新開實體商業中心提供資料支撐；根據歷史客流量的變化，合理安排物業保潔人員、營業時間等，提高購物中心的體驗感以及人力資源的效率；透過客流量分析對節假日主題或者促銷活動的效果進行有效評估，為以後活動方案安排提供依據。

但傳統客流分析系統主要應用為“計數”，只統計了場、店的到客人次，顧客資料維度單一。

基於Re-ID技術的客流分析系統是對傳統客流分析系統的再升級。Re-ID（Person Re-identification，即行人再識別）是利用計算機視覺技術判斷影像或者影片序列中是否存在特定行人的技術。

Re-ID的概念最初在2005年被提出，到2016年基於大規模資料集的端到端的Re-ID更是將其應用推到了一個新的高度。端到端的Re-ID實現了從原始影像或者影片中直接檢索出行人（純影像/影片的Re-ID）和跨攝像頭跟蹤（多攝像頭跟蹤的Re-ID）功能。基於這樣的功能之上，行人再識別可以結合安防、人員軌跡還原在市場中得以廣泛應用，其中客流分析系統是最為典型的應用之一。

在疫情黑天鵝帶來的影響下，基於Re-ID的客流分析系統的應用價值受到更多的關注和重視。首先，基於Re-ID的客流分析系統在行人在佩戴口罩的情況下依然能夠在影片序列或者影像中找到目標物件並完成軌跡還原。這是由於，Re-ID不再依賴人員的單一特徵來識別動作，更多的是利用步態動作、身體特徵等較為全面的資訊來識別人物。基於更多維度的特徵識別使Re-ID一定程度降低了對行人與採集裝置配合度的要求，從而提高了軌跡還原的可行性。

其次，Re-ID客流分析系統透過跨境追蹤的特點實現同一行人的軌跡資料拼接，從而對軌跡資料賦予時空關係，增強軌跡的連續性。客流系統採集到的資料可分為人、時間、空間三類。Re-ID客流分析系統提供的資料包括顧客到場、店的時長和進店的數量、類別等維度。相比於傳統客流統計系統提供的場、店的到客人次相比，具有更多的資料價值，讓實體商業的經營者可以對顧客、店鋪這兩個最為關鍵的維度實現更精準的洞察、更細緻的分類，最終為管理者提供有效的決策建議。

目前，Re-ID客流分析系統在實體商業、旅遊景區、交通樞紐以及展會等場景都有重要應用。其中，實體商業透過Re-ID客流分析系統賦能營銷場景，推進線下實體商業的營銷數字化轉型。

03  資料驅動，Re-ID賦能實體商業營銷場景

疫情對於實體商業造成巨大沖擊，但由於疫情的突發性以及不可預見性，對行業未來的發展指導意義有限。在移動網際網路高速發展的時代，消費者購物習慣的轉變以及電商天然資料痕跡優勢將會成為長久衝擊實體商業的關鍵因素。

傳統的實體商業缺乏消費者的行為資料，依靠傳統的客流統計系統僅能支援到店的人數統計，不具備行為資料，資料價值有限。有效的客流資訊應包括消費者時間、空間等多維度的資料。資料匱乏也導致實體商業的營銷場景與電商存在一定差距。

在行業數字化轉型的背景下，實體商業也逐漸意識到資料對於營銷場景的價值。Re-ID客流分析系統是線下最有效的資料採集與分析方式之一。一部分商業實體已將Re-ID客流分析系統應用於營銷場景並得到多維度的資料指標。基於Re-ID技術，匯納科技提出分析購物中心經營表現的10個指標。

同時，Re-ID客流分析系統透過記錄顧客特徵、顧客遊逛軌跡等資料，利用資料驅動，輔助實體商業更加高效、精準地洞察顧客，在最佳化活動效果、調整品牌佈局、輔導品牌經營等方面提供資料服務。

顧客分群：根據顧客的年齡、性別、逛店數、逛店型別等進行顧客分群，總結不同客群的遊逛軌跡和遊逛習慣，挖掘高低價值客群。

顧客洞察：根據各客群顧客的遊逛店鋪和遊逛時間，分析不同客群的遊逛業態、品牌偏好，理解顧客需求。

活動最佳化：多維度分析營銷活動對不同客群的影響，並針對不同客群偏好對活動內容進行最佳化，促進更多顧客轉化為高價值客群。

調整品牌：結合購物中心的客群結構、客群偏好與顧客遊逛軌跡等，分析專案定位，評估鋪位價值，最佳化業態、品牌組合，調整業態、品牌佈局。

輔導經營：基於各客群的遊逛規律與業態、品牌偏好，評估品牌經營狀況，幫助品牌吸引目標客群，輔導品牌針對性設計營銷策略。

04  最佳實踐，Re-ID在營銷業務場景中的落地應用

Re-ID客流分析系統應用於營銷場景中，主要在“精準營銷”與“營銷活動”兩個具體的業務場景實現落地應用。本文將基於匯納精準客流聚合應用解決方案，介紹Re-ID客流分析系統在業務場景的應用效果與實踐案例。

千人千面，實現精準營銷

Re-ID客流分析系統應用於精準營銷的業務場景中，核心解決的是針對不同使用者的個性化推送問題，實現千人千面。基於時間（顧客遊覽時間）、空間（顧客遊覽軌跡）兩個維度的資料，結合顧客的基礎屬性，匯納科技認為可以將顧客分為9大類。

實體商業可根據顧客品類偏好、品種偏好、便利偏好以及體驗偏好，針對不同客群及時調整營銷的策略。

同時，實體商業基於Re-ID客流分析系統，針對重點客群勾勒顧客畫像，還原客群軌跡動線並記錄其遊逛偏好，對於重點群組特徵進行分析，實現差異化的營銷策略。實體商業同時可以根據一段時間內的前後指標對比，持續觀察不同重點客群的變化趨勢，評估營銷效果。

活動全流程，Re-ID支撐營銷活動形成資料閉環

在中庭舉辦演藝活動已成為眾多實體商業策劃營銷活動時重點考量的形式。通常此類活動在增加人氣、吸引客流方面能產生明顯的效果，但對於購物中心而言，透過此類活動吸引來的客流最終是否能分散至商場不同區域遊逛？觀看錶演時間是否過多佔據顧客遊逛及購物時間，反而與引導消費互斥？對於這些問題，購物中心缺乏有效資料支撐回答。

Re-ID客流分析系統的核心能力是記錄下顧客時間以及空間上的資料。如日均顧客數、顧客在場遊逛的總時長、進入的每家店鋪以及所花費的時間總時長、顧客參加完營銷活動後的遊逛路線，透過多維資料，管理者可以更加高效、精準地洞察顧客在營銷活動後的遊逛行為。透過資料賦能營銷活動的前、中、後階段，Re-ID客流分析系統貫穿營銷活動的前期籌備、活動進行時的資料實時監測以及活動結束後的效果評估的營銷活動全流程。

同時，Re-ID客流分析系統透過條件圈選重點客群分析流量導向，一定程度上能夠更有效地評估此類營銷活動對購物中心產生的實際作用，透過對資料的進一步解讀與分析，針對下次活動，為購物中心、品牌商等提供更有針對性的相關建議，形成營銷活動的資料閉環。以匯納科技Re-ID技術支援某購物中心舉辦的美食分享會為例。該購物中心在2021年1月在4樓舉辦美食分享會活動，以此吸引客流前往購物中心餐飲層。據匯納科技Re-ID監測並透過條件圈選特定人群分析流量導向發現：活動期間4樓客流量主要來自於5樓、2樓；透過4樓分發的客流量主要導向去到3樓、5樓。購物中心透過此資料判斷實際美食分享會是否達到引流的效果。

05 Re-ID助力，實體商業即將迎來“客流計租”

Re-ID客流分析系統在實體商業中的營銷和客戶洞察場景的推廣和佈局已有初步成效，為適應線下實體商業數字化的行業發展趨勢，客流分析系統在向更多的場景擴充，解決更多場景下的實際需求。

當下，傳統的計租方式在新商業模式下面臨挑戰。在新商業模式下，顧客線下體驗線上購買的購物習慣已成為趨勢，線下銷售收入不再是商戶主要依賴的渠道，實體店鋪經營的主要目的也由顧客消費逐漸轉向顧客體驗。

這種情況下，線下店鋪為品牌帶來的直接收益價值難以準確衡量。若實體商業繼續以固定租金，或固定租金+銷售抽成的計租方式進行租金收取，則收租環境下會出現客流量與銷售收入，客流量與店鋪租金不成正比、甚至出現脫節的情況。相較之下，“客流計租”的方式更加科學和公平的反應出線下店鋪的價值與租金之間的關係。Re-ID的廣泛應用將推動計租方式的變革。更體現照顧租戶價值的按客流量計租方式，可能會慢慢替代固定租金模式。

所謂“客流計租”，類似於網際網路廣告計價方式，是基於店鋪客流量收取租金的方式。它的實現過程是技術與商業邏輯的共同配合，需要有監測到的客流量資料作為支撐和輔助。Re-ID以提供客流量監測資料的角色切入“客流計租”新的使用場景。

“客流計租”為實體商業提供了一個美好願景，透過靈活的收租方式，促進店鋪和購物中心建立更良好的區域性實體商業生態。但由願景的落地轉為真正的大規模應用需要攻克商業邏輯與技術結合的難關。

首先，“客流量”的定義需要達成廣泛共識。“客流計租”是一次實體商業內的由大資料驅動的變革，它需要突破的最大難點是對於“客流量”的明確定義。

香港大學經濟及工商管理學院副教授陳海亮提到，定義何為客流量是“客流計租”這種方式實現的難點之一。“如果只是簡單計算消費者進入商鋪的次數或時長，實現起來比較容易，但商戶可能更關心有意義並帶來實際價值的客流量。而度量這種客流量會比較複雜，如果同時考慮並衡量客流量的溢位效應就更不容易。“

客流量的定義決定著租金的定價和計算方式，是“客流計租”變革的基石。

其次，商業邏輯和技術的結合。計租規則的制定需要在商業模式與技術兩個維度中平衡，它既要滿足租金計算模型搭建的合理性，也需要保證資料採集和資料分析對業務邏輯支撐的可行性。這樣的能力，大多數商業地產商並不具備，通常需要藉助第三方能力進行開發。以匯納科技為例，目前基於Re-ID客流分析系可提供進店人數、在店時長等資料維度為客流量的分析提供支援。

最後，“客流計租”還在發展初期，模型仍需打磨提高。“客流計租”模型是需要基於整個行業大規模的資料進行不斷訓練與校正，使其效果貼合行業規律，最終成為一個可推廣的成熟模型。這裡對於資料的要求，一方面體現在資料的規模，這要求各實體商業從思想意識上作出改變，共同推進行業資料的彙集和共享；另一方面體現在資料的質量，未來隨著 Re-ID技術的準確率提升，提供支援的資料將更加精準和精細，這將會助力“客流計租”的大範圍推廣。

計租模式的變革不是一蹴而就，其本質上是實體商業對全渠道數字平臺建設和數字管理能力的更高要求。隨著實體商業數字化轉型的深入開展，基於Re-ID的“客流計租”方案應用價值將會得到進一步釋放。

註釋1：根據《匯客雲中國實體商業客流桔皮書》定義客流回暖率為實際客流與基準客流相除的百分比，計算公式如下：客流回暖率實際客流基準客流 ×100% 。其中，基準客流是匯客雲基於全國超過 4700 家購物中心特徵資料，考慮 150 個影響因素，利用可歸因的實體商業五因子基準模型計算得出。預測在沒有疫情發生情況下，商場某日（周、月、季、年）應該達到的客流量。由於回暖率模型在港澳臺及西藏地區的樣本量不足，不具有代表性，暫時未輸出相關資料。