大數(shù)據(jù)在零售商業(yè)中的應(yīng)用

BIGDATA大數(shù)據(jù)在零售商業(yè)中的應(yīng)用Contents目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨鎖定大數(shù)據(jù)？商業(yè)機(jī)遇我們的建議大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨BIGDATA隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。簡(jiǎn)言之，從各種各樣類(lèi)型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。明白這一點(diǎn)至關(guān)重要，也正是這一點(diǎn)促使該技術(shù)具備走向眾多企業(yè)的潛力。

概念大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨隨著全球互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)通過(guò)多種終端、多種平臺(tái)輸出數(shù)字內(nèi)容，驅(qū)動(dòng)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)世界邁入“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。有資料顯示，1998年全球網(wǎng)民平均每月使用流量是1MB（兆字節(jié)），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年將是10GB。大數(shù)據(jù)到底有多大？1.68億張DVD2940億封郵件200萬(wàn)個(gè)社區(qū)帖子互聯(lián)網(wǎng)24H產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量鎖定大數(shù)據(jù)BIGDATA大數(shù)據(jù)的價(jià)值《華爾街日?qǐng)?bào)》將大數(shù)據(jù)時(shí)代、智能化生產(chǎn)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)革命稱(chēng)為引領(lǐng)未來(lái)繁榮的三大技術(shù)變革。麥肯錫公司的報(bào)告指出數(shù)據(jù)是一種生產(chǎn)資料，大數(shù)據(jù)是下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)、生產(chǎn)力提高的前沿。世界經(jīng)濟(jì)論壇的報(bào)告認(rèn)定：大數(shù)據(jù)為新財(cái)富，價(jià)值堪比石油。大數(shù)據(jù)的價(jià)值以往大數(shù)據(jù)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在提及“大數(shù)據(jù)”，通常是指解決問(wèn)題的一種方法，即通過(guò)收集、整理生活中方方面面的數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行分析挖掘，進(jìn)而從中獲得有價(jià)值信息，最終衍化出一種新的商業(yè)模式。谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細(xì)節(jié)化測(cè)量成為可能。挖掘用戶(hù)的行為習(xí)慣和喜好，凌亂紛繁的數(shù)據(jù)背后找到更符合用戶(hù)興趣和習(xí)慣的產(chǎn)品和服務(wù)，并對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行針對(duì)性地調(diào)整和優(yōu)化，這就是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)也日益顯現(xiàn)出對(duì)各個(gè)行業(yè)的推進(jìn)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨首先由數(shù)據(jù)豐富度決定的。社交網(wǎng)絡(luò)興起，大量的UGC(即用戶(hù)生成內(nèi)容)內(nèi)容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)出現(xiàn)了。另外，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量更大，加上移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)能更準(zhǔn)確、更快地收集用戶(hù)信息，比如位置、生活信息等數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)，目前已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，但現(xiàn)在的硬件明顯已跟不上數(shù)據(jù)發(fā)展的腳步。首先，手中握有數(shù)據(jù)的公司站在金礦上，基于數(shù)據(jù)交易即可產(chǎn)生很好的效益；其次，基于數(shù)據(jù)挖掘會(huì)有很多商業(yè)模式誕生。這些數(shù)據(jù)都能干啥?事實(shí)上當(dāng)你仍然在把微博等社交平臺(tái)當(dāng)作抒情或者發(fā)議論的工具時(shí)，華爾街的斂財(cái)高手們卻正在挖掘這些互聯(lián)網(wǎng)的“數(shù)據(jù)財(cái)富”，先人一步用其預(yù)判市場(chǎng)走勢(shì)，而且取得了不俗的收益。大連萬(wàn)達(dá)購(gòu)物中心與無(wú)線(xiàn)WIFI定位導(dǎo)航系統(tǒng)；沃爾瑪利用顧客在賣(mài)場(chǎng)的行為數(shù)據(jù)給顧客寄送嬰兒試用裝；VISA&MasterCard與商戶(hù)推薦；投資機(jī)構(gòu)搜集并分析上市企業(yè)聲明，從中尋找破產(chǎn)的蛛絲馬跡；美國(guó)疾控中心依據(jù)網(wǎng)民搜索，分析全球范圍內(nèi)流感等病疫的傳播狀況；奧巴馬的競(jìng)選團(tuán)隊(duì)依據(jù)選民的微博實(shí)時(shí)分析選民對(duì)總統(tǒng)競(jìng)選人的喜好。BIGDATA金融服務(wù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)通過(guò)用戶(hù)行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用，但是大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)特別是公共服務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景消費(fèi)行業(yè)食品安全醫(yī)療衛(wèi)生軍事交通環(huán)保電子商務(wù)氣象如何獲取大數(shù)據(jù)？企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)網(wǎng)站和應(yīng)用終端第三方數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的商業(yè)機(jī)遇BIGDATA大數(shù)據(jù)助力商業(yè)奇跡在大數(shù)據(jù)時(shí)代，以利用數(shù)據(jù)價(jià)值為核心，新型商業(yè)模式正在不斷涌現(xiàn)。能夠把握市場(chǎng)機(jī)遇、迅速實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)商業(yè)模式創(chuàng)新的企業(yè)，將在IT發(fā)展史上書(shū)寫(xiě)出新的傳奇。BIGDATABusinessModel把各種行為和狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)，簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)據(jù)化，這是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)化的應(yīng)用，在轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上展開(kāi)應(yīng)用，如何把轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)變?yōu)樯虡I(yè)機(jī)會(huì)；電子數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的結(jié)合應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)代下的商業(yè)機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)租售服務(wù)服務(wù)提供商聚焦某個(gè)行業(yè)或者領(lǐng)域，將數(shù)據(jù)集合發(fā)送給客戶(hù)以銷(xiāo)售或者租賃來(lái)獲取報(bào)酬的方式對(duì)通過(guò)多種渠道獲取的大數(shù)據(jù)集，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等科學(xué)方法，對(duì)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、規(guī)律、未來(lái)變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行分析與判斷，把分析判斷結(jié)果提供給客戶(hù)的服務(wù)BIGDATABusinessOpportunities數(shù)據(jù)分析服務(wù)決策外包服務(wù)對(duì)通過(guò)多種渠道獲取的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，并基于分析預(yù)測(cè)結(jié)論，為客戶(hù)提供某些業(yè)務(wù)流程的決策外包服務(wù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)通過(guò)彈性租賃的方式為用戶(hù)提供集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、運(yùn)算能力與分析能力為一體的平臺(tái)服務(wù)數(shù)據(jù)分享平臺(tái)平臺(tái)服務(wù)商基于其擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為用戶(hù)提供云數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)推送、數(shù)據(jù)集成等服務(wù)，同時(shí)開(kāi)放數(shù)據(jù)接口、提供開(kāi)發(fā)環(huán)境，供開(kāi)發(fā)者進(jìn)行基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)從而獲取利潤(rùn)分成數(shù)據(jù)交易平臺(tái)平臺(tái)提供商為數(shù)據(jù)所有者和需求者提供數(shù)據(jù)交易、交換的第三方服務(wù)平臺(tái)我們的建議BIGDATA大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)如果說(shuō)云計(jì)算為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪(fǎng)問(wèn)的場(chǎng)所和渠道，那么如何盤(pán)活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國(guó)家治理、企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù)，則是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計(jì)算內(nèi)在的靈魂和必然的升級(jí)方向。從“大數(shù)據(jù)”到“大洞察”Learn學(xué)習(xí)從每一次業(yè)務(wù)結(jié)果中獲得學(xué)習(xí)和反饋，改善基于信息的決策流程掌控信息全面收集整合管控信息獲悉洞察洞察并預(yù)測(cè)趨勢(shì)采取行動(dòng)優(yōu)化決策成就業(yè)務(wù)績(jī)效Transform轉(zhuǎn)型制定清晰的分析戰(zhàn)略，結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與既有案例，締造突破性業(yè)務(wù)成果大數(shù)據(jù)應(yīng)用如何落地BIGDATA傳統(tǒng)百貨業(yè)新經(jīng)濟(jì)模式任何技術(shù)都是為運(yùn)營(yíng)服務(wù)的，大數(shù)據(jù)應(yīng)用也不例外。BIGDATABusinessAplication國(guó)內(nèi)流行的O2O模式國(guó)外普遍采用的全渠道模式傳統(tǒng)百貨O2O的兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)境移動(dòng)支付商品為核心的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)掃描碼購(gòu)物為核心的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)傳統(tǒng)百貨O2O的兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)境移動(dòng)支付商品為核心的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)掃描碼購(gòu)物為核心的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)這都不是真正的020應(yīng)用，更談不上大數(shù)據(jù)應(yīng)用了美國(guó)百貨的全渠道銷(xiāo)售模式梅西百貨的全渠道銷(xiāo)售以IBEACON藍(lán)牙定位系統(tǒng)為基礎(chǔ)，以自然和常識(shí)性體驗(yàn)設(shè)計(jì)為核心我們的方案BIGDATA購(gòu)物中心商戶(hù)老百姓提升商戶(hù)體驗(yàn)租金消費(fèi)提升用戶(hù)體驗(yàn)直接間接直接直接內(nèi)容方法措施標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)水平構(gòu)建顧客全景視圖，建立預(yù)示提示機(jī)制數(shù)據(jù)分享，培育各營(yíng)業(yè)人員快速掌握來(lái)訪(fǎng)顧客信息增加顧客駐留時(shí)間顧客側(cè)基于位置的創(chuàng)新服務(wù)，提升購(gòu)物體驗(yàn)AR導(dǎo)航、位置與社交、室內(nèi)速遞、實(shí)景游戲、智能積分、停車(chē)尋車(chē)等廣場(chǎng)側(cè)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)空間大數(shù)據(jù)挖掘業(yè)態(tài)調(diào)整、品質(zhì)配套、特色化定位，分段打造的不同定位，滿(mǎn)足不同層次消費(fèi)群體的多樣需求提高戶(hù)均消費(fèi)水平（頻次和額度）營(yíng)銷(xiāo)互動(dòng)平臺(tái)建立三維互動(dòng)機(jī)制：空間、時(shí)間、內(nèi)容建立三類(lèi)互動(dòng)關(guān)系：顧客與顧客、商鋪與顧客、商鋪與商鋪提升消費(fèi)資金能效場(chǎng)內(nèi)移動(dòng)支付平臺(tái)促使場(chǎng)內(nèi)消費(fèi)，場(chǎng)內(nèi)收銀……..第一期：數(shù)據(jù)采集Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、室內(nèi)地圖、室內(nèi)定位系統(tǒng)第二期：大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者位置數(shù)據(jù)、品牌落位數(shù)據(jù)、會(huì)員數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、積分?jǐn)?shù)據(jù)第三期：業(yè)務(wù)應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、業(yè)態(tài)調(diào)整如何實(shí)現(xiàn)百貨商場(chǎng)電子化

通過(guò)遍布全商場(chǎng)的wifi，確定顧客在商場(chǎng)具體位置，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，給顧客推出精準(zhǔn)的商品信息（這個(gè)就是你最想要的）和電子優(yōu)惠圈，引導(dǎo)顧客沿著設(shè)定的動(dòng)線(xiàn)瀏覽商業(yè)智能分析全息地圖室內(nèi)定位系統(tǒng)個(gè)性營(yíng)銷(xiāo)互動(dòng)平臺(tái)室內(nèi)定系統(tǒng)基于WIFI網(wǎng)絡(luò)對(duì)顧客進(jìn)行室內(nèi)定位，不需要終端用戶(hù)使用APP或是接入網(wǎng)絡(luò)，只要開(kāi)啟WiFi，就能對(duì)其進(jìn)行定位，是實(shí)現(xiàn)客流統(tǒng)計(jì)分析、空間大數(shù)據(jù)挖掘等的數(shù)據(jù)來(lái)源…………AP1室內(nèi)WIFI網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)網(wǎng)定位引擎APn后臺(tái)報(bào)表接入

傳輸核心定位室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)主要分為3個(gè)環(huán)節(jié)（見(jiàn)左邊紅色標(biāo)識(shí)）：一、WiFi網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)二、定位引擎的建設(shè)三、需要一定互聯(lián)網(wǎng)帶寬室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)方案如下：室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)方案及技術(shù)要求－概述20m*20mWiFi網(wǎng)絡(luò)AP布放方式通過(guò)WIFI路由器與手機(jī)或其他終端的wifi信號(hào)的互相感知，以確定終端所在位置。無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)AP和AC必須支持移動(dòng)設(shè)備掃描功能。對(duì)比盈聯(lián)競(jìng)爭(zhēng)廠(chǎng)家定位精度3-5米10米左右刷新頻率2-3秒10秒以外Wi-Fi實(shí)時(shí)定位監(jiān)控系統(tǒng)主要由手機(jī)、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施（AP、AC）和定位服務(wù)平臺(tái)三部分組成。室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)方案及技術(shù)要求－Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)建設(shè)定位引擎的除定位精度受限于WiFi網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，整體功能及性能如下：水平定位精度不大于5米，垂直定位能夠區(qū)分樓層；定位并發(fā)支持5000用戶(hù)；定位引擎輸出的X,Y不得出現(xiàn)在不合理的區(qū)域，如天井、墻體等區(qū)域；定位引擎能夠輸出用戶(hù)的方向值；定位引擎能夠輸出用戶(hù)的速度值；定位引擎支持手機(jī)APP訪(fǎng)問(wèn)的SDK或位置服務(wù)接口結(jié)合地圖數(shù)據(jù)，定位引擎能夠直接輸出位置點(diǎn)信息，如店鋪代碼、公共區(qū)域等其中定位引擎的硬件要求硬件要求CPU內(nèi)存硬盤(pán)網(wǎng)絡(luò)定位引擎Xeon2.4GHz以上,16Cores32GB1TB雙千兆網(wǎng)卡室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)方案及技術(shù)要求－定位引擎的建設(shè)云方案中，本地需要部署“本地定位引擎”，同時(shí)需要滿(mǎn)足用戶(hù)移動(dòng)終端的訪(fǎng)問(wèn)需求及辦公網(wǎng)絡(luò)的帶寬需求。本地定位引擎－>云端（DB），為上行帶寬，建議2～5Mbps移動(dòng)終端<－云端（地圖、位置、營(yíng)銷(xiāo)），為下行帶寬，根據(jù)移動(dòng)終端用戶(hù)數(shù)量1000人計(jì)算，帶寬需要1~10Mbps辦公帶寬主要以訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)報(bào)表為主，帶寬需要1~10Mbps

云端商城DB地圖分發(fā)位置分發(fā)報(bào)表大數(shù)據(jù)分析營(yíng)銷(xiāo)本地定位引擎移動(dòng)終端ERP2-5Mbps1-10Mbps1-10Mbps帶寬需求室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)方案及技術(shù)要求－互聯(lián)網(wǎng)帶寬室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)方案及技術(shù)要求－注冊(cè)引導(dǎo)系統(tǒng)

注冊(cè)引導(dǎo)系統(tǒng)是用戶(hù)登錄Wi-Fi的Portal界面，提供用戶(hù)上網(wǎng)能力及用戶(hù)安全認(rèn)證，并提供開(kāi)放能力，便于商城其它系統(tǒng)與其對(duì)接，由此對(duì)注冊(cè)引導(dǎo)系統(tǒng)要求如下：1、快速登錄 手機(jī)號(hào) 手機(jī)驗(yàn)證碼（短信接收）2、識(shí)別用戶(hù)（公安部基于公共場(chǎng)所上網(wǎng)安全的要求） 用戶(hù)手機(jī)號(hào) 用戶(hù)手機(jī)MAC_ID 登錄位置（精確到店鋪或者過(guò)道，不超過(guò)5米范圍） 登錄時(shí)間、時(shí)長(zhǎng)3、營(yíng)銷(xiāo)能力 營(yíng)銷(xiāo)控件對(duì)廣告、推送信息進(jìn)行可視化展示 精準(zhǔn)推送（針對(duì)可識(shí)別的已存在消費(fèi)行為習(xí)慣的用戶(hù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析后的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)）注冊(cè)引導(dǎo)系統(tǒng)由AP硬件廠(chǎng)商及運(yùn)營(yíng)商完成Portal界面的設(shè)計(jì)和定義全息地圖最專(zhuān)業(yè)的室內(nèi)地圖測(cè)繪與制作，使室內(nèi)信息與定位數(shù)據(jù)無(wú)縫結(jié)合，是實(shí)現(xiàn)客流統(tǒng)計(jì)分析、空間大數(shù)據(jù)挖掘等的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)……矢量地圖服務(wù)記錄了位置信息變化全部過(guò)程，提供店鋪調(diào)整前后效果比較等數(shù)據(jù)分析依據(jù)……..1.地圖制作：地圖測(cè)繪及矢量地圖生成2.POI數(shù)據(jù)：各類(lèi)POI（店鋪、公共設(shè)施等）數(shù)據(jù)的生成存儲(chǔ)與定位數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)結(jié)合3.地圖自主編輯服務(wù)：支持用戶(hù)使用的地圖編輯功能，用戶(hù)可以對(duì)店鋪進(jìn)行編輯，

地圖服務(wù)器做同步更新4.支持?jǐn)?shù)據(jù)地圖可視化功能矢量地圖服務(wù)室內(nèi)定位導(dǎo)航方式示例技術(shù)要求平面地圖定位精度：水平面3-5m，垂直面樓層高度；刷新頻率：2-3秒支持跨樓層的路徑規(guī)劃，支持行走距離和行走時(shí)間的估算終端位置計(jì)算速度不低于5000個(gè)/秒，即在1秒上報(bào)一次的情況下并發(fā)支持5000并發(fā)用戶(hù)，在5秒上報(bào)一次的情況下可以同時(shí)收集25000個(gè)用戶(hù)的定位；AR導(dǎo)航在全息地圖上的室內(nèi)定位導(dǎo)航商業(yè)智能分析包含客流動(dòng)向及熱點(diǎn)分析和空間大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析……..客流統(tǒng)計(jì)分析－基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目廣場(chǎng)客流整體統(tǒng)計(jì)每天每時(shí)段到場(chǎng)顧客總數(shù)每天每時(shí)段到場(chǎng)有效顧客總數(shù)（按駐留總時(shí)長(zhǎng)設(shè)定）客流量分層統(tǒng)計(jì)每層樓的客流統(tǒng)計(jì)每顧客逛了多少層樓的統(tǒng)計(jì)按顧客逛的樓層數(shù)聚類(lèi)統(tǒng)計(jì)自定義顧客逛的層數(shù)對(duì)顧客進(jìn)行查詢(xún)客流分店鋪統(tǒng)計(jì)每店鋪客流總?cè)藬?shù)每顧客逛了多少個(gè)店鋪按顧客逛的店鋪數(shù)聚類(lèi)統(tǒng)計(jì)自定義顧客逛的店鋪數(shù)對(duì)顧客進(jìn)行查詢(xún)顧客到訪(fǎng)頻次統(tǒng)計(jì)每顧客某天、每周、每月到購(gòu)物中心的頻次每顧客某天、每周、每月到商鋪的頻次客流密度熱圖每個(gè)位置點(diǎn)上顧客的駐留時(shí)長(zhǎng)，地圖可視化呈現(xiàn)區(qū)分店鋪、公共區(qū)、樓層，有效顧客平均逗留時(shí)長(zhǎng)客戶(hù)實(shí)時(shí)位置圖實(shí)時(shí)監(jiān)控場(chǎng)館內(nèi)顧客數(shù)量與分布針對(duì)某個(gè)客戶(hù)進(jìn)行首末次進(jìn)店全路徑跟蹤店鋪客流排名表根據(jù)店鋪的客流量進(jìn)行排名，可查看前10名，前20名等，可自定義范圍店鋪駐留時(shí)間排名表根據(jù)店鋪有效顧客的平均駐留時(shí)長(zhǎng)（排除路過(guò)顧客）進(jìn)行排名活躍客戶(hù)統(tǒng)計(jì)購(gòu)物中心的活躍客戶(hù)：每月（季度）多次到場(chǎng)且每次逛了多家店鋪的顧客數(shù)及比例，條件可自定義某商鋪的活躍客戶(hù)：每月多次到店鋪且有一定逗留時(shí)長(zhǎng)的顧客數(shù)，條件可自定義新增客戶(hù)統(tǒng)計(jì)每天、每周、每月、每季度等環(huán)比新增客戶(hù)數(shù)客流統(tǒng)計(jì)分析－基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)報(bào)表（客流量）實(shí)時(shí)客流位置分布圖刷新時(shí)間5s，不同顏色代表不同類(lèi)型的人員藍(lán)色：顧客橙色：店員僅一個(gè)小時(shí)，人流量漲速明顯，且集中于右上角區(qū)域（人流密度）350300250200150<=100

概況即時(shí)人流平均停留時(shí)間平均訪(fǎng)問(wèn)店鋪數(shù)新老客戶(hù)比小時(shí)、日、周、季度統(tǒng)計(jì)和對(duì)比客流統(tǒng)計(jì)分析－BI數(shù)據(jù)分析空間大數(shù)據(jù)挖掘－應(yīng)用案例相關(guān)性最高兩兩商鋪商鋪名稱(chēng)在此商鋪逗留的顧客，還會(huì)逗留的店鋪的總數(shù)量BobbiBrown13BURBERRY13calvinkleinjeans12benefit10顧客活躍度最高的商鋪商鋪1商鋪2相關(guān)性BOSSmisssixtysector35%BobbiBrown