近年來傳統零售的日子過得并不痛快。一方面，市場變了。零售商不僅要面對同行之間日漸膠著的競爭，還要迎接各路電商來勢洶洶的夾擊。另一方面，顧客變了。顧客變得愈加挑剔，他們想要更高的品質，他們想要更好的體驗，他們有了各種各樣讓人越來越捉摸不透的想法。各種困境接迥而至：成本居高不下，坪效持續降低、用戶日漸流失……隨著業務發展遭遇瓶頸，國內不少注重運營的零售企業逐漸意識到問題所在，開始通過客流統計和分析來指導精細化運營，從而降低成本、提升效率。

市場上主要存在以下幾類客流統計技術，零售企業可以根據自身使用場景和對數據的要求進行選擇。

1、人工統計

通常商場或門店會安排人員駐守在出入口，看到人來就按一下手持計數器。在單店單次使用人工計數的實施成本低，而且商家可以根據實際需要疊加更為豐富的人為判斷標準。但這種方法的缺點也很明顯。首先是計數誤差大，其準確率十分依賴人員的注意力、敬業度等因素;如果某一時刻客流量很大，人工將很難準確計數;其次是成本高。如果有多家店鋪，或者出入口較多，人力成本將隨之上升。純人工方式統計的數據也無法實時同步，因此其應用空間相對較小。

2、閘門 / 機械桿統計

現在不少商超出入口還在使用這種方式，閘門可以讓顧客一個一個通過，計數準確，而且實施成本低。但會影響出入口的通過效率，顧客體驗相對較差。另一方面，閘門 / 機械桿方式僅能夠計數，獲得的數據很單一。

3、紅外統計

在出入口設置紅外發射器，以行人通過時阻擋紅外線的次數做統計。紅外計數克服了人為因素的影響，鋪設便捷，成本低。但準確性受客流涌現及周遭環境的影響大，同樣有數據單一的缺點。

4、Wi-Fi 統計

Wi-Fi 計數是通過部署 Wi-Fi 網絡，以獲取開啟 Wi-Fi 功能的手機 MAC 地址來計數，嚴格來說是統計周圍的開啟 Wi-Fi 設備終端數量。這種方式的優點是實施成本低，而且支持云平臺實時處理，商家可以通過 Wi-Fi 網絡將營銷信息推送給用戶。 其缺點一方面是計數不精準，因為并非所有的人都攜帶 Wi-Fi 設備并使之處于開啟狀態;另一方面同樣是所獲得的數據單一，利用價值較低。

5、視頻分析統計

視頻計數的應用比較廣泛，是利用攝像頭采集的視頻信息進行算法分析，識別出人臉或人頭等符合「人」的信息來計數。視頻計數方式不僅能統計出入口客流，還能統計室內及戶外區域的客流以及客流的熱區分布。視頻計數的準確率高，還可以按性別、年齡、提袋與否等條件來做基礎分析，可以遠程實時查看多店鋪客流。這種方式在實際應用中受環境管線、背景等影響，實施成本較高。所獲得的數據依然比較粗糙，無法做精細的用戶畫像，例如無法識別新老客戶等關鍵信息。

6、人臉識別統計

伴隨著技術的成熟，一批人工智能企業開始采用人臉識別技術進行客流統計。這種客流統計系統可以在絲毫不影響顧客體驗的情況下，精確分析每一個顧客的性別、年齡、表情和服飾風格等信息，自動排除重復進店人員，提供準確、實時、全面的客流統計數據，幫助商戶進行針對性的策略調整。

通過人臉識別，系統還能自主識別分析客流身份，幫助店員及時知曉 VIP 客戶的到店情況和用戶畫像，提升服務質量。系統甚至還可以通過檢測客流的移動軌跡，描繪出門店的熱區分布，讓商戶可以直觀掌握進店顧客在門店內的長時間逗留區域和高關注度貨架，從而幫助商戶優化產品陳列及人員配置。在對用戶數量統計的同時，還可以對用戶屬性做一個歸集分類，讓商戶更了解到店客戶的風格屬性。

目前，市面上存在大量提供客流統計服務的公司，比如專注紅外計數服務的貝爾特，主打Wi-Fi 探針計數的中科愛訊，在視頻計數領域獨占鰲頭的Bricksteam，而在人臉識別客流統計成熟的公司是圖普科技。綜合考慮數據準確率、數據整合能力以及用戶體驗，人臉識別計數現優于其它傳統客流統計技術，已成為越來越多大型零售企業的合作伙伴。