客流与经营状况研究

1客流量与经营状况的相关性研究一、客流量研究的意义你的商场有几个主要的出入口，哪个出入口的客流量最多？商场有几层，每一层的客流量是多少？商场外面的广场每天有多少客流量？又有多少客流量进入到商场内？商场每天的营业额是多少？每一层的营业额是多少？占总营业额的比重是多少？每平米销售额是多少？占比是多少？每天有多少成交量？成交量中又有多少是VIP购买的？VIP的平均客单价是多少？VIP在所有成交量中占比是多少？VIP在全场客流量中占比多少？每笔平均成交额是多少？那些产品销售额是多少？占总比是多少？库存量是多少？库存中存量最多的产品是那些？所占总库存的占比是多少？每天的成交率是多少？策划一次活动能增加多少客流量，销售额，单笔销售数？铺位租金的提升比例是多少？对于管理者而言，这些数据的重要性不言而喻，只有了解这些数据才能知道商场的营运状况。而客流量则是一个商场产生营业额的一个最基本的条件，没有客流量商场也就没有营业额。客流量的统计作为一项重要的商业市场研究手段，能够为大型商业系统的运营决策和综合管理提供准确及时的数据参考，对稳定市场，提升商场人气起到非常重要的作用。客流量数据对店铺具有重要意义。探索整体客流量，可以掌握总体客流量变化趋势及规律，了解各通道客流量分布情况、判定营销活动整体效果优化资源配置依据。探索区域客流量，可以掌握各区域不同时段客流量分布，掌握各区域之间客流流动规律，对各区域运营资源进行配置优化。掌握动态细节客流量，能够细微掌控各租户集客力，优化品牌组合依据，顾问式协助优化人力配置，提升经营业绩。二、客流量在商场运营中的重要性以商业中心的招商部和营运部为例。招商部。商业中心收入的主要来源是租金、停车费及广告费等服务性费用。为了增加营运收入，必须尽可能提高店铺、广告位的出租率和租金水平。正所谓租赁决定购物中心的市场价值。没有出租的空间代表空间闲置，而高空置率通常转变成为商业中心营运管理的难题，因为空置空间不仅仅代表不具生产力，它亦影响到其他进驻店家的生产力。商铺少直接影响到客流，随之影响到营业额，这种情况，无论对商铺还是购物中心的管理者而言，都非常不利。另一方面，不合理的商铺分布，也会对人流分布和人流的带动作用产生不小的影响。因此，商业中心不但要提高店铺的出租率，同时对于楼层、区位商铺的业态分布也要进行合理安排，使通过所有店铺的人流通行量达到最大，使购物中心的整体人气趋于平衡。宏观地统计客流量能够概括地证实商业中心具体设施的成功运营，从总体上评估和调整购物中心的运作，并且对购物中心内部作业管理有一定的日常指导作用。营运部。在购物中心的日常营运中，顾客人数若过分集中，不但会降低公共设施与服务人员的服务品质，同时如果拥挤度到达一定程度，必然会降低顾客的舒适感与享受度；而在2某些时段，如果顾客人数过少，场面冷清，则会严重降低顾客的购买意愿，这样也不利于商业中心的有效经营。因此，只有制定周详的计划、依时段来有计划地引进顾客，使每天进入营业区的顾客能够符合规划的人数，并且人流可以均匀分布，才能使经营效益和顾客满意度都维持在较高的水平。由此可见，商业中心的日常营运与客流量的统计之间的关系，是密不可分的。对客流数据的日常统计，可以使营运部门对整个购物中心的运营情况了然于心。同时，也可以根据客流的变化，有效分配和安排物业管理人员、维护人员、安保人员、保洁人员等，合理利用人力资源。此外，根据分析当前客流状况和变化趋势，可以对客流量比较大的区域采取预防突发事件的措施。三、客流量与经营状况的相关性零售业的13大运营指标：营业额、客流转化率、分类货品销售额、前十大畅销款、前十大滞销款、连带率（连带率高低是了解店铺人员货品搭配的销售能力的重要依据）、坪效（每天每平米的销售额）、人效（每天每人的销售额）、客单价（销售额/销售单数）、货品流失率、存销比、VIP占比、销售折扣是衡量商业/零售中心经营状况的重要依据。然而，这所有指标都需要顾客的参与。商业数据具有极高的探索价值，然而受制于环境所限，本文并不能公开使用销售额这一敏感数据，因此，我们把进店消费记录等价于营业额来进行后续研究。本文选择研究客流量与进店消费记录的相关性来一窥商场中客流量与经营状况的相关程度。在客流信息采集上，我司有着行业领先的客流采集设备，可以在商场出入口、商铺出入口以及商铺的结账柜台放置客流小盒对顾客手机Mac地址等相关信息进行数据采集。其中，商场出入口采集到的数据可用来计算商场的客流量信息；商铺出入口采集到的数据可用来统计分析顾客的进店驻留时间、回头率、店铺关联性等；结账柜台采集到的数据可用来统计顾客的消费记录、消费率等。四、研究方法客流量包括商场客流量和进店客流量，为了更好地说明问题，我们分别对这两类客流量进行研究。首先根据数据源信息计算出所研究的两个变量间的相关系数XYr。其次在实际情况中，对样本的取值可能会出现取得的样本不能很好的描述总体，为了应对这种情况，需要采用显著性检验。相关系数是反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，常用的相关系数有：Pearson积差相关系、Spearman等级相关系数和Kendall’sTau相关系数，其中Pearson积差相关系衡量了两个定量变量之间的线性相关程度；Spearman等级相关系数则衡量分级定序变量之间3的相关程度；Kendall’sTau相关系数也是一种非参数的等级相关度量。本案所用到的是Pearson积差相关系数。计算公式为：22XYXXYYrXXYY其中XY、分别为商场客流量、消费记录数据。相关系数XYr的绝对值越大，相关性越强；相关系数越接近于1或-1，相关度越强；相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下：0.81XYr视为高度相关0.50.8XYr视为中度线性相关0.30.5XYr视为低度线性相关0.3XYr线性相关程度极弱显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，目的是要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。首先，做出原假设0H——客流量与消费金额不呈现正相关性。进而利用Python的stats.pearsonr（）函数计算pearson相关系数r和pvalue。其中pvalue是一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。一般情况下，显著性水平设为0.05，若0.05p，拒绝原假设0H；若0.05p，接受原假设。即如果0.05p，那么客流量与消费金额呈现正相关性显著；如果0.05p，那么客流量与消费金额呈现正相关性不显著。此外，还需要作独立样本T检验，独立样本T检验目的是利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。在本案中，独立样本T检验用来验证客流量与消费金额是否存在差异。同理，做出原假设0H——客流量与消费金额不存在显著性差异。把显著性水平设为0.05，利用Python的ttest_ind()函数求出独立样本T检验的pvalue。若0.05p，拒绝原假设0H，若0.05p，接受原假设。以大悦城2016年8~10月的客流数据、消费数据为数据源。分别计算出相关系数r和pvalue，并求出独立样本T检验的pvalue值。其中，商场客流量与进店消费次数的T检验系数为：Ttest_indResult(statistic=-3.1334216312991137,pvalue=0.0026067627559723757)，相关关性检验的相关系数XYr=0.538197062562，pvalue=0.00123485758009。4进店客流与进店消费次数的T检验系数为：Ttest_indResult(statistic=-5.5894985485049435,pvalue=5.0324486315050919e-07)，相关关性检验的相关系数XYr=0.475457230922，pvalue=0.00516791041595。根据以上求得的若干参数可看出，商场客流量与店铺消费数据呈正相关性，此外，进店客流与店铺销售数据也呈正相关性。因此，可得到结论，通过增加商场客流量可以增加店铺消费量，即增加营业收入。此外，对商场已存在的人流进行合理引流到店铺中，也可以为店铺增加营业收入。最后，绘制出客流数据与消费数据的趋势图进行比较，观测每个变量的变化趋势是否呈现出正相关性。结果如下：由上图可以看到客流量与进店消费记录次数走势大致相同。五、总结商场零售行业最终面向的永远是顾客，因而通过对顾客信息的深度挖掘以便掌握顾客动态信息可以为商场的各项行为提供决策支持。通过对客流信息分析，不仅能够反映出商场潜在的经营问题，还也可以针对客流的高低峰分布采取相应的营销手段和必要的安全防范措施。本文借助于大悦城的相关数据信息，研究了客流量与经营状况的相关性。在大型商场、超市、餐馆、车站、展览中心、景区甚至于门户网站、B2C等这类具有大量虚拟客流量的场所，我们也可以采用上述办法对客流量信息（忠诚度、转换率等）分析并对经营状况做出评估。010000200003000040000500006000013579111315171921232527293133客流数据与消费数据趋势图商场客流量进店客流量进店消费次数