关于一家门店，有些数字容易信任、也容易据此行动。进店人数就是其中之一。他们待了多久、这些时间花在哪里，则更难获得，而且往往更有用，因为它是实体门店最接近网站会话的东西。
一个进店后走到后墙、花四分钟比较两件商品、什么都没买就离开的顾客，和一个进店后立刻走出去的顾客，是两个不同的问题。客流计数器把两者都记为一位访客。停留时长分析就是区分它们的那一层——更重要的是，它告诉你是门店的哪个部分产生了那四分钟。
停留时长究竟衡量什么
停留时长是指一个人在某个指定区域内停留的时间长度。这个定义没有任何自动之处，所以在数字有意义之前必须确定三件事：
- 区域。商品陈列、通道、试衣间、结账队列和整个卖场，是五种不同的测量、有五种不同的用途。只有当两个门店的区域定义方式相同时，比较两者之间的停留才有意义。
- 起点和终点。大多数系统在受追踪者进入区域的那一刻和离开的那一刻打时间戳，然后报告以秒计的差值。区域外的人不计入，而恰好站在边界上的人会产生闪烁，除非边界处理配置得当。
- 统计量。平均停留易读，也容易被少数几次极长的停留扭曲。中位停留描述的是典型的一次到访。同时报告平均值、中位数，以及停留超过某个阈值（例如两分钟）的比例，会比单一的均值诚实得多。
门店级停留——从进店到离店的总时长——与区域级停留经常被混淆。它们回答不同的问题。门店停留告诉你你有多少时间来销售。区域停留告诉你这些时间花在了哪里。
停留时长与它周围的指标
| 指标 | 它回答的问题 | 典型用途 |
|---|---|---|
| 客流 | 有多少人进店？ | 转化率的分母、排班 |
| 停留时长 | 他们待了多久，待在哪里？ | 陈列效果、互动程度 |
| 动线 | 他们走向了哪里？ | 布局、通道设计 |
| 队列长度与等待 | 他们等了多久？ | 服务水平、收银排班 |
| 转化率 | 有多少人购买？ | 所有指标最终指向的结果 |
停留本身不是一个 KPI。当它与某个结果挂钩时才成为 KPI。一个停留高于平均、且连带购买率在上升的陈列是有效的。队列中的高停留是服务失败。货架前高停留却没有销售，通常意味着商品缺货、标价错误或难以找到——而不是顾客喜欢它。
各类传感器技术如何处理停留
停留是一个追踪问题，而不仅仅是计数问题。一台统计越过某条线的人数的设备，之后可能无法继续跟随他们。
- 红外对射与门槛计数器只能产生计数。它们无法告诉你任何人待了多久，因为它们只看到光束被中断。
- 2D AI 摄像头统计进店人数，并且在配置了区域多边形后，可以测量某人在一个区域内停留多久。表现高度依赖摄像头角度和门店的拥挤程度。遮挡是主要的失效模式：两人紧挨着穿过可能被合并为一条轨迹，从而从计数中抹去时间。
- 3D 立体（双目）摄像头增加了深度，在人员重叠处稳定了追踪——而繁忙通道一天中的大部分时间都在制造这种情况。深度也让“这个人是离开了区域，还是只是被别人挡住了？”这个问题容易回答得多。
- 吸顶全景摄像头从一个位置覆盖大片区域，这很重要，因为停留测量需要连续覆盖。如果顾客离开画面后又返回，除非区域干净地重叠，大多数追踪软件会算作两次到访。
- 热成像感知读取的是体温而非可见光，在昏暗的通道和角落仍能工作，不过它对人在做什么产生的细节更少。
摄像头的选择通常取决于天花板。通道上方三到四米的安装高度、清晰向下的视野，以及不遮挡视线的货架，对停留准确度的贡献胜过任何处理能力升级。
停留数据改变的五项决策
1. 陈列与陈列图评估。在一个陈列周围划出明确的区域，追踪其中位停留与陈列上商品的转化率。如果人们停下来却不买，说明这个陈列吸引人但说服力不足。
2. 试衣间与高决策成本区域。试衣区的长停留是意料之中的。布局改变后停留骤降，是一个警示：顾客不再能找到他们想试的商品。
3. 卖场排班。如果服务区的停留激增而交易量没有相应增加，顾客很可能是在寻求帮助。这是排班信号，不是陈列信号。
4. 摩擦点识别。门店前部附近停留上升而客流持平，通常意味着结账区在拥堵。配合队列测量加以确认。
5. 活动效果衡量。一次促销为期两周。把这两周的区域停留和转化率与之前两周比较——而不是与某个冷清的周二比较。
让停留数据说谎的陷阱
员工与承包商。在某个区域站了一小时的员工会主导中位数。要么在分析配置中排除他们的轨迹，要么使用一台刻意不维持长期身份的设备，让他们的影响保持有限。
长停留并不自动等于好。等待同伴、寻找价签和排队等候看起来都像互动，但都不会卖出任何东西。只有当你弄清楚正在发生的是哪一种时，停留才成为洞察。
样本太小。一个每天只有十五个人经过的区域，其中位数会每周剧烈波动。在更长的时间窗口内汇总，或只与客流相近的区域比较。
边界闪烁。画得糟糕或重叠的区域会让一个人产生多次短暂到访，拉低平均值并虚增到访次数。在有真实客流的时候审核区域画法，而不是在空荡荡的早晨。
比较不相同的事物。超市通道的停留与精品店试衣区的停留因结构性原因而不同。基准在你自己连锁体系内、布局相似的门店之间最有用。
一次实用的首次部署
- 选择五个与你已经在做的决策相对应的区域——而不是整店的一份详细地图。
- 在不改变任何东西的情况下测量两周。你需要先有基准，才需要计划。
- 把一个区域与一个结果挂钩：促销商品的交易、服务呼叫，或试衣区的转化率。
- 改变一件事——移动陈列、调整班次、改动货架。
- 与上一周期同一时间窗口比较。如果改变没有体现在数字上，那它就不是一次改变。
停留数据最有价值的用法，是作为对少数几个区域的大致月度例行回顾。一个没人打开的仪表盘比没有仪表盘更糟。
不同业态的停留时长
同一个指标在零售各业态中的表现不同，这正是跨业态比较会产生误导的原因。
超市与便利店。到访短暂而有目的，停留集中在生鲜、促销和走向收银的路径上。有用的区域不多，且随每周促销变化，因此区域定义需要维护，而不是一次设定。
时装与鞋类。停留天生就长，尤其是试衣间和镜区周围。值得关注的数字不是总时长，而是陈列停留与试衣间停留的比值——逛了十分钟却什么都不试的顾客，是尺码、标识或价格问题。
电子与家电。高决策成本、高协助需求。演示柜台旁停留很高却附近没有销售顾问，是门店能产生的最清晰的排班信号之一，而它在客流报告里是看不见的。
药房与小面积专卖。狭窄通道让遮挡更严重，区域更小。规划更陡的俯视视角，并预期任何单个区域的置信度都较低；按周汇总，而不是看单独一天。
银行、诊所与服务柜台。停留由排队主导，因此这些场所需要排队分析作为单独的一层。那里的长停留是服务失败，不是互动。
实用规则是：把一家门店与其自身在不同时期比较，或与同一业态的门店比较，并对任何标注为“行业基准”的数字保持它应得的怀疑。
常见问题
零售门店的好停留时长是多少？没有普适的基准，任何在不了解你业态的情况下给出数字的人都是在猜。超市、时装、电子和药房门店的停留模式因客单价和门店面积而有结构性差异。用你自己的基准和你自己的其他门店作为比较对象。
停留时长等同于在店时长吗？不等同。在店时长是每次到访的一个单一数字。区域停留把这个数字拆成若干部分，这才使它可执行：它告诉你注意力花在了哪里，而不仅是花了多少。
没有摄像头能测量停留时长吗？只能粗略测量。WiFi 和信标系统可以估算一台设备在某个区域停留了多久，但它们建立在关于谁随身带手机、一个人有多少台设备的假设之上。这对趋势而言尚可，对绝对数字则较弱。
停留追踪会识别出个体顾客吗？配置得当的零售系统存储的是匿名轨迹——位置和时间戳，而不是身份。限制既是实际的也是法律的，数据保留多久应当是一个书面决定，而不是软件的默认值。
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客流告诉你人们是否来了；停留告诉你这次到访是否被用好。解决方案概览描述了区域与停留分析如何融入零售和公共空间部署，产品中心列出了为俯视与区域覆盖而设计的摄像头系列。关于停留如何与周围的指标相连，见博客。如果你有平面图可以着手，联系我们的团队。