1. 室內(nèi)定位

在討論顧客動(dòng)線之前，首先要了解室內(nèi)定位技術(shù)，購(gòu)物中心內(nèi)顧客動(dòng)線的分析依賴于室內(nèi)定位技術(shù)，在對(duì)顧客持續(xù)定位的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘（例如聚類等），從而分析購(gòu)物中心內(nèi)典型的顧客動(dòng)線。

到目前為止室內(nèi)定位已經(jīng)有了多種技術(shù)：

1）藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)，例如Nokia推出了 HAIP 的室內(nèi)精確定位解決方案，采用基于藍(lán)牙的三角定位技術(shù)，除了使用手機(jī)的藍(lán)牙模塊外，還需部署藍(lán)牙基站，最高可以達(dá)到亞米級(jí)定位精度。但由于藍(lán)牙基站的不普及，室內(nèi)精確定位成本較高，在目前公開(kāi)報(bào)道中，尚沒(méi)有大規(guī)模推廣的報(bào)道。

2）超寬帶定位技術(shù)，例如 Ubisense，其定位方案采用 UWB（超寬帶）脈沖信號(hào)，由多個(gè)傳感器采用 TDOA 和 AOA 定位算法對(duì)標(biāo)簽位置進(jìn)行分析，多徑分辨能力強(qiáng)、精度高，定位精度可達(dá)亞米級(jí)。但 UWB 難以實(shí)現(xiàn)大范圍室內(nèi)覆蓋，且手機(jī)不支持 UWB，定位成本非常高。

3）超聲波定位技術(shù)，例如 Shopkic，在店鋪安裝超聲波信號(hào)盒，能夠被手機(jī)麥克風(fēng)檢測(cè)到，從而實(shí)現(xiàn)定位，主要用于店鋪的簽到。

4）手機(jī)自主慣性傳感器定位導(dǎo)航，例如Broadcom 和 Intel，他們推出利用手機(jī)的慣性傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行定位計(jì)算的硬件解決方案，但由于手機(jī)初始姿態(tài)的不確定性和手機(jī)慣性傳感器精度問(wèn)題，室內(nèi)定位效果不佳。

5）LED定位技術(shù)，例如 Bytelight， LED 定位系統(tǒng)通過(guò)往天花板上的 LED 燈具實(shí)現(xiàn)，燈具發(fā)出像莫斯電報(bào)密碼一樣的閃爍信號(hào)，再由用戶智能手機(jī)照相機(jī)接收并進(jìn)行檢測(cè)，而且用戶不需要將手機(jī)相機(jī)對(duì)準(zhǔn)某一個(gè)特定方向，亦可以接收到反饋過(guò)來(lái)的直接光源信號(hào)，定位精度可以在 1 米之內(nèi)。但LED 定位需要改造 LED 燈具，增加芯片，增加成本，目前還無(wú)法普及。

6）基于RFID的定位，采用刷卡方式，根據(jù)閱讀器位置對(duì)刷卡人員或設(shè)備進(jìn)行區(qū)間定位。主要應(yīng)用在倉(cāng)庫(kù)、煤礦、貨物跟蹤、安檢、ETC、辦公考勤等，無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，定位精確度低。

7）Wi-Fi定位，由于 Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)的普及，目前國(guó)內(nèi)外很多公司都使用WiFi定位技術(shù)推出產(chǎn)品。Wi-Fi 定位可以達(dá)到米級(jí)定位（1~10 米），Wi-Fi 定位產(chǎn)品可以應(yīng)用在專業(yè)行業(yè)領(lǐng)域（礦井、監(jiān)獄、醫(yī)院、石油石化等），如 Aeroscout 和 Ekahau 公司的 Wi-Fi 定位產(chǎn)品，現(xiàn)在也有很多WiFi定位產(chǎn)品用在了商場(chǎng)內(nèi)的導(dǎo)航上。這也是目前我們正在嘗試使用在線下商業(yè)場(chǎng)所內(nèi)對(duì)消費(fèi)者動(dòng)線進(jìn)行分析的技術(shù)手段。

2. 顧客動(dòng)線分析

消費(fèi)者從購(gòu)物中心哪個(gè)門，哪個(gè)通道進(jìn)入，在購(gòu)物中心的內(nèi)部按照什么樣的線路移動(dòng)，在哪些門店里面有較長(zhǎng)時(shí)間的停留，最后又從哪個(gè)門、哪個(gè)通道離開(kāi)，對(duì)于消費(fèi)者來(lái)購(gòu)物中心完整動(dòng)線的分析：

- 從這些數(shù)據(jù)中，能夠分析和挖掘消費(fèi)者來(lái)店的方式，自駕、地鐵、公交等等

- 從這些數(shù)據(jù)中，能夠分析和挖掘消費(fèi)者來(lái)購(gòu)物中心的消費(fèi)購(gòu)買模型，例如看電影+吃飯+溜冰+買衣服

- 從這些數(shù)據(jù)中，能夠分析和挖掘消費(fèi)者的消費(fèi)能力和喜好，例如快餐、西餐、中餐等等

- 從這些數(shù)據(jù)中，能夠通過(guò)分析和挖掘，預(yù)測(cè)這個(gè)消費(fèi)者未來(lái)的消費(fèi)傾向，例如購(gòu)買孕婦用品的，未來(lái)會(huì)對(duì)嬰兒用品有需求

進(jìn)一步的將所有消費(fèi)者的動(dòng)線進(jìn)行聚類分析，可以分析和挖掘出整個(gè)購(gòu)物中心內(nèi)部的幾條最典型的實(shí)際消費(fèi)者動(dòng)線，這些數(shù)據(jù)可以對(duì)購(gòu)物中心的運(yùn)營(yíng)決策，例如業(yè)態(tài)布置和調(diào)整，租金制定和調(diào)整，消費(fèi)者動(dòng)線調(diào)整設(shè)計(jì)，促銷廣告的擺放位置等提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)可以對(duì)所有的決策提供后評(píng)估數(shù)據(jù)支撐，輔助購(gòu)物中心的運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)迭代式提高，是購(gòu)物中心等線下商業(yè)場(chǎng)所從粗放式運(yùn)營(yíng)向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)邁進(jìn)的不可缺少的步驟。

示例 - 如圖1，某餐飲廣場(chǎng)消費(fèi)者動(dòng)線分析，此案例的原理是-在餐飲廣場(chǎng)內(nèi)部署一系列的WiFi信號(hào)采集設(shè)備，采集消費(fèi)者攜帶的智能終端持續(xù)發(fā)出的WiFi信號(hào)，并發(fā)送到后端云平臺(tái)，使用網(wǎng)絡(luò)側(cè)定位的算法，對(duì)消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)持續(xù)定位，將消費(fèi)者在餐飲廣場(chǎng)內(nèi)部停留時(shí)段內(nèi)的所有定位點(diǎn)生成一個(gè)一維向量，表征此消費(fèi)者在餐飲廣場(chǎng)內(nèi)部的動(dòng)線；進(jìn)一步的將所有消費(fèi)者的動(dòng)線進(jìn)行聚類分析，可以分析和挖掘出此餐飲廣場(chǎng)內(nèi)消費(fèi)者的典型動(dòng)線特征。

圖1 - 某餐飲廣場(chǎng)消費(fèi)者動(dòng)線分析

此餐飲廣場(chǎng)有3類進(jìn)出口：電梯，自動(dòng)扶梯，下沉式樓梯。電梯是本樓工作的白領(lǐng)習(xí)慣的來(lái)店通道，自動(dòng)扶梯是在樓上商場(chǎng)逛街的消費(fèi)者習(xí)慣的來(lái)店通道，下沉式樓梯是外面大街上消費(fèi)者習(xí)慣的來(lái)店通道。從圖中可見(jiàn)：

- 有33%的消費(fèi)者習(xí)慣于從下沉式樓梯進(jìn)入，其中19%的消費(fèi)者用完餐后從原路離開(kāi)，2%的消費(fèi)者會(huì)選擇從電梯離開(kāi)，另外12%的消費(fèi)者會(huì)選擇從自動(dòng)扶梯離開(kāi)

- 有55%的消費(fèi)者習(xí)慣于從自動(dòng)扶梯進(jìn)入，其中40%的消費(fèi)者用完餐后從原路離開(kāi)，8%的消費(fèi)者會(huì)選擇從下沉式樓梯離開(kāi)，另外7%的消費(fèi)者會(huì)選擇從電梯離開(kāi)

- 有12%的消費(fèi)者習(xí)慣于從電梯進(jìn)入，其中3%的消費(fèi)者用完餐后從原路離開(kāi)，2%的消費(fèi)者會(huì)選擇從下沉式樓梯離開(kāi)，另外7%的消費(fèi)者會(huì)選擇從自動(dòng)扶梯離開(kāi)

由于此餐飲廣場(chǎng)內(nèi)部線路比較簡(jiǎn)單，業(yè)態(tài)也比較單一，沒(méi)有做室內(nèi)的消費(fèi)者動(dòng)線分析，只是對(duì)消費(fèi)者進(jìn)、出門做了簡(jiǎn)單的動(dòng)線分析，但是同樣的技術(shù)和原理可以用到更大、更復(fù)雜的線下商業(yè)場(chǎng)所，例如購(gòu)物中心做完整的消費(fèi)者動(dòng)線分析。