在做线下数据分析或智慧零售产品时，有一个非常典型的误区：
👉 把“客流统计”等同于“进店人数统计”。
但真正有价值的数据，是：
👉 经过人数（Passing Traffic）
一、问题本质
没有经过人数，你无法回答：
- 转化率是多少？
- 流量是否被浪费？
- 门店吸引力如何？
二、核心指标体系
建议建立三层漏斗：
经过 → 停留 → 进店
对应指标：
- 经过人数
- 停留人数
- 进店人数
三、漏斗分析模型
进店率 = 进店 / 经过
停留率 = 停留 / 经过
转化效率 = 进店 / 停留
这本质上就是一个线下版“转化漏斗”。
四、应用场景
1. 门店增长分析
找出低转化原因
2. A/B测试
对比不同橱窗效果
3. 选址决策
判断人流质量
五、进阶优化方向
- 人群标签（性别/年龄）
- 员工过滤
- 跨设备去重
- 多门店对比
六、总结
一句话总结：
👉 没有经过人数，就没有转化分析
