行业知识

门店数据：实体商业的运营神经网络

门店数据是实体零售场景中，通过技术手段采集的、反映门店经营全貌的数字化信息集合。其本质是商业行为的量化映射，通过结构化处理为运营决策提供科学依据。

核心构成维度包含：

流量数据层

进店客流：通过红外感应或视频分析获取的到店人数

动线热力：记录顾客在店内的移动轨迹与停留区域

转化漏斗：从进店到成交的关键节点转化率（如试穿率、加购率）

交易数据层

销售三要素：客单价（单笔交易均值）、连带率（单客购买品类数）、复购率

库存周转：商品从入库到售罄的周期效率指标

折扣率：促销活动对毛利率的影响系数

商品数据层

SKU效度分析：通过销售贡献度与库存占比矩阵定位滞销/畅销品

陈列效能：货架空间利用率与坪效（单位面积销售额）的关联模型

价格弹性：不同价位带商品的销售波动敏感度

服务数据层

人效比：单员工每小时创造的销售额

服务响应时长：从顾客咨询到解决方案输出的时间周期

投诉解决率：客诉事件闭环处理的效率指标

数据应用价值：

通过构建BI看板实现实时监控，例如当某品类动销率低于行业基准时，可触发智能补货预警；结合客流潮汐规律优化员工排班，使高峰时段人效提升30%-50%。更高级的应用是建立用户画像体系，通过RFM模型（最近消费、消费频率、消费金额）实施精准营销。

技术演进方向：

当前门店数据采集正从传统POS交易数据向全域数据融合升级，通过IoT设备实现客流属性识别（年龄/性别）、通过AI算法解析试衣间行为数据，最终形成"人-货-场"的三维数据中台，驱动实体商业向数据智能驱动转型。