連鎖服飾 AI 來客數分析：感測佈建與資料回流

百貨櫃位與街邊店的業績檢討，最常卡在一句「今天來的人本來就少」；人少到底是天氣、活動還是動線問題，得先把來客數量對準，連鎖服飾AI來客數分析的第一步其實在店外：感測怎麼佈、資料怎麼回。

來客數分析的價值不在裝了多少感測器，而在每一筆進店紀錄能不能對到時段、店點與銷售，佈建與回流機制決定了資料能不能用。

▍感測佈建要注意什麼

富啟科技處理來客數專案，會先決定「量什麼、不量什麼」，再決定用哪種感測方式。

1、只計人次、不辨身分：入口感測只判斷有人通過與進出方向，不擷取長相、不對會員資料，輸出就是匿名的進店計數。

2、紅外線與影像怎麼選：單純入口計數可用紅外線或深度感測，成本低且無影像爭議；若同時需要動線與停留，才考慮匿名影像，並在門口清楚告示。深度感測在光線劇烈變化的入口較穩定，選型前應把日夜與百貨關燈時段都測過。

3、鏡位與光源實測：佈建前拿現場錄影或實機測試，逆光、試衣間附近與反光地板都會影響判斷，不合格的鏡位直接標出，不硬產數字。

4、沿用既有設備：既有監視器若角度與解析度可用，便沿用不換機，邊緣主機在店內運算，只把計數結果回傳，減少傳輸與個資壓力。

▍資料回流怎麼設計才對得上

1、對齊三個座標：每一筆計數帶上時間、店點與區域，才能跟POS的時段業績、排班工時對齊，否則只是孤立數字。

2、定時回流與時點標註：採定時批次回流，每批標註資料時點；斷網時先存店內主機，復網後補傳，不讓單日缺口變成常態。補傳資料須與正常時段分流標示，報表端才不會把補傳誤計為當日客流。

3、原始系統為準：銷售與庫存數字以POS為準，來客數是獨立來源，兩者對撞時先查感測狀態，不直接改銷售帳。

4、指標定義先講好：進店人數、經過人數、停留比例的定義要在開店前統一，各店點同一口徑，總部看到的曲線才能互相比較；口徑一旦中途變更，新舊資料就要分段標示，否則跨月趨勢會出現假變化。

感測佈建守住匿名界線，回流機制守住時點與口徑，來客數分析才不會淪為儀表板上好看的曲線，而是調整排班與陳列的具體依據。

▍服飾來客數分析常見問題

Q1：來客數會不會錄到顧客長相？

看佈建方式。單純入口計數可用紅外線或深度感測，完全不產生影像；若採匿名影像，也是在店內邊緣運算後只回傳計數結果，不辨識身分、不串會員資料，並於門口告示，讓顧客知道現場有哪些設備。

Q2：百貨櫃位沒有獨立入口，怎麼量？

可把感測範圍縮到櫃位前緣的進入偵測區，以「進入櫃位範圍」作為來客定義，並與百貨動線的過路人流分開計算。富啟科技會先以實測確認偵測區不會被走道動線誤觸發，再決定佈建方式；偵測區一經確認就固定下來，避免各店口徑不一。

Q3：資料回傳斷線時怎麼辦？

邊緣主機先在店內暫存，復網後自動補傳並標註補傳時點，後台看得到每批資料的完整度；若單店長期斷線，系統標記資料缺口，該店該時段不納入跨店比較，避免用不完整資料下判斷。這類缺口在報表上要看得見，而不是被自動補值掩蓋，否則決策者會誤以為資料完整。

自評可先選一週，以人工計數器在入口抽測尖離峰各兩小時，事後跟感測數字對差異，並記錄逆光、遮擋發生的時段，這份比對就是驗證佈建品質最直接的證據。

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