对话 AI 助手 客流数据分析更轻松

客流系统使用难上手？数据查询、分析太繁琐？策略制定太烧脑？

借助 Alivia，与你的 AI 助手对话，把这些问题统统交给它完成。你只需在快速拿到数据与报告后，进行思考与决策，让工作更有效率、活力和创造力。

业务场景：

某零食品牌旗下有 100 家门店需要使用帷幄客流系统，使用人员包括各门店店长与各区域经理。

日常运营工作中，店长及区域经理需要关注客流数据趋势，并结合商品分析，进行人员排班、备货安排、销售策略等方面的调整；月度 / 季度的总结 / 汇报前，区域经理需要整理周期性的数据及分析结果，进行上周期的业务结果复盘及下周期的业绩目标制定。

痛点问题：

1. 当客流系统上线时，需要对使用人员进行产品使用培训，时间难协调且培训效果难保证；

2. 培训后，使用者仍需要花时间了解熟悉：各类数据的区别及其作用、这些数据各自在哪个页面。过程费时费力。

3. 运营人员要从数据卡片信息中洞察门店经营状况，既需要花费时间，也依赖其数据敏锐度；

4. 数据报告中涉及多维度、多门店、多时间的横纵向对比，数据的收集及整理耗时长。

应用举例/操作路径：

通过 Alivia，以上问题都可以得到解决。AI 陪伴，让你快速上手帷幄客流系统，轻松开展数据分析与运营策略优化工作。

1. 使用指导智能问答

通过帷幄提供的客流系统使用说明，运营人员可以快速、系统性理解帷幄客流系统的数据逻辑、产品功能、数据价值等。产品使用过程中，当运营人员遇到操作问题，即可在 Alivia 中借助 Chatbox 直接咨询 AI，实时获得准确的指导应答。

例如，运营人员小王以对话的形式向 AI 发出指令：对比门店 A 今天与昨天的客流数据。AI 回答：对比数据如下：今天过店人次 7091，较昨天下降 9.53%；关注人次 871，较昨天下降 30.32%；进店人数 495，较昨天下降 25.34%；进店率 6.98，较昨天下降 17.49%。

当然，小王也可以向 AI 发问，要求给出更多数据对比，例如节假日与非节假日客流对比等。同时，AI 也可以向小王提供数据查看的快捷路口、操作路径说明、提供出入口数据查询的操作演示等。

2. 自动提取数据关键节点信息

店长需要了解最近几次的法定节假日客流情况，以安排即将到来的五一假期的门店人员排班和工作目标。如何操作？

以往的做法，是人工查看过去一个月的小时级进店客流趋势，找到客流最高峰时段，再查看过去半年的周末 / 节假日与平日客流数据对比，计算周末 / 节假日较平时的涨幅。

有了 Alivia，这一切都变得更加简单了。你可以与它对话，直接获取想要的关键数据。

问：过去一个月，门店 B 的进店人数高峰时段是什么时候？高峰时段的进店人数分别有多少？

答：高峰时段是18-22点；18-19 点，进店人数 67 人；19-20 点，进店人数 86 人；20-21 点，进店人数 84 人；21-22点，进店人数 66 人。

问：过去半年，门店 C 平时的周末的进店人数、节假日的进店人数分别是多少？对比平时的进店人数分别涨幅多少？

答：周末进店人数 655 人，较平时上涨 65.4%；劳动节进店人数 1614 人，较平时上涨 300%；清明节进店人数 393人，较平时下降 2.5%；

3. 自动分析周期性数据结果并生成报告

区域经理每月需要进行数据汇总及复盘，分析各个门店的业绩结果并进行下个周期的业绩目标拆分。

以往的做法，是先查看所负责所有门店的过店人次、进店人数、进店率三个指标的月度排名，确定各个门店的客流优劣势；再计算成交率（成交笔数 / 进店人数），查看成交率排行，确定各个门店的业绩承接能力。

借助 Alivia，你可以直接获取分析报告，无需多个数据查询、记录、整理、汇算等。

问：我需要结合我有权限的 5 个门店 4 月的成交笔数和出入口客流数据，分析每个门店的业绩承接能力并为 5 个门店分配 5 月份的业绩占比，请帮我分析。

答：请提供以下 5 个门店在 4 月份的成交数。

问：门店 A = 11460，门店B = 7334，门店C= 571，门店D = 3614，门店E = 1706。

答：通过各门店的成交笔数和客流数据分析，可得：

  1、门店成交率及其排名分别为：门店 D，门店 A，门店 B，门店 E，门店 C。

  2、5 个门店的业绩占比建议为：门店 D 28.07%，门店 A 35.53%，门店 B 19.44%，门店 E 10.79%，门店 C 6.17%。（使用的数据分析模型为聚类分析模型）

  3、分析过程为：

  - 门店 D：过店人次领先，说明其地段优势明显，成交率排名也高，可以承担较高的业绩占比；但该店进店率垫底，需要到店实地考察：高峰期排班是否合理、流量的有效性、橱窗陈设 / 门口堆头等是否需要优化、门口揽客 / 迎宾是否到位；

  - 门店 A、门店 B：进店人数均很高，进店率也表现优秀，可以承担较高的业绩占比；但转化率门店 B 比门店 A 低不少，需要进一步分析销售策略、服务质量等是否有问题，可考虑安排导购技巧培训；

  - 门店 E：过店人次、进店人数、进店率、成交率均属于中等水平但不算差，该门店有提升空间；

  - 门店 C：总体数据垫底，可先维持现有达成业绩情况，后续慢慢优化再提高目标；可进行陈设 / 堆头 AB 测试，尽可能优化门店运营；

  4、分析报告如下：其中包含了数智空间已有的数据，也包含了 AI 计算分析后的数据。

达成效果

1. 改变以往的新手使用培养方式，无需组织大量人员集体培训，节省培训的时间成本；

2. 使用问题通过 Chatbox 自我解决，客户服务群中使用问题咨询减少 90%；

3. 店长数据查看时间节省 50%；

4. 区域经理数据分析时间节省 70%。