🎯 USE CASES
应用场景
开店决策的全生命周期——从选铺到续约，每个环节都可以用数据兜底。
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加盟验店
品牌方说"日客流 3000，月营收 15 万"。没有数据，只能信——或错过机会。
花 ¥60 拍 2 小时，拿到真实客流数据。加盟费几万都花了，验客流不过一杯奶茶钱。
💡 典型使用
- → 考察加盟品牌时，派人到现有门店实测客流
- → 对比品牌方提供数据 vs 实测数据
- → 多个候选品牌横向对比
// case: 辣爷烧烤
门店辣爷烧烤（坂田杨美店）
采集次数5
午间峰值52 人/小时
夜间均值22 人/小时
花费¥220
// 为什么需要数据
铺位 A vs 铺位 B，中介都说"流量大"。
A 在街口，人流量大但都是地铁过客。
B 在街中段，人少但多是附近居民。
实测结论：B 的停留率是 A 的 3 倍。
🥊
选址对比
三个备选铺位，选哪个？不靠直觉——每个拍一轮，横向对比。
开错店亏损 20-50 万起步。花 ¥200 全测一遍。
💡 对比维度
- → 总经过人数（谁门口更热闹）
- → 停留率（路过 vs 驻足）
- → 客户画像（男女比例、年龄段）
- → 高峰时段（午间 vs 晚间）
👀
竞品蹲点
隔壁生意到底怎么样？想数人头又怕被发现。
匿名采集员到店外拍摄，AI 统计进店量 + 画像——你坐家里看报告。
💡 能知道什么
- → 竞品每小时进店人数
- → 哪些时段最忙（排班参照）
- → 顾客年龄和性别分布
- → 进店率 vs 经过率
// 匿名采集流程
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采集员到场
公共区域，像普通路人一样拍摄
🎥
定时拍摄
按指定时段连续拍摄 1-3 小时
🤖
AI 分析
逐帧识别进店人数 + 画像 → 报告
// 场景模拟
房东："人流量越来越好，涨租 30%。"
没数据 → 只能认。
有数据之后：
"我们测了 3 个时段，每小时 82 人，不仅不该涨，应该降 10%。"
💰
租约谈判
房东涨租靠嘴，你还价靠数据。
几个小时的采集数据 → 省下几万年租金 → 或者决定换地方。
💡 怎么用
- → 续租前采集一周客流数据
- → 对比半年前——趋势是升是降
- → 有数据就有底气