1. 室內定位

在討論顧客動線之前，首先要了解室內定位技術，購物中心內顧客動線的分析依賴于室內定位技術，在對顧客持續定位的基礎上，進行數據處理和數據挖掘（例如聚類等），從而分析購物中心內典型的顧客動線。

到目前為止室內定位已經有了多種技術：

1）藍牙室內定位技術，例如Nokia推出了 HAIP 的室內精確定位解決方案，采用基于藍牙的三角定位技術，除了使用手機的藍牙模塊外，還需部署藍牙基站，最高可以達到亞米級定位精度。但由于藍牙基站的不普及，室內精確定位成本較高，在目前公開報道中，尚沒有大規模推廣的報道。

2）超寬帶定位技術，例如 Ubisense，其定位方案采用 UWB（超寬帶）脈沖信號，由多個傳感器采用 TDOA 和 AOA 定位算法對標簽位置進行分析，多徑分辨能力強、精度高，定位精度可達亞米級。但 UWB 難以實現大范圍室內覆蓋，且手機不支持 UWB，定位成本非常高。

3）超聲波定位技術，例如 Shopkic，在店鋪安裝超聲波信號盒，能夠被手機麥克風檢測到，從而實現定位，主要用于店鋪的簽到。

4）手機自主慣性傳感器定位導航，例如Broadcom 和 Intel，他們推出利用手機的慣性傳感器數據進行定位計算的硬件解決方案，但由于手機初始姿態的不確定性和手機慣性傳感器精度問題，室內定位效果不佳。

5）LED定位技術，例如 Bytelight， LED 定位系統通過往天花板上的 LED 燈具實現，燈具發出像莫斯電報密碼一樣的閃爍信號，再由用戶智能手機照相機接收并進行檢測，而且用戶不需要將手機相機對準某一個特定方向，亦可以接收到反饋過來的直接光源信號，定位精度可以在 1 米之內。但LED 定位需要改造 LED 燈具，增加芯片，增加成本，目前還無法普及。

6）基于RFID的定位，采用刷卡方式，根據閱讀器位置對刷卡人員或設備進行區間定位。主要應用在倉庫、煤礦、貨物跟蹤、安檢、ETC、辦公考勤等，無法進行實時定位，定位精確度低。

7）Wi-Fi定位，由于 Wi-Fi 網絡的普及，目前國內外很多公司都使用WiFi定位技術推出產品。Wi-Fi 定位可以達到米級定位（1~10 米），Wi-Fi 定位產品可以應用在專業行業領域（礦井、監獄、醫院、石油石化等），如 Aeroscout 和 Ekahau 公司的 Wi-Fi 定位產品，現在也有很多WiFi定位產品用在了商場內的導航上。這也是目前我們正在嘗試使用在線下商業場所內對消費者動線進行分析的技術手段。

2. 顧客動線分析

消費者從購物中心哪個門，哪個通道進入，在購物中心的內部按照什么樣的線路移動，在哪些門店里面有較長時間的停留，最后又從哪個門、哪個通道離開，對于消費者來購物中心完整動線的分析：

- 從這些數據中，能夠分析和挖掘消費者來店的方式，自駕、地鐵、公交等等

- 從這些數據中，能夠分析和挖掘消費者來購物中心的消費購買模型，例如看電影+吃飯+溜冰+買衣服

- 從這些數據中，能夠分析和挖掘消費者的消費能力和喜好，例如快餐、西餐、中餐等等

- 從這些數據中，能夠通過分析和挖掘，預測這個消費者未來的消費傾向，例如購買孕婦用品的，未來會對嬰兒用品有需求

進一步的將所有消費者的動線進行聚類分析，可以分析和挖掘出整個購物中心內部的幾條最典型的實際消費者動線，這些數據可以對購物中心的運營決策，例如業態布置和調整，租金制定和調整，消費者動線調整設計，促銷廣告的擺放位置等提供詳細的數據支撐，同時可以對所有的決策提供后評估數據支撐，輔助購物中心的運營實現迭代式提高，是購物中心等線下商業場所從粗放式運營向精細化運營邁進的不可缺少的步驟。

示例 - 如圖1，某餐飲廣場消費者動線分析，此案例的原理是-在餐飲廣場內部署一系列的WiFi信號采集設備，采集消費者攜帶的智能終端持續發出的WiFi信號，并發送到后端云平臺，使用網絡側定位的算法，對消費者實現持續定位，將消費者在餐飲廣場內部停留時段內的所有定位點生成一個一維向量，表征此消費者在餐飲廣場內部的動線；進一步的將所有消費者的動線進行聚類分析，可以分析和挖掘出此餐飲廣場內消費者的典型動線特征。

圖1 - 某餐飲廣場消費者動線分析

此餐飲廣場有3類進出口：電梯，自動扶梯，下沉式樓梯。電梯是本樓工作的白領習慣的來店通道，自動扶梯是在樓上商場逛街的消費者習慣的來店通道，下沉式樓梯是外面大街上消費者習慣的來店通道。從圖中可見：

- 有33%的消費者習慣于從下沉式樓梯進入，其中19%的消費者用完餐后從原路離開，2%的消費者會選擇從電梯離開，另外12%的消費者會選擇從自動扶梯離開

- 有55%的消費者習慣于從自動扶梯進入，其中40%的消費者用完餐后從原路離開，8%的消費者會選擇從下沉式樓梯離開，另外7%的消費者會選擇從電梯離開

- 有12%的消費者習慣于從電梯進入，其中3%的消費者用完餐后從原路離開，2%的消費者會選擇從下沉式樓梯離開，另外7%的消費者會選擇從自動扶梯離開

由于此餐飲廣場內部線路比較簡單，業態也比較單一，沒有做室內的消費者動線分析，只是對消費者進、出門做了簡單的動線分析，但是同樣的技術和原理可以用到更大、更復雜的線下商業場所，例如購物中心做完整的消費者動線分析。