客流量数据分析行业分析报告.docx

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客流量数据分析行业分析报告

2015年客流量数据分析行业分析报告

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目录

一、行业管理情况

1、行业主管部门及监管体制

2、行业主要政策

二、行业发展情况

1、软件和信息技术服务业发展状况

2、软件和信息技术服务业市场情况

3、软件和信息技术服务业发展趋势

（1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域

（2）政策利好驱动细分领域快速发展

（3）产业规模保持持续增长

4、大数据助力线下商业零售行业转型

（1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大

（2）大数据在线下零售行业中的应用

5、客流分析行业基本情况

三、进入本行业的主要障碍

1、资金与网络布局壁垒

2、客户转换成本壁垒

3、配套服务能力

4、人才壁垒

四、影响行业发展的因素

1、有利因素

（1）国家政策大力支持

（2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式

（3）O2O数据采集，未来线下采集是重点

（4）精细化营销理念不断深入，商业设施客流量分析日渐成为趋势

2、不利因素

（1）国内商户对客流分析系统的认同度有待提高

（2）企业共享数据资源的意愿较弱

（3）下游主要客户议价能力相对较强

五、行业周期性、区域性和季节性特征

1、行业的周期性

2、行业的区域性

3、行业的季节性特征

六、行业上下游之间的关联性

1、客流分析行业与上游行业的关系

2、客流分析行业与下游行业的关系

七、行业竞争格局

1、下游客户资源的竞争

2、客户运维服务的竞争

八、行业主要企业简况

1、BRICKSTREAM

2、索博客科技（深圳）有限公司

3、广州市科传计算机科技股份有限公司

软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。

发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。

一、行业管理情况

1、行业主管部门及监管体制

2、行业主要政策

基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持。

二、行业发展情况

1、软件和信息技术服务业发展状况

近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。

按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。

其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。

其产业板块主要包括：

软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。

在全球经济潜在增长持续下降的背景下，我国经济步入发展新常态，维持高增长同时增速小幅放缓的健康发展态势。

在这样的宏观经济背景下，软件和信息技术服务业仍然保持良好的运行态势，产业规模不断扩大，产业地位显著提升，对经济社会发展贡献突出。

软件和信息技术服务业推动了国民经济和社会信息化建设，带动了传统产业改造升级，催生了一批高附加值、绿色低碳的新兴产业，为提升社会管理和公共服务水平提供了技术支撑。

2012年4月，工业和信息化部制定了《软件和信息技术服务业“十二五”发展规划》（以下简称“《规划》”）。

《规划》指出，“十二五”时期是我国软件和信息技术服务业加快发展和提升的重要战略机遇期。

我国以加快转变经济发展方式为主线，推动经济结构战略性调整，促进信息化和工业化深度融合，培育发展战略性新兴产业，加快发展生产性服务业，着力推进社会民生事业发展，软件和信息技术服务支撑引领的作用和地位将更加突出。

软件和信息技术服务向经济社会各个领域的融合渗透不断深化，行业应用需求更为强劲，这为产业带来了更为广阔的创新发展空间。

《规划》明确了“十二五”时期软件和信息技术服务业的发展目标，促进软件和信息技术服务业平稳较快发展，到2015年，实现行业收入突破4万亿元，推动信息化和工业化深度融合的服务支撑能力显著增强。

2、软件和信息技术服务业市场情况

根据工业和信息化部的数据，2007年至2014年，软件和信息技术服务业收入水平从5,800亿元增长到37,235亿元，年均复合增长率为30.42%。

其中，信息系统集成服务的收入规模从1,478亿元增长到7,679亿元，年均复合增长率为26.54%。

2014年，我国软件和信息技术服务业整体呈平稳较快增长态势，产业结构和布局良性调整，新兴领域业务快速增长。

2014年，我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长20.2%，增速比2013年下降3.2个百分点，但仍高于电子信息制造业10个百分点左右。

全年发展呈稳中有降趋势，月度累计增速稳定在20%-22%之间，一至四季度增速分别为20.9%、22.6%、18.5%和19.1%。

3、软件和信息技术服务业发展趋势

（1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域

云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术已经成为引领各领域创新不可或缺的重要动力和支撑，成为实施创新驱动发展战略、建设创新型国家的关键所在，新一轮信息化浪潮已经显现出重塑产业生态链的巨大影响力，传统产业正在积极通过“触网”来寻求新的发展空间，传统产业和互联网深度融合趋势明显。

在移动互联网、云计算、物联网等新技术的推动下，原有的信息不对称格局将被打破，依托于大数据整合，传统行业与互联网融合的平台和模式将发生改变。

在制造业领域，新一代信息技术将重构生产者与消费者关系，从供给导向向需求导向转变，让消费者参与到生产环节中，改变传统制造业相对封闭的生产模式；零售行业将通过线下与线上的融合，配合大数据的采集与应用，将进行个性化整合推送，不再局限于强调产品的功能性，而更多的重视消费者体验。

（2）政策利好驱动细分领域快速发展

近年来，有助于推动信息技术服务业发展的利好政策连续出台，成为推动行业持续增长的重要驱动因素。

在智慧城市领域，2014年8月27日，国家发改委、工信部等八部委联合印发了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，指出到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市，聚集和辐射带动作用大幅增强，综合竞争优势明显提高，在保障和改善民生服务、创新社会管理、维护网络安全等方面取得显着成效。

实现公共服务便捷化，城市管理精细化，生活环境宜居化，基础设施智能化，网络安全长效化。

在大数据领域，2013年7月12日，上海市科学技术委员会发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015年）》，提出推进大数据在数字生活领域的应用，建设数字生活大数据服务系统，收集整合行业发展指数、用户消费习惯、收视记录、社交媒体、地理位置等大数据，充分挖掘用户的消费习惯和兴趣偏好，提升企业辅助决策能力，形成有市场竞争力的创新商业模式，面向300万以上消费者提供个性化衣食住行等生活互动信息。

2014年，贵州省、广东省、重庆市等地方政府纷纷出台大数据产业发展规划和支持大数据产业发展的具体政策，为大数据及其关联产业发展提供利好机遇。

根据《2015年中国信息技术服务业发展形势展望》披露，2015年我国国家层面的大数据战略思路也将逐渐成型并有望确定发布，将引导和推动大数据的有序发展。

（3）产业规模保持持续增长

在国家政策、社会需求和产业资金等多方面有力因素的驱动下，信息技术服务业将保持有力增长。

随着我国经济转型成效逐步扩大，产业得到新的驱动力量和发展机会。

一是高速发展的信息消费，逐渐成为推动我国经济增长的主要因素，不断深入社会经济和社会组织形式，带动数字内容、移动互联网等产业发展，信息平台建设和对接需求大大增加；二是发展空间巨大的新兴科技领域，随着以云计算、移动互联和大数据代表的技术创新和突破，产业发展方向愈发明显，与传统行业融合不断深化，催生IT系统建设需求。

根据国家工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院（赛迪工业和信息化研究院）发布的研究报告《2015年中国信息技术服务业发展形势展望》显示，预计2015年，我国信息技术服务业将保持22%以上的平稳增长，在产业规模快速增长的同时，产业结构稳步优化，数据处理和运营、信息技术咨询、数字内容服务等高端环节的比重将进一步增加。

受企业对数据挖掘运用需求快速增长的推动，数据处理与运营服务将继续保持突出增势，预计2015年增速将达到27%。

4、大数据助力线下商业零售行业转型

大数据（BigData）指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据主要体现为4V特点：

第一，Volume（大量），数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，Variety（多样），数据类型繁多，并不仅限于海量结构化数据，还包括网络日志、视频、图片、地理位置信息、点击流数据、机器和传感数据和社交媒体等非结构数据；第三，Value（价值），价值密度低。

以视频为例，连续不断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

第四，Velocity（高速），处理速度快。

（1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大

大数据产业链从底向上主要由三层构成。

第一层是企业内部交易数据和企业外部的客户行为数据、物联网数据等，该层次的主要任务是数据的采集和传输。

第二层是信息层，该层次旨在数据加工，去芜存菁，提炼形成价值密度更高的信息。

第三层是知识层，该层次需要融合行业信息，深度加工分析，形成高质量的研究报告、商务决策依据。

数据从产生，到处理，再到价值提取，最后被消费掉，这整个过程就构成了大数据的生态系统。

在这个生态系统中，无论是数据的存储、处理、分享、检索、分析，还是数据的可视化，都存在着不同的商业需求。

大数据的诞生和发展原动力，来自于企业改善自身经营水平，提升经营效率的需要。

长期以来，困扰企业最大的难题就是真正地了解其客户的需求。

互联网和大数据打破了信息不对称和物理区域壁垒，通过信息流、数据流引导各类资源的充分有效分配，促使传统的生产关系发生变革。

大数据应用企业利用新技术收集消费者的行为习惯，及时高效地进行分析利用，形成预判和商务决策，从而使得企业产品和服务能够更加贴近消费者、深刻挖掘其需求。

在大数据浪潮下，传统企业若要避免衰败，必须主动拥抱大数据技术，调整自身组织结构，重塑业务模式。

大数据应用领域广泛，当前主要应用于以下领域：

第一，零售业，可有效提高零售企业运营活动的效率，如利用客流量、点击量等数据，研究消费习惯，实现精准营销；第二，电信业，用于寻找差异化经营“蓝海”，避免同质化经营，向智能化管道转型；第三，金融业，应用于金融服务创新和金融智能决策；第四，公共服务，通过对卫生、环保等领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，提供更为广深的公共服务；第五，交通行业，通过对汽车保有量、路网情况的实时大数据分析，制定更为优化的系统方案，使车辆行驶在最佳路径上，缩小行车时间、节省燃料、减少环境污染，提高路网通行能力和服务质量。

如今，大数据巨大的商业价值已经显现出来，大数据的广泛应用使得市场快速发展。

根据IDC的数据，2015年，大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长至169亿美元。

根据Gartner的研究数据，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，而到2016年全球在大数据方面的总花费将达到2,320亿美元。

Gartner还表示，到2020年，大数据将成为主流的嵌入式技术，特性和功能会是非差异化，并被传统企业供应商视为常规产品的一部分。

根据易观智库的数据，预计2016年国内大数据市场规模总量将达到约130亿元，市场增速超过30%，其中2016年线下市场的规模约为64.1亿元。

（2）大数据在线下零售行业中的应用

2014年，宏观经济增速仍在持续放缓，使得中国消费市场继续维持低靡。

2014年，国内GDP同比增长7.4%，增速较上年同期下降了0.30个百分点；2014年我国社会消费品零售总额达到26.24万亿元，同比增长10.34%，增速水平降至近10年的最低点。

同时，根据中华全国商业信息中心的统计，2014年全国百家重点大型零售企业商品零售额同比增长0.4%，和上年同期相比，增速大幅放缓8.5个百分点，自2012年以来连续第三年呈现放缓情况。

零售业可以分为线上的网络零售和线下的传统零售，近年来，线上交易正不断走入稳定增长期，2014年实现规模为2.79万亿，同比增速达到48%，略高于2013年42%的增长水平。

我国网络零售市场的交易规模迅速扩大，2014年网购占社会消费品零售总额比重首次突破10%，呈现继续上升趋势。

尽管线下零售企业仍然占据90%左右的市场份额，居于主导地位，然而相对于网络零售市场的迅速扩张，百货、超市、专卖店等传统线下零售业增速较缓，线下零售企业需要谋求转型，寻求线上线下的融合和突破；另一方面，真正驱动零售商们变革的仍是不断变化的消费者的需求，零售商需要与消费者进行多维度、多方式的个性化互动，洞察消费者的需求与变化，把消费者体验洞察和商品推销策略结合起来才能有效促进消费者的购买行为，并形成线下零售企业的核心竞争力。

在前述背景下，大数据、O2O等新技术、新模式给线下零售业的转型带来了机遇。

线下零售企业通过O2O融合积极进行全渠道引流，使得线上预定、支付、咨询，线下体验、消费为消费者普遍接受，O2O模式融合渗透了线上和线下，用互联网技术提升了消费体验，也使得消费者不断增加新的消费体验；另一方面，大数据使得用户数据这一宝藏能够得到深度挖掘，线下零售企业对供应链的理解远高于线上电商。

成熟的电商多是运营云联网平台起家，对海量数据之下的实际意义并没有明确的认识，品牌方可以通过大数据分析等手段洞察线下门店经营细节，了解消费偏好、精准营销，提高门店经营效益。

线下门店借助视频人流分析等方式，可以清楚知道顾客在品牌的停留时间、最常去哪个门店、购买档次等信息。

数据挖掘后为消费者贴上不同的标签，提高营销精度，增加消费者购买频次。

根据麦肯锡全球研究院的数据，大数据将使得美国零售业净利润可能的增长水平达到60%并带来0.5%-1%的年生产率增长。

传统企业如果有效利用大数据，需要重构其IT架构，投资包括租用足够空间、购买分析软件，并聘用合适的人才。

针对我国传统商业零售行业的发展现状而言，入口端的投入将是未来解决线下零售业数据可得性的重要举措，也将能够为行业的转型发展提供全新动力。

未来，大样本、广覆盖的商业设施客流量数据，除能够为商家的精准营销决策提供支持外，还能够衍生出众多信息服务产品，比如商业指数的编制和应用、智慧购物商圈的打造、政府政策制定的依据等等，从而将从深度和广度两个层面拓宽商业价值链。

在线下零售业应对行业发展掣肘挑战的过程中，已经出现部分积极转型的案例。

传统零售企业的转型，模式虽然各有不同，但是，均围绕消费者需求这一核心要素而展开，而消费者行为数据的采集、处理和应用，就成为零售企业了解消费者需求变化的重要方式。

由于网上零售存在天然的浏览痕迹，其消费者行为数据十分丰富，基于此的数据采集手段也已经较为成熟。

根据线上数据的挖掘和分析，进行个性化的推送，已经开始在众多互联网公司中应用起来。

但是，线上零售企业在线下的布局是相对缺失的，单纯的线上数据采集并不能形成完整地刻画和描述消费者行为的全部数据，而且由于目前零售行业中90%左右的消费仍集中于线下，从数据量来看，线下的数据量更大且内涵更丰富。

布局于购物中心、百货商场以及连锁店的客流系统、商场内部的Wi-Fi定位系统以及停车场出入口的停车场系统等，均可以成为消费者行为数据线下采集的重要接口，使得线下消费者行为数据成为可处理、可运营，并以较低的成本进行分析和应用。

5、客流分析行业基本情况

客流信息是衡量商业设施（如超市、商场、购物中心等）运营状况的重要指标。

有效地吸引外来客流量并有效地管理内部客流使其产生最大化的业绩贡献，是商场的第一要务。

商场或者任何的零售商店的营业状况都和客流量息息相关，甚至于客流量成为很多管理者的核心KPI之一。

通过准确的量化数据来研究客流量规律，不但可以了解相关设施在运行中的状况，还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作。

通过深入的顾客数据研究，可以最大限度地挖掘卖场的销售潜力，增加销售机会；同时，对于人流密度较大的区域采取相应的措施，还可以进行很好的走向引导和安全预警。

全面掌握业态运营的客流信息对实施科学的管理和做出正确的市场营销决策起着至关重要的作用。

在零售业迅速发展的今天，新加坡、香港、日本、欧美等发达国家和城市90%以上的大型商场及连锁商业网点已经在广泛使用实时客流分析系统。

国内市场对于客流分析重要性的认知度也在快速提升之中，对于提供客流分析解决方案的企业来说，国内市场在广度和深度方面的空间十分广阔。

客流量是商场、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据，对零售行业尤为重要。

基于此，客流分析系统应运而生。

早期的客流分析主要采用人工计数的方法，对某一时点的客流量进行抽查。

这种方法不能做到实时监测，同时准确率也较低。

后来部分商家引进了基于红外技术以及重力感应方式的客流统计系统，但这种系统也只能做到“人数计算”，无法深入进行客流的信息分

析，很难较好地满足商业用户的需求。

随着技术的不断发展，采用视频分析技术的视频客流统计系统开始崭露头角，它因其优越的性能、精确的统计结果、简单的安装实现方式以及低廉的成本等特性，正逐步被商场等购物场所采纳使用。

智能客流分析系统通过先进的视频分析技术，可以精确、实时检测商场客流数据，实时提供客流动态分析报告，客观反映出商场客流特征。

系统通常可以进行商场客流量和顾客转化率、客流密度、滞留时间等分析。

客流分析系统是商家提高管理效率和经营业绩的重要途径。

客流分析系统通过图像采集、后台处理、报表生成三大基本步骤以报表等形式呈现给经营决策者。

通过对客流的数量和方向的统计，可以了解出入口和通道设置的合理程度；统计主要楼层客流状态，可以分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合；统计各个区域的吸引率和繁忙度，可以分析商场内部动线变化；根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人

员；优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本；为商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整；客观决定租金价位水平；增加经营性资产的收益（广告位、场地等）；通过设定人数预警值，解决人员密集场所安全问题等。

随着数据采集、传输以及分析技术的不断提高，客流分析系统的功能将日益扩展。

三、进入本行业的主要障碍

1、资金与网络布局壁垒

线下零售数据的分析首先离不开数据，而线下零售企业最缺的也是数据。

为实现数据分析的有效性，广泛的数据端口是客流分析行业的核心竞争力。

因而，行业多年的积淀所带来的数据入口价值将是先行者的天然竞争壁垒。

全国性的网络布点需要较长的时间与较大资金投入，也成为行业进入壁垒之一。

2、客户转换成本壁垒

一方面，客流分析前端布置需统一规划，替换硬件设备需要耗费大量的时间和精力；另一方面，客流分析后期配套服务水平差异明显，客户更换客流分析系统将面临很强的不确定性，个性化定制客流量报表服务更是如此。

3、配套服务能力

前端采集数据经加工处理后形成的客流分析报表的使用熟悉需要较长的时间，因而销售企业的后期配套服务水平将很大程度上影响公司客户对产品的接受程度。

对于客流分析行业而言，后期配套服务水平不是短期内能够培养的，需要在行业内与客户不断的沟通、交互和逐步摸索形成。

此外，行业的下游用户一般为购物中心、百货商场、品牌连锁零售企业等，在采购系统的同时往往会要求企业根据自身要求，提供个性化定制客流量报表服务，这很大程度上将考验企业创新和研发服务能力。

4、人才壁垒

作为新兴产业，具备丰富的行业经验和创新能力的高素质人才相对缺乏。

拥有一批技术过硬、精通行业经验、熟悉项目实施和管理的技术专家队伍，是企业进入该细分市场的关键要素。

新的进入者难以在短时间内积累多个领域的专业人才，这形成了本行业的人才进入壁垒。

四、影响行业发展的因素

1、有利因素

（1）国家政策大力支持

国家产业政策的大力支持为国内软件和信息技术服务业创造了

良好的发展环境。

软件和信息技术服务业属于国家鼓励发展的战略性、基础性和先导性支柱产业，近年来国家陆续出台了一系列法规和政策，从投融资体制、税收政策、产业技术、收入分配、人才吸引与培养、知识产权保护、行业组织与管理等多方面为软件和信息技术服务业发展提供了政策保障和扶持，营造了良好的发展环境。

（2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式

当今社会，科技已经成为影响企业发展的重要外部因素，随着“信息化”和“工业化”深入融合的进程加快，以软件和信息产业为主导的大数据和分析、移动计算、云计算、社交商务、智慧商务等新兴技术全面渗透到社会生活的各个领域，并正在颠覆传统的商业模式。

这种转变给人们生活带来巨大变革的同时，也为相关企业乃至整个社会带来了新的市场发展机遇。

（3）O2O数据采集，未来线下采集是重点

对于互联网企业来说，线上的数据采集在“大数据”这一概念提出时，已经逐渐开始。

由于线上天然的浏览痕迹，其数据十分丰富，基于此的数据采集手段已经很成熟。

由于我国90%的消费集中在线下，线下的数据量更大且内涵更丰富。

因而，未来的数据采集重点将从线上转移到线下。

（4）精细化营销理念不断深入，商业设施客流量分析日渐成为趋势

面对电商爆发式增长下对传统实体商业的挤压，商铺租金和人工

成本的高企，消费行为的变化，传统零售企业已不能维持原来粗放式的“坐商”模式。

越来越多的企业意识到需要采用大数据技术来获取对消费者的深刻理解，精准营销，重获主动权，赢得市场先机。

而在这轮转换中，最先受益的就是可以为这些企业提供服务的信息化领域公司。

零售行业精细化营销理念的不断深入，提升了对客流分析的重视程度，促使客流分析市场的不断拓展。

2、不利因素

（1）国内商户对客流分析系统的认同度有待提高

国内商户对本土客流分析系统供应商的产品质量和服务水平的认可程度虽然不断提高，但由于企业管理层理念不到位，对客流分析系统等线下消费者行为分析工具的认知程度不够。

此外，国内商户为服务支付费用的观念尚未成熟，对本土供应商信息技术服务的价值认可程度较低，这些均对行业发展造成了一定的负面影响。

（2）企业共享数据资源的意愿较弱

线下零售企业一方面从企业日常经营的角度，对于企业所处商圈的购物环境、消费者满意度、客流量情况等信息有着现实的需求，另一方面，出于商业数据的安全性考虑，对于共享企业的客流量信息意愿较弱。

数据资源利用不充分，大量信息系统中的历史数据长期闲置，即使不涉及秘密，许多数据资源拥有单位公开和共享动力不足，这给跨企业数据汇聚整合造成困难，影响了大数据资源的形成。

（3）下游主要客户议价能力相对较强

客流分析系统下游客户主要为购物中心、百货商场、品牌连锁零售企业等线下商业实体。

这些企业主要是国内商业零售行业内的大型企业，行业集中度较高。

因此，面对下游主要客户，客流分析系统供应商目前相对处于弱势地位。

五、行业周期性、区域性和季节性特征

1、行业