完美体育顾客不进店、进店不停留、停留不试穿、试穿不下单…… 鞋服门店销售额增长大不如前，是真的没有顾客，或顾客只逛不买，还是没有真正把握销售机会？

　　目前，全国鞋服行业约 2.5 万亿规模，但整体集中度低，竞争尤为激烈。很多品牌扩张线上渠道，精简运营线下实体门店。线下门店有时更多是作为体验店存在，顾客线下试穿后再去线上购买。鞋服零售门店进入「优胜劣汰」的择优阶段。

　　「Whale 帷幄」打造鞋服行业「霓裳」数字化方案，拆解「进店 - 逛店 - 试穿 - 购买」顾客消费场景，通过 「ACE」模型采集数据，重塑顾客消费体验全旅程，帮助鞋服门店实现线上线下一体化销售业绩提升。

　　通常，顾客到实体门店的逛店消费行为，由多个消费关键时刻（MOT）构成。在鞋服门店中，顾客的消费旅程可拆分为进店、逛店、试穿试戴、购买四大 MOT 落地场景。

　　为了实现销售转化提升的核心目的，品牌需要对顾客逛店行为（特别是未形成消费前的逛店行为），进行场景式的数据采集和分析。在形成直观的「体验转化漏斗」后，可便于进一步分析提升每个用户触点的转化率，并针对性优化调整。

　　比如，在「进店」场景中，门店橱窗是否具备吸引力？真实进店率为多少？在「逛店」场景中，哪些区域受到顾客格外的关注？不同区域之间的动线有什么关联？在「试穿」场景中，商品翻看率、试穿率如何？哪些衣服更受欢迎？在「购买」场景中，除了顾客逛店路径，还适合考察哪些更深度的逛店体验细节指标？

　　基于从区域门店到总部品牌各个职能岗位的考核指标不同，不同角色对应的数据诉求也是由浅到深。比如，门店及区域经理侧更倾向于提升门店成交转化，总部品牌侧更侧重于管理质量标准化。

　　「霓裳」数字化方案建立鞋服行业门店「ACE」运营模型（Attraction 吸引力、Conversion 转化力、Execution 执行力），用一套数据采集分析模式，对应不同角色的诉求，实现数据驱动品牌经营决策。

　　门店装修基调与鞋服品牌传递价值相呼应。作为门店成交转化的基础，所谓「门面」即消费者对线下门店的第一印象，是鞋服品牌吸引力的关键。

　　「霓裳」帮助鞋服门店基于「橱窗关注度」和「关注后进店数据」两大指标，由总部统一下发陈列调整，包括沿街橱窗及 Face 面等，或是可自定义时间段标注 Tag，切换多店模式及营销节点，来衡量橱窗陈列调整对过店顾客的吸引力或过店关注力。

　　在顾客进店后，逛店行为看似随意，实际会因为环境因素被潜移默化地引导。顾客动线与商品的吸引力分析需要尽可能从「客群」精准到「提袋个体」，才能将营销策略调整到逛店引导最优解。

　　通过「霓裳」，门店可以直观了解区域热力图，比如发现冷区后，可以引入折扣商品，激活冷区提升坪效；而对应的热区则可增加高毛利商品，创造更高收益 。

　　同时，结合周期内商品售罄率，可了解商品 SPU 级别的区域适销度。比如某运动品牌，男性顾客的逛店意愿比女性更高，深访率也更高；但是对于同一品牌门店的童装区域而言，关联度强的都是女装区域。这能更好地帮助门店做精细化销售及运营政策调整。

　　而对于顾客逛店路径而言，逛店越久，区域越多，成交概率越大。帷幄「霓裳」可通过全店 ReID 拟合顾客在店内的轨迹，完成精准的跨镜头识别，支持从精准的单个顾客到客群的整合路径，都有对应的轨迹呈现。

　　但有时从整体数据结果来看，50% 的门店客群逛店路径并非像品牌预设那样 ABCD 区域都逛一圈，而是直接进来看主推商品区域，然后离开。这样的数据也能更好地反映门店实际运营情况。

　　传统的过店 - 进店 - 成交的「卖货转化漏斗」呈现的结果数据并不能分析真实逛店的消费心理变化，门店需要有更多的过程数据支撑的「体验转化漏斗」，匹配消费者画像及购物决策，进一步促成转化。

　　首先，「霓裳」提供基于 ReID 轨迹合并技术的真实进店顾客数，包括对于重复进店的顾客的去重，如店员、商场商管、保安、保洁、外卖、快递小哥等，可定义真实转化率，并作为门店核心 KPI 考核的定量指标。

　　其次，「霓裳」方案引入「试穿率」（包含试穿前和试穿后）指标，可更好地衡量门店转化力——试穿前是商品部门的职责，商品是否能引起顾客试穿兴趣与设计部门及选品相关，而试穿后可作为门店店员的管理指标，能进一步拆分出试衣过程中由导购介入服务推荐的因素，从而形成良性的门店竞争制度。

　　另外，真实的逛店旅程包含着诸多不确定性，或许是对除了主推款外的商品不感兴趣，或许是被价格劝退，还有可能店内逛完⼀圈⼜回到⼼仪的商品前要求试穿。

　　帷幄「霓裳」基于于鞋服门店真实的消费场景，首创了更多基于逛店体验的细节指标，如深访率、有效驻留率、区域流失率、区域折返率等，在转化力的基础上衍生出了更多精细化运营的探索方向。

　　基于品牌质量管理标准化，「执行力」对应着从店长到区域经理到总部的不同角色考核以及门店标准化运营的落地情况。「霓裳」数字化方案提供闭环式的门店管理工具，从巡检 SOP 执行、发现问题后的整改，到总部汇总问题后的运营调整，全维度对店员素质、店面环境、商品管理、陈列展示进行高效管控。

　　在巡检方面，「霓裳」通过线上查看监控、线下到店考评叠加 AI 算法完成自动化巡检的形式，如在鞋服行业常用杂物占道算法、员工在岗算法来自动检测门店环境和服务质量，以提升顾客消费体验。

　　在服务质量方面，对于一些奢侈品或客单价较高的成衣品牌，「一对一」甚至「二对一」的接待，以及迎客送客、陪伴时长等服务质量指标，与消费者决策成强相关。帷幄「霓裳」改变传统的「业绩 + 主观评价」店员考核方式，增加使用如进店人数、区域停留时长、服务陪伴时长等过程数据来帮助门店督导量化导购的服务质量。

　　针对线下销售的语音沟通部分，「霓裳」通过 ASR 加 NLP 的能力，可记录顾客和导购对话，实现客户画像分析、金牌话术分析，以及对服务过程进行评分，打开线下销售过程的「黑盒」，持续提升门店一对一服务品质。

　　此外，私域也是品牌质量管理标准化的重要领域。大量门店和导购作为品牌私域的终端节点，在「霓裳」提供的 AIGC 能力下，可无门槛、低成本生产大量优质图文内容，同时转化数据优秀的内容将反哺总部，形成良性的内容循环，实现「千店千面」的私域营销，提升业绩。

　　帷幄鞋服行业「霓裳」数字化方案，基于吸引力、转化力、执行力三个角度，实现从了解消费者的逛店行为提升转化率，到总部对门店运营和人员管控的标准化管理。

　　围绕运营「ACE」流程，帷幄打造鞋服门店「场」的运营画像，重塑顾客体验旅程，帮助鞋服企业在线下场域中更好地凸显品牌价值，也创造更高的增长转化。

　　依托人工智能 (AI)、大规模物联网络 (IoT) 和数据模型 (Data) 等关键技术创新，帷幄为品牌提供数据和人工智能驱动的可执行洞察（Actionable Insights）与业务自动化（Operation Automation），帮助品牌营销运营降本增效，与数亿消费者产生更加深度的连接，从而推动全球品牌在消费者端的数字化进程。

　　自 2017 年成立以来，帷幄已服务全球超过 1,500 个标杆品牌，覆盖快消零售、服饰珠宝、餐饮轻食、咖啡茶饮、美妆护肤、汽车服务、数码电器、商业地产、新锐品牌等行业，部署门店及直播间超 20 万个。

　　作为全球品牌信赖的领先技术合作伙伴，帷幄帮助消费品牌在快速变化的世界中应对数字化挑战，并获得持续的商业成功。