吸引优质客户进入实体店已属不易，促使其购物更是难上加难。货品、陈列、定价和客服等因素使该问题复杂化。因此，需要识别起作用和不起作用的因素，以及需要优化的因素以实现整体改进。

对于零售商来说，困难之一是如何有效识别及呈现客流量和客流模式。了解客流模式有助于零售商合理进行员工排班以实现最佳业绩。若某店铺的店员人数不足，尤其是在客流高峰期，糟糕的客服水平会促使顾客离店到他处购物。

零售商的其它目标还包括提高成交率及客单价。

以前，收集此类数据被称为“ click-it and ticket ”。零售商会记录每位进店顾客 (click) ，并汇总所有收据 (ticket) ，以统计顾客数、购物人数以及客单价。

如今，这一流程已经高科技化。

从客流分析开始

Johnston & Murphy 创立于 1850 年，它为男女客户提供高品质的鞋类及其它产品。其总部位于田纳西州纳什维尔，从米勒德·菲尔莫尔（美国第十三任总统）起，每位美国总统都是其顾客。 Johnston & Murphy 在美国和加拿大拥有约 170 家零售店及工厂直营店，其顾客对服务标准要求甚高，也乐意为卓越品质支付高价。

索博客为零售商提供‘客流工时比’数据，使其得以确定店员数量失当的时段。

除提供优质产品外，该公司同时还高度关注提升客户服务以及现场解决问题。为此，Johnston & Murphy 致力于培养销售专员。

Ewoldsen 说：“顾客与销售专员的互动在所难免，我们竭尽全力确保为顾客提供卓越互动体验。我们的员工工作出色，他们是品牌的代言人，其日常工作关系到我们能取得多大的成功”。

通常，店员都能为顾客提供优质服务。但亲临店铺后，Ewoldsen 发现店员无法在高峰期顾及所有顾客，以致错失部分销售机会。注意到服务与员工排班的相关性， Johnston & Murphy 携手零售分析解决方案提供商索博客进行了一个实验项目，旨在通过优化员工排班提升服务质量、驱动成交、并维持原有客单价水平。

索博客致力于协助各大中型零售商统计客流、识别顾客进店时间和顾客在店内购物的区域、以及其它数据。