当我们谈「线下活动评估」时，
你是否也有遇到过这样的问题？
费用高达数十万到百万的「动漫/影视IP」「首进X城」，真的适合自己的商场吗？
每年动辄上百场的线下活动，到底给商场贡献了多少客流，又有多少客流真正有效？
活动期间销售提升效果不佳，是引流不够？还是引流客群不对？
活动效果复盘和评估没有统一的量化数据指标，仅凭销售总额、客流总数这样粗颗粒的「结果数据」，能否帮推广人员找到真正有效的方法？
01
一套 AI 数据模型
量化评估线下活动效果的工具来了！
过去，由于线下顾客行为难以被精准感知、精确理解，多数商场线下营销活动只能依据手感、全场结果数据（如销售总额、客流总量变化）来粗略判断活动效果。而结果数据反映的是所有综合因素的结果，无法量化过程或某单一因素的影响，从而无法正确反映线下活动的效果。
那么，线下活动推广就只能延续拆盲盒式的状态吗？答案肯定是No。
在与 TOP30 商业地产品牌合作共创的过程中，Aibee 爱笔智能发现，不少商业集团已经着手建立统一的评估体系，旨在量化推广活动效果，或多个活动横向比较找到费效最优的活动。但目前的评估模型中大多还是依赖结果数据，缺乏过程量化，故无法很好的归因以指导推广工作的调整以提升活动效果优化费效。
在具体量化活动效果的过程中，除了 要看全场客流、全场销售额等「结果数据」的变化，更要看两大「过程指标」 ——一是活动的 引流数量 （对比不做活动的周期有多少直接引流的顾客、有多少实际参与活动的顾客），以 精确衡量活动曝光与引流效果 ；二是活动的 引流质量 （活动引流顾客的进店率、深逛率以及客群画像），以 精准洞察活动引流顾客是否为目标消费客群，对店铺的客流提升，以追根溯源销售提升的关键原因 。
Aibee 爱笔智能 AI 精准客流系统基于对线下顾客行为全面感知的 AI 模型，能够 精准洞察到顾客到达商场、参与活动、进入门店与深逛连单的全消费旅程 ，进而形成 「线下活动评估」的应用模块 ，为商场日常活动评估提供可量化、可复盘的统一数据指标：
当我们想要评估活动曝光及引流效果时，
「首逛人数」 能够清晰显示直接引流且参与活动的顾客数量， 「参与人数」 则精确统计所有参与活动的顾客人数。
当要进一步判断活动客群是否转化消费时，
「参与进店率」 能反映活动直接引流顾客到店的情况， 「参与深逛率」 则为评估顾客到店消费情况带来更细颗粒度的信息。
这套数据应用工具，已成为众多商场企划、推广的日常工作数据工具，同时也是项目总、区域总针对活动目标达成、业绩横纵向评估的可靠抓手。
02
三个实际案例
揭示购物中心活动效果归因复盘的未来范式
量化的「线下活动评估」，是购物中心迭代升级推广手段的关键前提。
案例1：一场销售和客流爆棚的店庆活动，却未完全释放消费潜力？
以商场常见的店庆活动为例。
店庆活动往往是以实现销售提升为目的，综合多种引流活动、促销活动、商户联动等手段以实现客流和销售的大幅提升。店庆活动也是购物中心费用较高的，级别较高的活动之一。
下图为某一购物中心店庆的全场概况，其结果数据展示销售额提升4.47倍，客流提升1.46倍，可以说是一个非常成功的店庆活动了。但是根据 「线下活动评估」模块 ，将结果数据的过程拆分，可以看到活动期间进店效率不仅未提升，还略低于平日；人均连单数提升1.1倍，也就是相对于平日，促销手段没有激发顾客连续在多家店铺游逛或者购买。有针对性的提升 进店率 和 人均连单数 这两个指标，提高客流利用效率，更好地促进销售额的增长。
*对比周期：该商场近一个月客流水平没有任何内外因素影响的周期。对比周期的选择是正确评估活动效果的关键。
对于以销售转化为导向的店庆活动来说，一切活动的最终目标都聚焦于导流到店、刺激转化，该商场可在店铺引流以及提升连单消费两个方面增加活动引导。
基于全场结果分析，我们来看看具体每个引流活动效果如何？下面将通过引流曝光和客群消费贡献两个维度对每个活动进行逐一探讨。
从引流人数绝对值上看，A和D明显高于B和C，引流效果好；
从消费贡献上看由A或D引流来的顾客不仅绝大多数进了店，而且深逛人数超过七成，顾客逛店意愿和购买意愿明显高于B和C。
案例2：同样的促销手段，对于不同店铺销售促进环节不同
通过量化店铺在促销活动中转化漏斗的各环节变化，评估促销手段对于店铺销售额提升的作用以及费用效率，找到每个店铺因地制宜的促销手段和最优费用效率。
下图列出了几个参与店庆促销活动的店铺，除了作为结果数据的销售额，我们根据 「线下活动评估」模块 中关于促销活动分析板块，对其流量转化过程做了细颗粒拆解。
从 结果数据看 ，所有促销店铺的销售额都有明显提升，少则提升2.24倍，多则提升近15倍。但 从过程数据看 ，提升较高的前两个店铺A和B无论在进店客流，还是成单转化以及客单价都有大幅提升；销售额提升较小的C和D，进店客流的提升也非常不错，但是成单转化以及客单价较平日基本没有提升，这也就是造成销售提升较少的原因；而没有任何促销活动的E店铺相较于其他店铺，其销售的提升来自于全场客流的增长，以及客单价的小幅度提升，成单转化因为缺少促销刺激，较于平日没有任何变化。
在拆分过程数据后，促销活动对这些店铺的作用一目了然，不仅可以通过复盘指导下次促销手段的制定，更可通过多次累计对比找到适合不同店铺的最优促销活动以及费用效率。
案例3：通过横向比较、跨项目对标，清晰评估活动效果
除了能更加具体、精准地量化评估单个活动效果，Aibee 爱笔智能的 「线下活动评估」模块 ，还能对同类活动进行横向比较，对不同项目的同类活动也能进行跨场对标。
以某购物中心2022、2023年两年店庆为例：从 结果数据来看 ，2023年销售额增益明显高于2022年。从 过程数据来看 ，2023年在进店率、深逛率、单店客单价等引流质量上较2022年基本持平，在引流人数增长幅度略微下降的情况下 （12月店庆，疫情刚过，影响了整体客流） ，销售额大幅提升，这得益于其人均连单数的提高。
该购物中心在2023年的促销活动设计上，以 提升人均连单数为目标 设置了促销活动方案，并通过连单活动和全场满赠手段，推动顾客在多家店铺凑单，进而大幅提升了销售额。
除了能对商场内的多次活动进行对比外，不同项目之间的同类活动横向对标也有了可能。
以某两个同类型商场引流活动为例：
过去的活动评估方法，只能看全场销售额和客流的变化。经过 「线下活动评估」模块 量化其引流数量与质量后发现，B项目的引流活动不仅在引流和消费贡献上略胜一筹，成本也低于A项目。
销售总额、全场客流这类结果性数据的确能帮助商场了解整体情况，但是衡量活动效果、对比活动效率时，过程性数据也非常重要。“魔鬼”往往藏在细节中，而“细节”都在过程中。
03
建立活动数字化档案库
统一评估语言与逻辑，探寻活动效果最优路径
购物中心大大小小的PR、SP活动，一年动辄要举办上百场，投入大量人力、财力。如何策划最适合商场的活动，实现最优费用效率，客观衡量每一场活动的目标达成并不断优化迭代，是商场推广的重要课题之一。
正如前文所看到的，Aibee 爱笔智能 AI 精准客流系统中的 「线下活动评估」模块 ，正在帮助商业地产集团、区域、项目建立自身的活动档案库，除了存储每次活动的相关数据，还能让商场通过数据累计预判活动效果，并辅助制定KPI。
以上图片仅为产品示意
业内首次提出的首逛人数、参与人数、参与进店率、参与深逛率等 过程指标 ，也让集团、项目评估各类活动有了统一的“度量衡”。如此一来，活动的评估语言和逻辑得以统一。
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“耗费百万的奥特曼 IP 真的适合我的商场吗？”这类过去存在于商场推广心中的问题，如今取之不尽，用之不竭的数据价值创新，已能让你我心中拥有答案。