客流数据就像是一面镜子，能够清晰地勾勒出目标客户群体的画像，这其中涵盖了年龄、性别、消费能力、消费习惯等多个关键维度 。
通过对这些维度的深入分析，我们能够精准地把握目标客户的特征，从而让店铺与目标客户实现精准匹配，大大提高店铺的经营成功率。
年龄影响
年龄分布方面，在学校周边，客流主要以学生为主，年龄集中在十几岁到二十几岁，他们追求时尚、潮流，消费需求多集中在文具、零食、电子产品、娱乐等领域；而在居民区，特别是成熟的社区，居民年龄层次较为丰富，既有年轻的上班族，也有退休的老人和年幼的孩子，不同年龄层的消费需求差异较大，如年轻人对健身、美容、外卖等有较高需求，老年人则更关注健康养生、日用品等，孩子的消费则主要集中在教育、玩具、食品等方面 。
性别影响
性别差异也会导致消费行为的不同。
一般来说，女性消费者在服装、美容、饰品、母婴等领域的消费频次和金额相对较高，她们更注重商品的款式、品质和购物体验；男性消费者则在电子产品、汽车用品、运动装备等方面表现出较强的消费能力，且决策过程相对简洁 。
通过分析客流数据中男女性别的比例，我们可以判断该区域的消费倾向，从而选择合适的店铺类型。
消费能力影响
消费能力是影响选址的重要因素之一。
在高档住宅区、商务区，居民和上班族的收入水平较高，消费能力强，对高品质、高价格的商品和服务有较大需求，像奢侈品店、高端餐厅、私立健身房等就适合开设在这些区域；而在普通居民区、城中村等地，居民的消费能力相对有限，更倾向于购买性价比高的商品，平价超市、小吃店、折扣店等会更受欢迎 。
消费习惯同样不容忽视。
有些地区的居民有每天逛菜市场的习惯，那么在菜市场周边开设生鲜店、粮油店等，就能满足他们的日常需求；而一些喜欢网购的人群集中区域，线下店铺则可以主打体验式消费，如开设手工艺品店、DIY 工作室等，提供线上无法给予的独特体验 。
客流数据与画像分析
为了更精准地依据人群画像选址，我们可以借助大数据分析工具，比如及刻开放平台的API接口或客流易APP，收集和分析目标区域的客流数据，结合周边的居住环境、工作场所、公共设施等信息，深入了解目标客户群体的特征和需求。
例如，某连锁奶茶店计划在新城市开设分店，通过对当地多个商圈的客流数据进行分析，发现某高校附近的商圈，年轻学生群体占比较高，且他们对奶茶的消费需求旺盛，消费频率较高。
于是，该奶茶店决定在此商圈开设分店，开业后凭借其针对学生群体设计的特色口味和优惠活动，迅速吸引了大量顾客，生意十分火爆 。