瞪鸥数客

AI 门店客流统计 · 纯端侧 · 一部手机就够

真实截图 · 计数界面

✓零硬件零布线◌堂食·外卖分开算（研发验证中）✓当场推算销售额

2024 年，中国大约有 300 万家餐厅关了门。平均下来，每天 8000 家。

而那些倒下的店，平均寿命只有 508 天——一年半都撑不到。

我们习惯把餐厅的失败，归给「味道不行」「服务不好」「运气差」。但一个更冷的事实是：很多店在签下那纸租约的瞬间，结局就已经写好了。

餐饮圈有句老话，「七分靠选址，三分靠经营」。据行业报道，在一线城市，倒闭的餐厅里，约 七成栽在选址上。

可偏偏就是这件事，绝大多数人是「拍脑袋」定的。

餐饮创业圈流传着一句被反复引用的话：

听着扎心，但说的是实话。一家店能不能活，本质是一道算术题：

门口每天路过多少人，其中多少会走进来（行业管这叫「进店率 / 捕获率」，沿街小吃大约 3%），人均花多少钱——三个数一乘，这家店该不该开，答案就出来了。

道理人人都懂。问题是：门口那个「人流」的数，几乎没人真去数。

数人流这件事，难就难在它「最靠谱，但最费人」。

按行业标准做法，你得挑工作日两天加周末一天，每天早、中、晚三个时段，搬张椅子坐在门口，拿计数器一个一个掐。讲究的铺子，要连着数七天。

一个人，一天，只能盯一个铺。累、主观、还容易数错。于是绝大多数人，选了「猜」。

那大数据呢？上上参谋、美团袋鼠参谋、极海……这些选址工具确实很强，能告诉你这个商圈有多热、周边客群什么画像、竞品卖得好不好。但它们有一个共同的盲区——

它们的「客流」，是手机定位、运营商信令、平台交易算出来的估算值；而且铺子越小、人流越少、越是新铺，算得越不准。说白了，它们回答不了那个最朴素的问题——

「此时此刻，这个门洞，
每分钟走进走出几个人？」

瞪鸥数客想做的，就是把「数人流」这件最费人的事，交给一部手机。

打开 App，对准门口，在屏幕上画一条线，设好进 / 出方向。剩下的，交给端侧 AI：谁进、谁出、一分钟多少人，自动数、实时出，还顺手把结果按门店、按时间一条条存下来。

它还做了两件专门为餐饮准备的事：

· 人流、客流，分开数；外卖识别在路上。App 在画面上直接算出「人流（过店）→ 客流（到店）→ 进店率」；把到店客流和外卖分开统计、得出外卖占比的能力正在研发验证中。同样是进店 3 个人，堂食为主还是外卖为主，真实成交额天差地别——分开算，销售额才推得准，所以这件事我们在认真做。

· 把人流一键变成钱。它实时推算销售额（截图里那行「推算销售额 ¥30」就是这么来的）。拿到这个数，你可以再套上行业常用的「营业额要大于保本线 3 倍」「1 万房租对应日营业额 3000」这类判断标准，自己算清：这家铺，该不该签。

最有意思的，是它的商业逻辑。

市面上教人开店的、帮人找铺的、卖加盟的，做的都是「让你开店」的生意。而瞪鸥数客做的，是「开店前，帮你算清该不该开」的生意。

它甚至可能劝退你——但正是这份「劝退」，在一个平均只活 508 天的行业里，值几十万。

有人会问：选址是「一锤子买卖」，一个人一辈子开不了几次店，这生意能做大吗？

换个角度看——中国每年有一两百万人在做这道选择题。这是一个每年自然补充的、百万级的池子。

更妙的是：一个人今天用它选址，明天开了店，同一部手机、同一条计数线，就能接着帮他数日常客流、看进店率、按高峰排班省人力。

餐饮是最古老、也最残酷的生意之一。

它不缺激情，不缺勤奋。缺的是——在掏出全部积蓄之前，有人能陪你把门口那条马路上的人，认认真真数一遍。