客流數據經整理、分析才能深入挖掘背後含意，如 : 進店率、提袋率、威力時段等，以下分享 Ronny Max 近期發表文章中所提到一體兩面思維，即：
In Customer Analytics, you want to understand the behaviors of an individual or a segment to improve marketing to those consumers.
In Behavior Analytics, you want to understand behavior patterns to improve store operations. In other words, the focus is not on increasing customer acquisition but better store management.
即所謂的「顧客群體分析」和「消費者行為分析」；前者指的是瞭解顧客群體行為，
以改善行銷策略；後者是瞭解其行為模式，不只是要獲得的進店人次，更重要的是
改善門市管理。
Ronny 在更早之前曾發布文章介紹「市面上15種客流追蹤技術」，接下來本文中再引述她所觀察的 15 種客流分析趨勢（本文先介紹常見的前六項）：
Location Marketing 推播行銷：以藍芽對接推送消費者行銷活動消息，如要用這個面向要注意使得消費者同意及退出機制。
People Counts @Door 入店客流 : 這是最基本的客流分析，來客數表示「商機」，而「提袋率」表示商店績效，而「容留人次」可以監測社交距離。
Path Analytics @Malls 動線熱區 : 根據商場的樓層配置，分析冷熱區。
In-Mall Marketing 館內行銷 : 在商場多處設置數位看板，透過看板點擊得知在商場各區的消費興趣及需求。
Proximity Traffic 行經客流: 不管是店中店或在繁榮街道的門市，都會需要知道行經客流，這個分析趨勢，可以計算入店率。
Visibility Rate 眼球接觸: 導入眼球追蹤技術，分析出櫥窗及陳列設計的關注度。
後九項，請參閱 《續》【Business】客流數據分析的一體兩面思維