甚麼是熱區圖Heat Map分析？

熱區圖的原理

系統在設定的統計期間內，持續記錄畫面各區域出現活動的次數或持續時間，累積後以顏色深淺呈現。顏色只表示相對密度，並非絕對數值，因此同一店鋪不同時段的比較有意義，跨店鋪直接比較則需相同安裝條件才可靠。

由於資料屬統計累積，需要足夠時間才有意義。單日資料容易受天氣、促銷或個別事件影響，通常以週或月為單位觀察較穩定。

與人流計數的分工

熱區圖與人流計數處理不同問題，商鋪多數同時需要兩者。計數回答「有多少人進出」，熱區圖回答「進來的人去了哪裏」。

兩者結合後可得出較有用的判斷，例如進店人數上升但某區域熱度不變，可能代表陳列或指示未能引導顧客到達該區。

安裝與設定要求

1. 採用俯視角度——接近垂直向下的視角可減少人體互相遮擋，密度分佈較貼近實際。
2. 覆蓋完整區域——分析範圍應覆蓋整個要觀察的空間，否則邊緣資料失真。
3. 避免大範圍遮擋——高貨架、吊掛招牌與燈箱會在圖中形成永久低值區。
4. 穩定光線——櫥窗日照隨時間變化，可能被判為活動；宜檢視日照時段的結果。
5. 設定合理統計期間——以週或月為單位比較，並排除裝修與特別活動期間。
6. 固定攝影機位置——一經開始累積統計，移動攝影機便會令歷史資料無法比較。

魚眼或全景攝影機常用於這類應用，因為單一安裝點即可俯視整個空間。需注意畫面邊緣的變形與較低像素密度會影響該處資料的可靠性。

結果如何解讀

熱區圖最常見的誤用，是把高熱度直接當成銷售機會。高熱度可能來自收銀排隊、通道瓶頸或試衣室外等候，這些位置停留久但與商品興趣無關。解讀時應先把功能性區域分開，再看真正的陳列區域。

低熱度亦有多種原因：位置偏僻、指示不清、通道過窄，或該區域被結構柱遮擋。因此結論應以「值得驗證的假設」形式提出，再透過調整陳列或指示後對比前後資料驗證。單次觀察便改動整個佈局，風險較高。

另需注意統計會受營業狀況影響。促銷期間、假期與天氣都會改變人流分佈，比較時應選取條件相近的期間，或以較長時間平均值觀察趨勢。若店鋪曾更換攝影機位置或鏡頭焦距，前後資料不應直接比較。

香港商鋪的應用與私隱注意

香港店鋪面積普遍不大且樓底較低，一部俯視攝影機往往足以覆蓋主要銷售區，這對熱區圖應用相當有利。不過樓底低亦意味覆蓋直徑有限，較大店鋪需要多點覆蓋，並注意各區資料無法直接相加。本地商鋪常見的假天花結構、燈槽與吊掛招牌容易造成遮擋，選點前應實地檢視。

另一項本地因素是櫥窗日照與街道反光。臨街店鋪的櫥窗在下午可能出現強烈光影變化，被系統誤判為活動而在該區形成虛假熱點；處理方式包括調整分析區域、排除櫥窗範圍，或在日照時段檢視結果後再校正。

私隱方面，熱區圖的輸出雖為統計圖像，但系統運作時仍在處理顧客與員工的影像，屬收集個人資料，須符合《個人資料（私隱）條例》（第486章）及私隱專員公署的閉路電視監察指引：用途須具體、拍攝範圍受限、設置清楚告示、訂明影像保留期限。若涉及觀察員工工作位置，應事先向員工說明用途。實務上宜只保留統計結果較長時間，原始影像按既定期限刪除。

常見問題

權威參考來源

• 維基百科：Heat map（熱區圖資料呈現）
• 維基百科：Video content analysis（影像內容分析）
• 維基百科：Data visualization（資料視覺化）
• 《個人資料（私隱）條例》（第486章）
• 私隱專員公署《閉路電視監察及使用無人機指引》

相關技術主題