第二節 讓數據為線下場景打開一個新的數據入口
1.數據的最直觀表現是服務
實體店數據的最直觀表現是服務，因為數據可以幫助線下零售運營者了解顧客需要什么，想要什么，從而能夠針對顧客的需求來進行產品推送，更好地促進商品的銷售，同時也能為顧客提供可能購買的其他產品，擴大銷售額。這些無疑都屬于“精準零售”的范疇。事實上，如果零售業使用了大數據，那么就能夠更好地為人們服務，讓大家的生活更加方便。
就一家實體店鋪而言，每天都有什么人在店外經過？進店的顧客是老客戶還是新客戶？他們有什么喜好？他們是受什么吸引進店來的？他們有沒有明確的需要，在店內看過什么，又買了什么？店員如何知道要不要推薦什么產品給這位顧客？即使顧客沒有當場購買這件產品，那有沒有可能用其他方式重新喚起顧客的需求？這些一直以來都是實體店鋪夢寐以求想要解決的問題，也是精準零售需要解決的問題。
零售企業實體店具有網點多、商品多、顧客多、接觸點多等特征，因而同樣對大數據的應用有需求。現在有很多實體店鋪對顧客信息的收集還停留在店員的印象當中，而有些實體店鋪通過視頻、智能手機的WiFi信號跟蹤顧客，獲取用戶性別、店內各區域花費的時間、購買之前看過的商品等信息，有的比較優秀或資格較老的店員能熟悉常來購物的顧客，對于顧客的喜好可以說盡數掌握。
下面來看看優衣庫運用數據技術深耕用戶需求的案例：
優衣庫認為，顧客所追求的是他們尚未見過的商品或尚未體驗的服務，技術和數據只是外在，優質的產品和用戶體驗才是內核。因此，優衣庫始終堅持“服適人生”的理念，即數據和技術都要服務于人的理念。正是在這一理念指導下，優衣庫不僅在產品上進行不斷創新，還進行了相應的管理變革。比如，設計一款服裝要考慮創意、搭配和購買三個維度，這三個維度需要橫跨多個部門，部門之間要進行協調，并進行整合工作。如果部門意見分歧，各部門則都以“更好地提升顧客體驗”為衡量標準。在這一標準的指引下，優衣庫跨區域、跨部門合作的靈活性大大增加，“部門主義”的現象也大大減少了。
2.充分利用線下零售場景中大量的信息和數據
在線下零售場景中，服務器、工廠設備、顧客持有的設備、手機信號發射塔、電網基礎設施，乃至產品日志，這些都是能產生有價值數據的資產。零售商要讓數據為線下場景打開新入口，唯一的途徑就是將這些資產中隱藏的信息和數據充分利用起來，通過了解顧客購物歷程及行為，讓店內體驗個性化，提升顧客轉化率，并對運營情況進行數據分析，以此來真正實現精準零售。下面就這幾個方面來做一簡單闡釋。
對顧客購物歷程的數據分析：顧客體驗的質量直接影響到銷售額與顧客保留率，這就需要從數據中獲取洞見，助你理解每一位顧客的購物歷程。為此，零售商可以分析線下零售場景中大量的信息和數據，比如，顧客在購物歷程中的每一步究竟發生了什么？你的高價值顧客有哪些？高價值顧客有什么樣的行為方式？與這些高價值顧客做互動的最佳方式是什么？時機是什么時候？等等。這樣的分析，有助于揭示出你未曾預料到的模式，甚至由此可以帶來傳統分析手段無法企及的結果。
對顧客行為的數據分析：現在的顧客已經有多個與企業互動的交互點，諸如移動設備、社交媒體、門店、電子商務網站等。這些交互點中蘊藏著大量的信息和數據，而一旦這些信息和數據得到匯總與分析，你將了解到誰是最有價值的顧客？是什么動力促進他們消費更多商品？他們的行為模式是怎樣的？與他們互動的最佳方式是什么？時機是什么時候？這些分析后得到的洞見，將有助于你更多獲客，還能提升他們的忠誠度。
店內體驗個性化的實現：現在的顧客一般會先去實體店對商品了解一番，然后回家去網購。如果全渠道零售商能夠通過分析POS機系統和店內傳感器等的數據，來測試與量化銷售策略對客戶行為和銷售產生的影響，依據大數據分析結果對店內體驗進行個性化定制，并及時采取行動，就能夠有效促使顧客在線下場景中完成購買。
提升顧客轉化率：零售商應該保存顧客的購物記錄、個人資料及其在社交媒體網站上的行為等信息，而對這些信息加以分析，通常會有意想不到的收獲。比如，一家零售商的多名高價值顧客都“喜歡”在電視上觀看美食頻道，而且經常在有機食品店內購物。根據這種情況，零售商就可以在與烹飪相關的電視節目中及有機食品店內，投放有針對性的廣告。如此一來，這家零售商的顧客轉化率就有可能大幅提升。
對運營情況進行數據分析：使用數據技術來提升運營效率的關鍵，是去發現、分析和利用隱藏在日志、傳感器和機器等設備中的數據，這些數據反映了有關行業趨勢、模式和異常情況等方面的信息，零售商可以基于此來改進決策，改善運營。
總之，在線下零售場景中有許多能產生有價值數據的資產，零售商如果能夠充分利用這些資產中的數據，不僅可以獲取寶貴的商業洞見并做出相應的決策，更有助于維持自己的競爭優勢。可以說，零售實體店是大數據應用的新疆域！