今天沒有在數(shù)據(jù)領域做探索的傳統(tǒng)零售行業(yè)，是否應當重新審視數(shù)據(jù)、重視數(shù)據(jù)，去了解下那些在做線下數(shù)據(jù)研究的人都在折騰些什么？互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)想要挖掘出有價值的業(yè)務，映射到線下就是數(shù)據(jù)這個金礦，只要充分挖掘就可以發(fā)現(xiàn)有價值的東西，只是在早期我們缺少發(fā)現(xiàn)線下數(shù)據(jù)的慧眼而已。今天的下線數(shù)據(jù)要怎么玩，你玩對了嗎？下面就用10分鐘時間，告訴你如何用數(shù)據(jù)診斷各類商家在運營中的問題。

現(xiàn)在零售行業(yè)三大運營核心“人、貨、場”，即如何選擇對的人、對的貨、對的場，以便在顧客進店前、入店后、售后服務上使零售發(fā)揮達到最佳效果。這背后離不開數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的核心是“人”，只有充分了解消費者，才能做到精細化運營。

線上大數(shù)據(jù)反哺線下消費人群分析案例

【案例一：線下客流人群特征分析】

某美妝品牌，對其各門店客流的購買力進行分析，發(fā)現(xiàn)整體顧客購買力是偏高狀態(tài)，其中海淀區(qū)幾個門店的消費水平明顯高于朝陽區(qū)的門店。因此，對于消費水平不同的門店，可以嘗試導購策略的調整，例如針對客流購買力偏低的門店，一是備貨及導購時有傾向性，二是可以嘗試搞一些促銷活動。

通過對其各門店的客流年齡進行分析，發(fā)現(xiàn)整體線下客流年齡30歲以下的占70%，中關村店、太陽宮店年在24歲以下，東直門及健翔橋店年齡適中25-29歲，而當代商城的年齡則多在30歲以上。通過這些不同年齡分布數(shù)據(jù)，商家在投放時可以加大對30歲以下人群的投放，同時可以在年輕人群較集中的門店，在備貨上適當調整，例如多一些補水面膜產(chǎn)品， 在25歲以上人群較集中的門店，多一些抗衰輕熟肌膚適用的產(chǎn)品。通過對人群特征分析，轉變店鋪運營思路及營銷方式，促進店鋪精準轉化。

【案例二：CRM人群特征分析】

某3C品牌推出的兩款筆記本產(chǎn)品，希望通過線上數(shù)據(jù)打通后的人群特征分析，驗證產(chǎn)品設計之初的人群定位是否準確。基于CRM數(shù)據(jù)進行分析后，發(fā)現(xiàn)A筆記本與B筆記本用戶，都是男性偏多，B筆記本用戶更加低齡化，同時B筆記本用戶擁有遠超A筆記本的學生用戶。這一數(shù)據(jù)與產(chǎn)品設計的目標人群基本一致，說明通過數(shù)據(jù)可以幫助優(yōu)化檢測產(chǎn)品設計。

線下數(shù)據(jù)如何助力門店精細化運營案例

【案例一：多店數(shù)據(jù)對比細化運營策略】

通過對比某個星期不同門店客流量與入店量的單小時平均數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)B店的客流高峰為12:00，入店高峰為18:00。該商家通過分析該時段數(shù)據(jù)，優(yōu)化了原來的運營方式，在入店高峰時段增加了員工和庫存配比，并在下午15:00客流高峰時段進行發(fā)放下午茶優(yōu)惠活動。因此，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析在優(yōu)化了運營成本的同時提升了營業(yè)額。

通過對比某個星期不同門店的weekday入店率數(shù)據(jù)。可見4個門店明顯分成兩類：周末店與非周末店。A、B兩店屬于周末店，坐落于成熟商圈內，而C、D兩店則開在辦公區(qū)附近的街道旁邊。于是，該商家對不同類型的門店采取了不同的排班安排，不影響業(yè)務的前提下節(jié)約了運營成本。

【案例二：線下商圈線上數(shù)據(jù)比對經(jīng)營優(yōu)化】

以某護膚品牌為例，線上有天貓店，線下有直營的連鎖門店。線下業(yè)務反饋銷售壓力比較大，希望找到增長緩慢的原因。首先，對問題進行拆解，從客流、轉化角度去看。分析幾個結果，客流趨勢特征、客流新老構成、顧客店內停留時長，線下線上流轉情況。

分布于北京地區(qū)若干商圈的各個門店，因地理因素影響客流的特征非常明顯。通過客流分析，可以發(fā)現(xiàn)在當代商城和太陽宮凱德mall的兩家店周末平均客流人數(shù)是平時的1.5倍，但是在周末的入店轉化并沒有明顯提升，說明攬客不足；新客占比80%，顧客停留時間在所有門店中最短，說明老客留存不足。

再看，線下定價比線上要貴，也是會造成客戶流失到線上去的原因。從數(shù)據(jù)上看，到訪線下門店的消費者，后續(xù)會到線上旗艦店購買，并且購買幾率比沒有光顧過門店的線上顧客要高出1倍。

因此，線下與線上定價的不同的確會影響到一部分銷量，這需要商家從經(jīng)營本身進行優(yōu)化。例如商家應該在周末客流明顯增長的時候，進行必要的活動宣傳，同時加強店內導購的優(yōu)化，讓新客成為回頭客。

對于大部分線下場景，如何吸引更多顧客進店，如何有效的進行消費轉化，是提升銷量業(yè)績的關鍵。因此，基于線下客流分析，建立客流轉化漏斗模型，將能夠更好的發(fā)現(xiàn)經(jīng)營過程中的問題及機會。

線下數(shù)據(jù)驅動全域營銷突破案例

【案例一：受眾環(huán)節(jié)，線下數(shù)據(jù)帶來全域受眾】

消費者的線上、線下行為特征，很多時候是不完全一致的，以單個消費者為例，因為身材不好只能在線下買衣服，但會在線上買各種零食；因為不信任護膚品代購，所以只在線下專柜購買。所以在線上服裝或美妝類目去圈定該消費者時，是不在范圍內的，但如果我們結合線下消費數(shù)據(jù)來看，可以基于線上線下打通，從零食類目中找到這類消費者。

品牌商的線下客流，對品牌商來說是最直接的潛客，線下客流不論是引流到線下門店，還是引流到線下成交，相比線上以產(chǎn)品特征圈選線上人群再lookalike來說更為精準有效。

以某高端護膚品牌投放測試為例，分析線下客流人群的偏好特征，發(fā)現(xiàn)顧客人群中對于保健品、家庭清潔類產(chǎn)品相對其他類目產(chǎn)品來說有明顯的偏好。因此，在同位置同時段同溢價的情況下，對線下客流人群特征圈定的保健、清潔偏好人群進行定投，效果明顯優(yōu)于線上直接圈定的美妝人群，CTR和ROI分別提高32%和50%；

【案例二：投放環(huán)節(jié)，選擇好的時機很重要】

某品牌商線上天貓旗艦店，針對線下零售門店到店客戶在后續(xù)30天內訪問線上旗艦店的行為進行分析，發(fā)現(xiàn)到訪線下店的客戶，后續(xù)10天內訪問線上店鋪的比例明顯偏高，并且到訪線下門店的顧客在線上下單的幾率是普通未到店顧客的2倍。

因此，對于到訪線下門店的顧客，雖然當時可能由于某種原因沒有消費，但事后一段時間內，如果及時進行線上營銷和召回，將提高成單轉化。

【總結】

線下行業(yè)眾多，場景復雜，歷史問題多又極具不規(guī)范和個性化，需要商家結合自身遇到的實際問題及需求，來思考如何將線下數(shù)據(jù)引入自己的生意中去。因此，商家需要看一下手中的數(shù)據(jù)資源，開始對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行合理管理。

經(jīng)營和顧客有跡可循，將驅動線下實體良性運轉。對于品牌商而言，不管是會員還是廣告營銷，都需要對受眾有深入的分析、對投放有的放矢、對效果進行有效的衡量。尤其是對于O2O中的線上到線下，線下到線下環(huán)節(jié)。

部分內容來源與網(wǎng)絡

來源：零售數(shù)據(jù)報告