大数据拓展线下战场 “线下大数据”怎么玩？
互联网流量时代，数据生意一直被看作是互联网企业的独门秘法，用户在网上的一举一动早已被数据化，用作精准投放广告。而线下门店即使坐拥可观的客流量，但因无法提取有用数据只能望洋兴叹。
近日，一场名为“唤醒沉睡的数据”的讨论会在深圳召开，来自零售、环保、大数据等行业的代表聚在一起，探讨线下大数据的挖掘和应用。
随着人工智能、大数据技术的发展，零售行业也能像互联网企业一样，采集、分析用户数据，带动商业模式的革新。
未来数据“蓝海”来自线下
网购时代，线上大数据早已形成闭环。用户在网上搜过什么、买过什么、常看什么网剧，这些用户的网上行为都被数据化，互联网公司以此给用户打上年龄、职业、消费习惯等标签，这样相对精准的用户画像，最终被用于线上商家推送广告等精准营销。
“在网上搜宝马的不一定买宝马，但去4S店的，一定会买或是考虑要买。”这句大数据行业广为流传的话，能看出线上大数据和线下大数据的区别。
相较于线上大数据的智能推送广告基本靠“猜”，线下大数据更接近用户真实的消费意向。
近年来，线下大数据逐渐被业界重视。
相关数据显示，2017年我国社会消费品零售总额达到366262亿元，其中线上零售占比19.59%，线下零售占比80.41%。随着我国网民数量趋于平稳，线上流量红利消失，庞大的线下客户资源正在成为优质流量资源。
不过即使拥有线下客流，实体商家也很迷茫，来我们店里买衣服的顾客是什么职业的人，一周里哪几天喜欢来，喜欢哪些品类的衣服，这些商家迫切想了解的数据，往往只能靠销售人员的经验积累，而无法像线上那样，归纳成一套洞察用户消费心理的数据体系。
会上，WakeDataCEO李柯辰认为，线下大数据分为用户的业务数据和行为数据。比如消费者在你们服装店里注册了会员，他的手机号、生日、银行卡就形成了业务数据；消费者在哪件衣服前停留的时间长，买了什么衣服，这些是行为数据。
目前，在用户业务数据上，线下实体商家可以通过用户注册会员、扫码关注公号等方式获取，但最缺的是用户行为数据。
而在线上就很容易了，在某个商品页面停留时长很容易被观测到。
数据采集比线上困难之外，线下大数据还存在“数据孤岛”现象，线下商家POS机采集的支付数据，销售人员的反馈数据，微信号的会员ID，彼此之间互不相通，这造成了用户画像难以汇总刻画，最终阻碍了精准营销等最终的大数据应用落地。
人脸识别判断顾客喜好
随着零售业的关注点向线下转移，围绕线下大数据开展业务的创业公司逐渐受到资本的青睐。
亿欧智库发布的《2018线下大数据产业应用研究报告》显示，2017年众盟数据获得1.8亿元B+轮融资、图灵通诺获得数千万元Pre-A轮融资、汇纳科技在深圳交易所创业板挂牌。
2018年11月，WakeData完成3000万元Pre-A轮融资。
为实体商家提供线下大数据的闭环服务，从数据采集，到为顾客添加标签的数据合成，再到精准营销、选址等数据应用，是这些创业公司普遍的思路。
李柯辰将这一闭环细化为数据采集、数据打通、数据资产化、数据价值化4个链条。
在开端的数据采集上，业界目前已应用了人脸识别摄像头、WiFi、蓝牙、红外探测等智能设备。
比如用摄像头、WiFi、蓝牙技术监测每日客流，商家可以知道客流量、进店率、回访率、顾客驻足时长等关键指标，人脸识别技术可以采集顾客在某个商品前的情绪变化，来判断顾客的喜好。
在国外，喜力啤酒采用三维购物传感器追踪顾客与货架上商品的互动情况，把顾客触碰、拿取、放回商品等动作生成一个商品的热力图，从中可以看出顾客对哪些商品互动的时间长，从而分析不同包装或摆放位置对顾客购买欲的影响。
WakeData联合创始人谭必文说，智能设备采集完客流信息后，需要将商家公号的运营数据、POS机的支付数据和相关线上数据等多来源的数据打通，才能进入数据的资产化阶段。
这一阶段类似于线上数据的用户画像刻画，打通多方数据可以给用户打上多个标签。
WakeData给线下商家提供的大数据解决方案“惟克宝”中，商家可以获悉目标客户的各类标签，用户的年龄多集中在哪个阶段，性别占比，婚恋人群占比，典型职业、学历和收入水平分布。目前惟克宝的打标算法已经可以给用户自动打上20类以上的标签。
线下大数据影响选址营销
拥有目标客户的画像，无疑是线下商家一笔巨大的资产，根据用户画像，商家可以在选址、SKU、精准营销、运营等多方面做到精准和成本节约，将数据价值化。
以往商家选址关注的是人流量、店铺装修等传统的商业经验，但庞大的人流量中有多少是目标客户，这些客户都住在哪些社区，他们喜欢在商场还是步行街购物，这些都无从得知。
谭必文说，现在通过收集线下数据，结合目标人群画像，可以分析各个商圈目标客户的集中度，给商家选址提供参考。
SKU是商家对商品编号的简称，大型商超往往有上万个SKU。线下大数据通过监测顾客驻足时长、支付数据，反映出顾客需求最多的商品，甚至可以预测顾客对服装花色、款式的喜好度，从而让商家及时改进产品，精简库存。
精准营销是数据应用最重要的方面，也是互联网企业最熟稔的数据商业化模式。谭必文说，比如超市的采集到某位顾客去买尿不湿，可以判断顾客家中有小孩。
投放线下广告也是同样的道理，根据目标人群的集中度，可以选择集中度高的商圈投放LED或平面广告。
此外，线下大数据还能再精准营销上做到“千人千面”的推荐服务。
比如买尿不湿的顾客中，有些需要买儿童安全座椅，有的要换给孩子买学位房需要家装用品，有的因为要换个大一点的车需要购买汽车用品。
线下大数据利好垂直行业
长期以来，业界关注的多是线上大数据的挖掘和应用，随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，“沉睡”的线下大数据未来不仅在零售行业，在环保、文娱等多个垂直行业将迎来应用的爆发期。
会上，百佳超市CIO陈道新讲，原来像商超这样的传统企业都是在大的宏观经营策略上做文章，现在有了线下大数据的机器学习、智能推荐能力后，可以用数据来驱动组织变革，根据用户画像调整供应链，调整营销手法，让商家和客户更好地联系和互动。
聚光科技环境安全事业部副总经理李阳说，线下大数据将给环保行业带来利好，通过采集水土、大气、人类活动等基础数据，刻画城市画像，可以获取到各个环境好与坏的趋势以及影响因素，线下大数据能更好地驱动环境的“管、治、控”。
在文娱行业，近年来应用线下大数据的案例也不少。
2017年张北草原音乐节利用以往参加音乐节观众的数据，勾勒出目标观众的画像：18~24岁多来自河北各高校，25~44岁多来自北京繁华商圈，以此精准投放广告，最终实现了30万人次到场并突破亚洲纪录。
业内专家认为，未来随着智慧城市、智慧商业的推进，线上线下的边界将逐渐模糊，线下、线下数据的共享，将支撑线上线下服务同步升级。而不同垂直行业的细分场景存在较大差异化，这也将促使大数据业界拓展区别化应用，更好地赋能各行各业。
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