线下数据:零售企业的数据金矿

未来的超市

线下企业只要能够利用好一些线下数据, 如门禁数据, 视频监控数据, POS数据等, 一样也可以通过数据分析来提高运营效率或者减少运营成本。

我们在《七问大数据:企业真的准备好了》一文中提到:“

其实, 中小企业也应该认真考虑他们的大数据战略了。 如果他们有网站, 他们也能够产生大量的数据。 即使没有网站, 其实,每天摄像头里产生的数据,如果能利用好, 也有足够的分析价值。”

传统企业能否像电子商务网站一样对实体店面的“访客”进行数据采集和分析?答案是肯定的,而且这方面的技术已经趋于成熟。

一提到大数据和数据分析, 人们首先想到的是Google, Facebook,等互联网公司, 或者是亚马逊, 淘宝等电子商务公司。的确, 相对传统的线下企业, 互联网企业和电子商务企业, 在数据的采集, 业务流程的自动化方面, 确实更容易实现数据分析。 不过, 随着更多的传统零售企业越来越开始注重网络。这些零售企业也开始更加重视多渠道的销售策略。 目前来看, 在多渠道的零售企业中, 线上部分的增长率都要高过线下部分。 而往往线上部分的数据分析所带来的效益, 也促使零售企业在线下业务也开始更加重视数据分析的作用,并促成了对传统线下数据的崭新应用。

线上电子商务企业的数据来源很丰富, 他们可以衡量用户的一切行为,包括用户数量, 独立访问用户, 用户回头率, 点击率, 转化率、客单价等等。 甚至不同产品在网页不同位置的点击率和转化率等等。 而传统零售业则不同了, 它们的主要数据来源就是POS机的数据。 主要是各类交易数据。 包括购买品种, 购买数量等等。 而对于用户行为来说,线下零售企业掌握的数据相比线上电子商务网站少得可怜,原因是线下的用户行为都是“模拟”的,无法量化分析。

不过, 如今, 随着一些新技术的采用, 线下零售企业也可以获得比过去丰富的多的用户行为数据。比如, ShopperTrak公司, 就帮助它的零售企业客户进行用户进入店铺路径的监测。 根据公司CEO Jan Davis介绍, 这项技术已经非常成熟了:

有很多零售商通过购买访客流量监控的设备和服务, 已经能把用户转化率从低于10% 提高到50%以上。 如果结合POS数据,有的零售点甚至能够做到接近100%的用户转化率。

而且, 通过对“高峰时段“的分析, 很多零售店可以安排分配店内员工工作时间,或者在不同店面之间进行员工调配。

例如, 有一家店铺, 共有四个门。 原来, 店长认为客户从每个门进出是随机的,平均的。 而通过加装了用户监测系统, 他们发现, 用户从某两个门进的比较多, 而从另外两个门出去的比较多。 因此, 他们根据用户进店的流量重新调整了货品摆放,并且把那两个用户出去比较多的门前增加了结帐出口。

不仅如此, 这个店铺的客户监测统计还帮助店长确定了“强力时段“,即客户进店到转化为购买用户的转化率最高的时段。 店里根据这些, 安排更多的店员, 在“强力时段”前把货架的货尽量摆好, 并尽可能帮助客户从货架拿货。 通过这些措施, 使得这个店的用户转化率和单店销售都比以前大大提高了。

其实, 对于数据分析来说, 并不一定非要互联网企业才可以做。类似这样的线下企业, 只要能够利用好一些线下的数据, 如门禁数据, 视频监控数据, POS数据等。 一样也可以通过数据分析来提高运营效率或者减少运营成本,数据分析其实是无处不在的。

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        在TMT领域具有十余年的咨询和创业经验。 目前主要关注信息安全,同时密切关注云计算、社会化媒体、移动、企业2.0等领域的技术创新和商业价值。拥有美国麻省理工学院MBA学位和清华大学经济管理学院学士学位,曾任BDA中国公司高级顾问,服务过美国高通、英特尔、中国网通、SK电讯、及沃达丰等公司。联系邮件:wangmeng@ctocio.com

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