線下零售是否了解消費者？用數據10分鐘快速診斷

今天沒有在數據領域做探索的傳統零售行業，是否應當重新審視數據、重視數據，去了解下那些在做線下數據研究的人都在折騰些什麼？互聯網企業想要挖掘出有價值的業務，映射到線下就是數據這個金礦，只要充分挖掘就可以發現有價值的東西，只是在早期我們缺少發現線下數據的慧眼而已。今天的下線數據要怎麼玩，你玩對了嗎？下面就用10分鐘時間，告訴你如何用數據診斷各類商家在運營中的問題。

現在零售行業三大運營核心「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、入店後、售後服務上使零售發揮達到最佳效果。這背後離不開數據，而數據的核心是「人」，只有充分了解消費者，才能做到精細化運營。下面就從【友盟+】線下分析（U-Oplus）產品的案例中來看商家應該如何用數據。

線上大數據反哺線下消費人群分析案例

【案例一：線下客流人群特徵分析】

某美妝品牌，對其各門店客流的購買力進行分析，發現整體顧客購買力是偏高狀態，其中海淀區幾個門店的消費水平明顯高於朝陽區的門店。因此，對於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，發現整體線下客流年齡30歲以下的佔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據，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品。通過對人群特徵分析，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人群特徵分析】

某3C品牌推出的兩款筆記本產品，希望通過線上數據打通後的人群特徵分析，驗證產品設計之初的人群定位是否準確。基於CRM數據進行分析後，發現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。這一數據與產品設計的目標人群基本一致，說明通過數據可以幫助優化檢測產品設計。

線下數據如何助力門店精細化運營案例

【案例一：多店數據對比細化運營策略】

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據，發現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據，優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，並在下午15:00客流高峰時段進行發放下午茶優惠活動。因此，經過數據分析在優化了運營成本的同時提升了營業額。

通過對比某個星期不同門店的weekday入店率數據。可見4個門店明顯分成兩類：周末店與非周末店。A、B兩店屬於周末店，坐落於成熟商圈內，而C、D兩店則開在辦公區附近的街道旁邊。於是，該商家對不同類型的門店採取了不同的排班安排，不影響業務的前提下節約了運營成本。

【案例二：線下商圈線上數據比對經營優化】

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，客流趨勢特徵、客流新老構成、顧客店內停留時長，線下線上流轉情況。

分布於北京地區若干商圈的各個門店，因地理因素影響客流的特徵非常明顯。通過客流分析，可以發現在當代商城和太陽宮凱德mall的兩家店周末平均客流人數是平時的1.5倍，但是在周末的入店轉化並沒有明顯提升，說明攬客不足；新客佔比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。從數據上看，到訪線下門店的消費者，後續會到線上旗艦店購買，並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，這需要商家從經營本身進行優化。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化，讓新客成為回頭客。

對於大部分線下場景，如何吸引更多顧客進店，如何有效的進行消費轉化，是提升銷量業績的關鍵。因此，基於線下客流分析，建立客流轉化漏斗模型，將能夠更好的發現經營過程中的問題及機會。

線下數據驅動全域營銷突破案例

【案例一：受眾環節，線下數據帶來全域受眾】

消費者的線上、線下行為特徵，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，所以只在線下專櫃購買。所以在線上服裝或美妝類目去圈定該消費者時，是不在範圍內的，但如果我們結合線下消費數據來看，可以基於線上線下打通，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，相比線上以產品特徵圈選線上人群再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徵，發現顧客人群中對於保健品、家庭清潔類產品相對其他類目產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，對線下客流人群特徵圈定的保健、清潔偏好人群進行定投，效果明顯優於線上直接圈定的美妝人群，CTR和ROI分別提高32%和50%；

【案例二：投放環節，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後續30天內訪問線上旗艦店的行為進行分析，發現到訪線下店的客戶，後續10天內訪問線上店鋪的比例明顯偏高，並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，對於到訪線下門店的顧客，雖然當時可能由於某種原因沒有消費，但事後一段時間內，如果及時進行線上營銷和召回，將提高成單轉化。

【總結】

線下行業眾多，場景複雜，歷史問題多又極具不規範和個性化，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據引入自己的生意中去。因此，商家需要看一下手中的數據資源，開始對數據資產進行合理管理。

經營和顧客有跡可循，將驅動線下實體良性運轉。對於品牌商而言，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。尤其是對於O2O中的線上到線下，線下到線下環節。

目前，【友盟+】已為500多萬PC網站、100多萬移動APP應用及百餘家零售品牌商提供一站式數據服務。同時，背靠阿里集團大數據的打通優勢，建立了全域人群標籤體系。【友盟+】數據已廣泛應用於數據化運營、營銷推廣等多種場景，為各行各業的客戶提供著多終端數據監測及數據解決方案。希望通過【友盟+】的全域數據打通能力，助力更多商家了解「消費者」，提供整包數據資產管理解決方案。

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