解读线下大数据服务模式

 亿欧智库通过梳理线下大数据应用包括：百货、 共享经济、 文娱、金融、旅游等多个行业，描绘线下大数据服务链条，从选址、SKU、营销、销售和整体运营五个主要方面作为入口详细分析线下大数据如何服务实体经济数字化经营。在文章上篇，我们已经分析了线下大数据应用于选址、SKU和营销三个场景的具体案例，对于线下实体门店，还有销售和整体运营两大场景将在本篇文章详细描绘。

互联网技术正在重塑实体经济的消费场景，CRM管理系统很好的实现了数字化技术与实体经济经营的结合。CRM系统将消费者的消费记录可视化，通过自动化生成表格可以对月度、季度、年度的销售数据进行整理，很大程度的提高了工作效率。CRM系统实现了过去线下消费没有数据化和数字化的部分，在提升客户服务体验的同时，最终帮助企业提升收入和盈利。

CRM系统还只局限于消费者购买行为的数字化，那么线下大数据不仅可以丰富购买行为维度，还可以实现消费者非购买行为的数字化

目前，线下门店已有的CRM系统已经实现了线下部分数据的数字化，可以完成对客户、会员、采购、销售、库存和系统的数字化管理，如果说。例如，通过数据采集传感器技术，当用户在线下门店一定范围内就可以探测到用户的手机，从而定位到用户，再结合用户历史购买数据和线上操作数据，经过计算输出智能推荐，有力的支持了门店智慧导购的实现。

线下大数据除了助力CRM系统更好的管理实体店销售数据，还可以实时监测门店的经营数据，为企业快速做出运营决策提供可能

由于实体店和电商的差异性，线下销售数据的反馈普遍具有延迟性，相较于电商，实体店的营销策略和运营策略落地时间较长。。

线下大数据与CRM联合实现门店智慧导购

由于珠宝行业价格高等因素，受电商冲击影响小，数字化改革进程缓慢。近两年，老庙黄金进行了许多数字化改革尝试，如线上门店销售、O2O平台引流和创新零售。

线下大数据对于交叉分析的参考性更有优势，更适合主要以线下销售为主的企业发展方向

老庙黄金认为，线下大数据才是未来的方向，因为每个人活在真实世界的时间更长，网络上相对真实性偏低。。老庙黄金通过线下信息采集，实现了黄金产业四要素—人店货客的信息闭环，并通过用户数据分类，实现运营闭环。

老庙黄金发现，以往的销售监测是以人工报表的形式进行提交，效率低，成本高;而且用户的购买信息不完整甚至存在不真实的情况，为公司客观评价店铺坪效、租金贡献等造成了一定阻碍。为了提升自身的信息化程度，老庙黄金采用了线下数据采集的方式评估商户交易数据和用户行为数据。

实现门店客流收集、流水数据导入、经营转化率的实时反馈

老庙黄金通过门店数据获取， 可以。现有上海门店均已实现线下数据采集，老庙黄金通过获取门店数据， 反向指导企业制定运营策略。根据用户画像洞察用户潜在需求，完成为线上销售做引流，; 同时，同步线上数据完善会员信息和线上购买数据，逐步建立自有客户数据资产。

线下大数据采集意义

运营

线下大数据可以对客群实现精准定位，以用户维度，设计和分解运营闭环，最后达到潜客筛选、潜客引流，为顾客提供差异化服务，并对门店整体运营情况综合评估，最后完成企业策略提升，达到精细化运营的效果

运营是对整个经营过程的计划、组织、实施和控制，利用数字化工具指导运营可以达到洞察消费者、研究媒体价值、分析市场竞争和品牌管理，通过线上和线下的资源打通，可以更全面的对客户信息进行管理。尤其针对营销漏斗中的四类客流人群，。

线下大数据支持数字化运营

餐饮企业属于轻资产运营，由于没有抵押产品作保障，导致餐饮企业普遍存在融资贷款困难的窘境，这样的现状催生了餐饮业供应链金融的兴起

2017年我国餐饮业市场规模已经接近4万亿元，全国有超过500万家餐厅，但市场极其分散，街边小店仍占主流。餐饮行业正经历深度调整期，互联网与新常态双面冲击，供应链仍是很多餐饮企业的痛点和难点。随着餐饮业供应链概念的普及、标准化的制定，企业对于资金的需求也更加强烈。。

供应链金融服务商及餐饮行业普遍存在的问题：小企业多且乱、金融链条广、额度小、产业环境复杂以及各种不可测风险。某餐饮供应链金融公司透露，餐饮行业贷款申请主要面临两个困难：贷款前无法量化客户经营情况，筛选困难;贷款后需企业提供数据进行风控，自主权低。

通过数据采集传感器对到店顾客的信息采集，顾客的线下数据可以作为企业的数字资产被评估

该公司以前的贷前评估标准是“三个5“： 5家连锁门店、至少经营5年、年营业额高于5千万，但是这些数据都是由商家提供，不够客观真实，。

对客流量、客流转化率、用户口碑、广告推广和市场营销五个方面对门店进行评级，并对门店的营业数据进行分析对比， 打通线下采集数据和企业自身SaaS运营系统，形成完整的供应链运营平台，优化餐饮供应链体系

同时，该公司通过线下大数据采集远程监控商家营业情况，。对潜在风险及时制定决策，将风险降到最低。利用线下大数据，构建客户、供应商、制造商、经销商、服务商的完整生态架构，将企业、市场、用户通过金融服务快速联系起来。

供应链金融运营优化

信息采集技术的更新为线下消费者数据化提供了可能，在未来线下消费行为的数据化率也将得到大幅度提升。

市场上有很多类似餐饮企业这样的公司，资产碎片化严重，而且不了解线下大数据的应用场景和价值，导致企业的线下数据资本被长时间忽略。企业现有数据大多呈孤岛式呈现，大量线下数据长期不能数字化造成资本流失。

线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值和投资风险。未来线下大数据会逐渐形成完整的服务链条和生态体系，线下实体店的企业主也会对线下流量运营越来越关注。这些可以被证实、更新、关联的线下数据在完成数据化和资产化之后，也会成为实体经济贷款、融资的资本，并指导商业流程，为产业提供前瞻性指导。

数据资产化意义

通过文章上下篇，笔者详细介绍了线下大数据对实体经济的各种助力作用，虽然，目前线下大数据还处于体量累积阶段，还需要一段时间才能实现价值最大化，但是亿欧智库认为，未来随着消费者数字化程度不断提高，线下数据在实现自身流量线上化的同时，会成为源力推动线上和线下全渠道融合，支撑线上线下服务同步升级。而且，不同垂直行业会持续探索线下大数据的应用模式，大数据服务商也要构建有针对性的服务模式，以助力企业完成产业升级和转型。在各路政策的推动下，不仅实体经济会深化有关线下大数据的应用，未来虚拟资本也会将线下大数据落实其中，逐渐挖掘线下大数据的新功能和应用。