线下零售企业在数据驱动上的三个挑战和三条思路

数据分析渗透传统企业是互联网时代大势所趋，这是我一直思考的重点。这次我把问题圈定在线下零售企业。我从数据的视角探讨问题，并不是针对线下零售的全方位解决方案。我的思考总结为三个挑战和三条思路。

挑战一：数据采集能力不足

线下零售相比线上电商，在数据采集上有天然的劣势。对于电商来说，我们把一个用户的渠道来源、浏览的商品详情、注册登录信息、加入购物车、购买等完整的行为路径记录下来。

而线下门店只能通过 POS 机记录下来交易流水，虽然大多数的大型商**都有**卡，但是激活率可能不到 20%。

这种交易流水，不只是不知道是谁购买的，对于同一个人的交易记录，也没有办法通过匿名的方式串通起来。这样就不能很好的进行用户喜好分析，也不能通过漏斗转化的方式赶鸭子上架，更多的时候是通过店内摆放和导购员推销。

当然，线下门店有它天然的好处，比如来店人群一般就居住在周边，天然带有 LBS 信息。

一家门店开在哪里，自然就是一个流量入口，而线上的流量可以说是越来越贵，流量红利在消失。

我听到的数据是目前线上电商花多少钱的广告费，只能换来等量的收入。

如果用户留存度不高，这可是亏本的买卖。

挑战二：IT 化程度低

中国的 IT 化可以说从 2000 年才真正开始的，到 2015 年算是完成了第一个阶段。在这个阶段里，虽然针对个人网民的娱乐消费带来的极大的发展，如三大门户、BAT 等，但在 To B 领域的进展并不理想，我总结主要干了这四件事：

1. 官网
2. ERP
3. CRM
4. 财务软件

特别是 ERP 这样的系统，有时候并不是效率提升的工具，可能只是官僚工具。而从 2015 年开始，又进入了 IT 化的第二个阶段，这个阶段才是真正解决企业的效率问题。

比如蘑菇租房提供房东进行房租、水电煤之类的缴费管理，易订货方便厂商管理渠道。数据化的前提是 IT 化，如果 IT 化本身做的不够好，数据驱动就无从谈起了。

挑战三：数据意识薄弱

我曾经和一个连锁零售的创业者一起探讨数据驱动，在交流中，我发现他在数据方面非常关心，数据意识也非常好，不禁的**叹他。

可他给我说光他自己有数据意识可不行，重点是怎么让企业里的每一个部门都能有数据意识，通过数据来做决策。

也经常有朋友问我对中美两国在数据分析水平上有多大差异。

在我看来，对于 BAT 和 Facebook、Google 这些比较靠前的公司来说，它们的数据分析水平可以说在一个水准。但是整个美国的 IT 化程度高，数据意识好，而中国的庞大基数却欠缺很多，也就是中位数差距比较大。对国内的数据驱动来说，重点还是把庞大的基数提升到一个新的层次。

说完了三个挑战，我再说一说在数据驱动上的思路。

思路一：线上、线下数据打通

我不时听到有人说理想状态是客户从线上下单，然后线下提货，我对此并不是特别认同，我觉得更有可能的是线下店体验，然后直接扫码下单，快递到家。

这个逻辑很简单，中国的物流这么发达，远**过美国，都已经下单了，为啥还要跑店里提货呢，要知道跑一趟的成本是很高的，特别是在北京这种到处拥堵的城市。

像衣服、鞋子之类的，有时候只有线下体验了，才知道是否合身，这个时候如果直接扫码下单，就省得营业员要到仓库取货，这里仓储和营业人工成本就**得到极大下降，甚至很容易做到无人值守的门店。线上统一发货显然有更高的效率。

所以在这里，线上店的作用，可能就是展示新品，引导客户到店体验，满意后扫码下单。当然，用户看到线上产品很有信心，那直接下单就可以了，这就是典型的电商。对于已经购买的顾客，我们可以有**营销，提供折扣**之类的，这就是 Social-CRM（SCRM）。

还有一点就是不管是线上的客户还是线下的客户，我们尽量把他们的行为给串到一起，这样方便综合分析一个用户。

思路二：行为数据和业务交易数据的打通

前面提到数据采集能力的问题，相比线上，线下店的顾客，都看了什么商品，停留在某些货架的时间等，这些信息都不能记录下来，虽然有些创业公司进行了有益的尝试，但现在还不是特别理想，至少远没有达到线上应用所能记录的水准。在围绕线下用户数据的采集上，我把它分成三个层次。

• 第一个层次是通过 WIFI、Beacon、红外、摄像头等统计人流量，这类信息可以说是锦上添花，并不能真正给商家带来多大的实际价值，可以说是半吊子的产品。这也比较接近互联网早期的访问量统计，当然，访问量统计相比价值还更大一些；
• 第二个层次是通过摄像头识别人脸，然后进行回头客的验证。国内有好几家人脸识别的公司，像商汤科技、格灵深瞳等，在少量的用户上进行识别是没有问题的。但要在几百上千万的用户里准确识别，这个不管是技术本身还是成本上，都还是非常有挑战的；
• 第三个层次就是像互联网一样详细跟踪每一个用户的行为，这点目前还是做的很不好。一些图像识别的公司的方案主要还是用于安防领域，并不能进行海量的用户行为跟踪。对于线下门店来说，成本是个不容忽视的因素。

但现在有了一些比较好的趋势，特别是微信、支付宝的移动支付迅速普及，我了解的情况是有些线下店的移动支付比例已经**过了 50%，可以预期的是未来两三年这个比例将**达到新高。在移动支付的情况下，虽然我们不知道这个用户具体是谁，但却可以讲同一个用户的交易记录给串起来。另外是移动支付时，注册**和激活**的成本变得非常低，这样至少可以很好的进行用户交易数据的分析。

在行为数据和业务交易数据的打通方面，无疑 Amazon Go 商店做了有益的尝试，打出了“No lines, No checkout”的口号，这听上去是生了收银员，但实际来说它**通过传感器记录你每一次的取商品、放商品之类的操作，这些对经营分析非常的有意义。

思路三：全部门、全场景的数据驱动

虽然许多数据的采集非常困难，但数据驱动意识的培养，却是可以先行的。

对于一个线下零售企业来说，即使只用好交易数据和进销存数据，也可以产生很大的价值。不要因为数据量太少，就觉得不值得分析。不要因为是线下门店，就觉得不好实现数据驱动。

用数据说话的意识应该灌输到公司的每个人心中，在做一些经营决策时，首先考虑是不是能够通过一些数据做支撑。这种意识就像思考要有逻辑性一样重要，要让它成为一种条件反射。

这其实对老板提出了更高的要求，如果老板本身具有数据意识，在做决策时基于数据，下面的人也**跟着学习。相反，如果一线的人花很大功夫整理的数据，老板根本就不看一眼，下面的人自然就没了动力。

以上是最近的一些思考，希望对你有所启发。

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作者：桑文锋，神策数据创始人&CEO，前百度大数据部技术经理。

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