2017年可謂是新零售元年，不但零售新物種層出不窮，亞馬遜和阿里巴巴先後推出的Amazon Go和淘咖啡，更是把新零售背後的“黑科技”展現到公眾面前：智能門禁、人臉識別、RFID電子標籤，電子購物車、重力感應貨架等等……一時之間，無人貨架、無人便利店儼然已成為全球零售業的一種新趨勢。

行至下半場，又是另一番景象，幾家歡樂幾家愁……

“黑科技”的應用是工具的升級，基礎設施的升級，其背後的核心價值是利用科技的力量，改變傳統零售的經驗主義。品牌商、零售商們藉助“黑科技”，需要了解清楚誰在什麼時間什麼地點更想獲得什麼。真正以用戶為中心，挖掘用戶需求，從對流量粗放式增長的關注轉化到對“人”的精細化運營，而不僅僅是科技的堆砌。

如何對“人”進行精細化運營呢？流量數據化，數據場景化是Oplus給出的答案。

如果你正在經營一家線下商場或者店鋪，一年時間有多少人光顧了門店，他們分別買了什麼，你能記住嗎？

經常來的熟客為什麼突然間不來了？

來店裡溜達一圈的年輕人，到底喜歡什麼？

為什麼隔壁老王的店裡最近人聲鼎沸？

……

流量數據化

隨著科技發展，越來越多的智能設備可以幫助商家實現對人的實時統計。一家商場部署了商業Wi-Fi，當顧客入場聯網時，商家就能夠知道她是什麼時候進入商場的，在商場內的行動軌跡是什麼樣。這還遠遠不夠。如果同時使用【友盟+】旗下的Oplus新零售解決方案，就可以幫助商家提供更加豐富的大數據處理方案：

通過“整體客流分析”、“樓層客流分析”、“單門店客流分析”、“熱力分析”等模塊，商場的運營團隊就可以知道，當天場內的實時客流，顧客集中在在哪些樓層，每一個商鋪內顧客的停留時長，客流的累計情況和同環比。為商場樓層的鋪位佈局、定價、品牌品類招商規劃、場內動線規劃提供可靠的數據參考。

數據場景化

冷冰冰的數據沉澱在服務器裡，是沒有生命力的，如何發揮價值幫助商家拉新促活，才是獲取數據的使命。Oplus不僅實現了對客流的計數統計，依靠線上線下數據的打通能力，更清晰的描繪出不同顧客在不同場景下的偏好特徵，

如果是年齡在22-35歲之間的年輕女性，在某一輕奢店內徘徊了30分鐘左右（或反覆入店超過2次），可能表明她對商品價格比較敏感，商場可以實時推送一張該門店的限時折扣券。相信她在使用過後，對品牌和產品能夠有更深刻的理解認知；

如果某類男性顧客，在母嬰店逗留時間比較長，且是第一次入店的新客，初步判斷是送禮類型的客戶，商場可以推送新生兒禮品包，免去他無從下手的困惑。而針對店內30-40歲的常客，則可以推送更多親子活動的信息，回饋優質的老客戶。

舉例：精細化運營的加油站

加油站因車主快進快出的場景特性，價值發揮空間有限。通過安裝部署Oplus新零售解決方案，對周邊常駐人群進行特徵分析，油站做出了以下運營方式的調整：

1. 根據客流趨勢，提升內部用工效率

通過Oplus統計分析油站在不同時間段的入店人數，根據客流高峰人數機動安排員工上班時間，同時滿足運營需求且不降低服務質量。勞動生產率環比上升22%，其中用工工時環比下降15%。

2. 制定個性化的促銷策略

通過人群特徵分析，瞭解到常駐人群對價格極其敏感，將促銷策略從刷卡消費減5角改為直降1塊2；促銷週期從每週2天改為3天，吸引對價格敏感型顧客，給顧客以更加直接的價格衝擊。 2017年Q3季度總燃油環比Q2季度總燃油環比上升18%，Q4環比上升11%，實現銷量與利潤雙贏。

3. 根據人群偏好，拓展異業合作

挖掘周邊顧客購物興趣和搜索偏好，發現汽車用品配件均排名第一， 隨即確定異業合作的方向：以汽車保養、維修為主。採取消費滿贈活動，可到合作的米其林店免費進行積碳清理和潤滑油更換。 單車加油量明顯提升，日均銷量貢獻提高25%。

集團公司智能數據運營的負責人說：“藉著新零售的東風，傳統油站也希望走向智慧零售，通過Oplus提供的線下數據支持，我們逐漸摸索出一條自己的油站精細化運營法則！”

消費者體驗為主宰的時代，對於購物環境、服務質量有了新的要求。幫助銷售人員提升服務效率，不僅僅需要智能黑科技，更應當符合門店場景和顧客的消費習慣。利用數據，精細化運營指導個性化服務，提升用戶購物體驗——未來的線下消費場景正在被重新定義。

本文首發自微信公眾號 友盟數據服務 （ID：umengcom），轉載請註明出處

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