硬紀元AI峰會前瞻：線下大數據驅動下的新零售，目標是精準營銷

線下大數據對新零售有哪些深刻影響和助推作用？

2017年年初，當當表示其開張的線下實體書店已經有143家。

2017年5月底，亞馬遜在紐約的第一家實體書店開張，

還是2017年，京東號稱要開一萬家實體店。

這些互聯網商業巨頭渴望將海量的線上大數據導入到線下，發揮其最大的效益。以亞馬遜為例，貝索斯也是想要將互聯網的數據有形化，打通線上和線下的數據，更精準地預測用戶的行為。

而我們今天的主題就是其中很關鍵的一點：線下大數據。

瞄準新零售的線下大數據

大數據一直是這幾年的熱門，據相關數據顯示，全球大數據市場規模在2016年達到了1802億元，預計2017年將增至2211億元。與此相對的，國內市場還有著極大的增長潛力，根據數據，2016年國內大數據市場的規模僅僅只有23.6億元。

而這其中，最主要的還是線上大數據，它也是被互聯網包圍的我們接觸最多的數據，比如你去淘寶買個東西，它會給你推薦很多相類似的產品，甚至在其他網站360度無死角地安利你去買與之相關的其他東西。

也正是因為互聯網流量的巨大以及各大科技公司的加入，線上大數據市場的競爭日趨白熱化，相比較之下，線下大數據市場還是一個尚未過多開墾的“藍海”。

何為線下大數據呢？

從事線下大數據搜集和分析的芝麻科技創始人兼CEO朱智給出了一個定義，“線上大數據是發生在線上的一些行為的累積，是一些行為被數據化的結果呈現。至于線下大數據，我們更多講的是人們發生在線下的行為，是脫離了互聯網、或者說跟互聯網結合，但是實現場景是在線下的一些行為數據。”

隨著線上大數據市場的飽和，近年來，線下大數據也正在進入“瘋狂生長”階段，不然亞馬遜、京東也不會開始它們的實體店之旅，而它的首個目標場景就是“新零售（或智能零售）”。

線下大數據要怎么玩？

雖然現在大部分人已經習慣了網上消費購物，但是線下的零售商依然占據著龐大的流量，而且隨著大數據、物聯網以及AR、VR等技術的發展，傳統的實體店有了更多的機會。

比如從事線下大數據的ZMT眾盟CEO廣宇昊所說，“傳統的實體店有機會把零售作為一個數據來應用，建立以用戶為王、產品為王、平臺為王、服務為王、體驗為王、線下線上融合的商務生態圈。”

但是線下大數據的收集卻不是易事，這些數據主要還是從門店的POS機和監控攝像頭中獲得，現在也有一些廠商自研的智能硬件輔助數據的收集。

據了解，大部分線下大數據廠商都是以“智能硬件+終端APP”的形式，像ZMT眾盟推出的眾盟淘金盒子+“掌柜”APP，基于對數據的收集和分析，它能夠向零售商展示客流量、到訪頻率、停留時間等等數據，從而掌握門店的運營狀況。

如果根據線上大數據進行廣告推廣靠的是概率，那么線下這種有明確消費行為產生的數據顯得更加真實、有效、有針對性。比如，搜寶馬的人不一定會買寶馬，但是去過寶馬4S店的人，一定會買，或者他處在想買寶馬最后的關鍵節點上。

所以在一些線下大數據商看來，這些數據可以實現非常精準的零售營銷。當然，這個過程如果可以和線上數據結合，產生的效果必然會更好，客戶能夠從不同的維度了解自己的運營情況，從而制定出更為精確的營銷策略，實現線上線下對消費者的全面包圍。

線下精準營銷的核心是數據的準確性

人工智能滲入到傳統行業并不是一帆風順，線下大數據的挖掘和收集也存在不少的問題。

如何去判別哪些是線下的有用數據？這些數據要如何去分析處理？如何去說服線下的實體店去信任你的數據分析結果，精準營銷的推進效果和預期相比怎樣？

這些都是擺在線下大數據商面前的難題，其實相比較線上大數據的應用，線下大數據只能說是在起步發展階段。

但是既然已經有不少互聯網行業大佬將眼光瞄準線下，意味著這塊藍海市場正在被發掘，其中的問題自然也會被推動著解決。

但是，不管是何種商業模式，抑或是數據應用方向，全面、精準的數據才是保證一切工作順利開展的前提和關鍵。線下大數據商必須加強對大數據和算法的深度研究，打破大數據在行業應用的邊界限制。

從千人一面到千人千面，智能商業打開了“以人為本”的營銷模式。當“人”成為中心，精準地找到人就成為關鍵?；ヂ摼W已經進入下半場，當線上紅利逐漸消失，線下成為了新的價值洼地。線下大數據指向的，基于“人”的精細化運營將成為智能商業的必然趨勢。

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