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數據分析滲透傳統企業是互聯網時代大勢所趨，這是我一直思考的重點。這次我把問題圈定在線下零售企業。我從數據的視角探討問題，并不是針對線下零售的全方位解決方案。我的思考總結為三個挑戰和三條思路。

挑戰一：數據采集能力不足

線下零售相比線上電商，在數據采集上有天然的劣勢。對于電商來說，我們把一個用戶的渠道來源、瀏覽的商品詳情、注冊登錄信息、加入購物車、購買等完整的行為路徑記錄下來。

而線下門店只能通過 POS 機記錄下來交易流水，雖然大多數的大型商超都有會員卡，但是激活率可能不到 20%。

這種交易流水，不只是不知道是誰購買的，對于同一個人的交易記錄，也沒有辦法通過匿名的方式串通起來。這樣就不能很好的進行用戶喜好分析，也不能通過漏斗轉化的方式趕鴨子上架，更多的時候是通過店內擺放和導購員推銷。

當然，線下門店有它天然的好處，比如來店人群一般就居住在周邊，天然帶有 LBS 信息。

一家門店開在哪里，自然就是一個流量入口，而線上的流量可以說是越來越貴，流量紅利在消失。

我聽到的數據是目前線上電商花多少錢的廣告費，只能換來等量的收入。

如果用戶留存度不高，這可是虧本的買賣。

挑戰二：IT 化程度低

中國的 IT 化可以說從 2000 年才真正開始的，到 2015 年算是完成了第一個階段。在這個階段里，雖然針對個人網民的娛樂消費帶來的極大的發展，如三大門戶、BAT 等，但在 To B 領域的進展并不理想，我總結主要干了這四件事：

1. 官網
2. ERP
3. CRM
4. 財務軟件

特別是 ERP 這樣的系統，有時候并不是效率提升的工具，可能只是官僚工具。而從 2015 年開始，又進入了 IT 化的第二個階段，這個階段才是真正解決企業的效率問題。

比如蘑菇租房提供房東進行房租、水電煤之類的繳費管理，易訂貨方便廠商管理渠道。數據化的前提是 IT 化，如果 IT 化本身做的不夠好，數據驅動就無從談起了。

挑戰三：數據意識薄弱

我曾經和一個連鎖零售的創業者一起探討數據驅動，在交流中，我發現他在數據方面非常關心，數據意識也非常好，不禁的贊嘆他。

可他給我說光他自己有數據意識可不行，重點是怎么讓企業里的每一個部門都能有數據意識，通過數據來做決策。

也經常有朋友問我對中美兩國在數據分析水平上有多大差異。

在我看來，對于 BAT 和 Facebook、Google 這些比較靠前的公司來說，它們的數據分析水平可以說在一個水準。但是整個美國的 IT 化程度高，數據意識好，而中國的龐大基數卻欠缺很多，也就是中位數差距比較大。對國內的數據驅動來說，重點還是把龐大的基數提升到一個新的層次。

說完了三個挑戰，我再說一說在數據驅動上的思路。

思路一：線上、線下數據打通

我不時聽到有人說理想狀態是客戶從線上下單，然后線下提貨，我對此并不是特別認同，我覺得更有可能的是線下店體驗，然后直接掃碼下單，快遞到家。

這個邏輯很簡單，中國的物流這么發達，遠超過美國，都已經下單了，為啥還要跑店里提貨呢，要知道跑一趟的成本是很高的，特別是在北京這種到處擁堵的城市。

像衣服、鞋子之類的，有時候只有線下體驗了，才知道是否合身，這個時候如果直接掃碼下單，就省得營業員要到倉庫取貨，這里倉儲和營業人工成本就會得到極大下降，甚至很容易做到無人值守的門店。線上統一發貨顯然有更高的效率。

所以在這里，線上店的作用，可能就是展示新品，引導客戶到店體驗，滿意后掃碼下單。當然，用戶看到線上產品很有信心，那直接下單就可以了，這就是典型的電商。對于已經購買的顧客，我們可以有會員營銷，提供折扣券之類的，這就是 Social-CRM（SCRM）。

還有一點就是不管是線上的客戶還是線下的客戶，我們盡量把他們的行為給串到一起，這樣方便綜合分析一個用戶。

思路二：行為數據和業務交易數據的打通

前面提到數據采集能力的問題，相比線上，線下店的顧客，都看了什么商品，停留在某些貨架的時間等，這些信息都不能記錄下來，雖然有些創業公司進行了有益的嘗試，但現在還不是特別理想，至少遠沒有達到線上應用所能記錄的水準。在圍繞線下用戶數據的采集上，我把它分成三個層次。

• 第一個層次是通過 WIFI、Beacon、紅外、攝像頭等統計人流量，這類信息可以說是錦上添花，并不能真正給商家帶來多大的實際價值，可以說是半吊子的產品。這也比較接近互聯網早期的訪問量統計，當然，訪問量統計相比價值還更大一些；
• 第二個層次是通過攝像頭識別人臉，然后進行回頭客的驗證。國內有好幾家人臉識別的公司，像商湯科技、格靈深瞳等，在少量的用戶上進行識別是沒有問題的。但要在幾百上千萬的用戶里準確識別，這個不管是技術本身還是成本上，都還是非常有挑戰的；
• 第三個層次就是像互聯網一樣詳細跟蹤每一個用戶的行為，這點目前還是做的很不好。一些圖像識別的公司的方案主要還是用于安防領域，并不能進行海量的用戶行為跟蹤。對于線下門店來說，成本是個不容忽視的因素。

但現在有了一些比較好的趨勢，特別是微信、支付寶的移動支付迅速普及，我了解的情況是有些線下店的移動支付比例已經超過了 50%，可以預期的是未來兩三年這個比例將會達到新高。在移動支付的情況下，雖然我們不知道這個用戶具體是誰，但卻可以講同一個用戶的交易記錄給串起來。另外是移動支付時，注冊會員和激活會員的成本變得非常低，這樣至少可以很好的進行用戶交易數據的分析。

在行為數據和業務交易數據的打通方面，無疑 Amazon Go 商店做了有益的嘗試，打出了“No lines, No checkout”的口號，這聽上去是生了收銀員，但實際來說它會通過傳感器記錄你每一次的取商品、放商品之類的操作，這些對經營分析非常的有意義。

思路三：全部門、全場景的數據驅動

雖然許多數據的采集非常困難，但數據驅動意識的培養，卻是可以先行的。

對于一個線下零售企業來說，即使只用好交易數據和進銷存數據，也可以產生很大的價值。不要因為數據量太少，就覺得不值得分析。不要因為是線下門店，就覺得不好實現數據驅動。

用數據說話的意識應該灌輸到公司的每個人心中，在做一些經營決策時，首先考慮是不是能夠通過一些數據做支撐。這種意識就像思考要有邏輯性一樣重要，要讓它成為一種條件反射。

這其實對老板提出了更高的要求，如果老板本身具有數據意識，在做決策時基于數據，下面的人也會跟著學習。相反，如果一線的人花很大功夫整理的數據，老板根本就不看一眼，下面的人自然就沒了動力。

以上是最近的一些思考，希望對你有所啟發。

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作者：桑文鋒，神策數據創始人&CEO，前百度大數據部技術經理。

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