线下零售是否了解消费者？用数据10分钟快速诊断

今天没有在数据领域做探索的传统零售行业，是否应当重新审视数据、重视数据，去了解下那些在做线下数据研究的人都在折腾些什么？互联网企业想要挖掘出有价值的业务，映射到线下就是数据这个金矿，只要充分挖掘就可以发现有价值的东西，只是在早期我们缺少发现线下数据的慧眼而已。今天的下线数据要怎么玩，你玩对了吗？下面就用10分钟时间，告诉你如何用数据诊断各类商家在运营中的问题。

现在零售行业三大运营核心“人、货、场”，即如何选择对的人、对的货、对的场，以便在顾客进店前、入店后、售后服务上使零售发挥达到最佳效果。这背后离不开数据，而数据的核心是“人”，只有充分了解消费者，才能做到精细化运营。下面就从【友盟+】线下分析（U-Oplus）产品的案例中来看商家应该如何用数据。

线上大数据反哺线下消费人群分析案例

【案例一：线下客流人群特征分析】

某美妆品牌，对其各门店客流的购买力进行分析，发现整体顾客购买力是偏高状态，其中海淀区几个门店的消费水平明显高于朝阳区的门店。因此，对于消费水平不同的门店，可以尝试导购策略的调整，例如针对客流购买力偏低的门店，一是备货及导购时有倾向性，二是可以尝试搞一些促销活动。

通过对其各门店的客流年龄进行分析，发现整体线下客流年龄30岁以下的占70%，中关村店、太阳宫店年在24岁以下，东直门及健翔桥店年龄适中25-29岁，而当代商城的年龄则多在30岁以上。通过这些不同年龄分布数据，商家在投放时可以加大对30岁以下人群的投放，同时可以在年轻人群较集中的门店，在备货上适当调整，例如多一些补水面膜产品，在25岁以上人群较集中的门店，多一些抗衰轻熟肌肤适用的产品。通过对人群特征分析，转变店铺运营思路及营销方式，促进店铺精准转化。

【案例二：CRM人群特征分析】

某3C品牌推出的两款笔记本产品，希望通过线上数据打通后的人群特征分析，验证产品设计之初的人群定位是否准确。基于CRM数据进行分析后，发现A笔记本与B笔记本用户，都是男性偏多，B笔记本用户更加低龄化，同时B笔记本用户拥有远超A笔记本的学生用户。这一数据与产品设计的目标人群基本一致，说明通过数据可以帮助优化检测产品设计。

线下数据如何助力门店精细化运营案例

【案例一：多店数据对比细化运营策略】

通过对比某个星期不同门店客流量与入店量的单小时平均数据，发现B店的客流高峰为12:00，入店高峰为18:00。该商家通过分析该时段数据，优化了原来的运营方式，在入店高峰时段增加了员工和库存配比，并在下午15:00客流高峰时段进行发放下午茶优惠活动。因此，经过数据分析在优化了运营成本的同时提升了营业额。

通过对比某个星期不同门店的weekday入店率数据。可见4个门店明显分成两类：周末店与非周末店。A、B两店属于周末店，坐落于成熟商圈内，而C、D两店则开在办公区附近的街道旁边。于是，该商家对不同类型的门店采取了不同的排班安排，不影响业务的前提下节约了运营成本。

【案例二：线下商圈线上数据比对经营优化】

以某护肤品牌为例，线上有天猫店，线下有直营的连锁门店。线下业务反馈销售压力比较大，希望找到增长缓慢的原因。首先，对问题进行拆解，从客流、转化角度去看。分析几个结果，客流趋势特征、客流新老构成、顾客店内停留时长，线下线上流转情况。

分布于北京地区若干商圈的各个门店，因地理因素影响客流的特征非常明显。通过客流分析，可以发现在当代商城和太阳宫凯德mall的两家店周末平均客流人数是平时的1.5倍，但是在周末的入店转化并没有明显提升，说明揽客不足；新客占比80%，顾客停留时间在所有门店中最短，说明老客留存不足。

再看，线下定价比线上要贵，也是会造成客户流失到线上去的原因。从数据上看，到访线下门店的消费者，后续会到线上旗舰店购买，并且购买几率比没有光顾过门店的线上顾客要高出1倍。

因此，线下与线上定价的不同的确会影响到一部分销量，这需要商家从经营本身进行优化。例如商家应该在周末客流明显增长的时候，进行必要的活动宣传，同时加强店内导购的优化，让新客成为回头客。

对于大部分线下场景，如何吸引更多顾客进店，如何有效的进行消费转化，是提升销量业绩的关键。因此，基于线下客流分析，建立客流转化漏斗模型，将能够更好的发现经营过程中的问题及机会。

线下数据驱动全域营销突破案例

【案例一：受众环节，线下数据带来全域受众】

消费者的线上、线下行为特征，很多时候是不完全一致的，以单个消费者为例，因为身材不好只能在线下买衣服，但会在线上买各种零食；因为不信任护肤品代购，所以只在线下专柜购买。所以在线上服装或美妆类目去圈定该消费者时，是不在范围内的，但如果我们结合线下消费数据来看，可以基于线上线下打通，从零食类目中找到这类消费者。

品牌商的线下客流，对品牌商来说是最直接的潜客，线下客流不论是引流到线下门店，还是引流到线下成交，相比线上以产品特征圈选线上人群再lookalike来说更为精准有效。

以某高端护肤品牌投放测试为例，分析线下客流人群的偏好特征，发现顾客人群中对于保健品、家庭清洁类产品相对其他类目产品来说有明显的偏好。因此，在同位置同时段同溢价的情况下，对线下客流人群特征圈定的保健、清洁偏好人群进行定投，效果明显优于线上直接圈定的美妆人群，CTR和ROI分别提高32%和50%；

【案例二：投放环节，选择好的时机很重要】

某品牌商线上天猫旗舰店，针对线下零售门店到店客户在后续30天内访问线上旗舰店的行为进行分析，发现到访线下店的客户，后续10天内访问线上店铺的比例明显偏高，并且到访线下门店的顾客在线上下单的几率是普通未到店顾客的2倍。

因此，对于到访线下门店的顾客，虽然当时可能由于某种原因没有消费，但事后一段时间内，如果及时进行线上营销和召回，将提高成单转化。

【总结】

线下行业众多，场景复杂，历史问题多又极具不规范和个性化，需要商家结合自身遇到的实际问题及需求，来思考如何将线下数据引入自己的生意中去。因此，商家需要看一下手中的数据资源，开始对数据资产进行合理管理。

经营和顾客有迹可循，将驱动线下实体良性运转。对于品牌商而言，不管是会员还是广告营销，都需要对受众有深入的分析、对投放有的放矢、对效果进行有效的衡量。尤其是对于O2O中的线上到线下，线下到线下环节。

目前，【友盟+】已为500多万PC网站、100多万移动APP应用及百余家零售品牌商提供一站式数据服务。同时，背靠阿里集团大数据的打通优势，建立了全域人群标签体系。【友盟+】数据已广泛应用于数据化运营、营销推广等多种场景，为各行各业的客户提供着多终端数据监测及数据解决方案。希望通过【友盟+】的全域数据打通能力，助力更多商家了解“消费者”，提供整包数据资产管理解决方案。

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