解锁“新能源”，全域数据赋能线下商业

专访【友盟+】新零售数据业务高级产品专家 王晨星

近日，2017第五届中国全渠道零售峰会在上海举办，本届会议以“全渠道·新零售”为主题，深入探讨大数据创新助力零售行业全渠道转型、打造“升级版”线上线下融合模式、新零售时代的营销方式、购物中心全渠道探索等行业热点话题。

目前，虽然线上零售对线下零售造成很大冲击，但在零售总额实际比例中，线下零售仍然占有绝对比重。未来依然如此，因为我们每个人都会有一个物理的身体，物理便利性和物理体验性这两个支撑点足以支撑线下零售长远发展。如何更深入的了解消费者，完成以消费者为中心的商业模式升级，是新零售的核心问题。

会上，【友盟+】王晨星作了精彩发言，并接受了《中国广告》的独家采访，分享了如何解锁“新能源”，将线下线上数据打通驱动新零售落地的最新实践。

《中国广告》：大数据已经和煤、石油等能源一样，成为商业领域的“新能源”，你在演讲中也提到了解锁“新能源”，请阐述一下[友盟+]理解的新能源是什么？是如何驱动商业发展的？

王晨星：首先，客户要建立一套规范的管理体系，去管理与品牌相关的数据。这种数据不仅是我们之前认知的像CRM（Customer Relationship Management客户关系管理）数据、消费数据，还包括更广泛的潜客数据、商圈数据、营销数据、用户在线上的数据等等，我们都用统一的管理体系去管理。

第二，实现数据的业务化。很多企业已经在做数据资产建设，但是仅仅将数据放到系统里是不够的，还要考虑如何去挖掘数据深层次的价值，如何从业务的数据化到数据的业务化。在数据应用方面，要看数据如何提升业务的效率，如何去指导业务的决策，比如门店选址、商场招商、业务的精细化运营，像门店的人流量以及购买人群的特征，然后再去指导新品研发。

还有一部分是场景营销。【友盟+】在营销领域有很多真实的案例，从实际效果去证明数据对营销的价值。还有一部分是利用好线上丰富的数据资源、数据对人的认知能力，赋能给线下。

总结来说，活的、流动的数据才是新能源。企业要有计划地采集、管理、挖掘数据资源，

然后将线上的数据能力与业务场景结合，实现数据的可识别、可联通和可应用。

《中国广告》：演讲时候你提到场景营销的案例，根据不同时段、天气、环境、消费者的身份，展现不同广告内容，这种营销是不是就是线上结合线下的一种全新的场景展现方式？能否具体说下这个案例？

王晨星：这是之前【友盟+】做的一个真实的案例，北京现代跃动上市时的场景营销案例。客户在南京有8家4s店，当时我们利用线下数据+营销数据+LBS数据做互动营销。第一部分是在4s店做了潜在客户人群的数据采集。第二部分在南京的主要商业区投放大型的数字广告屏幕，可以根据用户的特征和天气情况等，给不同客户推送不同的广告。同时结合支付宝AR技术，客户在扫码时会呈现出不同的广告效果，促进转发和转化。

效果是非常好的，原计划是不到1000的互动量，但当时有上万人去参与这个互动。我们把进入4S店的人群数据与营销互动的数据采集上来之后，对这些人进行后续的广告PUSH投放。数据结果是，传统的PUSH点击率在2-3%左右，这次PUSH达到6.2%。这是非常好的利用场景去指导营销的例子，真真实实地帮助客户去达到了营销的效果。

《中国广告》：刚才的案例详细阐释了数据在线下赋能，能否介绍下背后的业务模型和流程？

王晨星：这要从怎么更好地、规范化地去管理数据这层去看。第一层在数据采集层，数据源头有哪些？商家有POS机的消费数据和门店WIFI的联网数据，还有活动营销人群的数据，这其实在数据采集这块督促企业去整理，到底有哪些数据的源头。

第二层是数据的融合，把多方数据采集之后，要有统一的规范去管理。我们将同一个人在不同场景下的行为在系统中用一套规范去定位和管理，比如这个人是什么时间在线上进行过消费，什么时间经过哪个地区的线下门店，什么场景看到户外广告，把整套数据打通。

第三层数据的应用，数据采集后的打通融合，从这些数据中能不能挖掘出有价值的东西？比如有哪些客户是在线下门店试了衣服然后去线上的电商去核销，这是数据精细化管理的思路。

《中国广告》：对比线上，线下的数据可谓是冰火两重天，那么【友盟+】在线下的布局是怎样的？对于其他公司，有什么优势？

王晨星：【友盟＋】在两年前推出了一款针对线下数据的解决方案叫U-Oplus，一方面是专注于线下数据的标准化、规范化的采集管理；一方面看如何利用【友盟+】全域数据和全网人群画像以及数据体系建设的能力，开放给客户，帮助客户做好线下业务。

【友盟＋】跟其他的公司的优势来讲，最重要的有非常丰富的线上数据资产，包括数据管理的能力。【友盟＋】服务125万款App、680万款网站，每天覆盖14亿独立活跃设备，每天收集线上线下各类应用场景数据280亿，这是巨大的全域数据资源。

《中国广告》：线下商家学习将数据赋能到业务中，需要具备哪些条件、可能存在哪些方面的挑战？ 

王晨星：企业要有信心，大数据对于自身业务是有真实价值，同时也要有耐心去看数据如何去指导业务化。存在的挑战是要敢于对我们现有的经营方式进行升级。比如现在大家都在讲全渠道新零售，但很多企业的线上电商部门和线下业务运营一直是分开的，有些公司内部甚至有博弈的情况存在。

如果你要想看到线上门店和线下门店客流的流转，想看线上广告的营销对于线下门店的指导价值，就得打破传统的线上线下割裂状态，企业要从数据层去统筹这些管理。还有一部分像企业的选址，其实都有一套成熟的可依赖的模式。像星巴克、麦当劳还有大型的商业地产都会有非常成熟的选址模式，有了商圈数据后怎么去打破原来的模式，去看这种大数据方式对选址有没有价值？归纳起来我们怎么去打破原有的模式去把数据的方式融合到自己的模式中。

《中国广告》：如你所说，线下世界具有巨大的想象空间，除了新零售，U-Oplus还有哪些主要的突破性应用场景？

王晨星： U-Oplus的技术原理是基于商业Wi-Fi智能感知技术获知客流信息。我们基于数据点与点的连接，可以获得新/老客户以及停留时长；基于点与面的连接，可以将线下数据与【友盟+】线上数据打通获得人群画像、客户洞察；而线上与线下连接，让线上丰富完整的数据反哺线下，再应用在不同的场景和领域中，就会产生非常多的创新。

从识别到触达，人的全链路数据服务；

客流识别：基于客流数据的采集，建立起一套客流数据指标体系，全面衡量门店客流、入店顾客的趋势、到访行为特征；发现经营过程中的问题及机会，还可以看到周边-门店-入店-消费的层层转化；

用户画像： U-Oplus与U-DIP数据智能平台打通，将线下采集的数据与全网用户行为数据打通，线下门店像线上一样了解消费者的特点并做出适当的经营、营销策略；

由“人”到货：结合客流分析转化，有效判断客流分布和变化情况，通过对消费者偏好的洞察，指导商场/门店优化布局及货品陈列，并可验证不同铺位、货架位置的价值；

人群管理：借助数据交互处理机制，U-Oplus将线下探测客流、线下CRM会员、线上旗舰店会员数据（官网访客、APP会员数据）全面打通。并且能够根据特征信息对用户自定义分群，科学支撑全渠道营销与产品销售管理。

最后，我们一直是抱着开放的心态，愿意将数据能力开放出来，这包括开放的API接口，从对“人”的认知和洞察出发，让数据真正融入到业务场景中，助力新零售落地。