[简介]选址难，操作效率低，营销混乱一直是线下商店的三大难点。在过去的15年里，传统的零售业一直在谈论“信息化”。今天，无限落后的WIFIPIX从这三个主要难点开始，帮助线下商店降低成本，提高效率，并使用“数字”来实现传统零售。

两年前，阿里提出了“新零售”。有一段时间，“新零售”成为传统行业和互联网圈子中最常用的词汇，它也被用作媒体流量热点。办公室货架，无人便利店和hellip; …一波高调的新零售旗帜品牌，颠覆传统的零售口号已成为一个口号。

行业中没有明确的标准来定义新零售中的“新”。为了纪念阿里，京东和腾讯分别提出无限零售和智能零售。无论哪种方式，共识是在线流量增长的瓶颈已经到来，线下已经成为一个新的增长点，价值已经开始重新审视。由于高估值和强劲的能源，互联网巨头开始大量投资传统的线下零售业态。

作为离线“传统”零售行业，扩大地理位置，运营效率（供应链，库存，营业额等）和低效营销方法的难度一直是线下商店的三大难点。在过去的15年里，传统的零售业一直在谈论“信息”，今天，我们可能在后来的“信息化”，“数字化”时代迎来了一个新的趋势，赋予传统零售这三大专业痛点出发，靠近商业和管理，帮助线下商店降低成本，提高效率。

「扫除视觉盲区，智能数据支撑的全新选址模式」

不可否认的是，选址——传统零售业最经典的工艺仍然是决定线下商店成功的最重要因素之一。今天的线下零售业仍然基于租金和基于位置的“等待兔子”，即使是阿里的新零售“第一个项目”，线上和线下的组合仍然紧张。三小时半小时的生活圈。

在传统的位置逻辑中，实际站点数与待检查的展位数之比约为10-20％，效率非常低，而且基本上是基于商店开发者的经验和联系方式，所以在这个过程中，决策成本很高，误差很大。如果您可以利用大数据，可以大大提高效率。特别是离线大数据，因为超过80％的人类行为仍然在线，所以一方面在线数据非常有限，另一方面，当它被反馈到线路时避免失真是不可避免的。

品牌店的位置一般基于两个主要原则：第一，根据自己的品牌定位和目标消费群体特征找到合适的泊位，第二，布局现有的竞争商店地址，以及“跟随”策略。但毫无疑问，两种方式都存在巨大的信息盲点和不确定性。在过去的一年中，WIFIPIX服务了100多个行业顶级客户，我们利用大量的商业圈和消费者离线群体数据，开发了大数据定位产品“锐选”，此外还帮助品牌快速查询完整可靠的交通，交通，公共设施，住宅办公室，以及商业机构类型，区域，辐射范围，竞争商店分布等的核心信息。多样化和灵活的商业区位决策方法提供了一种新的方法来显着改善选址效率和可靠性。

与传统模型相比，基于海量高密度数据的大数据定位优势，使用成熟的算法模型和价值目标智能识别方法是显而易见的。

「多维度客群分析，让运营效率最大化」

我们观察到，在传统零售业中，客户群和流量的分析几乎是空白的，而最大客户数只是访客数量和交易数据。除了实名会员，来到其他商店的消费者很少关注它。该方法相对落后。结果是销售数据和客流数据之间的分离，这不会创建类似于互联网运营的完整漏斗优势，从而增加了运营支持。

新零售形式下的线下商店正在逐渐摆脱地理位置。客户的获取，保留和运营以全球和全渠道的方式进行，这将进一步增加客流分析的难度。商店和消费者之间的关系绝对不是一个简单的进入商店，离开商店，或是否处理交易的过程，而是从品牌联系，兴趣和购买，每个链接可以数字化测量和经营。

在这方面，我们从区域客流&rarr开发了客流分析平台“MANCY”;地面客流→通过客户流程→到访客流程，显示了多层次的商店销售漏斗。根据现有不同级别之间的流出比率相应调整运营策略。例如，如果商店中的人太多而访客数量很少，则意味着窗口和显示可能不够吸引人;访客人数过多，停留时间短。可能是商店中的产品结构不符合店内人群或服务不到位。时间长度意味着消费者的兴趣越大，交易成功率就越高;…简而言之，各级漏斗越大，销售额自然就越高。此外，具有不同相关程度的客户群的动态活动和生命周期管理也是核心。

真实客观的客流分析可以帮助商店运营商摆脱作为非标准属性决策的“体验判断”。在我们的概念中，不会为分析生成数据，而是为应用程序生成数据。如果您想最大化数据价值，您需要通过移动支付数据与商店和大数据服务提供商合作。网络和LBS定位等技术将消费者数据与乘客数据联系起来。在这一点上，我们与商店进行了非常深入的合作。

「消费行为碎片化，线下新营销成必然」

离线营销没有电子商务推广渠道的传播程度和速度，如天猫双11和京东618.过去，会员卡是象征身份的实体卡，但随着移动支付的普及，会员卡也已上线。有一件事情无法解决这个问题，那就是营销计划是一刀切：过去，传单被发送到每个门，现在它被改变为发送一波短信用户的手机号码或盲目投票给观众。至于朋友或媒体等渠道的微信圈，基于社区的线下商店更是不合适。

在大规模商业庆典营销合作的情况下，我们只使用客户群的主动分层模型，以及商店最高价值的S级，一般价值的A级，B-睡眠组的类别，以及完全丢失的C级别的C级别。它可以很容易地帮助新注册的商场会员同比增长24.7％，注销率从3.2％增加到8.7％。

当然，此应用程序仅停留在营销触摸级别的末尾。通过对最新访问用户的监控，我们还可以给商场提供良好的反馈，或者在商店中组织什么样的营销活动，是简单粗鲁的折扣，还是创建一些互动游戏等，这是商场，品牌，消费者和服务提供商的双赢局面。你应该知道，今天的消费者在过去十年中经历了电子商务和移动互联网教育，消费场面变得非常分散，有目的的网上购物，或者实惠的购物变得越来越少，而是探索有了越来越多的性爱，休闲和场景购物。市场营销只满足新消费者的新需求，零售经济和品牌经济将会真正增加。

作为中国数字化程度最高，移动互联网最完善的国家，无论对“新零售”的理解有多么不同，数字化已成为传统线下零售转型的最基本和核心动力。 。然而，应该强调的是，新零售仍然需要回归零售的本质，在降低成本和提高效率的早期阶段为消费者创造最终产品和消费者体验。作为智能大数据公司的一员，WIFIPIX深深感受到它应该是“线下”，从最迫切需要的痛点，与线下保持高度的协同作用。实现行业的真正进步。

本文作者介绍：

WIFIPIX北京无限追踪技术有限公司（http://www.wifipix.com）成立于2013年，专注于移动消费者行为和现场信息的数据挖掘，遍布全球6000多万个线下消费者聚集点。超过600个城市，涵盖5000多个一线购物中心和25,000个消费品牌，用于日常客户群的捕获和监控，监控覆盖10亿+主流消费者，成为业界最大的离线场景和消费者行为数据洞察。