在近日汇纳科技主办的主题为“实体零售的数据创新-2018汇纳科技新零售系列沙龙·温州站”活动上，众多国内知名鞋服品牌管理者齐聚一堂，围绕传统数据变革、智慧零售及大数据应用等话题，从门店经营、商业运营等角度，共同探讨在新零售的浪潮下，我们该怎么做？　　 

　　数据缺位 传统零售被动经营

　　汇纳科技零售应用事业部副总裁陈竞毅在《数据驱动的新零售之“新·数据”》的主题演讲中谈到：随着技术的发展，实体门店的消费者已经可被感知，由此为品牌带来了更深入接触消费者挖掘潜在需求的巨大机会。数据应用，特别是大数据的应用的重要性已经不言而喻。

　　实体店运营者面临的两大课题

　　课题一：实体店的数据采集。

　　绝大部分的传统门店已经都有比较完善的顾客消费数据，部分门店还有针对会员的消费数据，但这些数据基本上只涵盖了交易环节，是对最终交易结果的表达。但消费者从进店开始到做出是否购买的决定这些环节的数据是缺失的。我们已经知道，少量的顾客形成了购买，但我们更希望知道的是更多的顾客为什么无法形成购买。

　　为了达成这一目标，我们首先需要将顾客从进店到离店全程的行为数据进行采集分析。比分析进入门店的顾客逛店行为更重要的是，我们需要将门店内部和门店以外的数据联系起来进行分析，判断你的门店是否和周边的商业环境很好的契合。门店所处的商业环境，很大程度上决定了谁会走进你的门店。　　 

　　课题二：数据分析挖掘及应用。

　　   随着近年来对数据的重视，每个实体商业都在采集、存储各种各样的数据。然而，数据不等于价值；反之，简单的数据累积还会成为管理和成本的负担。如何挖掘数据价值无疑是这个行业面对的课题。“人”“货”“场”是商业的三要素，其中“以人为本”是新零售的核心。

　　在顾客的数据分析中，电商有先天的优势，可以获取完整翔实的顾客行为数据，包括：访问、浏览、购买等数据，然而，线下实体商业通常面对的是“沉默的大多数”。线下数据获取难度远高于线上，所以，在数据采集、挖掘的过程中，我们应该聚焦具体的应用场景。通过现有的视频客流技术，我们可以挖掘顾客的游逛行为：顾客何时光临、来访前后的行为、在店内的游逛特征、等。 通过游逛行为的数据采集和挖掘，我们可以更好地洞察顾客特征、偏好等价值发现，从而为产品及经营提供数据支持。 

　　就线下门店而言，“人”的代表除了顾客，还有导购员。某种程度讲，导购员是品牌的代言人、宣讲人，当然也是业绩的第一执行人。长久以来，如何高效地管理和监督导购员都是线下门店面临的困难。我们可以借助新技术和大数据提高导购员的管理，包括：最优接待客户行为的挖掘、导购员行为标准化的监督等。通过数据价值挖掘我们一方面可以降低管理成本，同时，可以挖掘出最优的经验并推而广之。

　　多维数据 支持智慧门店

　　数据本身不产生价值，如何利用大数据对实际业务产生帮助才是关键。新零售需要建立数据资产管理体系，必须了解哪些数据需要管理、开放、流通、交易。汇纳科技的智慧门店解决方案，基于智能设备和技术、大数据等，为线下的专卖门店管理运营提供了新支点。

　　支点一：体验提升，智能硬件技术带来的附加价值

　　通过客流统计、顾客属性（人脸识别）、区域关注度、热力图（动线）、远程巡店等应用产品，提供原先难以感知到的过店和进店客流、品类热度、顾客属性、商品关注、店员服务等盲区数据。体验背后其实是智能硬件带来的门店变革，通过数据去调整线下门店的感官布局。毕竟单纯的购买对于现在的用户来说只是基础，多重感官的消费体验才是王道。

　　支点二：全流程数据管理 有效组织运营

　　通过专业算法，洞悉客流量和转化率；依托数据趋势，提供主动式服务。数字化的运营管理，避免过去由于手工操作的疏忽而造成的错误，变手工低效为数据化高效处理方式，有效提升门店服务效率。

　　支点三：精准会员营销 提高门店会员的转化率

　　以前的会员，只是简单的办卡，很难看到会员的数据和他的复购率。智慧门店通过会员的数据沉淀和数据分析，重新构建门店和消费者的连接。后台可以根据用户画像和推荐算法向会员推荐更合适的商品，实现对到店顾客的分类管理、商品推荐。

　　得数据者得天下　 

　　如今作为线下的品牌门店经营者，必须要管理好每一个到客，采集并管理好用好数据，这样才能为后续的经营与营销提供有力的决策依据，帮助零售品牌更加有效地拓客引流。针对线下实体商业在经营中的痛点，汇纳科技制定并不断优化智慧购物、智慧门店解决方案，让线下实体商业经营者识场、知人。了解到顾客场内场外的数据，从而根据顾客行为、偏好及情感等分析结果对零售企业自身进行更加清晰定位与管理升级，为顾客提供更适合的产品、更适合的营销活动、以及更适合的消费体验。　　 

　　关于汇纳：

　　汇纳科技是行业卓越的线下消费数据服务商（股票代码：300609.SZ）。作为以大数据为主营业务的企业， 汇纳科技综合运用ABI技术（AI+Big Data+IoT），针对线下消费场景，为用户提供数据采集服务、数据管理服务和数据运营服务。