『线下应用场景』上篇｜细数线下应用场景，解读线下大数据服务模式线下大数据服务模式

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【『线下应用场景』上篇｜细数线下应用场景，解读线下大数据服务模式】Computing Research发布「2015大数据市场评论」，表明2015年没有将大数据和大数据分析集成到其运营过程的企业比例从33%降到了16%。我国政府非常重视大数据的应用，接连出台政策推动大数据与实体经济结合，发挥巨大价值。
近日，亿欧智库发布了《2018线下大数据产业应用研究报告》。在报告中，亿欧智库梳理了线下大数据在百货、共享经济、文娱、金融、旅游等多个行业的应用，描绘线下大数据服务链条，从选址、SKU、营销、销售和整体运营五个主要方面，详细分析线下大数据如何服务实体经济数字化经营。

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选址
选址作为线下实体店落地的第一环节，不仅是商家对于市场定位的选择，更是制定经营战略和目标的重要依据。过去实体经济拥有者对于选址大部分是基于企业经验，或者追随市场跟风选择地址开店。基于线下大数据为基础的数字化选址可以为商家完善数字化选址模型和锁定精确的目标客群区域。通过匹配主要商业维度和用户标签，对比可量化的优劣势指标，为商家提供降本、高效、全面、风险可控的科学选址方案。

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以无人设备为例。无人设备是是技术发展衍生的新零售终端，主要切入场景是社区和写字楼办公室。中国有10w+的城市社区，怎么选择受众群广的社区进行设备投放，形成市场定位和区域规模布点优势，选址是关键。
目前无人零售设备的方案提供商利用线下数据采集技术，分别对已有门店、目标地址和竞对点位进行数据采集，借助数据智能工具提高统计效率，多维度分析客流信息，通过数据对比辅助客户决策，解决无人零售设备客流转化率低的问题。亿欧智库预测，通过用户画像选址并根据用户标签相应的调整进行选品，无人零售设备的客流转化率至少可以达到现在的两倍以上。

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SKU
企业通过SKU对商品的属性进行管理， SKU本质上就是对货品实现数字化管理。 SKU作为选址后的第二个场景，其效果直接影响门店的销售和运营。传统模式的企业供应链是链条式运作，而数字化带来的变革实现了商品供应链中各环节“并联”进行，同步操作，构建供应链生态的协同关系。
2017年分时租赁是共享经济的风口，共享充电宝也成了资本市场的爆点，然而共享充电宝如今发展并不成熟，行业面临诸多痛点。而且共享充电宝品类多样化，如何实现最大利用率是共享充电宝选品放置时的最关键考量因素。

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来电科技作为最早入局共享充电宝的企业，利用线下大数据采集对自身九十多类应用场景模型进行补充；实现自有客流信息数据库的建立，通过客流的停留时间和用户画像等维度，建立模型，选择最优回报率的产品和数量；将潜在用户的细化描绘直观的体现在场景中，分析热力分布，优化充电宝选址，进行更精准的匹配。下面是亿欧智库描绘的主要应用场景中共享充电宝选品的初级模型。

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通过访谈，来电科技CMO任牧表达了一些自己对线下大数据的观点：新零售的提出使线下的数据重要性越来越高。对于商业来说，除了线下大数据的直接变现和企业的数据资产以外，还要其对于商业各个流程的指导。对行业来说，线下大数据对于共享充电宝有可能会起到指导产品定义和产品设计的作用，竞争最直接的维度就是对于点位的争夺。