现代人的生活，心情好要买买买，心情不好也要买买买。根据国家统计局的数据，2017年1-5月份，社会消费品零售总额142561亿元，同比增长10.3%。全国网上零售额24663亿元，同比增长32.5%，占社会消费品零售总额的比重为13.2%。
不断攀升的消费代表了巨大的交易量，同时在这些交易的过程中也产生了大量的有价值的数据，这些数据的价值是非常巨大的，今天我们来聊聊，未来这些数据如何应用。
最近新零售的概念和业务落地正在如火如荼的发展，各类电商平台也纷纷开始布局线下业务，阿里和京东也纷纷推出各自的数据服务和数据产品，希望通过自有的大数据能力帮助各自的品牌商们一起玩转新零售。
从线下门店的角度看，有店铺选址、经营优化、精准营销这几个方面可以应用这些数据。
店铺选址
通过对咱们品牌商的会员（种子人群）进行画像分析，了解这些用户的基本特征和核心便签，然后再根据这些核心标签去各类平台（阿里或京东）的数据资源池中筛选与咱们种子用户特征相似的用户群体，放大相似人群规模，进行更广范围的群体行为分析。最后通过人群区域热力分布、时间维度、变化趋势、轨迹特征等分析具体客流画像，加上通过商圈的画像了解品牌分布、商业竞争环境，匹配与自己品牌定位与服务相吻合的地址作为自己的新店铺地址。
经营优化
品牌店铺开启后对日常经营数据，主要包括进销存、新品铺货、客单价、店租成本等；加上客流数据，店外流量、进店流量、有效流量等（这些数据可以通过店内WIFI探针和高德、百度地图等平台获取）；在加上对应的人群数据，年龄段、性别比、时间轨迹、区域分布等。通过这些数据建立门店的评估模型，通过回归分析，对不同的指标进行权重分解，建立并优化各指标与门店经营能力的关系，对门店综合运营状况进行评估和预警。
精准营销
品牌自有的ERP或者CRM中的会员信息，通过平台数据（阿里或京东）去匹配人群最近的行为偏好与消费偏好数据，这类数据加上有效的算法，计算出具体顾客的需求、喜好的话题、以及最爱的促销服务方式，那么我们的导购在适当的时机出现，搭建起店铺与客户之间沟通的桥梁，不为实现某一方的利益而让另一方受损，恰如一位最要好的朋友，他所售卖的产品正好是你当前特别需要的，实现店铺与客户的双赢。
以上这些数据服务，核心是线下数据的数据缺失补全，特别是对于客流的身份、特征、属性等，从目前的情况看，如品牌自己来获取这类较全的数据，对门店和服务商成本都比较高，那么我们就能理解阿里和京东等平台纷纷开展此类数据服务的目的了，他们通过开放场景应用数据，能够帮助广大门店做更好的精细化运营，而随着未来物联网的发展和普及，数据补全将越来越完整，最终产业会迎来爆发，他们也能从中获取巨大的收益。
