2017年可谓是新零售元年，不但零售新物种层出不穷，亚马逊和阿里巴巴先后推出的Amazon Go和淘咖啡，更是把新零售背后的“黑科技”展现到公众面前：智能门禁、人脸识别、RFID电子标签，电子购物车、重力感应货架等等……一时之间，无人货架、无人便利店俨然已成为全球零售业的一种新趋势。

行至下半场，又是另一番景象，几家欢乐几家愁……

“黑科技”的应用是工具的升级，基础设施的升级，其背后的核心价值是利用科技的力量，改变传统零售的经验主义。品牌商、零售商们借助“黑科技”，需要了解清楚谁在什么时间什么地点更想获得什么。真正以用户为中心，挖掘用户需求，从对流量粗放式增长的关注转化到对“人”的精细化运营，而不仅仅是科技的堆砌。

如何对“人”进行精细化运营呢？流量数据化，数据场景化是Oplus给出的答案。

如果你正在经营一家线下商场或者店铺，一年时间有多少人光顾了门店，他们分别买了什么，你能记住吗？

经常来的熟客为什么突然间不来了？

来店里溜达一圈的年轻人，到底喜欢什么？

为什么隔壁老王的店里最近人声鼎沸？

……

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流量数据化

随着科技发展，越来越多的智能设备可以帮助商家实现对人的实时统计。一家商场部署了商业Wi-Fi，当顾客入场联网时，商家就能够知道她是什么时候进入商场的，在商场内的行动轨迹是什么样。这还远远不够。如果同时使用【友盟+】旗下的Oplus新零售解决方案，就可以帮助商家提供更加丰富的大数据处理方案：

通过“整体客流分析”、“楼层客流分析”、“单门店客流分析”、“热力分析”等模块，商场的运营团队就可以知道，当天场内的实时客流，顾客集中在在哪些楼层，每一个商铺内顾客的停留时长，客流的累计情况和同环比。为商场楼层的铺位布局、定价、品牌品类招商规划、场内动线规划提供可靠的数据参考。

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数据场景化

冷冰冰的数据沉淀在服务器里，是没有生命力的，如何发挥价值帮助商家拉新促活，才是获取数据的使命。Oplus不仅实现了对客流的计数统计，依靠线上线下数据的打通能力，更清晰的描绘出不同顾客在不同场景下的偏好特征，帮助商家根据场景制定更有针对性的营销推广活动：

如果是年龄在22-35岁之间的年轻女性，在某一轻奢店内徘徊了30分钟左右（或反复入店超过2次），可能表明她对商品价格比较敏感，商场可以实时推送一张该门店的限时折扣券。相信她在使用过后，对品牌和产品能够有更深刻的理解认知；

如果某类男性顾客，在母婴店逗留时间比较长，且是第一次入店的新客，初步判断是送礼类型的客户，商场可以推送新生儿礼品包，免去他无从下手的困惑。而针对店内30-40岁的常客，则可以推送更多亲子活动的信息，回馈优质的老客户。

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举例：精细化运营的加油站

加油站因车主快进快出的场景特性，价值发挥空间有限。通过安装部署Oplus新零售解决方案，对周边常驻人群进行特征分析，油站做出了以下运营方式的调整：

1. 根据客流趋势，提升内部用工效率

通过Oplus统计分析油站在不同时间段的入店人数，根据客流高峰人数机动安排员工上班时间，同时满足运营需求且不降低服务质量。劳动生产率环比上升22%，其中用工工时环比下降15%。

2. 制定个性化的促销策略

通过人群特征分析，了解到常驻人群对价格极其敏感，将促销策略从刷卡消费减5角改为直降1块2；促销周期从每周2天改为3天，吸引对价格敏感型顾客，给顾客以更加直接的价格冲击。 2017年Q3季度总燃油环比Q2季度总燃油环比上升18%，Q4环比上升11%，实现销量与利润双赢。

3. 根据人群偏好，拓展异业合作

挖掘周边顾客购物兴趣和搜索偏好，发现汽车用品配件均排名第一， 随即确定异业合作的方向：以汽车保养、维修为主。采取消费满赠活动，可到合作的米其林店免费进行积碳清理和润滑油更换。 单车加油量明显提升，日均销量贡献提高25%。

集团公司智能数据运营的负责人说：“借着新零售的东风，传统油站也希望走向智慧零售，通过Oplus提供的线下数据支持，我们逐渐摸索出一条自己的油站精细化运营法则！”

消费者体验为主宰的时代，对于购物环境、服务质量有了新的要求。帮助销售人员提升服务效率，不仅仅需要智能黑科技，更应当符合门店场景和顾客的消费习惯。利用数据，精细化运营指导个性化服务，提升用户购物体验——未来的线下消费场景正在被重新定义。