新零售时代，WIFIPIX利用数据智能为线下门店赋能三大能力：选址难、运营低效、营销混乱一直是线下门店的三大痛点。
15年来，传统零售行业一直在谈“信息化”。
如今，WIFIPIX从这三大痛点入手，帮助线下门店降本增效，以“数字化”赋能传统零售。
两年前，阿里巴巴提出“新零售”。
一时间，“新零售”成为无论是传统行业还是互联网圈使用频率最高的术语，也被视为媒体流量的热点。
办公货架、无人便利店……一大批高举新零售大旗的品牌涌现，颠覆传统零售的创业口号深入人心。
对于新零售的“新”定义，业界一直没有一个明确的标准。
为了对标阿里巴巴，京东和腾讯分别提出了无界零售和智慧零售。
不管怎么说，大家的共识是，线上流量的增长瓶颈已经到来，线下成为新的增长点，价值开始被重新审视。
由于估值高、业绩强劲，互联网巨头开始大力投资传统线下零售业态。
作为线下“传统”零售行业，扩张选址困难、运营效率（供应链、库存、周转等）、营销手段低效一直是线下门店的三大痛点。
15年来，传统零售业一直在谈“信息化”。
直到今天，我们或许已经迎来了“信息化”后期时代的新趋势。
“数字化”赋能传统零售。
从这三大痛点出发，紧扣业务和运营，帮助线下门店降本增效。
“消除视觉盲点，智能数据支持的选址新模式” 不可否认，选址这一传统零售行业最经典的技艺，依然是决定成功的核心因素之一线下商店。
一。
如今的线下零售行业仍然是基于租金和位置的“等待和等待”获客模式。
即使阿里巴巴的“新零售第一工程”盒马鲜生将线上线下紧密结合，也只走了三公里半的路。
小时生活圈。
传统的选址逻辑中，实际选址数量与待考察商铺数量的比例约为10-20%，效率非常低，基本依赖于商铺开发商的经验和人脉。
因此，在这个过程中，决策成本很高，错误也很大。
如果能够利用大数据，效率可以大大提高。
尤其是线下大数据，因为人类80%以上的行为仍然在线下发生，所以一方面线上数据非常有限，另一方面线下反馈回来也难免失真。
品牌店面选址一般基于两大原则：一是根据自身品牌定位和目标消费群体特征寻找合适的店面；另一种是围绕竞争对手布局现有门店地址，“跟随”策略。
但毫无疑问，这两种方法都存在巨大的信息盲点和不确定性。
过去一年，WIFIPIX已服务超过100家行业顶级客户。
我们利用大量的商圈和消费者线下群体数据，开发了大数据选址产品“瑞选”。
除了快速帮助品牌商查询商圈周边完整可信的交通、人流、公共设施、住宅写字楼，以及商业类型、面积、辐射范围等选址所需的核心信息外，以及竞品店的分布，更加多样化、灵活。
在商业选址决策模型方面，提供了一种新的方法，大大提高了选址的效率和可靠性。
与传统模式相比，基于海量高密度数据、采用成熟的算法模型和价值目标智能识别方法的大数据选址具有明显优势。
《多维度客群分析，最大化运营效率》 我们观察到，在传统零售中，门店几乎没有客群和客流量的分析，最多的只是进场人数。
门店及交易数据方面，除了实名会员外，很少关注其他进入门店的消费者，分析手段也比较落后。
其结果是，销售数据和客流数据的分离，无法形成类似互联网运营的完整漏斗优势，从而无法改善运营。
新零售形态下的线下门店正在逐渐摆脱单纯依赖地理位置的束缚。
获客、留存、管理都是在全领域、全渠道进行的，这也将增加客流分析的难度。
未来，商店与消费者的关系绝对不会局限于进、出、是否交易等简单的流程。
相反，从品牌接触、兴趣到购买的每一个环节都可以数字化衡量和运营。
对此，我们开发了客流分析平台“MANCY”，展示了从区域客流→楼层客流→门店客流→访客流的多层次门店销售漏斗。
根据现有不同层级之间的流出比例，操作策略将进行相应调整。
例如，如果进店的人很多，但访客很少，则说明橱窗和陈列可能不够吸引人；如果访客较多，停留时间较短，可能是店内商品结构与进店人员不匹配或者服务不到位，停留时间较长，意味着消费者的消费意愿越大。
利息越高，交易成功率越高……总之，各级漏斗越大，销量自然就越高。
此外，对不同关联程度的客户群进行动态、持续的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门店经营者摆脱“经验判断”等非标准决策。
在我们的理念中，数据不是为分析而生，而是为应用而生。
如果想要让数据价值最大化，就需要门店和大数据服务商之间良好的合作，通过移动支付数据、实物商品联网、LBS定位等技术可以连接消费数据和客流数据。
至此，我们已经和店家有了非常深入的合作。
“消费行为碎片化，新的线下营销不可避免。
” 线下营销不具备天猫双11、京东等电商促销渠道的传播力和速度。
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??也开始走向线上。
遗憾的是，治标不治本，营销方案依然是一刀切：以前每家每户都塞一张传单，现在改为发一波短信向用户的手机号码发送消息或盲目投票给焦点。
至于微信朋友圈或者自媒体等渠道，社区型线下店就更不适合了。
在我们与某大型商业卖场的店庆营销合作案例中，我们仅采用活跃客群分层模型，将店铺分为四类：价值最高的S级、一般价值的A级、沉睡的客群B类，以及彻底失去客户群的C类。
一个简单的关卡就能轻松帮助商场新注册会员同比增长24.7%，核销率从3.2%提升至8.7%。
当然，这个应用只停留在营销的最后接触层面。
通过监测最新访问的用户，我们还可以为商场或商店应该组织什么样的营销活动提供良好的反馈。
它简单粗暴。
打折，或者创造一些互动游戏等等，这对商场、品牌、消费者和服务商来说是一个双赢的局面。
要知道，如今的消费者经历了过去十年的电子商务和移动互联网教育，他们的消费场景已经变得非常碎片化。
线下有目的的购物或者实惠的购物已经越来越少，取而代之的是探索性的、休闲的、场景化的购物越来越多。
只有营销满足新消费者的新需求，零售经济、品牌经济才有真正的增长。
中国是世界上数字化程度高、移动互联网最完善的国家。
无论对“新零售”的理解如何不同，数字化已经成为传统线下零售转型的最基本、最核心的驱动力。
力量。
但需要强调的是，新零售仍需回归零售本质，在降本增效的前期为消费者打造极致的产品和消费体验。
作为智能大数据公司的一员，WIFIPIX深深感受到，我们应该做的不是“颠覆传统”，而是“敬畏线下”。
从解决最紧迫的痛点出发，与线下保持高度协作，才能实现行业的真正意义。
改进。
本文作者简介： WIFIPIX北京五象说科技有限公司成立于2006年，专注于移动用户消费行为和场景信息的数据挖掘。
通过对全球10000多个线下消费聚集点的分析，覆盖10多个城市的10多家一线商场、25000个消费品牌进行日常客群捕捉和监控。
监测覆盖10亿+主流消费者，成为行业内最大的线下场景和消费者行为数据洞察公司。