购物中心开展O2O和数据分析的问题

　　线上线下企业都在尝试O2O，大小企业都在寻找符合自身定位的O2O……诚然，O2O是个大话题。接地气地讲，零售业O2O的现状是怎样的呢，其中购物中心业态的O2O具有什么特点以及需要解决的问题呢？
　　
　　如何看零售O2O现状
　　
　　O2O的现状，目前大家都是摸着石头过河，不管是线上大鳄BAT，还是线下大鳄如万达等，或是各个创业公司。大家都认为O2O是方向和趋势，或多或少都在参与，但是目前没有成熟可复制的模式。毕竟线下比较重，传统的固有的东西比较复杂，要统一起来，标准化起来，需要一个过程。
　　
　　购物中心O2O的几大环节
　　
　　1、入口
　　
　　购物中心的O2O可能是零售各业态中最复杂的，对流量、入口、大会员、大数据、会员标签、会员积分体系、支付和奖励等环节，都需要通盘考虑。流量和入口，现在普遍做的都是WiFi入口，从线上导流，腾百万、阿里系都在做。
　　
　　2、会员
　　
　　入口的下一个环节就是会员。不论腾百万是否靠谱，不得不承认，百度和腾讯的大数据能力及储备、会员体系的完善，是国内数一数二的。腾讯近期刚荣获品牌排行榜第一名，超越了中国移动，这就是对其会员体系的一种认可。可通过积分奖励、WiFi无限、停车免费等手段促进。
　　
　　3、大数据的采集
　　
　　会员的下一个环节，就是大数据的采集，这个是重点，也是难点，更是痛点！没有数据的采集和储备，就谈不上会员的经营，谈不上购物中心的O2O。由于购物中心的模式区别于百货，各个商家的经营都是相对独立的，想要切入进去，会有一定的障碍。
　　
　　（1）销售数据的采集
　　
　　数据采集最重要的是客流数据和销售数据，客流数据还好办，销售数据的采集涉及到支付环节，支付环节对于有集中收银的购物中心好办，改造POS即可，但是，对于自主收银的模式，是个难点。
　　
　　目前，国内百货企业主要采用集中收银模式，国美、苏宁也是集中收银。但在一线城市，集中收银的很少，几乎没有。在二线，尤其是三、四线，集中收银的还是比较多的。趋势是，去集中收银化。
　　
　　那么，销售数据的缺失如何弥补呢？
　　
　　难点就在于此。因为租户不愿意让你动它的POS，尤其是强势品牌，或者是总部对各连锁分店的把控流程做得非常标准的情况下。这个难点，不是技术问题，而是商务问题。技术上都好办，改造租户POS是一种最简单的方式。
　　
　　其他方式：1、自建POS。比如万达的做法是外挂一个万达POS，即自己研发一个POS，摆在租户的收款台边上，作为数据采集用。2、扫描小票，OCR识别。3、通过引入微信和支付宝的线下支付，来从中获取销售数据。
　　
　　有了上述技术手段的支持，销售数据的采集是否就可以解决呢？个人认为，虽然不能像线上那样保证完整性，但是各种手段的综合应用，数据的采集会好很多。
　　
　　凯德MALL的实践体会是，集中收银占比较大的商场，数据的完整性更好一些，自主收银为主的商场，如果商场控制力比较大，数据完整性也很不错。
　　
　　（2）客流数据的采集
　　
　　客流数据采集主要依靠WIFI，WIFI的功能一般包括以下几方面：第一，服务。基本的上网服务。别人有，你也得有。虽然上网不能直接带来收益。第二，客流采集。包括客流数量，驻留时间，返店频次，轨迹，新老顾客的判别等等。第三，WiFi的Portal的是一个很好的touchpoint。
　　
　　迈外迪在WiFi入口方面做的应该是比较好的，所以被小米、腾讯注资，也是对其一种认可。
　　
　　除了WiFi，摄像头识别应该是最普遍使用的技术手段，但摄像头的识别率其实不高，受环境的影响很大，比如光线、地面有无水渍、灰尘、客流的速度等等，而且摄像头无法跟踪轨迹，无法计算返店率，无法具体到人。
　　
　　跟线上相比，虽然WiFi采集还存在很大的差距，但是比以前好很多，所以还是数字信号来得直接，只要算法科学。
　　
　　纵向相比，以前的数据，大部分来自于市调，样本的误差很大。现在大家对于数据的重视前所未有，这都是在向好的方向发展。不像以前，销售数据的最细粒度是某品牌一天销售的总额，一般不会细到每个时间点，更无法拿到各个消费者的消费数据，商场和消费者其实是隔离的，没有沟通管道，也没有数据的贡献。
　　
　　4、大数据的应用
　　
　　数据采集的下一步，就是数据的应用。说的具体点，就是给会员打标签，说的形象点就是给会员画像。比如通过消费偏好、消费频次、返店频次等等，判断TA是时尚达人，还是美食达人，etc。通过画像，来做会员的经营。各种精准营销是从这个节点开始发起的。这样，可以做捆绑销售，比如你19点来吃饭，那我可能会让你消费一定积分，以某个低价来看20点30分的电影，如果那时候电影没有满座的话。
　　
　　凯德商用一次提取的基本数据量很庞大，很多都是冗余数据，需要剔除，比如，一个人在中庭座位上坐了一小时，每5秒采集一次的话，这个数据有700多次的冗余。二次提取的数据包括客流数量、驻留时间、返店频次、轨迹、新老顾客的判别等等。这些都在可操作的层面，达成了数据分析的成果。
　　
　　数据的积累不是一蹴而就的，需要一个过程，高层的耐心是关键。所以，Mall的O2O也应该必然是一个一把手工程。投入很大，短期内不见效。比如万达要短期内见效果，不只是绑定BAT那么简单。
　　
　　5、线上引流
　　
　　线上引流方面，BAT的手段都差不多。阿里有各种touchpoint，如淘宝、天猫、淘点点、高德地图、UC等等。阿里本身积累了庞大的消费数据，对于商圈内的用户了解可能比商场自己了解的更深入。阿里曾经把天猫和淘宝的送单数据，叠加在高德地图上，按照客单价等指标，分析区域热点，这是一种尝试。
　　
　　结语
　　
　　总的来说，BAT在比特世界是霸主，在原子世界各个商场才是地头蛇，需要合作。比特世界引领的互联网思维，是以标准化来重新格式化传统领域，但是涉及到原子世界的复杂性的时候，比特霸主可能就没那么左右逢源了。线上有第一第二，没第三第四，但线下没听说哪家地产哪家商家一统江湖的。线下和线上的区别很多，但是最重要的应该是线下有Location这个维度。大家都看到其中的机会，都在尝试，摸着石头过河。
　　
　　同时，原子世界的鸿沟远比比特世界大的多,要指望O2O一统江湖，短期内彻底完全改造线下，不太现实。但是好处的确很明显。可以从几个垂直的行业入手，比如做的最好的应该是电影和打车，业务简单，流程标准化，切入方便，雕爷也在做美甲，不过这个可能不好办。