借助大数据，运营商可以更全面地了解消费者，实现精准营销，细化业务指标，快速获取业务反馈，发现业务中更深层次的问题 。更重要的是，基于对客观数据的分析，操作人员可以最大限度地避免因一些先入为主的想法的影响而做出方向性的误判 。
线下零售有没有可能利用电商的数据运营逻辑来提高效率？
由于线下店的商品展示和消费行为都发生在物理空房间，线下店收集数据似乎没那么容易 。有些门店虽然可以通过人工手写的方式采集一些数据，但效率很低，可用数据量很有限，无法发挥大数据的作用 。
直到2016年前后，随着人工智能技术在线下零售中的应用，大规模自动采集门店数据变得可行，智慧门店出现 。
智慧门店以人脸识别和行为分析技术为核心，可以统计每天进店人数、性别和大致年龄，帮助经营者了解消费者的属性 。可以统计分析店内顾客的行为和轨迹，优化店内产品的展示布局 。例如，上海部分vivo手机门店利用人工智能技术，统计分析店内顾客的行动轨迹和热点分布图，了解哪些机型更受欢迎，及时做出运营调整并反馈给品牌总部 。
店铺智能化改造后，顾客进店时，店铺系统智能识别人脸，自动登录人脸，就像你逛淘宝一样，淘宝要求你先用账号登录 。
每个“登录存储”的外观就像一个数据库索引 。基于这个指标，商店系统可以标准化的方式记录它所识别的消费者行为，比如进店和离店的时间，你停留在前面的产品，你体验过的产品，你放入购物车的产品，你最后才买的产品等等 。基于这个指标，顾客一进门，系统就自动将可以透露给导购的顾客信息发送到导购的手机上 。导购提前了解客户喜好，有助于提高计费率 。
传统商店对会员的认可往往取决于老店员的记忆 。这样做的缺点是，老店员一旦离职，会对店铺销售产生不同的影响，但聪明的店铺没有这样的顾虑 。
毫无疑问，通过人工智能技术采集门店客户数据，利用数据带动门店效率提升，是未来线下零售发展的大势所趋 。
第四，利用互联网大数据赋能线下零售 。
上面提到的智能商店实际上是依靠他们长期积累的数据来赋能商店的 。为了更好地提高零售效率，您还需要使用互联网大数据 。
如何用互联网大数据赋能线下门店，我从三个方面举几个例子:
1.大数据的位置 。
我们知道小米公司直接通过电商渠道销售自己的产品，所以积累了很多线上用户的购买数据，比如哪个城市、哪个区的小米用户数量最多 。当小米进入线下零售时，这些数据对于小米家的选址有着非常重要的参考价值 。
例如，许多外国朋友去中国学习、旅行和旅游 。当他们回到中国时，他们顺便带了一些小米产品回来 。一款小米产品一旦接入互联网，在小米物联网中心的数据后台，世界地图的对应位置会点亮一个小圆点 。当小米决定进入韩国市场时，他看到整个首尔地区在背景中被密集点亮 。
2.大数据选择 。
阿里巴巴把传统的情侣店、社区店改造成了猫猫店，天猫店数量已经超过1万家 。虽然店铺很多，但是可以达到几千个店铺 。这得益于淘大数据在“零售通”平台上的推荐，因为淘大数据掌握了店铺周边人群的网购数据，通过分析他们的购物数据和习惯，可以估算出每家店铺的商品最佳品类和数量 。
再比如亚马逊开了实体书店，生意比传统书店好，因为亚马逊实体书店卖的书是附近居民最喜欢的书 。他们怎么知道附近居民喜欢看哪些书？因为亚马逊网上书店的大数据告诉他们 。
3.大数据推荐 。
相信你听过超市在婴儿纸尿裤旁边卖啤酒的故事 。利用电商大数据，像啤酒、纸尿裤这样的组合会更多 。例如，亚马逊的实体书店利用网上销售数据，了解“还有哪些书有人买了这本书”进行匹配推荐 。
相反，离线数据也可以在线使用 。比如女生去实体店买衣服，总是试穿 。利用人工智能技术收集这些客户试穿的数据，可以给线上客户更好的匹配推荐 。
如果工人们想做好他们的工作，他们必须首先磨利他们的工具 。大数据是新零售最有力的武器，必将在与传统零售的竞争中胜出 。
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从商品销售的角度，我们主要讲了四个关键的零售新特征:以消费者为中心、线上线下融合、智慧门店、大数据赋能 。新零售对传统零售的改造也体现在商品的供给和生产上，比如缩短商品从制造到消费者的供应链，利用C2M(消费者到制造商)逆向供应链定制生产消除商品库存等等 。这些我们以后再详细讲 。
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