為什么我們關(guān)注線下場景的大數(shù)據(jù)?

從用戶角度出發(fā)，我們會發(fā)現(xiàn)用戶有兩大稀缺資源，時(shí)間和金錢。前者體現(xiàn)在每人每天都只有24小時(shí)，后者體現(xiàn)在每人每年的可支配收入是相對固定的。

線上互聯(lián)網(wǎng)的使用場景主要集中在電商、社交、內(nèi)容等，根據(jù)QuestMobile2018年中國移動互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告，平均用戶每天在線上時(shí)間投入大約為5小時(shí)。相比而言，除去睡眠時(shí)間，用戶投入在線下的時(shí)間仍是線上時(shí)間的兩倍。

雖然許多非餐飲的食品、煙酒以及日常家用品線上滲透率非常高，但人們還是會去線下消費(fèi)，比如吃飯、買車、看病、教育等。2017年居民人均消費(fèi)支出大約在18000元，線上消費(fèi)占比三分之一，線下消費(fèi)投入仍是線上消費(fèi)投入的兩倍。

毫無疑問，用戶的時(shí)間、金錢投入的大頭仍在線下。

回到產(chǎn)業(yè)端，數(shù)據(jù)服務(wù)是企業(yè)服務(wù)的一種，是賦能的邏輯，如果你做得很好的情況下我是沒有必要幫你做得更好的。我們發(fā)現(xiàn)，線上場景集中度比較高，已經(jīng)形成巨頭吃肉，余下喝湯的局面。但從線下的競爭觀察，其天然的LBS(Location Based Service)屬性決定了行業(yè)集中度低，業(yè)態(tài)分散，不僅面臨線上巨頭的競爭，還面臨與線下同地區(qū)業(yè)態(tài)的競爭。線下商業(yè)競爭激烈，于是為企業(yè)賦能的第三方數(shù)據(jù)服務(wù)有很大的空間。

如果比較線上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們會發(fā)現(xiàn)一個(gè)典型的TMT公司往往已經(jīng)形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。從流量開始，到打通的賬號體系，公司可以清楚地知道用戶是誰，用戶做了什么，多少的用戶買了單。這些數(shù)據(jù)都可以被采集和記錄，公司可以通過數(shù)據(jù)分析，挖掘用戶價(jià)值，形成運(yùn)營體系。

反觀線下數(shù)據(jù)，線下很多業(yè)態(tài)是無法對其客流進(jìn)行把握和分析的。一家傳統(tǒng)的百貨公司是不知道今天我來了多少人，他們的消費(fèi)需求是什么，更別提感知營銷活動、天氣等對客流的影響，基本處于躺著賺錢的粗放式經(jīng)營狀態(tài)。

雖然部分線下大數(shù)據(jù)公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了通過wifi傳感器、攝像頭和Beacon去捕捉和分析客流，但這仍處于最基本的流量環(huán)節(jié)。關(guān)于用戶的識別、以及用戶交互還是兩眼一抹黑。線下場景相對封閉，客流、識別、動線/交互、交易支付、用戶運(yùn)營每個(gè)環(huán)節(jié)都需要單獨(dú)的供應(yīng)商，需要從零部署，數(shù)據(jù)相互打通基本沒有。

線下競爭激烈，業(yè)態(tài)分散，我們認(rèn)為這是第三方數(shù)據(jù)服務(wù)存在的空間，最終線下業(yè)態(tài)會逐步跟隨線上業(yè)態(tài)完成數(shù)據(jù)閉環(huán)。

數(shù)據(jù)交易不是線下數(shù)據(jù)變現(xiàn)的最優(yōu)解，

理想形態(tài)應(yīng)與用戶需求和應(yīng)用場景相結(jié)合

我們從數(shù)據(jù)價(jià)值和變現(xiàn)模式來看待線下大數(shù)據(jù)理想的商業(yè)模式可能是什么樣的。

首先線下大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)在精準(zhǔn)性和廣泛性兩點(diǎn)：

精準(zhǔn)性：相比于可復(fù)制的線上數(shù)據(jù)，線下數(shù)據(jù)通常代表著用戶的真實(shí)消費(fèi)意愿，人們每一次出現(xiàn)在餐廳、零售店、4S店都真實(shí)表現(xiàn)了他的時(shí)間花費(fèi)，并且他可能是打車或坐地鐵特地跑去線下店的。

廣泛性：線下數(shù)據(jù)覆蓋了全量人群，互聯(lián)網(wǎng)覆蓋較少的銀發(fā)人群以及小于10歲的小孩，他們的消費(fèi)行為和意愿是可以在線下被捕捉的。

基于這兩點(diǎn)，我們看好線下數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值。目前市面上數(shù)據(jù)服務(wù)主要有以下四種變現(xiàn)模式：數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、營銷服務(wù)、運(yùn)營服務(wù)。

數(shù)據(jù)交易，它的變現(xiàn)形式比較簡單，即直接售賣采集到的數(shù)據(jù)源，但是這種模式存在變現(xiàn)可持續(xù)性不足，以及規(guī)模天花板的問題。

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，它是將采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過淺加工，變成一個(gè)商業(yè)化的產(chǎn)品賣給用戶。這種產(chǎn)品的輸出形態(tài)是，基于多方數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘后形成的BI報(bào)表。比如，把硬件布在零售超市的數(shù)據(jù)公司，會呈現(xiàn)貨架上面的品類，然后告訴超市哪個(gè)SKU現(xiàn)在已經(jīng)需要去補(bǔ)貨。它變現(xiàn)的方式比較直接，賣產(chǎn)品然后收年服務(wù)費(fèi)。數(shù)據(jù)呈現(xiàn)類產(chǎn)品變現(xiàn)的優(yōu)勢在于，它能落地成一個(gè)相對標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。但是它的問題在于工具屬性比較重，因?yàn)樗蛔龀尸F(xiàn)，至于客戶怎么去使用這個(gè)數(shù)據(jù)，怎么去決定商業(yè)發(fā)展的問題，都無法涉足，所以客單價(jià)會相對受限。

上圖從左到右，是基于數(shù)據(jù)源逐步做深的過程，再往后做深就是落實(shí)到營銷服務(wù)和運(yùn)營服務(wù)里。

營銷服務(wù)，簡單理解就是一種更加精準(zhǔn)的線下廣告，它的輸出能力是基于線下采集的數(shù)據(jù)，加上數(shù)據(jù)分析能力和媒體曝光的能力，使其最終能在場景里，比較精準(zhǔn)地觸達(dá)目標(biāo)人群，比如白領(lǐng)人群、家長人群等，可以對人群打各種各樣的標(biāo)簽。它的收費(fèi)模式類似傳統(tǒng)廣告，是按照曝光量去收的。這種模式，優(yōu)勢在于營銷是剛需，每個(gè)企業(yè)都有營銷預(yù)算，挑戰(zhàn)在于如果沒有媒體資源，它的分潤比例就不會太高。

最后一個(gè)維度就是運(yùn)營服務(wù)，即營銷拉新用戶后，還指導(dǎo)企業(yè)運(yùn)營決策，比如如何運(yùn)營這些用戶，應(yīng)該在哪里選址，如果是百貨購物中心的話，里面應(yīng)該引入什么樣的品牌，淘汰什么樣的品牌，品牌擺放的區(qū)位如何安排，這些問題其實(shí)都是運(yùn)營服務(wù)的一部分。這種模式這種現(xiàn)在有企業(yè)開始逐步做了，算是相對比較新的領(lǐng)域，比較典型的收費(fèi)模式就是按照項(xiàng)目合同制的模式去收，優(yōu)勢在于技術(shù)壁壘比較高，因?yàn)楸澈笮枰玫降墓ぞ吆芏啵蛦蝺r(jià)也會比較高，挑戰(zhàn)就是在于模式的可復(fù)制性，包括產(chǎn)品化的程度還處于較為早期的階段。

數(shù)據(jù)交易本身不是最優(yōu)質(zhì)的商業(yè)形態(tài)，原因如下：

數(shù)據(jù)跟普通的商品不一樣，它是沒有使用異步性的問題，一旦復(fù)制和規(guī)?；瘮U(kuò)張之后數(shù)據(jù)的價(jià)值就會降低。

數(shù)據(jù)邊際成本幾乎為零。一旦布下一個(gè)傳感器，它就持續(xù)不斷地貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，額外地增加這個(gè)數(shù)據(jù)的獲取成本，基本上可以趨向?yàn)榱恪?/p>

如果數(shù)據(jù)源不去與應(yīng)用深度的結(jié)合，單純賣一個(gè)數(shù)據(jù)源，無法掌握數(shù)據(jù)的定價(jià)權(quán)的。

涉及數(shù)據(jù)交易比較容易遇到用戶隱私的問題。

所以，數(shù)據(jù)的規(guī)模和單位價(jià)格之間會相互的制約，這會是一個(gè)trade off，并且可能會帶來隱私風(fēng)險(xiǎn)。

理想的線下大數(shù)據(jù)商業(yè)形態(tài)應(yīng)該是，深度與用戶需求和應(yīng)用場景相結(jié)合的營銷服務(wù)和運(yùn)營服務(wù)。

線下“頭條”以及數(shù)據(jù)驅(qū)動版“麥肯錫”?

從營銷和運(yùn)營角度，線下大數(shù)據(jù)的想象空間在哪里?我們將行業(yè)通過決策周期和消費(fèi)頻次兩個(gè)維度去分類，有的行業(yè)需要營銷，有的需要運(yùn)營。

決策周期長、消費(fèi)頻次低的商品種類，類似于汽車、房產(chǎn)等，營銷需求強(qiáng)。因?yàn)槠湟?，消費(fèi)頻次很低，比如用戶購買新車后，需要等個(gè)五年十年才會買另一輛，這是一個(gè)天然的長周期生意，也就是說拉新是它主要收入的貢獻(xiàn)來源，之后才能從拉新的顧客身上賺取足夠的錢。所以，消費(fèi)頻次越低，營銷需求越強(qiáng)。其二，正因?yàn)橘徺I決策流程極其復(fù)雜，營銷就有比較多的窗口機(jī)會。比如一種場景是，通過設(shè)備探測到消費(fèi)者去了4S店，大概率他就是需要買車的人，但是不可能他第一次去就當(dāng)場買車。所以，在3-6個(gè)月左右的時(shí)間窗口里，企業(yè)就可以推送廣告或者其他服務(wù)，這樣營銷效率是非常高的。

以線下大數(shù)據(jù)為核心的營銷業(yè)態(tài)可能是什么樣的?如果看線上巨頭如百度和頭條，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)做精準(zhǔn)營銷，已經(jīng)是非常成熟的模式，但線下營銷還停留在資源驅(qū)動為主，比如像分眾傳媒等這樣的公司，通過將屏幕鋪設(shè)在電梯、機(jī)場，占據(jù)各個(gè)線下場景。

在我們看來，通過線下大數(shù)據(jù)幫助線下傳媒做精準(zhǔn)信息分發(fā)是有可能的。

舉一個(gè)典型場景的例子來講，這是幾位男性創(chuàng)業(yè)者跟我們講的一個(gè)笑話，他們在一個(gè)寫字樓里面等電梯，結(jié)果就發(fā)現(xiàn)電梯那邊的廣告在展示一個(gè)衛(wèi)生巾的廣告，他們就覺得很尷尬。

所以，其實(shí)他們想象的場景是什么呢?未來這個(gè)屏幕上面可能是會有傳感器的，基于這些信息我就會知道，在我面前站著的這個(gè)人是一幫男性，而且是相對中青年的男性，在這種情況下面它有可能就不會去推這個(gè)廣告，它的廣告就可以做到分散化，做到一個(gè)顆粒度更細(xì)，基于誰來到了我這個(gè)屏幕旁邊去決定我到底要給你推送什么樣的內(nèi)容，而這件事情天然就是線上的數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)態(tài)，就是千人千面。

我們認(rèn)為，未來有可能通過線下數(shù)據(jù)和場景資源結(jié)合的業(yè)態(tài)出現(xiàn)一家新型媒體集團(tuán)。

決策周期短、消費(fèi)頻次高的行業(yè)例如餐飲、零售、購物中心，這是所見即所得的服務(wù)，運(yùn)營需求強(qiáng)。這些業(yè)態(tài)已經(jīng)有相應(yīng)的流量，但是我需要知道流量是誰，需要去更好的了解用戶從而指導(dǎo)運(yùn)營，這個(gè)部分是運(yùn)營導(dǎo)向的。

市面上已經(jīng)有兩類咨詢在幫助企業(yè)做運(yùn)營。一類如典型咨詢公司麥肯錫、貝恩等，他們在行業(yè)里有豐富的經(jīng)驗(yàn)，了解行業(yè)的know how，可以幫助企業(yè)提供經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動型的咨詢服務(wù)。另一類如于Nielson等數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)服務(wù)公司，根據(jù)企業(yè)已有的交易數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)去以及市場情況，提供數(shù)據(jù)監(jiān)測管理服務(wù)。

但在此基礎(chǔ)上，我們認(rèn)為未來可能存在將兩者結(jié)合，出現(xiàn)以數(shù)據(jù)為主要驅(qū)動力的咨詢業(yè)態(tài)。已經(jīng)出現(xiàn)的玩家比如Aibee，它將各地的數(shù)據(jù)匯總到一起，通過AI各種工具，基于用戶需求提供整套解決方案。

數(shù)據(jù)采集分散限制了線下大數(shù)據(jù)行業(yè)的增速

雖然說線下大數(shù)據(jù)市場很大、價(jià)值和空間也很大，但它不像2C這個(gè)業(yè)態(tài)，一上線就能爆發(fā)式的增長，線下大數(shù)據(jù)增速緩慢的現(xiàn)狀，主要難點(diǎn)就在于分散：

一是場景分散，不同的場景是極度分散的。百貨中心是獨(dú)立業(yè)態(tài)、餐飲連鎖是獨(dú)立業(yè)態(tài)，兩者相互之間并不關(guān)聯(lián)。而一個(gè)用戶有可能到任何一個(gè)場景里面去游逛。所以如果不打通極度分散的場景，對用戶的認(rèn)知一定程度上就會變得比較淺層和片面。

二是數(shù)據(jù)采集位置分散，剛才講到線下場景天然就是有物理區(qū)隔的，它分散在不同的省份、不同的城市、不同的位置里。線下的數(shù)據(jù)采集都是需要一步一個(gè)腳印，一個(gè)一個(gè)客戶的去敲門，然后一個(gè)一個(gè)的去布到這個(gè)場景里面。

三是數(shù)據(jù)采集形式分散，線下數(shù)據(jù)采集形式包括WiFi探針、攝像頭集群、POS收銀系統(tǒng)等。不同的采集形式帶來的是不同的賬號體系，用戶ID Mapping尚未打通。

展望未來，線下數(shù)據(jù)服務(wù)商應(yīng)多元融合，建立數(shù)據(jù)聯(lián)盟和場景聯(lián)盟，促進(jìn)線下商業(yè)從LBS (Location Based Service，基于位置的服務(wù)) 轉(zhuǎn)向UBS (User Based Service，基于用戶的服務(wù))，將用戶價(jià)值最大化。

上圖左邊的數(shù)據(jù)聯(lián)盟，為什么我們需要它，是因?yàn)槊恳粋€(gè)企業(yè)本身所獲得的數(shù)據(jù)，只是廣泛數(shù)據(jù)中一個(gè)小的子集，最好的方式是通過多種形式，比如通過股權(quán)合作的形式去促成數(shù)據(jù)聯(lián)盟，大家數(shù)據(jù)互通，資源互補(bǔ)。而右邊的場景聯(lián)盟，是指如果有一些場景比如百貨購物中心，已經(jīng)被其他市場玩家占據(jù)，那么企業(yè)可以選擇戰(zhàn)略性放棄而進(jìn)入其他場景，但通過資本的合作，把場景聯(lián)盟也構(gòu)建起來，讓場景相互之間也能夠串聯(lián)。

最終的形態(tài)就是通過數(shù)據(jù)互通、場景互聯(lián)，讓數(shù)據(jù)維度更加豐富，從而能更好地知道客戶是誰，帶來更大的數(shù)據(jù)價(jià)值。然后幫助企業(yè)更好地知道客戶需求，從而提供更好的服務(wù)。

如果上述事情能夠完成，客戶和這些數(shù)據(jù)服務(wù)商之間的關(guān)系就會更緊密，客戶就會把更多的場景給到你，有了更多的場景之后，服務(wù)商描述用戶的數(shù)據(jù)維度又會更加豐富，這樣一個(gè)滾雪球的無限循環(huán)就完成了，最終的結(jié)果就是用戶價(jià)值最大化。我們樂見其成的是，行業(yè)內(nèi)會出現(xiàn)多元的數(shù)據(jù)服務(wù)商，在數(shù)據(jù)和場景維度能夠深度合作。