打通線下大數據孤島

創想引言

擁有5億月活的淘寶、10億月活的微信，每天產生、沉澱億級別的消費者大數據。全國5500個商場，超過5億月活躍用戶，媲美線上巨頭阿里巴巴和騰訊。然而，現階段的線下大數據積累少之又少，並且各項行為數據無法整合成一個完整的消費者畫像，行為數據和消費者個人信息亦未有打通。

創想實驗室分析其原因在於線下商業缺乏消費級別的產品，來連接消費者和商場，在被動場景下積累沉澱巨大消費數據。未來，線下必將誕生一款超級消費級別產品，實現線下人貨場的數據化連接。

「新數字經濟有三個特點，一是「實」，就是實體經濟；二是「新」，就是高度垂直創新；三是「通」，就是連接一切。

——騰訊馬化騰

天氣、外賣、社交、消費、旅遊、網購，大數據正滲透入人們生活的點點滴滴。線上大數據已經進入到實際應用階段，而線下大數據仍然是一座孤島，缺乏數據採集、連接和整合的媒介。線下商業的運營仍處於傳統的、粗放式、人為經驗指導下的經營中。

寶龍創想實驗室，結合寶龍商業地產多年運營經驗和對於市場多個創業公司的研究分析，提出實現線下大數據連接最終需要創造一款消費級別產品進行被動、整合的數據採集和積累。

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認知鴻溝下的大數據

「大數據」

大數據不僅僅是各大科技公司儲存在雲端的巨大資料庫和應用，也是生活中點點滴滴的細節。一個小小的生活數據，可能帶來精準的應用，數據的魔力決不能被小瞧。

生活中的數據應用。想像一張普通地鐵公交卡，既沒有儲存消費者個人信息資料又沒有與數據中心打通。但是只要通過公交卡上長期積累的交通資料，便可以分析出使用者的住址和工作單位，誤差可控制在2公里內。領英曾通過分析某大型互聯網公司的中層員工在其平台的職位數據，發現該公司中層晉陞相對困難等企業文化。生活中的大數據，往往可以讓我們從另一個角度得到新的結論、發現背後的現象。

互聯網公司是天然的大資料庫。互聯網公司，因為其產品屬性，是天然的大資料庫。谷歌每天處理35億個數據請求，是全球最大的大數據公司。臉書每天處理25億段文字，27億個贊，3億張照片，擁有超過5EB的數據量。另外，亞馬遜也積累了超過5000億個購買記錄。在中國，淘寶每分鐘處理9萬個訂貨單據；微博每秒鐘接受100萬次請求；百度每天處理60一次中英文搜索。

大數據由於具有數據量巨大、處理速度極快、數據種類繁多及單位數據價值較低等特點，在實際應用中往往會融合多種技術和應用，如人工智慧、機器演算法、智能增強、邊緣創新及去中心化等。

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大數據的

產業價值和應用

由大數據推動的產業聯動主要有以下的通用應用：1. 客戶群體細分；2. 現實環境模擬；3. 產業鏈條打通；4. 未來行為預測及5. 實時運營優化。

現階段，主要有金融銀行業、醫療保健業、娛樂通信業、零售業、政府及城市管理、交通、保險業、農業生活和工業生產等9大產業受益於大數據的應用。

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打通

線下數據孤島

市場上往往注重大數據的儲存、分析及應用。但是實際上，大數據的完整產業鏈條包括：大數據的採集—大數據的存儲及分析-大數據的應用及時間。現階段很多側重點往往忽略了大數據的採集一環。

事實上，大數據的採集是行業應用的瓶頸。很多應用其實最終是受限於數據量和數據完整度的缺失。數據採集能力的缺失主要體現在兩個方面：1. 僅線上企業有整合獲取大數據的能力，線下企業缺乏大數據採集工具和整合能力；2. 現有的大數據採集工具相對分散，缺失消費級別工具進行數據採集。

由於上述難點，線下商業大數據形成了孤島。線下企業採用多種數據採集工具，分散地採集各種行為數據，卻並不能形成一個整合的消費者行為畫像。同時，消費者線下各種生活、消費行為的獨立性強，各種行為無法產生聯動效應。

解決線下大數據的孤立性和分散性。創想實驗室認為，線下商業大數據在採集上的難點在於消費者線下行為的媒介本身是沒有數據採集和收藏能力的。未來的方向，應該是線下商業設計、創造一款解決消費者線下消費痛點的消費端應用產品，讓消費者受益於該款產品帶來的便利性。同時，基於消費者便利性形成消費使用粘性和頻率，並通過全程互動被動記錄消費者行為數據，並最終建立線下消費者行為和畫像的大資料庫，打通線下大數據孤島。

創想實驗室正在試驗一批新的消費級別產品，並將在寶龍商場進行前期實驗和首批落地，改造線下商業，打通線上線下消費數據，連接線上線下消費行為。

IdeasLab

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轉載聲明：本文轉載自「寶龍創想實驗室」，搜索「ideaslab」即可關注。

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