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中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)近20 年的迅猛發(fā)展，帶動(dòng)了零售行業(yè)的巨變

，尤其是電商平臺(tái)的出現(xiàn)，極大的顛覆了人們的購(gòu)物體驗(yàn)和購(gòu)物習(xí)慣

，而隨著抖音

、快手等短視頻平臺(tái)的崛起，新的購(gòu)物形式進(jìn)一步刺激著全民消費(fèi)欲望

。然而，對(duì)于鞋服等傳統(tǒng)零售企業(yè)而言

，在互聯(lián)網(wǎng)浪潮的幾番沖擊下

，品牌基本已經(jīng)形成了線上線下協(xié)同的運(yùn)營(yíng)模式，電商幾乎占據(jù)了國(guó)民消費(fèi)的半壁江山

，但從行業(yè)研究數(shù)據(jù)來(lái)看，鞋服品牌線上銷售額占比僅在 10%-40%

，這意味著

，注重試穿體驗(yàn)的鞋服行業(yè)，主戰(zhàn)場(chǎng)仍在線下

。

畢竟線下空間承載著連接顧客、體驗(yàn)商品的重要渠道

，所以

，線下經(jīng)營(yíng)質(zhì)量也直接影響著品牌的整體增長(zhǎng)。然而

，隨著成熟品牌門店流量增長(zhǎng)逐漸乏力

，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)成為降本增效的關(guān)鍵，其中

，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能營(yíng)銷體系成為提升突破的重要手段

。而 Whale 帷幄作為以零售數(shù)字化營(yíng)銷技術(shù)起家的服務(wù)商，以「線下數(shù)據(jù)反哺線上運(yùn)營(yíng)」為特色

，擅長(zhǎng)以線下數(shù)據(jù)采集、分析

、洞察全鏈路為品牌搭建智能營(yíng)銷體系

，頗受零售、新消費(fèi)品牌的青睞

，不少零售行業(yè)巨頭已經(jīng)成為其客戶。

01 「空間智能」運(yùn)營(yíng)

，以數(shù)據(jù)抓取為基礎(chǔ)

在品牌線下門店逐漸往數(shù)字化

、智能化運(yùn)營(yíng)升級(jí)的趨勢(shì)下，Whale 帷幄特色性提出「空間智能」的運(yùn)營(yíng)解決方案

，可以理解為零售行業(yè)「人、貨

、場(chǎng)」運(yùn)營(yíng)的升級(jí)版

，即圍繞品牌、顧客和門店運(yùn)營(yíng)三點(diǎn)之間的鏈接展開(kāi)

。針對(duì)品牌重點(diǎn)關(guān)注的拉新引流

、獲客

、貨架拜訪

、商品互動(dòng)、成交轉(zhuǎn)化等運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)

，Whale 帷幄通過(guò)對(duì)線下門店客流和交互數(shù)據(jù)的采集

、分析

、洞察

，幫助品牌更深入的了解顧客、量化產(chǎn)品吸引力

，幫助管理者更清晰的了解單店到整體品牌的運(yùn)營(yíng)情況

，從而在提升整體銷售額的核心目標(biāo)下，輔助品牌完成單店到整體營(yíng)銷策略的規(guī)劃和實(shí)施

。

所以

，「空間智能」解決方案的核心在于數(shù)據(jù)和智能模型，其中

，數(shù)據(jù)的采集沉淀是智能模型搭建的前提

。然而

，長(zhǎng)久以來(lái)品牌線下門店的數(shù)據(jù)沉淀都處于嚴(yán)重缺失

，一方面是大多數(shù)品牌對(duì)于線下門店的運(yùn)營(yíng)方式仍較為傳統(tǒng)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)意識(shí)不足;另一方面

，受限于隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)采集設(shè)備的不完善，線下數(shù)據(jù)采集難度較高

。而 Whale 帷幄從 2017 年即切入零售品牌線下門店數(shù)字化運(yùn)營(yíng)以此服務(wù)起家，累積了多年的行業(yè)口碑

，對(duì)于行業(yè)理解透徹

、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富。

Whale 帷幄針對(duì)零售行業(yè)線下門店數(shù)據(jù)采集主要圍繞全面性和安全性兩個(gè)維度展開(kāi)

。從全面性來(lái)看，Whale 帷幄數(shù)據(jù)采集又分為顧客逛店軌跡和與商品互動(dòng)信息兩方面

，從出入口客流指標(biāo)

，采集過(guò)店、關(guān)注

、進(jìn)店人數(shù)統(tǒng)計(jì)與進(jìn)店率分析

，便于根據(jù)時(shí)間段

、節(jié)假日

、天氣等因素影響下的到店情況，設(shè)置營(yíng)銷方案;從商品互動(dòng)指標(biāo)

，將顧客進(jìn)店活動(dòng)軌跡關(guān)聯(lián)起來(lái)

，包括停留區(qū)域

、拿起商品品類

、拿起時(shí)長(zhǎng)、拿起次數(shù)

、試用次數(shù)

、商品陳列天數(shù)、成交量

、連帶率等多維度細(xì)化數(shù)據(jù)采集

，全面捕捉顧客與商品互動(dòng)信息，便于后續(xù)品牌對(duì)選品

、陳列以及促銷活動(dòng)整體運(yùn)營(yíng)策劃提供數(shù)據(jù)支撐

。

從安全性來(lái)看

，主要是數(shù)據(jù)采集的合規(guī)性出發(fā)

，首先在數(shù)據(jù)采集設(shè)備上使用安防級(jí)攝像頭，使用高性能邊緣計(jì)算 AI 相機(jī)保障隱私數(shù)據(jù)安全

，AI 相機(jī)邊緣計(jì)算分析客流數(shù)據(jù)

，不采集保存任何視頻數(shù)據(jù)

，對(duì)于部分優(yōu)化數(shù)據(jù)精度必須采集的圖片

，在邊緣端應(yīng)用「模糊算法」進(jìn)行前端處理，確保用戶數(shù)據(jù)隱私得到有效保障

。

02 轉(zhuǎn)化漏斗模型

，串聯(lián)整個(gè)運(yùn)營(yíng)鏈路

為了進(jìn)一步細(xì)化沉淀線下門店運(yùn)營(yíng)的有效數(shù)據(jù)，帷幄還為鞋服品牌設(shè)計(jì)了「基于顧客人次轉(zhuǎn)化的漏斗分析模型」

，這也成為帷幄從一眾數(shù)字化運(yùn)營(yíng)服務(wù)商中突圍而出的利器?div id="d48novz" class="flower left">

！皋D(zhuǎn)化漏斗模型」即通過(guò)細(xì)化顧客活動(dòng)軌跡與商品互動(dòng)數(shù)據(jù)

，將顧客逛店旅程的每一環(huán)節(jié)都貫穿起來(lái)、層層遞進(jìn)

，最終通過(guò)有效運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)洞察，構(gòu)建智能化運(yùn)營(yíng)模型

，幫助品牌完成精準(zhǔn)營(yíng)銷的策略制定和實(shí)施

，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整體運(yùn)營(yíng)質(zhì)量的提升。

第一步主要是采集店鋪到訪顧客數(shù)

，建立門店客流數(shù)據(jù)與工作日

、節(jié)假日

、天氣

、溫度等常規(guī)變量的關(guān)系模型，可用于評(píng)估日常門店運(yùn)營(yíng)情況以及營(yíng)銷活動(dòng)流量轉(zhuǎn)化效果;

第二步

，采集貨架到訪顧客數(shù)

，根據(jù)店鋪熱力和動(dòng)線數(shù)據(jù)建立店鋪到貨架顧客流轉(zhuǎn)率的基線模型，對(duì)實(shí)際流轉(zhuǎn)率低于模型預(yù)測(cè)值的品類貨架

，進(jìn)一步分析可能存在的陳列和選品等問(wèn)題并針對(duì)性改進(jìn)提升;

第三步

，采集顧客與商品互動(dòng)數(shù)，根據(jù)店鋪數(shù)據(jù)建立大品類互動(dòng)率基線模型

，可用于發(fā)現(xiàn)互動(dòng)率低的子品類進(jìn)行針對(duì)性提升

，或用于評(píng)估智能貨架等運(yùn)營(yíng)手段對(duì)品類互動(dòng)的直接提升率

。品牌級(jí)互動(dòng)率模型可用于發(fā)現(xiàn)存在選品與店鋪客群的匹配問(wèn)題;

第四步

，采集商品試穿數(shù)據(jù)，根據(jù)店鋪/品類/子品類各級(jí)試穿數(shù)據(jù)建立多級(jí)互動(dòng)試穿率基線模型

，發(fā)現(xiàn)各級(jí)數(shù)據(jù)存在顯著問(wèn)題的店鋪/品類/子品類

，進(jìn)行選品

、促銷等針對(duì)性優(yōu)化 ;

第五步

，采集互動(dòng)顧客成交數(shù)，也就是核心的商品下單環(huán)節(jié)

，建立品牌/店鋪/品類/子品類各級(jí)試穿成交率基線模型，發(fā)現(xiàn)試穿成交率低的單元

，進(jìn)一步分析品質(zhì)、定價(jià)等問(wèn)題

，進(jìn)行針對(duì)性運(yùn)營(yíng)優(yōu)化

。

當(dāng)然，整個(gè)解決方案的終極目標(biāo)

，是提升品牌整體 GMV 和利潤(rùn)率

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！皋D(zhuǎn)化漏斗模型」只是層層采集

、細(xì)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的手段，最終數(shù)據(jù)分析會(huì)反饋到后臺(tái)基礎(chǔ)看板上

，通過(guò)各環(huán)節(jié)跨店鋪

、跨貨架、跨商品等橫向?qū)Ρ?div id="d48novz" class="flower left">

，以及跨時(shí)間縱向?qū)Ρ龋槍?duì)單店運(yùn)營(yíng)

、貨架陳列

、商品類別等經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，進(jìn)行針對(duì)性運(yùn)營(yíng)提升;建立各級(jí)轉(zhuǎn)化率貢獻(xiàn)權(quán)重模型、評(píng)估各級(jí)運(yùn)營(yíng)資源配置和投入優(yōu)先級(jí);建立營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)投入和產(chǎn)出關(guān)系模型

，以選擇合適的時(shí)間、城市

、店鋪組合

、品類組合等，以進(jìn)行品牌整體 GMV 和利潤(rùn)率提升

。

精準(zhǔn)掌握客流數(shù)據(jù)

，提升業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化

從具體案例來(lái)看

，Whale 帷幄服務(wù)過(guò)覆蓋全國(guó)一

、二線城市 70+ 店的某國(guó)際知名奢侈品品牌，為管理層掌握店鋪運(yùn)營(yíng)情況提供精確可靠的客流量數(shù)據(jù)

，優(yōu)化店內(nèi)陳列并提高坪效

，助力品牌運(yùn)營(yíng)效率提升 60%;而針對(duì)另一家進(jìn)軍中國(guó)市場(chǎng)的某國(guó)際知名運(yùn)動(dòng)服飾品牌，提出的更為全面的營(yíng)銷數(shù)字化需求：采集各營(yíng)銷渠道和活動(dòng)過(guò)程

、效果數(shù)據(jù)，分析對(duì)比轉(zhuǎn)化效果

，沉淀品牌數(shù)據(jù)資產(chǎn)

，提升營(yíng)銷質(zhì)量。Whale 帷幄幫其搭建線上線下全域數(shù)字化營(yíng)銷體系

，其中全域營(yíng)銷效果監(jiān)測(cè)指標(biāo)就超過(guò) 30 個(gè);另通過(guò)智能 AI 識(shí)別和智能陳列系統(tǒng)對(duì)線下門店的客流

、商品互動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析

，優(yōu)化門店運(yùn)營(yíng)策略

，效率提升 20%;建立線下活動(dòng)引流線上沉淀粉絲會(huì)員流程，指導(dǎo)引流沉淀粉絲運(yùn)營(yíng)效果提升 50% 以上

。

關(guān)于Whale帷幄

作為國(guó)內(nèi)專業(yè)的全域數(shù)字化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)平臺(tái)

，Whale 帷幄通過(guò)人工智能 (AI), 大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)絡(luò) (IoT) 和數(shù)據(jù)模型 (Data) 的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，為面向未來(lái)的零售品牌提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

、協(xié)作優(yōu)先、簡(jiǎn)單易部署的品牌全域營(yíng)銷解決方案

，旨在賦能零售品牌可持續(xù)化的精細(xì)運(yùn)營(yíng)與精益增長(zhǎng)

，打通 MarTech「最后一公里」。目前 Whale 帷幄服務(wù)體系已廣泛覆蓋食品飲料

、美妝護(hù)膚

、時(shí)尚鞋服、輕奢珠寶

、數(shù)碼電器

、餐飲茶飲、商超便利

、汽車服務(wù)

、醫(yī)藥健康等行業(yè)

。已積累標(biāo)桿客戶如聯(lián)合利華

、屈臣氏、西貝

、美的