中國互聯網行業近20 年的迅猛發展，帶動了零售行業的巨變，尤其是電商平臺的出現，極大的顛覆了人們的購物體驗和購物習慣，而隨著抖音、快手等短視頻平臺的崛起，新的購物形式進一步刺激著全民消費欲望。然而，對于鞋服等傳統零售企業而言，在互聯網浪潮的幾番沖擊下，品牌基本已經形成了線上線下協同的運營模式，電商幾乎占據了國民消費的半壁江山，但從行業研究數據來看，鞋服品牌線上銷售額占比僅在 10%-40%，這意味著，注重試穿體驗的鞋服行業，主戰場仍在線下。

畢竟線下空間承載著連接顧客、體驗商品的重要渠道，所以，線下經營質量也直接影響著品牌的整體增長。然而，隨著成熟品牌門店流量增長逐漸乏力，數字化運營成為降本增效的關鍵，其中，數據驅動下的智能營銷體系成為提升突破的重要手段。而 Whale 帷幄作為以零售數字化營銷技術起家的服務商，以「線下數據反哺線上運營」為特色，擅長以線下數據采集、分析、洞察全鏈路為品牌搭建智能營銷體系，頗受零售、新消費品牌的青睞，不少零售行業巨頭已經成為其客戶。

01 「空間智能」運營，以數據抓取為基礎

在品牌線下門店逐漸往數字化、智能化運營升級的趨勢下，Whale 帷幄特色性提出「空間智能」的運營解決方案，可以理解為零售行業「人、貨、場」運營的升級版，即圍繞品牌、顧客和門店運營三點之間的鏈接展開。針對品牌重點關注的拉新引流、獲客、貨架拜訪、商品互動、成交轉化等運營環節，Whale 帷幄通過對線下門店客流和交互數據的采集、分析、洞察，幫助品牌更深入的了解顧客、量化產品吸引力，幫助管理者更清晰的了解單店到整體品牌的運營情況，從而在提升整體銷售額的核心目標下，輔助品牌完成單店到整體營銷策略的規劃和實施。

所以，「空間智能」解決方案的核心在于數據和智能模型，其中，數據的采集沉淀是智能模型搭建的前提。然而，長久以來品牌線下門店的數據沉淀都處于嚴重缺失，一方面是大多數品牌對于線下門店的運營方式仍較為傳統，數字化運營意識不足;另一方面，受限于隱私保護和數據采集設備的不完善，線下數據采集難度較高。而 Whale 帷幄從 2017 年即切入零售品牌線下門店數字化運營以此服務起家，累積了多年的行業口碑，對于行業理解透徹、實戰經驗豐富。

Whale 帷幄針對零售行業線下門店數據采集主要圍繞全面性和安全性兩個維度展開。從全面性來看，Whale 帷幄數據采集又分為顧客逛店軌跡和與商品互動信息兩方面，從出入口客流指標，采集過店、關注、進店人數統計與進店率分析，便于根據時間段、節假日、天氣等因素影響下的到店情況，設置營銷方案;從商品互動指標，將顧客進店活動軌跡關聯起來，包括停留區域、拿起商品品類、拿起時長、拿起次數、試用次數、商品陳列天數、成交量、連帶率等多維度細化數據采集，全面捕捉顧客與商品互動信息，便于后續品牌對選品、陳列以及促銷活動整體運營策劃提供數據支撐。

從安全性來看，主要是數據采集的合規性出發，首先在數據采集設備上使用安防級攝像頭，使用高性能邊緣計算 AI 相機保障隱私數據安全，AI 相機邊緣計算分析客流數據，不采集保存任何視頻數據，對于部分優化數據精度必須采集的圖片，在邊緣端應用「模糊算法」進行前端處理，確保用戶數據隱私得到有效保障。

02 轉化漏斗模型，串聯整個運營鏈路

為了進一步細化沉淀線下門店運營的有效數據，帷幄還為鞋服品牌設計了「基于顧客人次轉化的漏斗分析模型」，這也成為帷幄從一眾數字化運營服務商中突圍而出的利器?！皋D化漏斗模型」即通過細化顧客活動軌跡與商品互動數據，將顧客逛店旅程的每一環節都貫穿起來、層層遞進，最終通過有效運營數據洞察，構建智能化運營模型，幫助品牌完成精準營銷的策略制定和實施，進而實現整體運營質量的提升。

第一步主要是采集店鋪到訪顧客數，建立門店客流數據與工作日、節假日、天氣、溫度等常規變量的關系模型，可用于評估日常門店運營情況以及營銷活動流量轉化效果;

第二步，采集貨架到訪顧客數，根據店鋪熱力和動線數據建立店鋪到貨架顧客流轉率的基線模型，對實際流轉率低于模型預測值的品類貨架，進一步分析可能存在的陳列和選品等問題并針對性改進提升;

第三步，采集顧客與商品互動數，根據店鋪數據建立大品類互動率基線模型，可用于發現互動率低的子品類進行針對性提升，或用于評估智能貨架等運營手段對品類互動的直接提升率。品牌級互動率模型可用于發現存在選品與店鋪客群的匹配問題;

第四步，采集商品試穿數據，根據店鋪/品類/子品類各級試穿數據建立多級互動試穿率基線模型，發現各級數據存在顯著問題的店鋪/品類/子品類，進行選品、促銷等針對性優化 ;

第五步，采集互動顧客成交數，也就是核心的商品下單環節，建立品牌/店鋪/品類/子品類各級試穿成交率基線模型，發現試穿成交率低的單元，進一步分析品質、定價等問題，進行針對性運營優化。

當然，整個解決方案的終極目標，是提升品牌整體 GMV 和利潤率?！皋D化漏斗模型」只是層層采集、細化運營數據的手段，最終數據分析會反饋到后臺基礎看板上，通過各環節跨店鋪、跨貨架、跨商品等橫向對比，以及跨時間縱向對比，針對單店運營、貨架陳列、商品類別等經營問題，進行針對性運營提升;建立各級轉化率貢獻權重模型、評估各級運營資源配置和投入優先級;建立營銷運營投入和產出關系模型，以選擇合適的時間、城市、店鋪組合、品類組合等，以進行品牌整體 GMV 和利潤率提升。

精準掌握客流數據，提升業務轉化

從具體案例來看，Whale 帷幄服務過覆蓋全國一、二線城市 70+ 店的某國際知名奢侈品品牌，為管理層掌握店鋪運營情況提供精確可靠的客流量數據，優化店內陳列并提高坪效，助力品牌運營效率提升 60%;而針對另一家進軍中國市場的某國際知名運動服飾品牌，提出的更為全面的營銷數字化需求：采集各營銷渠道和活動過程、效果數據，分析對比轉化效果，沉淀品牌數據資產，提升營銷質量。Whale 帷幄幫其搭建線上線下全域數字化營銷體系，其中全域營銷效果監測指標就超過 30 個;另通過智能 AI 識別和智能陳列系統對線下門店的客流、商品互動數據進行采集分析，優化門店運營策略，效率提升 20%;建立線下活動引流線上沉淀粉絲會員流程，指導引流沉淀粉絲運營效果提升 50% 以上。

關于Whale帷幄

作為國內專業的全域數字化營銷運營平臺，Whale 帷幄通過人工智能 (AI), 大規模物聯網絡 (IoT) 和數據模型 (Data) 的關鍵技術創新，為面向未來的零售品牌提供數據驅動、協作優先、簡單易部署的品牌全域營銷解決方案，旨在賦能零售品牌可持續化的精細運營與精益增長，打通 MarTech「最后一公里」。目前 Whale 帷幄服務體系已廣泛覆蓋食品飲料、美妝護膚、時尚鞋服、輕奢珠寶、數碼電器、餐飲茶飲、商超便利、汽車服務、醫藥健康等行業。已積累標桿客戶如聯合利華、屈臣氏、西貝、美的、泡泡瑪特、蔚來汽車、家樂福等 300 余家行業 Top 品牌。公司于2017年成立于杭州，并在上海、深圳、北京設有辦公中心。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎!此文僅供參考，不作買賣依據。

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