門店數字化背後隐藏著哪些深度思考？

數字化營銷運營要落地，就需要讓數據(jù)洞察真正做到可執行。今天我們(men)将向大家分享，作爲「一站式」品牌門店運營工具，「帷幄數智空間 Whale SpaceSight」如何助力實現可執行的數據洞察。

品牌通過設備(bèi)完成數據採(cǎi)集後，彙總到 SpaceSight 進行數據過濾與分析。最終呈現的結果，是客流看闆、巡檢看闆、 AI 事件監測等。這些全方位的數據可視化呈現，最終有效助力品牌實際的商業增長。

SpaceSight 的強大功能和獨(dú)特價值，可以從(cóng)以下三方面理解：

1. 門店顧客全旅程分析

很多品牌的數據採(cǎi)集往往集中在線上而非線下。品牌可以通過小程序、線上商城等實現線上用戶的全旅程數據監測(cè)。

但在線下門店場景中，則往往隻能在收銀環節借助 POS 機獲取會員交易數據。除此之外，顧客過店、關注、進店
、逛店、離店行爲相關數據則是缺失的。SpaceSight 的一個核心價值，就是依托硬件設備(bèi)，採(cǎi)集補足這些數據，進而實現線上線下數據的完整統一，實現門店顧客全旅程的分析和洞察。

2. 橫(héng)向、縱向對(duì)比能力

所謂橫向對(duì)比能力，是指在同一時間段内，對(duì)品牌旗下不同區域、不同類型門店運營數據展開對(duì)比
。可以是單(dān)店對(duì)比，也可以說分組對(duì)比
。

縱向對(duì)比，則是同一家店在不同時間(jiān)段中的運營情況對(duì)比。

3. 門店運營可視化

門店運營可視化可以分爲兩(liǎng)個(gè)重要部分。

一是将門店數據通過看闆直觀呈現。無論是基礎(chǔ)運營類數據（例如巡檢），還是偏營銷運營類數據（例如客流分析），都加以可視化，讓管理者可以及時高效地瞭(le)解完整的門店運營數據。

其次是權限設置。例如，基於(yú)品牌具體需求，總部管理者可以浏覽所有門店數據，店長(zhǎng)則隻擁有自己所在店鋪數據查看權限。

門店相關(guān)數據應用的行業與場(chǎng)景多種多樣。

例如空間客流分析更多适用於(yú)商場(chǎng)這樣的商業綜合體，以及泛零售連鎖門店等。

空間客流分析較依賴門店客流統計、進店轉化率等數據，以此判斷節假日、營銷活動等對客流的影響；客流在店内的動線分析與熱力圖則可以幫(bāng)助品牌進行整體陳(chén)列與營銷策略調整。

其次，巡店功能則多應用於(yú)餐飲行業(yè)、泛零售行業(yè)等。基礎(chǔ)運營管理的可視化，可以有效提升門店日常管理效率，降低人力與時間(jiān)成本。

第三，AI 事件統計也多應用於餐飲行業
、泛零售行業等。借助 AI 數據監測能力，很多事情都可以交給硬件設備(bèi)來完成 24 小時監控，大大解放人力，降低監測成本，提升準確(què)率。

空間客流分析、門店巡檢、AI 事件統計(jì)，這三個(gè)闆塊都可以借助 SpaceSight 中的「靈動卡片」更高效地完成。

如前所述，過去品牌門店運營分析往往依賴主觀經驗，數字化程度不及線上。很多品牌苦於(yú)找不到豐富的維度對(duì)門店運營加以分析。

而借助「靈動卡片」，對顧客從過店到進店再到店内轉化的過程加以分析
，上述問題就迎刃而解瞭。

例如，你可以通過統計過店人次和進店人數，瞭(le)解門店進店率情況。而通過不同周期的進店率對比，就可以瞭(le)解進店率的增減趨勢。此外，你也可以借助 SpaceSight「靈動卡片」瞭(le)解顧客畫像情況，包括性别、年齡等占比情況；以及逛店時長(zhǎng)、深度等。

巡檢和 AI 事件統計場(chǎng)景下
，「靈動卡片」可以幫(bāng)助你打破時空局限，随時随地掌握門店日常運營動态。

例如，傳(chuán)統巡檢中督導需要親自前往線下門店，完成巡檢後用表格打分彙總，分析數據。這種方式不僅容易出錯(cuò)，效率也很低，嚴重影響巡檢後的整改進度，爲門店運營埋下隐患。

而 SpaceSight「靈動(dòng)卡片」則将巡檢和 AI 事件統計(jì)更及時、更高效地展示出來。

你可以借助 SpaceSight APP 完成整體巡檢打分。每完成一次打分，數據就馬上會(huì)被統計和彙總呈現，主管在第一時間獲得檢查結果，沒有時間差，也更不易出錯(cuò)。

AI 事件統計也是如此。系統可以按照你配置的事件内容，爲你統計在一定周期内 AI 事件發生次數及增減趨勢，幫(bāng)助你洞察門店高發問題，及時調(diào)整。

在過去，全國各地門店實際運營情況如何、有哪些高發問題、督導(dǎo)是否在認真履行職責.....這些評估往往容易失於(yú)主觀偏頗，造成不公平，進而影響各門店運營的積極性。

而有瞭(le)客觀的數據統計體系之後，上述問題就可以得到有效規避。在「靈動(dòng)卡片」中查看 AI 事件統計，你可以瞭(le)解各種事件排名、門店排名等，運營優劣一目瞭(le)然。

出入口客流統計場(chǎng)景下，如前所述，在 SpaceSight 中你可以按照自己需要，靈活進行橫向、縱向對(duì)比。你可以做同比，也可以做環比，分析過店人次、關注人次、進店人數、進店率等數據。

除此之外，由於(yú)不同品牌往往都有自己特定的店慶日等營銷節日，與普遍的節假日有所不同。針對(duì)於(yú)此，SpaceSight 支持自定義營銷節日設置。自定義後，你可以更加高效地展開不同時間段的縱向數據對(duì)比。

顧客進店後，逛店全旅程跟蹤分析是另一個(gè)重要關注點(diǎn)。

顧客進店後，有三個(gè)問題需要重點(diǎn)關注：

顧(gù)客逛店路線是什麽(me)樣的？（是否按預期路線逛店）

門店區域規劃是否合理？

哪個區域更受顧客歡迎？

借助到店人數、動(dòng)線圖、人均逛店時長(zhǎng)、人均逛店深度等數據，以上問題可以得到更加清晰的洞察。

例如，一些門店盡管面積很小，但顧客進店後逛店路線各不相同，說明顧客注意力被過度分散，甚至很多區域還未逛到就已離店。門店可以考慮通過調整陳(chén)列，将逛店路線固定在有限的幾條，確(què)保顧客逛到盡可能多的區域。

再如，借助 SpaceSight 採(cǎi)集的逛店數據，你可以有效洞察到門店不同區域的細分受衆重合度、顧客流失率、駐留率等情況，進而做出相應的策略調(diào)整。

此外，SpaceSight 最新的「顧客逛店旅程圖」，可以有效檢測(cè)分析單一顧客的逛店行爲，幫(bāng)助你洞察更多顧客細節行爲與潛在需求，賦能後續精細化營銷運營。

如果說「靈動卡片」側(cè)重在移動端随時随地瞭(le)解數據概覽，那麽在 SpaceSight「巡檢儀表盤」中，你可以更細緻地查看巡檢(jiǎn)彙(huì)總數據。

例如，在「巡檢儀表盤」中你可以看到過(guò)去 30 天一共有多少任務、其中已整改與待整改任務數量、常見問題分布情況、門店巡檢覆蓋(gài)率、門店排名、巡檢次數等。

最後(hòu)，SpaceSight 支持第三方數據接口的接入，你可以按照自己的行業特性與場(chǎng)景特性定制看闆，以滿足更多精細化運營需求。

結語

借助 SpaceSight，你可以有效解決線下數據採(cǎi)集難、分析難的問題，全面賦能門店數字化運營，通過可執行洞察持續優化你的門店運營策略，助力商業增長(zhǎng)。