數字時代，線下大數據價值日益彰顯

不知從何時起，各類公共場所隨處可見各類Wi-Fi。不妨思考一下為什麼如此多企業、商圈會不斷布點Wi-Fi這個問題，企業不是慈善機構，花重金做「公益Wi-Fi」似乎得不償失。其實，對於企業、商圈來說，用戶連上Wi-Fi只是商業的入口，玩轉背後用戶的數據，才是真正的盈利模式。

◆ ◆ ◆

大數據的發展趨勢

在數據的世界里，一個完整的「人」由數以萬計的線上下數據構成，像人類的細胞一樣不斷新陳代謝充滿活力，移動終端里獲取的地理位置變化、最新關注、購物習慣、閱讀偏好、興趣愛好等等，幫助我們從各個維度勾勒一個更加完整的服務對象。

目前，大數據還集中在網路領域的數據。我們所熟知的大數據大多飄在「天上」，雲端的數據廣泛來自於人們在網頁中的搜索，通過記錄cookies來數據化人們的網路行為。

我們每個人都在被數據化，比如你曾網購過一個汽車配件，那麼不久后你就會發現，這個產品的廣告就會出現在你之後瀏覽的網頁中。然而，線上數據有兩大局限局限在網路消費行為，潛在客戶開發困難。儘管如此，這些線上數據的應用與普及已帶動起大數據在網路營銷領域中飛躍式的發展。

隨著人們移動互聯網使用習慣的養成，數據將伴隨移動端走到真實世界場景中去，移動設備的行為數據將大大填補大數據在生活場景中的空白。大數據唯有多維度多角度多方位的融合，才能發掘出最大化的價值，數據的暢通融合，將是大數據時代的必然發展趨勢。

◆ ◆ ◆

線下數據的用途

當人們使用智能設備時，不僅僅會產生線上的數據流量，當人們離開屋內來到戶外時，有更多與線下場景相關的更具精準價值的數據正在不斷產生，而這樣「落地「的數據市場正有待開發。

comScore（美國知名統計公司）數據顯示，在美國，移動設備流量持續快速增長，至今年3月份，移動設備的互聯網使用時間超過1萬億分鐘，幾乎是桌面設備的兩倍。與2015年同期相比，上個月移動互聯網的使用時間增長了13%。人們在吃飯、逛街、工作、出行的過程中，隨身攜帶移動終端是數據輸出和數據價值輸入的最佳載體。

線下行為數據可以通過移動設備的mac地址探測來獲得。現在常用的方法是：商家提供Wi-Fi，部分消費者連接Wi-Fi上網，店內Wi-Fi設備與移動設備構成連接，店家可以記錄用戶到訪店鋪的駐留時長，到訪頻次，到訪周期等等，通過這些數據可以充分分析用戶在店行為習慣。

通過數據對用戶有了明確的識別與認知以後，數據的應用將可以拓展到精準營銷、企業級管理、銀行徵信等諸多領域，其中營銷領域是市場潛力巨大的一塊蛋糕。

◆ ◆ ◆

線下數據分析的目的

線下數據平台採集千萬日活用戶線下場景數據，用戶的移動設備地理位置的變化、行為軌跡數據記錄下來，通過量化的數據記錄可以分析勾勒出用戶的行為特徵。

打個比方，一名用戶一般都會隨身攜帶固定的移動設備，如果這個移動設備被Wi-Fi探測到近期多次出現在汽車4S店，並去過3家同等檔次的汽車品牌店，那麼這個用戶基本可被識別為汽車需求用戶；如一台設備在近半年以一周一次規律性的出現在婦幼保健院，那麼該用戶是孕婦的可能性較大。

通過線下數據管理平台可以為其以諸多標籤來進行分類，並根據數據的穩定性來給每條數據的對應標籤加上可信度數值，構成這樣的數據平台後，當廣告主提出明確投放需求時，就可以根據標籤及可信度來選擇被投放對象，精準營銷，吸引顧客到店。

當廣告主想要通過一次推廣活動吸引新客戶時，可以在數據平台中通過標籤篩選出其目標人群：女性，新顧客，1次入店，曾在店內駐留過5分鐘，找到符合標籤的用戶，對第三方DSP發出廣告請求，廣告通過主流媒體熱門app等對目標用戶進行曝光，實現吸引到店的目的，同時，到店用戶的數據將被探測更新至數據平台，構成一次營銷閉環。反過來，也可以實現消費場景實時營銷，即用戶在商場時，通過探測數據，提示廣告主顧客出現在商場，對其投移動設備中放折扣信息吸引到店消費。

比如對服裝品牌的線下數據進行分析和應用。通過到店顧客的在店情況結合這些顧客線上的數據，可以勾勒出品牌用戶畫像，畫像報告幫助品牌定位自己品牌顧客的人群特徵，分析他們的風格偏好、消費層次、購物習慣等等，以便於定位新產品開發甚至是品牌決策。

使用客流分析系統，發現門店潛在機會和改進措施，利用更多度的數據實施精細化運營。利用數據平台進行一次「正價商品立減100元」廣告投放，目標是潛在顧客的品牌曝光，和點擊引流至活動頁面領取優惠券，促進門店銷售。

簡而言之，線下數據是一座值得深挖的寶藏，許多企業也在努力做挖掘線下數據的努力。未來大家能更明顯看到線下結合線上數據的魅力，利用好線下數據，將能夠大大提升營銷效果，降低營銷成本。