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线下大数据是个啥?--2018线下大数据产业应用研究报告(亿欧智库)

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葆宁
发布2019-05-07 14:45:43
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发布2019-05-07 14:45:43
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文章被收录于专栏:FREE SOLOFREE SOLO

本篇来自于亿欧智库《2018线下大数据产业应用研究报告》,为个人整理学习线下大数据使用,并且提供给有需求的朋友。

当前,因为云服务、人工智能以及虚拟现实等应用和技术的发展,“大数据”的重要性愈加凸显。比如人工智能技术和产品应用,在这之中,深度学习算法是AI产品能够实现“智能”的根本,而算法的高效是通过大量的数据训练来获得的。

由此一来,大数据成为了人们眼中的“香饽饽”,引得众多创业者的投入以及资本的追捧。当下,大数据正被运用到各行各业之中,像金融的智能投顾、智能汽车的高精地图等等。不过,当我们透过表面,我们发现,因为云服务、人工智能和虚拟现实等应用和技术的发展,大数据的确上升到了一个前所未有的高度,相关应用也已趋于成熟,但这多是指“线上大数据”。

“线上大数据是发生在线上的一些行为的累积,是一些行为被数据化的结果呈现。至于线下大数据,我们更多讲的是人们发生在线下的行为,是脱离了互联网、或者说跟互联网结合,但是实现场景是在线下的一些行为数据。”从事线下大数据搜集和分析的芝麻科技创始人兼CEO朱智说道。

与此相对的,在众人于线上大数据市场争的你死我活的时候,线下大数据市场还是一个尚未过多开垦的广阔“蓝海”。以消费数据为例,据国家公布的相关数据显示,虽然线上消费行为越来越多,但是总体消费中所占的比例仍不足20%,而线下大数据每年平均能够占到88%左右的份额。

基于现有电子信息产业统计数据及行业抽样估计,2015年我国大数据产业业务收入2800亿元,据工信部预测,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入将突破万亿元,年均复合增长率保持在30%。大数据已经成为新经济的增长引擎,但是大数据的应用还主 要局限于线上大数据,线下大数据还未得到广泛采集和应用。随着新零售时代的到来,线下大数据的价值逐渐得到重视。

发展现状:

线下大数据产业进入快速发展阶段,线下客流人群作为优质流量资源逐渐被重视。线下大数据企业在政策、社会、资本、技术等因素推动下快速发展,并且形成了涵盖数据采集、数据合成和数据应用的闭环服务。

应用场景:

线下大数据从选址、 SKU、营销、销售等方面服务实体经济实现整体运营数字化,提升用户体验,增强用户画像,降低运营成本,提高行业效率。

趋势&建议:

未来,线下大数据资产化、线上线下大数据高度融合、深化行业应用是主要发展方向,线下大数据作为实体经济发展新动能也将提供更好的服务。

特点及发展历程

大数据产业进入快速发展阶段 特点及发展历程

◆ 随着互联网、移动互联网、物联网的发展,数据体量呈现出爆发式增长,大数据也应运而生。大数据可以通过以下五个特征来定义:

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海量的数据规模、
多样的数据类型、
数据真实性高、
快速的数据流转和动态数据体系、
数据价值大。

◆ “大数据”一词的百度搜索指数在一定程度上可以体现其相关概念和产业的几个发展阶段: 萌芽期、探索期和市场启动期,目前大数据产业已进入快速发展阶段,实现了市场接受度提高、应用深化和市场规模快速增长等目标。而“新零售”概念的提出为大数据培育了新的增长点。

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国外大数据发展起步早,政策推动国内大数据产业后来居上

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线上流量红利消失,线下客户群体成为优质流量资源

◆线上流量红利消失:线上用户总规模趋于稳定,纯线上获客成本越来越高,边际收益递减。 ◆ 线下流量愈发重要:消费者更加重视消费体验和品质,庞大的线下客户群体成为重要流量资源入口,如何发挥线下流量价值成为企业重要的战略关注点。 ◆ 数据采集技术发展催生数字化变革:互联网实现了线上行为数字化,而iBeacon、各类数据采集传感器技术使得现实场景行为数字化成为可能。未来随着物联网的发展,线上大数据和线下大数据将实现高度融合。

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线下大数据定义:虚拟世界的互联网行为以外,现实场景行为 定义解读的数字化 ◆ “大数据”在最初被提出的时候,并不存在线上线下这样的界定,它是伴随着社会信息化而诞生的一个概念; ◆ 起初,大数据多指线上大数据是因为,以互联网为载体产生的数据,在当时更容易被采集和存储;随着智能终端、数据采集传感器等新技术的普及,线下实体经济和产业的数据化需求推动了线下大数据的快速发展; ◆ 单从获取层面来说,线下大数据是虚拟世界的互联网行为以外,现实场景行为的数字化。 ◆ 在移动互联网甚至物联网来袭的大背景下,线上线下的边界越来越模糊。亿欧智库认为,在未来线上大数据和线下大数据一定会实现高程度的融合。只有将线下数据和线上数据联系起来,才能更好的赋能产业。

政策、社会、资本、技术等因素推动线下大数据产业发展

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政策:多方面支持和引导大数据与实体经济相结合,加快大数 发展背景 据在经济活动中的发展应用

国家对大数据的重视程度不断提高,为大数据产业发展提供强有力的政策支持:关注大数据应用如何落地,推动大数据与实体经济结合,培育开展数据服务新业态,加快大数据在经济活动中的发展应用。

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社会:线下消费市场空间大,新零售推动线下大数据快速发展

线下消费市场空间大:据商务部统计,2016年我国线下商品零售额24.5万亿元,占总零售额的82.5%,线下消费仍然具有巨大能量和前景,线下流量成为新的关注点。 ◆ 新零售推动线下大数据快速发展:普华永道发布的《建设未来:零售商的十大投资领域》 报告显示,39%的零售商认为“把客户数据转化为智能的、可操作见解的能力”是他们最大的挑战之一。新零售本质上是为了重构人货场,为了实现新零售中“人”的重要位置,关于用户线下数据的采集和基于个性化需求理解的经营是核心。

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线下大数据服务商要通过积累数据采集量、建立标准化体系、 战略聚焦点 深化落地应用和提高数据合成能力,构建健全商业生态

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目前,线下大数据已经应用于百货、共享经济、文娱、金融、旅游等多个行业,各个行业的服务链条存在差异,通用应用场景包括选址、 SKU、营销、销售和运营,亿欧智库将分别描绘各个场景中,线下大数据如何服务实体经济数字化经营。

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选址:从“经验”到“数字化”,线下大数据选址是关键

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传统模式的企业供应链是链条式运作,而数字化带来的变革实现了商品供应链中各环节“并联”进行,同步操作,构建供应链生态的协同关系。例如供应链系统中的进销存管理,通过线下大数据可以实现对动销状况实时监测并做出营销策略调整。并且根据线下大数据构建商品价值模型,建立销售端的客户信息库,结合线上数据找到消费者需求最集中的产品,甚至预测消费者消费趋势。

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通过线下大数据采集,实现自有客流信息数据库的建立,通过客流的停留时间和用户画像等维度,建立模型,选择最优回报率的产品和数量;将潜在用户的细化描绘直观的体现在场景中,分析热力分布,优化充电宝选址,进行更精准的匹配。亿欧智库认为,市场分类的细度直接影响产品发展空间,通过用户标签的精细化选品会为共享经济带来更高效正面的市场反馈,共享经济也会成为线下流量的主要入口之yi。

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营销:基于线下大数据实现营销精准化,提高广告投放投资回报率

大数据对于门店经营的价值不再只是事后分析,而是预测和推荐。基于线上大数据的营销模式更多是依靠线上大数据的积累,而用户画像不仅包括线上大数据,线下场景的行为数字化更能体现用户的客观需求甚至潜在需求,因此线下大数据应用为实体店的营销提供了基于真实场景的数据支持。 ◆ 门店在采集和分析用户画像时,可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户,根据消费行为推送商品信息,提高双方的匹配效率,实现营销更精准化。同时还可以通过搜索广告、展示社交广告、移动广告等多渠道的营销策略、营销分析以及后端CRM/供应链系统打通一站式营销优化,全面提升广告投放投资回报率(ROI)。 ◆ 根据线下数据采集绘制用户轨迹,基于不同的营销场景、区域商圈实现定向广告投放,缩短营销刺激和实际转化之间的距离。通过打造线下数据库,采集用户喜好,了解用户需求,为客户提供数字化产品和服务,优化品牌与消费者之间的数字化体验。

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未来主要发展方向

线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值 和投资风险,逐渐成为实体经济贷款、融资的资本

目前市场很多企业部门并不了解线下大数据的应用场景和价值,企业线下数据的资本被长时间忽略。企业现有数据大多呈孤岛式碎片化的呈现,大量线下数据长期不能数字化造成资本流失。信息采集技术的更新为线下消费者数据化提供了可能,在未来线下消费行为的数据化率也将得到大幅度提升。 ◆ 线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值和投资风险。未来线下大数据会逐渐形成完整的服务链条和生态体系,线下实体店的企业主也会对线下流量运营越来越关注。这些可以被证实、更新、关联的线下数据在完成数据化和资产化之后,也会成为实体经济贷款、融资的资本,并指导商业流程,为产业提供前瞻性指导。

线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值和投资风险,逐渐成为实体经济贷款、融资的资本

◆ 目前市场很多企业部门并不了解线下大数据的应用场景和价值,企业线下数据的资本被长时间忽略。企业现有数据大多呈孤岛式碎片化的呈现,大量线下数据长期不能数字化造成资本流失。信息采集技术的更新为线下消费者数据化提供了可能,在未来线下消费行为的数据化率也将得到大幅度提升。

◆ 线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值和投资风险。未来线下大数据会逐渐形成完整的服务链条和生态体系,线下实体店的企业主也会对线下流量运营越来越关注。这些可以被证实、更新、关联的线下数据在完成数据化和资产化之后,也会成为实体经济贷款、融资的资本,并指导商业流程,为产业提供前瞻性指导。

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线下和线上大数据实现资源共享,高度融合,完成线下流量线 上化

◆ 如今的线上大数据更多是完成业务和商品数字化,而线下大数据实现了消费者数字化。但是随着实际场景发生的行为越来越多的需要借助移动互联网来实现,线上线下的边界越来越模糊,在未来智慧城市、智慧商业的搭建下,线上场景和线下场景也将实现融合,只有将线下大数据和线上大数据资源共享,才能实现大数据价值最大化。

◆ 亿欧智库认为,未来随着线下大数据的发展和积累,线下大数据在实现自身流量线上化的同时,会成为源力推动线上和线下全渠道融合,形成数据合作市场规范,建立一体化网络,发展优势互补,大数据分析支撑线上线下服务同步升级。线上线下服务融合将产生海量结构化、实时的数据资源,通过大数据分析服务之间、服务与用户之间、用户之间的关联关系,在此基础上优化流程,合理配置资源,辅以智能化手段,提供个性化、精准化、智能化的服务。

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线下大数据与多种科技和多行业交叉融合,深化行业应用

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目前新零售是线下大数据主要的应用行业,但线下大数据发展初期,赋能企业的服务模型还不够成熟,线下大数据服务商需要从用户出发,结合行业革新的新进展,扩展细分场景 中线下大数据的区别化应用。 ◆ 随着机器学习算法与线下大数据分析融合,以及云计算、物联网、人工智能和各行业协同发展,不同垂直行业会持续探索线下大数据的应用模式,完成企业升级和转型。 但各行各 业的细分场景存在较大差异化,未来线下大数据服务商需要构建有针对性的服务模式,以达到更好的赋能企业。 ◆ 在各路政策的推动下,不仅实体经济会深化有关线下大数据的应用,未来虚拟资本也会将线下大数据落实其中,逐渐挖掘线下大数据新功能和效用。

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原始发表:2019年04月22日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 发展现状:
  • 应用场景:
  • 趋势&建议:
  • 特点及发展历程
  • 大数据产业进入快速发展阶段 特点及发展历程
  • 国外大数据发展起步早,政策推动国内大数据产业后来居上
  • 线上流量红利消失,线下客户群体成为优质流量资源
  • 政策、社会、资本、技术等因素推动线下大数据产业发展
  • 政策:多方面支持和引导大数据与实体经济相结合,加快大数 发展背景 据在经济活动中的发展应用
  • 社会:线下消费市场空间大,新零售推动线下大数据快速发展
  • 线下大数据服务商要通过积累数据采集量、建立标准化体系、 战略聚焦点 深化落地应用和提高数据合成能力,构建健全商业生态
  • 目前,线下大数据已经应用于百货、共享经济、文娱、金融、旅游等多个行业,各个行业的服务链条存在差异,通用应用场景包括选址、 SKU、营销、销售和运营,亿欧智库将分别描绘各个场景中,线下大数据如何服务实体经济数字化经营。
  • 选址:从“经验”到“数字化”,线下大数据选址是关键
  • 营销:基于线下大数据实现营销精准化,提高广告投放投资回报率
  • 未来主要发展方向
  • 线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值 和投资风险,逐渐成为实体经济贷款、融资的资本
  • 线下的消费行为数据经过被定价和资产化后可以衡量品牌价值和投资风险,逐渐成为实体经济贷款、融资的资本
  • 线下和线上大数据实现资源共享,高度融合,完成线下流量线 上化
  • 线下大数据与多种科技和多行业交叉融合,深化行业应用
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