億歐智庫通過梳理線下大數據應用包括：百貨、 共享經濟、 文娛、金融、旅游等多個行業，描繪線下大數據服務鏈條，從選址、SKU、營銷、銷售和整體運營五個主要方面作為入口詳細分析線下大數據如何服務實體經濟數字化經營。在文章上篇，我們已經分析了線下大數據應用于選址、SKU和營銷三個場景的具體案例，對于線下實體門店，還有銷售和整體運營兩大場景將在本篇文章詳細描繪。

互聯網技術正在重塑實體經濟的消費場景，CRM管理系統很好的實現了數字化技術與實體經濟經營的結合。CRM系統將消費者的消費記錄可視化，通過自動化生成表格可以對月度、季度、年度的銷售數據進行整理，很大程度的提高了工作效率。CRM系統實現了過去線下消費沒有數據化和數字化的部分，在提升客戶服務體驗的同時，最終幫助企業提升收入和盈利。

CRM系統還只局限于消費者購買行為的數字化，那么線下大數據不僅可以豐富購買行為維度，還可以實現消費者非購買行為的數字化

目前，線下門店已有的CRM系統已經實現了線下部分數據的數字化，可以完成對客戶、會員、采購、銷售、庫存和系統的數字化管理，如果說。例如，通過數據采集傳感器技術，當用戶在線下門店一定范圍內就可以探測到用戶的手機，從而定位到用戶，再結合用戶歷史購買數據和線上操作數據，經過計算輸出智能推薦，有力的支持了門店智慧導購的實現。

線下大數據除了助力CRM系統更好的管理實體店銷售數據，還可以實時監測門店的經營數據，為企業快速做出運營決策提供可能

由于實體店和電商的差異性，線下銷售數據的反饋普遍具有延遲性，相較于電商，實體店的營銷策略和運營策略落地時間較長。。

線下大數據與CRM聯合實現門店智慧導購

由于珠寶行業價格高等因素，受電商沖擊影響小，數字化改革進程緩慢。近兩年，老廟黃金進行了許多數字化改革嘗試，如線上門店銷售、O2O平臺引流和創新零售。

線下大數據對于交叉分析的參考性更有優勢，更適合主要以線下銷售為主的企業發展方向

老廟黃金認為，線下大數據才是未來的方向，因為每個人活在真實世界的時間更長，網絡上相對真實性偏低。。老廟黃金通過線下信息采集，實現了黃金產業四要素—人店貨客的信息閉環，并通過用戶數據分類，實現運營閉環。

老廟黃金發現，以往的銷售監測是以人工報表的形式進行提交，效率低，成本高;而且用戶的購買信息不完整甚至存在不真實的情況，為公司客觀評價店鋪坪效、租金貢獻等造成了一定阻礙。為了提升自身的信息化程度，老廟黃金采用了線下數據采集的方式評估商戶交易數據和用戶行為數據。

實現門店客流收集、流水數據導入、經營轉化率的實時反饋

老廟黃金通過門店數據獲取， 可以?，F有上海門店均已實現線下數據采集，老廟黃金通過獲取門店數據， 反向指導企業制定運營策略。根據用戶畫像洞察用戶潛在需求，完成為線上銷售做引流，; 同時，同步線上數據完善會員信息和線上購買數據，逐步建立自有客戶數據資產。

線下大數據采集意義

運營

線下大數據可以對客群實現精準定位，以用戶維度，設計和分解運營閉環，最后達到潛客篩選、潛客引流，為顧客提供差異化服務，并對門店整體運營情況綜合評估，最后完成企業策略提升，達到精細化運營的效果

運營是對整個經營過程的計劃、組織、實施和控制，利用數字化工具指導運營可以達到洞察消費者、研究媒體價值、分析市場競爭和品牌管理，通過線上和線下的資源打通，可以更全面的對客戶信息進行管理。尤其針對營銷漏斗中的四類客流人群，。

線下大數據支持數字化運營

餐飲企業屬于輕資產運營，由于沒有抵押產品作保障，導致餐飲企業普遍存在融資貸款困難的窘境，這樣的現狀催生了餐飲業供應鏈金融的興起

2017年我國餐飲業市場規模已經接近4萬億元，全國有超過500萬家餐廳，但市場極其分散，街邊小店仍占主流。餐飲行業正經歷深度調整期，互聯網與新常態雙面沖擊，供應鏈仍是很多餐飲企業的痛點和難點。隨著餐飲業供應鏈概念的普及、標準化的制定，企業對于資金的需求也更加強烈。。

供應鏈金融服務商及餐飲行業普遍存在的問題：小企業多且亂、金融鏈條廣、額度小、產業環境復雜以及各種不可測風險。某餐飲供應鏈金融公司透露，餐飲行業貸款申請主要面臨兩個困難：貸款前無法量化客戶經營情況，篩選困難;貸款后需企業提供數據進行風控，自主權低。

通過數據采集傳感器對到店顧客的信息采集，顧客的線下數據可以作為企業的數字資產被評估

該公司以前的貸前評估標準是“三個5“： 5家連鎖門店、至少經營5年、年營業額高于5千萬，但是這些數據都是由商家提供，不夠客觀真實，。

對客流量、客流轉化率、用戶口碑、廣告推廣和市場營銷五個方面對門店進行評級，并對門店的營業數據進行分析對比， 打通線下采集數據和企業自身SaaS運營系統，形成完整的供應鏈運營平臺，優化餐飲供應鏈體系

同時，該公司通過線下大數據采集遠程監控商家營業情況，。對潛在風險及時制定決策，將風險降到最低。利用線下大數據，構建客戶、供應商、制造商、經銷商、服務商的完整生態架構，將企業、市場、用戶通過金融服務快速聯系起來。

供應鏈金融運營優化

信息采集技術的更新為線下消費者數據化提供了可能，在未來線下消費行為的數據化率也將得到大幅度提升。

市場上有很多類似餐飲企業這樣的公司，資產碎片化嚴重，而且不了解線下大數據的應用場景和價值，導致企業的線下數據資本被長時間忽略。企業現有數據大多呈孤島式呈現，大量線下數據長期不能數字化造成資本流失。

線下的消費行為數據經過被定價和資產化后可以衡量品牌價值和投資風險。未來線下大數據會逐漸形成完整的服務鏈條和生態體系，線下實體店的企業主也會對線下流量運營越來越關注。這些可以被證實、更新、關聯的線下數據在完成數據化和資產化之后，也會成為實體經濟貸款、融資的資本，并指導商業流程，為產業提供前瞻性指導。

數據資產化意義

通過文章上下篇，筆者詳細介紹了線下大數據對實體經濟的各種助力作用，雖然，目前線下大數據還處于體量累積階段，還需要一段時間才能實現價值最大化，但是億歐智庫認為，未來隨著消費者數字化程度不斷提高，線下數據在實現自身流量線上化的同時，會成為源力推動線上和線下全渠道融合，支撐線上線下服務同步升級。而且，不同垂直行業會持續探索線下大數據的應用模式，大數據服務商也要構建有針對性的服務模式，以助力企業完成產業升級和轉型。在各路政策的推動下，不僅實體經濟會深化有關線下大數據的應用，未來虛擬資本也會將線下大數據落實其中，逐漸挖掘線下大數據的新功能和應用。