门店数字化背后隐藏着哪些深度思考？
数字化营销运营要落地，就需要让数据洞察真正做到可执行。今天我们将向大家分享，作为「一站式」品牌门店运营工具，「帷幄数智空间 Whale SpaceSight」如何助力实现可执行的数据洞察。
品牌通过设备完成数据采集后，汇总到 SpaceSight 进行数据过滤与分析。最终呈现的结果，是客流看板、巡检看板、 AI 事件监测等。这些全方位的数据可视化呈现，最终有效助力品牌实际的商业增长。
SpaceSight 的强大功能和独特价值，可以从以下三方面理解：
1. 门店顾客全旅程分析
很多品牌的数据采集往往集中在线上而非线下。品牌可以通过小程序、线上商城等实现线上用户的全旅程数据监测。
但在线下门店场景中，则往往只能在收银环节借助 POS 机获取会员交易数据。除此之外，顾客过店、关注、进店、逛店、离店行为相关数据则是缺失的。SpaceSight 的一个核心价值，就是依托硬件设备，采集补足这些数据，进而实现线上线下数据的完整统一，实现门店顾客全旅程的分析和洞察。
2. 横向、纵向对比能力
所谓横向对比能力，是指在同一时间段内，对品牌旗下不同区域、不同类型门店运营数据展开对比。可以是单店对比，也可以说分组对比。
纵向对比，则是同一家店在不同时间段中的运营情况对比。
3. 门店运营可视化
门店运营可视化可以分为两个重要部分。
一是将门店数据通过看板直观呈现。无论是基础运营类数据（例如巡检），还是偏营销运营类数据（例如客流分析），都加以可视化，让管理者可以及时高效地了解完整的门店运营数据。
其次是权限设置。例如，基于品牌具体需求，总部管理者可以浏览所有门店数据，店长则只拥有自己所在店铺数据查看权限。
门店相关数据应用的行业与场景多种多样。
例如空间客流分析更多适用于商场这样的商业综合体，以及泛零售连锁门店等。
空间客流分析较依赖门店客流统计、进店转化率等数据，以此判断节假日、营销活动等对客流的影响；客流在店内的动线分析与热力图则可以帮助品牌进行整体陈列与营销策略调整。
其次，巡店功能则多应用于餐饮行业、泛零售行业等。基础运营管理的可视化，可以有效提升门店日常管理效率，降低人力与时间成本。
第三，AI 事件统计也多应用于餐饮行业、泛零售行业等。借助 AI 数据监测能力，很多事情都可以交给硬件设备来完成 24 小时监控，大大解放人力，降低监测成本，提升准确率。
空间客流分析、门店巡检、AI 事件统计，这三个板块都可以借助 SpaceSight 中的「灵动卡片」更高效地完成。
如前所述，过去品牌门店运营分析往往依赖主观经验，数字化程度不及线上。很多品牌苦于找不到丰富的维度对门店运营加以分析。
而借助「灵动卡片」，对顾客从过店到进店再到店内转化的过程加以分析，上述问题就迎刃而解了。
例如，你可以通过统计过店人次和进店人数，了解门店进店率情况。而通过不同周期的进店率对比，就可以了解进店率的增减趋势。此外，你也可以借助 SpaceSight「灵动卡片」了解顾客画像情况，包括性别、年龄等占比情况；以及逛店时长、深度等。
巡检和 AI 事件统计场景下，「灵动卡片」可以帮助你打破时空局限，随时随地掌握门店日常运营动态。
例如，传统巡检中督导需要亲自前往线下门店，完成巡检后用表格打分汇总，分析数据。这种方式不仅容易出错，效率也很低，严重影响巡检后的整改进度，为门店运营埋下隐患。
而 SpaceSight「灵动卡片」则将巡检和 AI 事件统计更及时、更高效地展示出来。
你可以借助 SpaceSight APP 完成整体巡检打分。每完成一次打分，数据就马上会被统计和汇总呈现，主管在第一时间获得检查结果，没有时间差，也更不易出错。
AI 事件统计也是如此。系统可以按照你配置的事件内容，为你统计在一定周期内 AI 事件发生次数及增减趋势，帮助你洞察门店高发问题，及时调整。
在过去，全国各地门店实际运营情况如何、有哪些高发问题、督导是否在认真履行职责.....这些评估往往容易失于主观偏颇，造成不公平，进而影响各门店运营的积极性。
而有了客观的数据统计体系之后，上述问题就可以得到有效规避。在「灵动卡片」中查看 AI 事件统计，你可以了解各种事件排名、门店排名等，运营优劣一目了然。
出入口客流统计场景下，如前所述，在 SpaceSight 中你可以按照自己需要，灵活进行横向、纵向对比。你可以做同比，也可以做环比，分析过店人次、关注人次、进店人数、进店率等数据。
除此之外，由于不同品牌往往都有自己特定的店庆日等营销节日，与普遍的节假日有所不同。针对于此，SpaceSight 支持自定义营销节日设置。自定义后，你可以更加高效地展开不同时间段的纵向数据对比。
顾客进店后，逛店全旅程跟踪分析是另一个重要关注点。
顾客进店后，有三个问题需要重点关注：
顾客逛店路线是什么样的？（是否按预期路线逛店）
门店区域规划是否合理？
哪个区域更受顾客欢迎？
借助到店人数、动线图、人均逛店时长、人均逛店深度等数据，以上问题可以得到更加清晰的洞察。
例如，一些门店尽管面积很小，但顾客进店后逛店路线各不相同，说明顾客注意力被过度分散，甚至很多区域还未逛到就已离店。门店可以考虑通过调整陈列，将逛店路线固定在有限的几条，确保顾客逛到尽可能多的区域。
再如，借助 SpaceSight 采集的逛店数据，你可以有效洞察到门店不同区域的细分受众重合度、顾客流失率、驻留率等情况，进而做出相应的策略调整。
此外，SpaceSight 最新的「顾客逛店旅程图」，可以有效检测分析单一顾客的逛店行为，帮助你洞察更多顾客细节行为与潜在需求，赋能后续精细化营销运营。
如果说「灵动卡片」侧重在移动端随时随地了解数据概览，那么在 SpaceSight「巡检仪表盘」中，你可以更细致地查看巡检汇总数据。
例如，在「巡检仪表盘」中你可以看到过去 30 天一共有多少任务、其中已整改与待整改任务数量、常见问题分布情况、门店巡检覆盖率、门店排名、巡检次数等。
最后，SpaceSight 支持第三方数据接口的接入，你可以按照自己的行业特性与场景特性定制看板，以满足更多精细化运营需求。
结语
借助 SpaceSight，你可以有效解决线下数据采集难、分析难的问题，全面赋能门店数字化运营，通过可执行洞察持续优化你的门店运营策略，助力商业增长。
