4月27日，36氪联合MinIPO、未来消费在深圳举办“WISE2021 超级商业峰会”，大会特邀数位联合创始人兼CTO、上上参谋联合创始人黄兴鲁出席了本次峰会，并发表了《线下大数据赋能连锁企业发展》的演讲。
他认为场内的数字化，已经武装到牙齿，而针对市场、竞争、选址的数字化，还处于新石器时代。目前“数位”拥有覆盖8000万个店铺级的位置点的精准数据、客流数据，填补大数据的空白;“上上参谋”则面向线下创业者，提供选址、品牌对比和经营检测，赋能连锁企业发展，并为连锁企业提供场景化营销方案。
黄兴鲁：今天的话题是“线下大数据赋能连锁企业的发展”。也是关于我们数位6年来做的一点思考、一点积累、一点观察和一点尝试。
首先我们的一点思考：现在线下大数据的现状是什么样子的?我们首先介绍一下“场内数字化”，如门店收银系统门店OS，智能点餐，门店监控整合ERP等。使我们在场内、在任何一个门店内都有了大量把现实世界里的一草一木一物一人一事搬到线上门店的能力。但是在“场外数字化”呢?不在我店了，不在我的商场了，在隔壁哪家店的时候，我们的方法比较局限。我们可以蹲点拍照、现场考察、有钱还可以请专业调研团队。还有一些能够跨场景提供数据服务的百度高德，通过广域室外定位服务积累了大量的人场数据，但也只能定位到街道。
所以我们认为，目前场内的数字化，已经武装到牙齿，而针对市场、竞争、选址的数字化，还处于新石器时代。
目前的定位只到室外，假设，如果我们能把线下数据的获取力度提高一个层级，比如说，我要实现到店铺级、室内级的定位，把数据做精，那么就能为经营所用，这个应该怎么做?
所以，数位就做了一件非常累的一件事，做了一点积累。
首先，我们观察了所有的线下的POI数据，发现这些POI都是简单的位置信息，不具备店铺级数据大数据的分析能力，所以我们重构了店铺级POI的能力，把它分成三层，每一个POI背后都有大量的价值标签。
为了做成这个事情，我们派了很多人在线下进行现实的采集，第一层在一线城市及省份也就是沿海发达城市我们覆盖得非常全，第二层在我们二线城市以及二线城市所在的省份也覆盖得非常广。第三层是后面的欠发达区域我们这两年也已经基本完成覆盖。完成覆盖到什么程度?8000万个POI，也就是8000万个店铺级的位置点。这个事我们用了5年。这8000万的POI点分布在全国300个城市，涉及的门类场景线下的业态有93类，比如说商场的每一个门店、街边的每一个街边店、医院的科室，它的力度可以精确到店铺内。
结合我们专利的算法，我们就能通过每一个POI的到访数据，勾勒出已经脱敏的客群画像，将其放在我们的每一个POI点的标签库中。
那这些数据可以提供什么服务呢?是数位烧了3个亿之后需要思考的点。
基于它，我们就在想，我们是否可以让线下企业的从业者随便打开一个地图，点开一个商场，就能看到它里面每一家店的任何信息，甚至每个店附近区域所有的详细动线图等动态分析，这些需要去做尝试。
所以我们做了另外一件事，把所有的精准线下数据用于一款普惠的数据决策APP，用户从开店选址、竞争分析到客群洞察。在做每一个决策前，能不能够用原来KA独一份的数据精度去为他提供服务呢?可以，我们把之前服务过的那些KA，那些花费几十万，上百页的报告，那些教科书的方法论，以及像麦当劳等选址的方法论把它智能出来，可以在后台自动依据用户的问题来组合生成报告。除此之外我们还有在线的专业数据分析师及时给他答疑解惑。
这款APP叫做上上参谋，利用数位积累的数据，协助查一查周边的情况，选一选址，找一找商机，看一看对手。当然还有很多人会买我们专业型的分析，也就是说定制化的，定制化到什么力度?到每个时段一个入口的客流量、客流方向、客群画像，来生成定制化报告，辅助你进行选址拓店、营销、竞争分析等。
5个月的时间，开始不到10万家商家注册，春节后直接翻倍。现在这个30万+注册是上周的数据。日活我今天早上醒来的时候比昨天半夜就新增了4400多家真实的商家。日活的均值环比增长370%，商家使用好评率99.7%，复购率已经达25%。当然我是把以前我卖几十万的专业报告通过智能大数据的方式在APP上自动实现，并且标价只有几十到几百。
还有一点点惊喜，就是在上上参谋上面每天都会积累大量的人填表单、留言提问：我想加盟某某品牌能不能帮我分析等。这是我昨天晚上修改PPT的时候的截图，他们会问我这个品牌怎么样，我要加盟这个品牌，它的政策我能不能理解。这些资源我们都不知道要怎么用，还好，我今天认识了各位。
当然，我们会给更成熟的企业准备专业版，专业版的SaaS里面有更全的，无论是查客群、查品牌，做对手分析，以及具体问题的解决方案都是可以在电脑上一键搞定。我们还可以和手机厂商合作，基于我们店铺级的定位，客群经过店铺的时候，在手机的负一屏上推送店铺的信息，包括但不局限于排队预约、优惠券、新品推荐等都可以进行推送。我们在不断地尝试，希望为行业提供更多的价值。
这些是我们的一点尝试，谢谢各位。
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