眾盟數據COO楊海玲：如何用線下數據賦能實體企業和經濟

【獵雲網（微信：ilieyun）上海】8月8日報導

8月8日，“FUS獵雲網2019年度企業服務產業峰會”在上海凱賓斯基大酒店隆重舉行，近百位知名資本大咖，獨角獸創始人、創業風雲人物及近千位投資人與創業者共聚一堂。本次峰會由獵雲網主辦，銳視角、獵雲資本、獵雲財經、企業管家協辦。

2019年，獵雲網以發現產業獨角獸為初衷，全面開啟“FUS（Future unicorn Summit）未來獨角獸峰會”品牌。本次大會以尋找產業獨角獸為初衷，圍繞“企業服務＋產業”的主題，對新時代下的企業服務產業進行解析，分享投資人視角下的產業新機會，共同探秘企業服務領域未來獨角獸的機遇與挑戰。

峰會上，眾盟數據聯合創始人兼COO楊海玲結合眾盟數據的實際經驗，為與會者帶來了關於線下數據的精彩演講。

她表示：“隨著線上流量紅利的消失，越來越多的企業去關注怎麽去把線下人群這樣優質的流量能夠用起來，服務企業的經營。”

她還說道，線下數據其實是有幾個特點的：非常分散，不容易集中、被結構化地應用。如果能夠把線下數據進行集中化，結構化地做一些應用——線下數據其實是具有一定壁壘的。線下數據相較於線上數據有兩個特點：第一就是全面，第二個就是真實度。

結合玉龍雪山、奧陶紀、居然之家和天貓商城的四個案例，她生動地為與會者展示了線下數據的重要性以及線上線下數據相結合的無限可能。

“我們認為線下大數據產業才剛剛開始，但是它在以一個非常快的速度發展。眾盟數據從2016年開始商業化，我們可能當時才有1000個客戶的樣子，半年左右的時間，到現在已經服務了將近3萬家的客戶，隻用了短短兩年的時間。這還是一個非常陽光，非常新興的產業，我們也很希望能夠通過我們的線下數據，能夠真的幫助實體企業提質增效。”

以下為楊海玲演講實錄，獵雲網經刪減整理：

我演講的題目是《如何用線下數據賦能實體企業和經濟》。

眾盟數據是從2013年開始，過去六年的時間我們就專注做了一件事情——積累線下數據。把線下數據結構化地應用於一些領域和行業，幫助實體企業提效增質。

為什麽說線下數據會成為一個熱點？或者為什麽線下數據在今天能夠保護企業、帶來企業經營上的提質的增效和變化？

首先，對於用戶資源，我們這個時代非常稀缺是時間和金錢。時間是各大APP爭相去搶奪的——希望每天用戶在自己APP上的時間有所增加。錢又是什麽？錢就是每個人每年固定消費的、一年當中的人均產值。

從時間上來說，有一個調研報告指出，每個人在APP上的時間大概停留會長達5.8個小時，即使如此，其實除去每天的睡眠時間，一個人真實在線下場景裡，比如大家今天來參加獵雲網的會，你在線下場景裡面的時間仍舊佔到了線上時間的兩倍。隨著線上流量紅利的消失，越來越多的企業去關注怎麽去把線下人群這樣優質的流量能夠用起來，服務企業的經營。

從消費上更是這樣，我們在真實場景當中的消費，其實有一些消費是無法單純依靠線上行為所能滿足的，比如說我們買車、買房、看病、教育、醫療等等，這些事實上都是需要我們在線下場景當中才能去完成的。所以我們會看到，雖然現在有很多電商，有很多在線上的業態，他們讓線下的企業競爭越來越激烈，越來越白熱化。

比如我是一家傳統服裝企業，我現在可能面臨最大的競爭就是來自於線上電商的競爭。對於這些傳統企業來講，如何能夠在新的線下流量尋找增長點，能夠對企業的發展帶來這種增加的效能，我們覺得這是非常重要的。線下數據其實是可以幫助傳統的實體經濟做這樣的賦能。同時，線上數據其實是相對比較容易結構化、被應用的。在過去，百度、阿里、騰訊是擁有最多線上數據的公司，這三大巨頭本質上來講也是線上的大數據公司。

線下數據其實是有幾個特點的：非常分散，不容易集中，不容易被結構化地應用。如果能夠把線下數據進行集中化，結構化地做一些應用，我們會發現線下數據其實是具有一定壁壘的。

在這裡面想跟大家分享的是線下數據到底價值和線上有什麽樣的不同，或者對於線上來說是怎樣的一個補充。

以前我們在百度的時候經常會說：搜索寶馬的人是想買寶馬的用戶。但今天我們知道如果僅僅是在線上去搜索寶馬這個需求，事實上他有可能只是一個從業的研究者，或者是一個學生，一個汽車的愛好者。但是如果我知道你線下去過寶馬的4S店，那我們知道這個用戶的行銷需求，用戶的購買需求其實對於一個企業來講是更加具有真實度的，並且我們知道其實線下數據相較於線上數據有兩個特點：第一就是全面，第二個就是真實度。

線下數據其實是人們靠腳投票出來的數據：我今天出現在某一個場景裡，我的這種意圖可能非常明顯。我就是要購房，我想要教育或者我想買車……有這樣的真實的場景當中的需求。同時線下數據還能覆蓋線上數據極少能夠精準覆蓋到的人群。

事實上有了線下數據的結構化的這種應用，我們就可以發現其實線下數據無論是在行銷、產業觀察、行業研究上都有一些非常實際的作用。下面我會通過幾個案例來去給大家說一下。

第一個就是我們和玉龍雪山合作的案例。

作為一個國家AAAAA級旅遊景區，玉龍雪山有非常多的需求。他的需求有幾個方向。第一，是在節假日或者是在平時的需求。在節假日的時候我們知道玉龍雪山肯定是不缺客流的。節假日的時候，玉龍雪山需要及時了解到他們的客戶群體到底有哪些，這些客戶群體有什麽樣的特徵，什麽時間點對景區的客流要做限流，還有安全保障的考慮。

在旅遊淡季，玉龍雪山會希望了解來玉龍雪山的人群到底分布於全國的哪些省市，到底什麽樣的人群更喜歡來玉龍雪旅遊。玉龍雪山會針對這樣的省份地區做相應的品牌廣告和他相應的促銷廣告的投放。

對玉龍雪山在這兩個不同的時間點的需求，眾盟數據都能夠去很好的滿足，因為我們是基於對線下人群的軌跡分析和線下人群的標簽化、可視化的特徵，知道人群特點到底是什麽樣的。

第三，要保住AAAAA級景區的牌子，服務是必不可少的。如果來自四川的人群對於景區的需求比較多，川菜的優化是非常需要的。我們幫助他在很短的時間內做了一個品牌非常集中的曝光，針對線下人群出了標簽和畫像。現在在玉龍雪山的這個景區裡面就能看到眾盟數據提供的一款可視化的產品，能夠實時看到玉龍雪山的客流消費特徵是什麽樣的。

我們服務的第二個景區是重慶的奧陶紀，這是以旅遊休閑度假為主的一個景區。對於旅遊休閑度假和景區結合為一體的旅遊度假產品，他們和我們合作就更重要了。

這樣的景區裡怎麽樣能夠提升服務體驗，比如停車場的設置，餐飲的設置，購物環節的設置，包括在上海，我們的合作客戶豫園也有類似的體驗。比如從A景點出來之後到底接下來的購物路徑是怎麽走的，這個動線是怎麽規劃的，其實我們都可以通過對線下人群的標簽化、可視化和分析來給景區提供相應的解決方案。

同時奧陶紀還有一個特點，因為他不像玉龍雪山這樣全國非常知名，他可能不會有節假日限流、需要保障安全這樣的一個需求。對於奧陶紀，怎麽樣能夠把門票賣得更好，是否能夠通過行銷活動或者對精準人群的觸達來提升銷售額就變得非常重要。

所以我們跟奧陶紀景區在合作的實際結果上：奧陶紀跟我們合作了幾次的行銷活動之後，對於奧陶紀整體景區的營業額是不是有提升。這種客戶也是在我們這兒續費了很多次的老客戶，對於他來說，其實我們每一次的行銷活動都設計得不太一樣，大家可以看到這裡面有一些行銷活動，無論是滑雪節，還是世界杯等各種各樣的行銷活動，我們會幫他來提高整個景區的銷售額。

下面分享一下居然之家，這是我們身邊經常會去的家居建材賣場。他們為什麽要去做線下人群的觸達和行銷？對於這樣的家居賣場的傳統方式，“6·18”的時候怎麽覆蓋到周邊的人群？可能通過各種各樣的廣告傳單，對於我們來說，我們對於居然之家方圓3-5公里半徑的人群，通過我們自己線下設備的這種原始的LBS數據的積累，我們對這些人群有很清晰的分析和畫像的，並且我們能夠通過行銷手段觸達到這群人。

所以我們還做了一件事——因為到居然之家的客戶基本上分布在居然之家周圍三公里左右的居民，他可能分布在居民區，分布在附近的辦公大樓，我們通過線下體驗，和後面也會講到的眾盟數據的數據生態，我們通過對線下屏數字化的改造，我們會知道路過這些屏的人群是誰，他們對什麽樣的活動感興趣，他們對居然之家什麽產品感興趣，我們會把居然之家促銷非常精準地觸達到這些人群。

從實際上來看，我們通過這個活動也能夠幫居然之家吸引更多的到店客流。去年的“6·18”期間，我們幫居然之家通過這樣的行銷活動，吸引的客流是他平時到店的17倍，並且在營業額上也有一個非常大的提升，所以居然之家也是我們一直以來合作的夥伴。

最後就是想跟大家分享一下我們和天貓零售店的合作。

我們眾盟數據其實是天貓的金牌合作商，對於天貓來說，他們更多的是線上數據。在今天，遍布在我們周邊很多無人零售的新業態，這些無人零售的新業態要想能夠很好地去存在，其實還是在於他對於周圍的人群的購買行為是不是能有一個很深刻的了解。

所以對於天貓來說，他最希望的是能有線下數據，對我的消費人群能夠有洞察，同時我能夠打通線上的數據，能夠清晰地知道這些人到底對天貓的線上產品和線下實體店裡面哪些東西感興趣。

當我雙十一在天貓的購物車裡，我選了很多黃金的飾品，可能要送人或者自用，當我線下去到黃金的實體店的時候，是否線上線下數據打通，我在線下購買了哪些產品，這些產品在線上的購物車裡可能不會再存在了，或者我知道他之間一一對應的關係到底是什麽。這樣就幫天貓的旗艦店，因為天貓的旗艦店基本上都是線下的實體店，幫助他們更好地完成銷售額和對線下用戶、潛在用戶的觸達。

眾盟數據在過去的六年裡，從2013年開始我們通過智能硬體設備不斷的在去收集線下的場景裡、消費者在場景當中的數據。目前我們也已經是全國擁有最大體量的線下數據公司，我們的數據大概分布在200萬家的場景，遍布300個城市。

在前年到去年我們還做了一件非常重要的事情，就是用我們線下數據資產化的技術，去賦能傳統的媒體。

我們最重要的是基於對線下屏智能化的改造，目前我們聯合這種當地的、有這種線下屏的媒體的夥伴已經達到了一個規模，我們覆蓋了主流的媒體122家都是我們的合作夥伴。覆蓋的場景超過30個，在這裡面有31個城市在單個城市螢幕數量超過了1萬台，在103個城市裡螢幕數量超過1000塊。

我們有非常龐大的線下屏的場景資源，並且這些屏通過智能化改造後，路過這些屏的時候人群是誰，和這些廣告的投放之間是有一個算法的。我們通過和阿里一塊研究的PAAS算法，能夠精準地看到這些屏周圍路過的是哪些人群，反應他們在線上的消費行為是怎樣的，他們在線下的軌跡又是怎樣的。在這些屏裡我們會去對應出現需要展現的廣告和能夠展現的內容。

除了這些屏之外，由於線下大數據是一個非常分散的存在，不像線上數據那麽容易被結構化，或者很容易被複製、被集中起來去做一些應用。線下數據是活數據，每個人每天在場景裡面出現的數據不盡相同，不像在線上你的瀏覽行為習慣是相對相同的。所以在線下數據最主要要解決的一個問題，就是如何去打破數據孤島，如何能夠讓越來越多的線下數據統一到一起，並且有一個相對的開放度去為企業賦能，能夠去應用。

所以我們成立了生態聯盟，在我們的數據生態聯盟裡面，包括了政府、媒體方、用戶，當然也包括了企業，也包括了各個地方的大數據聯盟。我們會一塊去推動數據開放和數據應用，在這個平台上在數據生態聯盟的平台上我們可以有更多的數據方，因為他的數據體量不夠大，但是我們可以形成聯盟，大家一塊對這些數據做應用，並且能夠去變現和分成。

因為線下大數據還是一個非常新興的產業，這個行業其實可能很多人一提到就會說這個用戶隱私到底怎麽保護到底、怎麽應用，我們也是國內首家跟信通院一起，跟各地大數據聯盟一起在今年的貴陽數博會上一起發布了行業內首個《自律公約》，我們倡導在線下的產業裡面更健康更持續地發展，兼顧到用戶保護用戶隱私和數據應用，能夠讓大數據更快、更健康的發展，能夠為更多的實體經濟帶來實際的一些用處。

今天我們認為線下大數據產業才剛剛開始，但是它在以一個非常快的速度發展。眾盟數據從2016年開始商業化，我們可能當時才有1000個客戶的樣子，半年左右的時間，到現在已經服務了將近3萬家的客戶，隻用了短短兩年的時間。

這還是一個非常陽光，非常新興的產業，我們也很希望能夠通過我們的線下數據，能夠真的幫助實體企業提質增效。我們也歡迎更多的創業者，能夠看到線下數據的價值，能夠加入我們，這一片藍海裡去為整個經濟發展做一些自己的貢獻。