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實體店哪里有賣pos機
◆小滿信息創始人郭恩熹
文| 鉛筆道 記者 薛婷
?導語
郭恩熹認為，國內很多商業地產招商、店鋪做經營調整等，往往是拍腦袋做決定，缺少全面的數據做參考。
拿單個店鋪來說，它從ERP、流水賬單中能得知自己的經營狀況，但是店鋪所處的商圈如何，店鋪在同行中的競爭力有多大，核心顧客的消費潛力等，它無從得知。
去年8月，郭恩熹創辦小滿信息（XmanData），他要利用數據（以全量消費數據為主）構建商圈模型，基于四個維度為中小微商戶提供數據分析。
◆四個分析維度
產品取名為商圈雷達，郭說：“對于商戶，我們就是迷宮上空的無人機，指揮作戰、精確制導?！?/strong>
他打了個比方：一個店鋪就是個嗷嗷待哺的小崽子，要看爸媽（商圈、顧客）給的奶夠不夠吃，奶水質量如何；你喝奶快不快，消化能力強不強；在一群小崽子中叫聲大不大，能不能搶到奶喝；是否能快速找到一起搶奶喝的小伙伴。
目前，商圈雷達的微信端正在開發中，預計9月正式上線。
注: 郭恩熹已確認文中數據真實無誤，鉛筆道愿與他一起為內容真實性背書。
挖掘大數據商業價值
“大數據風潮一來，大家都知道要做大數據。但是大數據能夠帶來什么價值，很多企業無法回答這個問題?！?/p>
這也是郭恩熹的困惑。在大數據公司星環科技工作兩年，他發現必須深入到客戶業務中，幫其解決核心問題，才能體現出大數據的價值。
如何讓數據本身真正產生商業價值？先去找一些有價值的數據源，比如運營商、政府數據等，然后從里面挖掘價值，在此基礎上建立延伸商業服務。
抱著如此設想，機緣巧合，郭恩熹與國內權威消費數據源（因簽有保密協議，名字暫不公開）達成了合作意向。對方提供數據環境，郭來挖掘價值?！八麄冇袊鴥冉?000萬家店的交易數據，覆蓋70%的線下交易?！?/p>
◆數據團隊
有了數據源，郭想真正嘗試一下。去年8月，他成立小滿信息（XmanData）。彼時，他帶著團隊正蓄勢待發。“說服對方合作并不是件容易的事兒，我們當時有3個人的科學家團隊，均來自AC尼爾森。從技術、商業上考慮，對方覺得你能做出來，才會給出機會?！?/p>
然而，他的創業理念在當時并未打動投資人，“很多人說看不懂或不看好”。于是，創始團隊拿出100萬，先自我驗證。
◆ 因果網絡框架
郭恩熹最初的想法是，在消費數據源基礎上，利用算法（因果網絡模型）構建商圈模型，由此指導商家經營。
由于數據源有嚴格的保密與合規要求，小滿的技術團隊需要到合作方的機房去建模，“不能把數據帶出來，輸出數據要合規”?！霸谄髽I的全量消費數據的基礎上，先設定一個方向再建模，如銷量預測模型、用戶行為預測模型等。”
構建商圈模型
建模過程困難重重。
首先，由于數據量龐大，數據質量參差不齊，以及數據孤島效應，郭恩熹不少“理想化”的構思因此放棄。“曾想做實時的用戶行為監控、行為預測等，但受制于數據的孤島效應和實時性?！?/p>
于是，技術人員只能不斷迭代算法模型。“比如利用因果網絡模型設想一系列結論，數據源不支持，再換一個結論嘗試。”
第二個難點在于保證信息不泄露，即輸出的數據不能反查到是哪一家商戶或者個人。“如果數據沒有得到單個商戶授權的話，我們需要把信息加工成標簽化的數據，才能輸出。”
但是，跨過以上障礙，并不能還原整個商圈全貌。“如果數據質量很好，每一個店鋪位置都很清楚的話，可以做到。但后來發現數據達不到要求，一個商場里有500家店，我們可能只掌握20家店的準確信息?！?/p>
最為理想的做法是，派出大量線下人員，挨個把商圈信息掃回來，包括哪個商場的每一層有多少家店鋪，分別是什么類型等。“但是，這么做成本太大，要得到全國所有商圈的信息也不現實?！?/strong>
現實情況是，郭恩熹要用這20家店鋪的信息去還原一個500家店的商圈。他從數據的關聯性入手，利用算法重新構建店與店之間的關系，即關系族譜。
他們利用商圈一年的消費數據去找尋店與店之間的關系。“就像人們逛街，剛才在A店消費，過一會又在B店消費，同一人的消費把兩個店關聯起來?！?/p>
其間，還要考慮時間、距離、概率等因素，“因為是長達一年的數據，會排除眾多偶然因素”。
通過這種方式構建的商圈與實際商圈做對比。郭的第一個驗證目標是上海來福士廣場。
至去年年底，不帶POI（地理位置信息）的商圈模型，其還原的商圈結構與固體商圈結構相比，重合度為70%。“還原了商場有多少家店，涉及多少行業，不同消費層次的店分別有多少家等?！?/p>
郭恩熹坦言：“最初的重合度為50%，慢慢漲到60%，再到70%，最后是80%，過程很痛苦。”
商業驗證
商圈模型的建立，只是第一步。基于此，具體能為商家做什么，郭計劃試水驗證。
經過考量，郭打算先針對大型連鎖品牌試水，“得到的效果更直觀”。
去年11月，小滿信息推出產品——Halo。“想看看這些模型對于品牌到底有無吸引力，先免費為其做咨詢。”
第一家客戶是一個國產鞋類品牌，郭在其所在商圈模型的基礎上，做了定制化。
郭恩熹認為，要讓企業快速感受到價值，那么要讓它快速增加收入。
第一、讓品牌了解哪些用戶身上有消費潛力可挖。“品牌把會員數據導出，我們來評估其消費潛力?！?/p>
“一個用戶在阿迪每月消費200元，但他在其它體育用戶的消費每月有2000元。阿迪只知道這是個好客戶，卻不知道他的消費潛力更大。”
還有些用戶在幾個品牌中處于搖擺狀態，沒有品牌忠誠度。“我們用數據把他們找出來，打上標簽，品牌可以花更多精力去轉化這些搖擺用戶，相比去轉化競爭對手的忠誠用戶，成本更低?！?/p>
第二、讓品牌了解店鋪的潛力。
◆單個店鋪分析
該鞋類品牌在上海的幾個商圈中，有的店鋪本身競爭力強，且所處競爭環境也激烈；有些店鋪看著人流不錯，但銷售數據慘淡；還有些店鋪在商圈中幾乎沒有競爭，輕松賺錢。
該品牌以往的做法是，往銷售業績好、裝修好的店鋪投入更多的營銷資源。
經數據模型驗證后，郭建議，要往本身競爭力強但周圍競爭少的店鋪多投入資源；而對于競爭能力較弱的店鋪，要做整體門店的提升，包括改進裝修，引入更懂競爭的店長等。
由于數據保密，小滿信息不會告訴品牌單個消費者、競爭對手的消費數據，只會展示品牌在商圈中或與其它品牌相比的評分水平。
服務該品牌兩個月，其核心店鋪月流水增長相比去年同期提高10%。
此外，Halo還為某運動服飾品牌做了選址評估。
◆分析圖像
該品牌此前在一線城市開超市店，現在正殺向二三線城市。但他們發現在一線城市的選址經驗，用到二三線城市行不通，“在哪兒開店舉棋不定”。
以往的選址邏輯是，看下整個城市的GDP水平、運動品牌的消費狀況、房價、人均消費水平等信息。
郭恩熹的做法是，從此前的經營數據中，找出該品牌面對的用戶群體，他們有多大，消費能力如何，對品牌的忠誠度如何等。
此外，利用這個人群的消費數據找到與該品牌聯動的其它品牌。“比如，該品牌的主要顧客經常在星巴克消費，也喜歡優衣庫，但明顯不喜歡X品牌。那做預測的時候，有星巴克和優衣庫的商圈對比預測值帶來顯著的加分，有X品牌會帶來扣分?！?/p>
如此，綜合目標用戶和品牌相關性，為品牌做選址數據決策，并預測其大概收入情況。
服務中小微商戶
Halo產品體系驗證以后，郭發現每個項目都是定制化，“賣的是咨詢的那個人腦和技術能力”，難于實現規模化。“我們的數據服務能力，能不能讓中小商家也能輕松享受到?！?/strong>
為此，郭恩熹調轉船頭，針對中小微商戶（涵蓋連鎖品牌、單店等）設計產品。
◆產品功能
他把產品取名商圈雷達，基于消費數據和其它外部數據，為商戶提供四個維度的分析。
一、所處商圈的發展情況。“告訴商戶這是不是個正在健康發展的商圈，能不能帶來足夠的人流。如果是做服裝的，讓商戶了解商圈中的服裝產業是否在良性發展。”
二、了解商戶自身經營情況。“首先，幫商戶診斷自身經營是否健康；然后分析其在商圈中、同行中處于哪個梯隊，哪些地方做得好，哪些沒達標?！?/p>
三、知道主力顧客群體是誰。“知曉這些顧客的消費潛力?！?/p>
四、清楚自己在商圈中可以合作的小伙伴。類似于前文所述的星巴克與優衣庫，可能某服飾店鋪與某化妝品店鋪，顧客群體類似又不是競品，那兩者可以合作營銷，互相引流。
目前，商圈雷達的微信端正在開發中，郭預計將于9月上線。在產品中，他們將加入其它合作伙伴的數據，如“智惠圖”、“Talkingdata”、“極光推送”等?！坝眠@些線下人流數據，補充線上消費數據?！?/p>
今年5月，小滿信息獲得京北投資的200萬天使輪融資。
近期，郭恩熹正在儲備一些中小微客戶。他計劃短期內先集中在上海市場，然后在全國鋪開。
接下來，他計劃在雷達商圈中加入金融借貸服務。
以往，商戶借貸主要依托POS貸（銀行主要依據小微企業POS機刷卡交易的流水，來測算其經營規模，再根據交易流水來給予小微企業貸款）?！吧虘臬@得POS貸比較難，而且產業鏈中存在刷單現象，壞賬率較高，對于銀行來說風險相對高?！?/strong>
在商圈雷達的模型中，刷單的店鋪會被排除在商圈模型外。“這個店鋪刷單的話，銷售數據會跟其它商家沒有聯動。”
此外，商圈雷達除了提供經營數據模型外，還能驗證該商戶在商圈、同行中的排名；以及店鋪和行業未來的發展潛力等，“能夠幫金融機構規避掉更多風險”。
現在，他正與一些P2P、租賃公司等洽談合作。
/The End/
編輯 王 方 校對 王 姝
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