线下企业只需能够使用好一些线下数据， 如门禁数据， 视频监控数据， POS数据等， 相同也能够经过数据剖析来进步运营功率或许削减运营本钱。

咱们在《七问大数据：企业真的预备好了》一文中说到：“

其实， 中小企业也应该仔细考虑他们的大数据战略了。 假如他们有网站， 他们也能够发生许多的数据。 即便没有网站， 其实，每天摄像头里发生的数据，假如能使用好， 也有满足的剖析价值。”

传统企业能否像电子商务网站相同对实体店面的“访客”进行数据收集和剖析?答案是必定的，而且这方面的技能现已趋于老练。

一说到大数据和数据剖析， 人们首要想到的是Google， Facebook,等互联网公司， 或许是亚马逊， 淘宝等电子商务公司。的确， 相对传统的线下企业， 互联网企业和电子商务企业， 在数据的收集， 事务流程的自动化方面， 的确更简单完成数据剖析。 不过， 跟着更多的传统零售企业越来越开端注重网络。这些零售企业也开端愈加注重多渠道的出售策略。 现在来看， 在多渠道的零售企业中， 线上部分的增长率都要高过线下部分。 而往往线上部分的数据剖析所带来的效益， 也促进零售企业在线下事务也开端愈加注重数据剖析的效果，并促成了对传统线下数据的簇新使用。

线上电子商务企业的数据来历很丰厚， 他们能够衡量用户的全部行为，包含用户数量， 独立拜访用户， 用户回头率， 点击率， 转化率、客单价等等。 乃至不同产品在网页不同方位的点击率和转化率等等。 而传统零售业则不同了， 它们的首要数据来历便是POS机的数据。 首要是各类买卖数据。 包含购买种类， 购买数量等等。 而关于用户行为来说，线下零售企业把握的数据比较线上电子商务网站少得不幸，原因是线下的用户行为都是“模仿”的，无法量化剖析。

不过， 现在， 跟着一些新技能的选用， 线下零售企业也能够获得比过去丰厚的多的用户行为数据。比方， ShopperTrak公司， 就协助它的零售企业客户进行用户进入店肆途径的监测。 依据公司CEO Jan Davis介绍， 这项技能现已十分老练了：

有许多零售商经过购买访客流量监控的设备和服务， 现已能把用户转化率从低于10% 进步到50%以上。 假如结合POS数据，有的零售点乃至能够做到挨近100%的用户转化率。

而且， 经过对“顶峰时段“的剖析， 许多零售店能够组织分配店内装点工作时间，或许在不同店面之间进行装点分配。

例如， 有一家店肆， 共有四个门。 本来， 店长以为客户从每个门进出是随机的，均匀的。 而经过加装了用户监测体系， 他们发现， 用户从某两个门进的比较多， 而从别的两个门出去的比较多。 因而， 他们依据用户进店的流量从头调整了货品摆放，而且把那两个用户出去比较多的门前增加了结帐出口。

不仅如此， 这个店肆的客户监测计算还协助店长确认了“强力时段“，即客户进店到转化为购买用户的转化率***的时段。 店里依据这些， 组织更多的店员， 在“强力时段”前把货架的货尽量摆好， 并尽可能协助客户从货架拿货。 经过这些办法， 使得这个店的用户转化率和单店出售都比曾经大大进步了。

其实， 关于数据剖析来说， 并不一定非要互联网企业才能够做。相似这样的线下企业， 只需能够使用好一些线下的数据， 如门禁数据， 视频监控数据， POS数据等。 相同也能够经过数据剖析来进步运营功率或许削减运营本钱，数据剖析其实是无处不在的。