衣新履靓，智能商业空间的鞋服行业应用

2022-05-26 17:36:56

以时尚为风向，以体验为底色。尤为重视顾客体验的时尚鞋服行业，对于门店数字化的建设，是领先于大部分零售行业的。但如何在存量时代里发掘增长点，以数据为驱动，优化营销、撬动增长，仍是时尚鞋服品牌不断探索的课题。

比如，如何收集消费者的过店、关注、进店信息，消费者逛店过程的商品取放、驻留时长、试穿情况、排队结算等信息，并进行有效的分析利用，是众多鞋服品牌目前的主要攻坚对象。

把握每个关键节点，塑造极致购物体验

想要在购物旅程中提升转化，就得为顾客倾力塑造极致的购物体验。Whale 帷幄在 Martech 领域率先推出的场域数据研究产品「 SDP · Space Data Platform 空间数据平台」，能帮助品牌不断升级迭代智能空间服务设计并付诸商业应用，充分挖掘空间用户旅程中的体验机会点，将与用户相关的每个节点都规划在购物空间的优化设计里。

从目标客群的锁定，到顾客画像的提炼，再到顾客购物旅程中抓住关键机会点「 MOT, Moment of Truth 」，创造互动机会，激发消费者感官、情感的共鸣，从而与消费者产生有价值、有意义的沟通，并建立深刻的联系。具有前瞻意识的时尚鞋服品牌正是抓住并利用好了用户全旅程中的每个节点，从而抓住了更多拓展延伸的商业价值。

商圈路过：顾客到达商圈附近时推送通知，告知店铺距离、位置、当日优惠活动等，吸引客流。
店外关注：顾客到达店门口时，通过大屏、活动展板、热销堆头等引起顾客兴趣，吸引客流入店。

顾客进店：以 AI 技术合规采集进店顾客信息，有效剔除外卖员、内部员工等无效数据，合理优化门店内、外空间布局及营销设计。

商品查询：自动识别查询的商品特征、查询时长，结合顾客查询行为、商品属性标签自动推荐关联商品、同类/色商品等，提升成单率。

商品关注：以 CV & RFID 技术合规采集商品拿起次数、拿起时长等信息，分析顾客对商品的关注行为规律，判断顾客兴趣度，为后续逛店营销设计做铺垫。

商品试穿：自动统计商品试穿人数、次数，根据试穿商品标签，在鞋服试穿区域设置营销大屏，推荐当日相关商品的优惠活动、关联商品等，提升客单价。

商品定制：顾客可挑选店内已有商品，同时支持顾客线上下单、线下提货，并可以进行定制服务，提升顾客消费体验。

智能服务：深度分析顾客逛店行为规律、历史购买记录、商品偏好度等信息，通过 AI 算法精准推送合适的商品信息到智能机器人/店员，在合适的时机向顾客进行适当推荐。

自助结算：设置自助结算机，引导顾客完成会员注册，依法合规采集顾客信息并完善顾客画像，助力后续个性化营销；同时根据排队情况可优化布置自主结算机的数量，提升顾客购物体验。

提货离店：进行顾客满意度调查，改善用户体验；推送其他可消费渠道，结合顾客画像信息推送合适商品及鞋服相关内容，增强顾客黏性。

紧抓购物过程中的每一个节点，将精益求精、贴合顾客需求的空间服务设计贯穿其中，这将为鞋服品牌带来更多不可复制、不可替代的独特优势。以极致体验的塑造，为时尚鞋服品牌打造用户心智中的高吸引力鲜活旗帜。

提升技术壁垒，全力助益鞋服营销

在 AI 和物联网技术的融合下，创造智能商业空间具备越来越成熟的底层技术架构支持，这也让新的智能商业空间设计有了更加广阔的想象空间。

对于重视顾客体验的时尚鞋服品牌而言，智能零售门店的设立尤为重要——以线下体验为主脉络，将不同营销玩法组合贯穿其中。智能商业空间的设计则为先行的鞋服品牌提供了新思路、新打法、新基建。

以知名鞋服品牌 X 为例，在体验店现场增设 AI 摄像头，合规获取线下消费者行为数据；结合 AI 智能算法，通过 CV & RFID 技术结合的新型解决方案，有效分析 X 品牌顾客的逛店行为及商品偏好。有效的数据分析，可以直接助力优化店内商品陈列布局、顾客逛店路线设计，尽可能地拉长顾客逛店旅程，提升顾客购物体验和门店销售额。

而基于大数据背景，whale 帷幄「 SDP 」与「 Analytics 」结合，为时尚鞋服品牌提供事件分析、归因分析、漏斗分析、成分分析、关联分析、预测分析，以实现更有商业价值的深度应用。通过线下、线上的客流数据分析、经营数据分析、顾客行为偏好分析，逐层下钻，追本溯源，优化门店内、外的空间服务设计以及线上、线下全渠道营销，最终多维度、多视角地释放商业空间价值。