线下门店如何收集客户数据信息，门店智能化管理
在与电子商务正面交锋的过程中，实体零售商正在竭尽全力赢得消费者的青睐。电子商务品牌可以收集到其消费者的大量数据，而许多实体零售门店对这块很缺乏。为了与这些在线品牌竞争，传统零售商需要进一步优化客户数据。
线下门店客户轨迹数据是零售商关键数据源。通过轨迹数据，他们可以了解消费者在商店的消费时间以及他们光顾的频率，从而更好地描绘线下消费者的旅程。事实上，81% 的零售商表示轨迹数据对于提高他们的营销绩效“非常重要”。
下面，我们概述了客户轨迹数据可以帮助解决和改善客户体验，再到增加收入的方方面面。
企业营销：
顾客轨迹数据使零售营销人员能够绘制完整的线下消费者旅程。
联合品牌+赞助机会
线下消费者旅程分析使营销人员能够分析线下消费者行为，例如访问模式和购买意图。这些信息对于帮助营销人员评估新的合作机会至关重要，因为他们可以看到他们的消费者对哪些品牌有亲和力，并确定与目标受众产生共鸣的联合品牌机会。
忠诚度计划开发
营销人员可以通过了解消费者交叉购物活动（例如品牌亲和力、访问频率、停留时间等）来增强他们的忠诚度计划和细分策略。
消费者角色塑造
为了建立更有效的买家角色，营销人员可以使用消费者旅程来更深入地了解线下消费者行为，例如品牌亲和力和忠诚度。这些信息还可以为他们更大的营销策略和沟通努力提供信息。
竞争情报
通过分析消费者的客流量，营销人员可以改进他们的日常沟通工作。最终，这可以帮助他们增加市场份额和营销投资回报率。
CEM分析
在他们的应用程序中利用 SDK 技术，零售营销人员可以更好地了解他们的应用程序用户及其离线行为，例如品牌忠诚度、访问频率、停留时间等。
策略计划
媒体和代理合作伙伴可以利用消费者旅程来识别和测试新的受众和媒体规划策略
受众群体定位
这些合作伙伴还可以使用消费者轨迹数据来绘制消费者的线下旅程和购买路径，从而提高受众定位。
零售运营与战略：
对于运营和战略团队而言，消费者轨迹可通过实时、数据驱动的决策优化运营，从而加快增长并降低成本。
收入预测
运营和战略团队还可以利用实时消费者客流量数据来预测品牌销售、收入、客流量、访问趋势等。
库存/商品
位置数据提供实时洞察和增强的数据建模，可以帮助库存和商品团队加强资源管理。
库存/产品管理
他们还可以使用实时数据来预测店内访问量，这有助于管理零售库存并提高成本效率。
分配计划
最后，消费者轨迹数据会产生历史数据和实时数据，这可以帮助库存和商品团队计划未来的变化，例如开店和关店、业务转移和促销活动
加强供应链
通过将数据分析和洞察叠加到他们的内部工具或数据模型中，分销人员可以改进规划、产品开发、物流等。
销售/业务发展
通过将数据智能分层到每笔交易中，消费者轨迹可以帮助销售和业务发展部门将关系和商业机会转化为收入。
客户获取
通过分析线下消费者的行为，看看他们是否与他们的企业或类似企业重叠，销售团队可以更好地确定潜在客户。
客户关系管理增强
最后，销售和业务开发团队可以通过行为和购买意图来增强他们的客户工具或数据库，从而更准确地预测和产生收入。
