近日，阿里巴巴宣布以 224 億港元（約合 190 億人民幣）取得高鑫零售 36.16% 股權，高鑫零售是大賣場歐尚、大潤發(fā)的運營方，在內地設有 446 家實體門店，同時，高鑫在全國5億消費者的線下網絡及其數據無疑也是阿里這次的目標之一……
這是阿里繼入股蘇寧（3C家電連鎖）、收購銀泰（百貨業(yè)）之后，第三筆針對線下零售的百億以上投資，其全面推動線上線下融合的新零售進程也逐漸清晰，不論是對銀泰會員數字化管理，還是對蘇寧供應鏈建設的投入，無不體現了阿里對于線下數據及線上線下數據融合的野心。
線下數據：零售巨頭的必爭之地
零售行業(yè)對線下數據的重視已經是行業(yè)的共識。不僅是阿里巴巴，目前全球市值前三種的另外兩家零售商——亞馬遜和沃爾瑪，都在同時做著線上和線下的零售生意，盡管三個公司經營方式各不相同。
亞馬遜在過去幾年里陸續(xù)做了當日送達、1 小時送達、在市區(qū)建倉儲物流、買下Whole Foods（美國全食超市）、開啟實體書店生意，同時亞馬遜還選擇入股印度線下零售公司 Shoppers Stop，該公司在印度 38 個城市開設 83 家門店，亞馬遜計劃在 Shoppers Stop 購物中心設立零售體驗中心、推銷其線上時尚類商品，后者則將其代理的 400 多個品牌商品放到亞馬遜網站上進行銷售。
與阿里巴巴和亞馬遜不同，沃爾瑪本身就有著線下零售起家的優(yōu)勢，在電商的強勢進攻下，沃爾瑪通過收購，在硅谷成立 WalmartLabs 實驗室，嘗試探索以人工智能技術武裝實體門店的，實現智能化升級，期待能提高顧客體驗、收集更多消費數據并支持商業(yè)決策等。當下線上零售的增速放緩，這也也被視作為線下零售的新轉機。
在線上與線下結合方面，三大零售巨頭也都先后做出了探索。比如，亞馬遜的無人便利店 Amazon Go 用亞馬遜應用結賬、人工智能代替售貨員以降低經營成本；沃爾瑪則開了更多社區(qū)小店（Neighborhood Markets）售賣生活必需品，將需要開車采購的大超市生意交給了電商部門；阿里巴巴做的更多一點，盒馬鮮生既是賣場也是生鮮到家服務的倉庫，顧客在應用上下單，商品在下單一小時送達……
顯然，雖然線上電商搶走了大部分的線下市場，但線下市場依舊不會完全消失，較之競爭愈加線上流量，源源不斷產生出的線下數據將成為取之不盡的礦藏。
難題：如何打通線上線下？
對線下數據的重視不僅是行業(yè)的巨頭，一些創(chuàng)業(yè)公司焦點放到了有關線下數據領域中的更小的技術缺口上，他們在做的事情是，為打通線下、線上數據提供必要的物質條件。
如，國外印尼的 Snapcart公司通過搜集消費者的小票信息，使企業(yè)、品牌實時了解消費者的購物行為，查看當前的銷售情況，并根據消費者畫像、零售連鎖店和地理位置信息對數據進行分析，幫助品牌對消費者行為的變化和趨勢做出反應；在國內，芝麻科技基于對商場本身客流所產生的線下數據加以整理，結合第三方平臺上的用戶標簽，如高德、運營商的數據，輔助購物中心的進行運營決策；聲牙科技的聲牙盒子與BAT、中國聯通、中國移動等合作，通過采集線下500㎡場景中的客戶數據，幫助企業(yè)獲得線下精準客戶數據及分析（如：經濟情況，行為軌跡、客群數據等）……
在為企業(yè)品牌獲取必要的線下數據后，如何打通線下線上數據、創(chuàng)造更多消費可能，才是企業(yè)品牌關心的最重要一步。對于線下線上數據融合應用的嘗試，OTO服務行業(yè)的有著天然優(yōu)勢，他們多誕生于單一線下服務，并在互聯網線上流量的沖擊轉型，在轉型過程中，對線上線下數據的利用再發(fā)掘他們走在了許多行業(yè)的前面。
如，房產行業(yè)中二手房中介公司鏈家，通過“樓盤字典”收錄城市小區(qū)房源門牌號、標準戶型圖、屬性信息、配套設施信息和歷史業(yè)務等線下房源數據，以此匯聚客源數據，使它們最終可以相互成就線上流量。買賣領域的業(yè)務數據交互，協助精準描摹用戶畫像，預估出用戶喜好的房屋類型，智能推薦房源，推薦熟悉的小區(qū)、好評率高的經紀人為其服務。鏈家通過廣泛的線下數據采集和深厚的線上數據沉淀，最終使平臺從業(yè)務驅動型向數據驅動型轉變。
隨著更多行業(yè)對線下數據的重視，在結合線上數據的基礎上，對流量的還原及描述也將更加精準，為了企業(yè)品牌未來市場和長期增長， “線上”數據和“線下”數據已經不再是單選題。
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