近年来，电子商务发展迅速，融入生活的方方面面。电商利用他们收集的用户数据信息，了解人群之间的同质点和差异化，整合出各种网购族群报告，根据用户的网购心理和习惯选择最优时段最优方式推荐用户最喜欢的商品，网络消费快速增长。

不过，纵然如此，相比于线上的电商平台交易，占比80%以上的线下交易市场才更加广阔。身处新零售时代的线下商铺，面对如此强劲的对手，要如何打一场翻身仗，怎样高效赚钱？

线下数据资产化是从线下数据资源的持续积累，到与消费者实时连接互动、数据的智能应用及持续的自我优化，直至达成价值变现的过程，实现的是对“人”的有效识别、需求洞察、多维交互和精准触达。

“线下数据资产化”可以对商铺每天产生的各种数据信息进行收集、整理、分析，把这些加工好的数据变成一种资产，从而使得赚钱更快、更多、更轻松。

对于线下商铺来说，“人、货、场”三种维度的线下大数据着非同一般的意义。其中，以人为核心的线下数据资产化尤为重要，即用户和消费者的行为数据，需要及时的进行证实、更新和关联。

不过，似乎我们尚未对线下大数据给予足够重视，而真正将线下大数据看做资产并将之资产化的商家也是少之又少。看得到的商铺货物是固定资产，无形的数据才是核心资产。

对线下商铺来说，那些走进店里的人，不管最终买不买东西，都是线下大数据的来源。甚至是每天从店门口走过，或者住在店铺周边的人，也是一种宝贵的数据资产。消费者已成为稳健的增值资产，而与之对应的线下数据资产化也将成为智能商业升维竞争的核心竞争力。

那对于线下的商铺而言，将如何实现线下数据的资产化？

首先是需要建立私有的数据资产库

在收集数据层面，线下商铺每天都有很多与线下场景相关的更具精准价值的数据在不断产生，转瞬即逝，要不断积累更新，逐渐扩大丰富商铺本身的数据资产库，不能白白浪费。因此，建立商铺私有的数据库并广泛收集数据就成了当务之急。

对于传统线下商铺而言，以硬件设备收集用户使用ID，具有唯一性和真实性，同时不涉及个人隐私，保护消费者信息，是极为实用的数据采集法。

用自动化和科学手段收集到的数据是良性资产，越积累越有用。全方位立体化的数据采集，能给予商铺最清晰的思路，大到市场小到消费者，都能快而准确的做出细分。

其次是对数据的清洗和添加标签

全面而系统的收集商铺的线下数据肯定是不够的，要让数据真正发挥作用，就需要对收集到的数据进行清洗和添加标签，剔除无用数据。数据清洗技术能力的高低，直接影响数据库中冗余数据的占比，从而影响后续数据应用的质量。专业的大数据清洗能力，可以剔除无用数据，保留有价值的数据。

在对数据进行有效清洗之后，就要给它们添加标签，而这也会让数据的价值呈几何增长。标签即用户特征，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异，总结并添加行之有效的场景用户标签：性别、兴趣爱好、地理位置、消费水平、消费偏好等等。整合出一副全面而详细的用户画像，最有价值的用户数据信息就一手掌握。

最后是把数据变现，实现“线下数据资产化”

掌握详细的用户数据只是开始，更为重要的是利用数据解决实际问题，准确有效的进行数据筛选，在具体问题中提炼有用的标签。将数据沉淀，根据商铺需求来实现目标。

当商铺掌握数据之后，可以更好的做客户运营。更具针对性的拉新手段效率更高，维护老客户手段品质更优，数据不断升级持续优化。

靠数据把新的客人带进来，本身就相当于变现。很多时候，做生意只靠经验远远不够，如果不知道在哪些地方做努力和改进，是不会有大的发展的。

毫无疑问，新零售正在逐渐取代传统的零售业模式，而没有线上和线下大数据支撑的新零售不是健康的新零售。既然那些电商们已经依靠线上大数据赚得盆满钵溢，那线下的商铺为什么不可以从线下大数据中掘金呢？

深入挖掘线下大数据的价值，把线下数据资产化，将是商铺未来的不二之选。