物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從最初的試驗性概念成功演進，如今正全面引領(lǐng)行業(yè)運營方式的轉(zhuǎn)變。福布斯將互聯(lián)網(wǎng)稱為連接人與人、人與物、物與物的巨型網(wǎng)絡(luò)。
一直以來，對于有助于拉近與客戶距離、提升顧客體驗、吸引客流、增加銷售額、提高回頭客數(shù)量的技術(shù)，各購物中心都趨之若鶩。因此，當(dāng)實體和數(shù)字世界之間的鴻溝不斷縮小時，他們率先引入物聯(lián)網(wǎng)也在意料之中。
當(dāng)前生活中數(shù)字化程度不斷提高，維持客戶關(guān)聯(lián)與互動的最佳方式之一就是為消費者打造能提供豐富互動體驗的創(chuàng)新空間，以取代簡單購物。物聯(lián)網(wǎng)就是達成這一目標(biāo)的關(guān)鍵因素。然而，盡管物聯(lián)網(wǎng)擁有巨大潛能，購物中心如何確保能夠抓住最佳銷售時機?
互聯(lián) – 一部手機足矣
電子商務(wù)零售商在利用技術(shù)與顧客互動方面已經(jīng)擁有豐富經(jīng)驗。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展如今正幫助實體店零售商以及購物中心實現(xiàn)相同水平的顧客互動。
Wi-Fi、藍牙，或低功耗藍牙等基于位置的技術(shù)通過顧客的手機和店內(nèi)的傳感器被動收集顧客行為趨勢數(shù)據(jù)，為購物中心經(jīng)理及租戶提供有價值的洞察信息。此類洞察信息有助于管理層通過更為個性化的方式增強顧客購物體驗。
此外，樂意下載應(yīng)用的顧客可以通過其移動設(shè)備與店內(nèi)傳感器進行高效溝通。這意味著顧客能夠?qū)崟r收到個性化信息和相關(guān)商品價格，并能夠?qū)崟r交流互動。對于營銷團隊來說，他們可以借此在顧客剛進店甚至未進店時就與其互動，確為增強一對一顧客互動的極佳方式。
全景圖：獲取更為清晰的購物路徑視圖
使用其它基于位置的數(shù)據(jù)，如客流計數(shù)和店內(nèi)分析數(shù)據(jù)等，購物中心經(jīng)理即可通過如下洞察信息了解顧客與購物中心的互動方式：
顧客從哪些位置進出
哪些區(qū)域客流量最高
促銷和活動如何影響顧客的購物路徑
顧客在店內(nèi)的平均逗留時長
顧客在店內(nèi)的行進路線以及客流最高的購物路徑
各工具協(xié)同工作，實現(xiàn)跨營銷、租賃和運營的決策，幫助管理團隊確定正確的租戶結(jié)構(gòu)、人員配置和安全運營，并幫助其推出互動和促銷活動。收集的信息越多，就越能深入洞察顧客行為;基于此類信息采取的措施越多，購物體驗就越好。
關(guān)鍵的一點是，顧客空手離店不再意味著購物路徑的結(jié)束。在顧客離店后，購物中心可以基于移動應(yīng)用收集到的數(shù)據(jù)向其發(fā)送信息，內(nèi)容可以包括與其偏好相關(guān)的信息，從心儀零售商的優(yōu)惠券到停車優(yōu)惠券等。
大數(shù)據(jù)，大機會
智能設(shè)備的數(shù)量預(yù)計在2016年會大幅增加。事實上，根據(jù)思科IBSG的預(yù)測，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量到2020年將達到500億部。盡管機會的規(guī)模顯得極為振奮人心，但數(shù)據(jù)卻顯得有些復(fù)雜。
如欲信心十足地根據(jù)數(shù)據(jù)采取措施，購物中心經(jīng)理須得解讀大量數(shù)據(jù)。零售分析平臺可實現(xiàn)信息可視化。它通過集成購物中心內(nèi)部的洞察信息以及天氣等外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)提供背景信息，從而在同一視圖上顯示顧客購物途徑的影響因素。
開啟物聯(lián)網(wǎng)之旅
毋庸置疑，物聯(lián)網(wǎng)潛藏著巨大的機會。然而，了解如何著手仍比較困難。在此，我們?yōu)橄Ｍ_啟物聯(lián)網(wǎng)之旅的購物中心提供五大建議：
利用客流量數(shù)據(jù)分析購物路徑 – 從停車場到購物中心再到銷售點
將此數(shù)據(jù)與基于位置的技術(shù)相結(jié)合，如Wi-Fi、藍牙和低功耗藍牙等，以更清楚了解顧客行為
基于行為模式制定決策以提高忠誠度、打造品牌、推動促銷和交叉銷售
利用此洞察信息在正確的時間地點與顧客進行個性化互動
采用能跨營銷和運營進行業(yè)績分析和業(yè)績標(biāo)桿設(shè)定的零售分析平臺定制報表
物聯(lián)網(wǎng)為購物中心提供了更佳的決策方式，而顧客信息收集技術(shù)是提供全方位顧客視圖的關(guān)鍵。收集信息后，您需要了解如何利用此類信息。作為殺手級工具，零售分析能夠綜合此類信息，以助理解物聯(lián)網(wǎng)并增強顧客體驗。
作者：索博客
