2019线下数据智能应用实践白皮书.pdf

线下数据智能新时代实体经济数字化原动⼒力力“”《2019线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书》爱分析ifenxi | 专注科技创新领域的研究机构Copyrights reserved by ifenxi, May 2019⽬目录0 1引⾔言0 6后记0 5线下数据智能应⽤用实践0 4线下数据智能的未来在深⼊入场景0 3数据中台实现线下数据资产化0 2线下数据智能⾏行行业概览IntroductionCONTENTSIndustry OverviewValue of Data PlatformPostscriptTrends of Offline Data IntelligenceApplication Cases01 引⾔言Introduction研究背景与⽬目的⼤大数据⾏行行业逐步发展成熟，进⼊入了了数据智能的新阶段。此外，随着线上流量量红利利的衰退，以及实体经济的数字化转型浪潮推进，线下数据智能的发展趋势⽇日益受到重点关注。以众盟数据为代表的商业智能的数据服务平台，在技术、产品、商业模式等⽅方⾯面不不断成熟，并积累了了⼤大量量前沿的⾏行行业应⽤用实践，值得总结。为了了总结线下数据智能⾏行行业的发展历程和阶段性成果，探讨线下数据智能⾏行行业的未来发展趋势，爱分析联合众盟数据，进⾏行行了了此次《线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书》的研究和撰写。4 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书调研访谈基于桌⾯面研究，爱分析通过对⾏行行业专家、从业⼈人⼠士和典型应⽤用案例例客户等⼈人⼠士的深度调研访谈，进⼀一步洞洞察⾏行行业趋势。众盟数据为本次⽩白⽪皮书的研究提供了了⼤大量量访谈资源⽀支持。此外，⽩白⽪皮书也参考了了爱分析此前对数据智能⾏行行业近百家企业的深⼊入调研积累。5 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书桌⾯面研究爱分析基于成熟的研究⽅方法，通过梳理理⾏行行业图谱、业务流程和技术渗透趋势，结合⾏行行业公开数据，对线下数据智能⾏行行业进⾏行行系统性的桌⾯面研究。研究⽅方法6 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书01020304线下数据智能技术不不断演进，5G作为新基础设施赋能终端设备，将引爆线下数据。基于线下数据，实体经济企业数字化转型需求催⽣生数据中台，数据中台是数据驱动业务的前提，最⼤大的价值在于⽀支撑业务场景，与业务中台融合。线下数据智能深⼊入赋能实体经济，应⽤用场景价值度不不断提升，场景延伸尤为关键。基于数据中台、技术中台和技术融合能⼒力力，线下数据智能企业有机会实现场景延伸。零售、营销、政务等⾏行行业是线下数据智能较成熟的应⽤用场景，未来将不不断深化。05线下数据智能是⼤大数据⾏行行业下半场的焦点。线下数据智能是线下⼤大数据的新发展阶段，应⽤用场景已经延伸到业务智能化。⽩白⽪皮书摘要02 线下数据智能⾏行行业概览Industry Overview线下数据智能⾏行行业概览•线下数据的定义是从数据源视⻆角出发，与线上⼤大数据相对应，是线下现实世界的数字化。•⼤大数据应⽤用进⼊入业务智能化阶段，线下数据智能是线下⼤大数据的新发展阶段。•线下数据智能是指通过线下数据采集技术收集数据，基于中台，利利⽤用数据解决企业客户的决策需求，可以分为数据采集、中台和⾏行行业应⽤用三个核⼼心领域。•线下数据智能技术不不断演进，5G作为新基础设施赋能终端设备，将引爆线下数据。本章概览8 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书从⼤大数据到数据智能•从业务应⽤用的⻆角度，整个⼤大数据⾏行行业发展⾄至今，经历了了收集、监测、洞洞察、决策等四个发展阶段，数据的应⽤用价值不不断提升。如今，⼤大数据⾏行行业整体进⼊入到数据驱动决策阶段，从业务数据化向业务智能化转变。•线下⼤大数据⾏行行业也经历了了类似的发展历程，相对应地，线下数据智能是线下⼤大数据的新发展阶段。9 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书美团外卖的60万外卖小哥，由一个超级大脑统一指挥调度，高峰期1个小时要处理29亿次订单派遣，每天要处理2000万个订单，整个流程完全是基于数据驱动，由系统自动运转。（资料来源：美团技术团队）2013收集2015监测2017洞洞察2019决策企业开始认知到数据的价值，⾦金金融、电信、公安等⾏行行业开始建设⼤大数据平台，并采购⼤大量量外部数据。数据⼤大屏等监测业务成为⼤大数据最先成熟的应⽤用，⼤大数据进⼊入业务监测阶段。随着⼤大数据平台建设完善以及企业精细化运营需求提升，⼤大数据开始与业务场景结合，进⼊入到业务洞洞察阶段。⼤大数据从业务洞洞察进⼊入到业务决策阶段，数据驱动机器器直接给出决策建议，让机器器具备推理理能⼒力力。线下数据智能是⼤大数据⾏行行业下半场的焦点数字化转型延伸到线下实体经济互联⽹网的发展推动了了企业业务线上化，线上化天然是数字化的。随着线上流量量红利利的衰减，以及⼤大数据等技术渗透成熟，数字化带来的线上业务效益增⻓长减缓，实体经济的数字化转型提上⽇日程。实体经济数字化转型需要挖掘线下数据的价值企业要实现线下业务的数字化转型，必然依托于线下数据。例例如，零售企业数字化的理理想场景，是在线下⻔门店业务中复制电商业务的数字化流程，完整采集消费者、商品、购买⾏行行为等相关数据，从⽽而实现精准营销和精细化运营。线下场景是数据洼地，发展潜⼒力力巨⼤大相⽐比线上场景，线下实体经济占据更更主要的市场份额。例例如，虽然电商发展迅猛，但2018年年中国社会消费品零售总额中，⽹网上零售额占⽐比也只有24%。此外，线下实体经济的数字化转型处于起步阶段，效率优化空间巨⼤大。10 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书05000010000015000020000025000030000035000020142015201620172018实体零售额⽹网上零售额图：实体零售额仍在社会消费品零售总额中占绝对主导份额数据来源：国家统计局线下场景流量量巨⼤大数据商业价值巨⼤大线下数据智能11 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书线下零售⼤大数据发展历程以线下零售⾏行行业为例例，随着智能⼿手机的普及，众盟数据从2013年年开始基于⽆无线信号技术采集到店⾏行行为数据，开展客流监测统计业务。随着线下数据采集⼿手段进⼀一步丰富，数据量量增加以及与线上数据的融合，应⽤用场景逐步延伸到客户画像、运营分析等更更深层次的应⽤用。如今，结合机器器学习、深度学习等技术，以及线下数据与线上数据的融合，众盟数据在营销场景已经可以为线下企业实现程序化⼴广告投放，进⼊入数据智能阶段。线下⼤大数据包括⼈人、货、场景及相互关系数据互联⽹网的出现加速了了业务数字化过程，线上数据的产⽣生和积累呈指数级增⻓长。线上⼤大数据主要包括⻚页⾯面数据、交互数据、表单数据、会话数据等线上⾏行行为数据以及应⽤用⽇日志、电⼦子⽂文档、机器器数据、社交媒体数据等内容数据，为个性化推荐等线上⼤大数据应⽤用打下了了良好的数据基础。线下⼤大数据的定义是从数据源视⻆角出发，与线上⼤大数据相对应，是现实世界的数字化。主要包括线下现实世界⾥里里⼈人的数据、货的数据、场景数据，以及相互之间的关联关系。图：线下零售⼤大数据的发展历程爱分析整理理人场货案例例：线下流量量数字化的价值众盟智屏实现线下屏幕媒体流量量的数字化线下场景中，⼴广告屏是最主要的传播渠道，可综合覆盖各类场景和⽬目标⼈人群。从最初⽆无法联⽹网的单⼀一⽂文字⼴广告、单张图⽚片⼴广告，逐渐发展为实时联⽹网的可轮播多张图⽚片或视频的⼴广告，线下⼴广告屏的信息展示能⼒力力不不断增强。但是，传统的屏幕⼴广告仍有投放周期⻓长、⽆无法精确选择、投放数据⽆无法收⼝口等问题。因此，线下流量量的数字化改造迫在眉睫。众盟数据的智慧屏幕产品通过对线下屏幕进⾏行行数字化的改造，获取屏幕的周边场景特征数据和受众群体标签数据，并与线上数据进⾏行行打通，可以结合⼴广告主客群画像进⾏行行精准投放，甚⾄至实时竞价。⼀一⽅方⾯面提升了了⼴广告主的ROI，另⼀一⽅方⾯面提升了了媒体的流量量价值。12 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书图：智慧屏幕产品示意图爱分析整理理巨头纷纷布局线下流量量2018年年7⽉月，阿⾥里里巴巴以150亿元战略略⼊入股分众传媒2018年年11⽉月，百度领投新潮传媒新⼀一轮21亿元战略略融资线上数据场景数据⼈人的数据线下数据线下数据智能⾏行行业图谱线下数据智能是指通过线下数据采集技术收集数据，基于中台，利利⽤用数据解决企业的业务决策等需求，分为数据采集、中台和⾏行行业应⽤用三个核⼼心领域。数据采集线下数据采集技术，收集⼈人、货、场景数据，采集⽅方式包括APP内嵌SDK、⽆无线信号传感器器、摄像头等。中台分为技术中台、数据中台和业务中台。技术中台主要由各类分析⼯工具组成，如⽤用户⾏行行为分析、数据科学平台、BI与可视化、⽇日志分析、NLP/知识图谱等；数据中台帮助企业实现数据资产化，建⽴立数据中台的公司包含各类数据服务公司和数据治理理公司；业务中台是基于技术和数据，结合⾏行行业应⽤用场景形成的模型、产品。⾏行行业应⽤用基于中台能⼒力力，⾯面向零售、政务等应⽤用场景，提供模型、应⽤用产品及解决⽅方案。13 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书图：线下数据智能⾏行行业图谱 爱分析整理理零售政务房地产汽⻋车旅游教育⾦金金融⾏行行业应⽤用业务中台技术中台数据中台移动APP SDK⽆无线信号传感器器摄像头数据采集中台……线下数据采集技术不不断创新传统的线下数据采集⽅方式，包括会员信息登记、POS等业务系统。随着技术的发展，⽬目前主流采集⽅方式包括摄像头采集视频数据，基于⽆无线信号采集技术探测⼿手机设备，通过移动APP的SDK采集设备GPS位置数据等。14 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书从采集数据量量、精确度、成本等维度来看，三种主流的采集⽅方式各有优劣，整体⽽而⾔言，基于⽆无线信号采集的技术成熟度、通⽤用性和落地能⼒力力强。移动APP内嵌SDK的数据采集⽅方式，基于超级APP的海海量量⽤用户，拥有采集数据量量⼤大、成本低等优点，但是GPS定位的精度所限，因此数据精确度较低，难以关联具体场景。⽆无线信号采集即速⽅方式同样拥有较低的采集成本，并且精度有所提⾼高，但是数据量量会受限于硬件设备的铺设规模。摄像头采集视频数据的发展历史较⻓长，数据采集精度较⾼高；数据采集量量也受制于硬件，且数据采集成本较⾼高。此外，摄像头数据⾮非结构化，难以打通。采集⽅方式数据量量精度成本数据打通成熟度落地性移动APP SDK⼤大低低⾼高⾼高中⽆无线信号中中低⾼高⾼高⾼高摄像头中⾼高⾼高低低低摄像头⽆无线信号移动APP SDK图：三种主流线下数据采集⽅方式的⽐比较爱分析整理理线下数据采集技术不不断创新15 | 线下数据智能应⽤用实践⽩白⽪皮书众盟数据的技术创新：从智能硬件到IoT-D空间推荐算法1.0版本的线下数据采集技术，⽤用智能硬件直接采集⽆无线信号， 通过信号和连接时⻓长判断是否到店以及到店⾏行行为。2.0版本的IoT-D空间推荐算法，通过挖掘⼈人和场景的空间信息特征相似度判断⼈人和场景的关系。 可以通过智能硬件或⼿手机采集空间信息，不不涉及隐私，定位更更精准，并⽀支持多种⽆无线信号。1.0智能硬件技术2.0空间推荐算法技术图：从智能硬件到IoT-D空间推荐算法数据来源：众盟数据信号时⻓长理理想客流模型IoT-D相似度⽆无线设备2⽆无线设备3周边场所Bluetooth运营商POI⽆无线设备15G将成为线下数据新基础设施众盟数据CTO曾黎：5G带来的是万物互联的时代，数据的归属权从云端会更更加分散，或者说更更加本地化。基于终端或者商户端的数据采集会更更加灵活和多样化，进⼀一步地，也会带来数据的召回率和精准率的提升，同时也会⼤大⼤大提升数据的打通率。这样，基于⼈人货场的关系的应⽤用会带来更更⼤大的变⾰革。传统的基于⼈人货场关系的数据产品，本质上数据是割裂的，例例如有⼈人知道场景的客流画像，有⼈人知道场内的⼈人群分布，有⼈人清楚货品在场内的售卖情况。这种割裂，更更多是技术层⾯面或者是数据积累量量的原因导致的。5G时代的到来，底层数...