CDP 顧客數據中心，完整紀錄顧客的購物路徑與行為
近期很多 CDP 的分享跟討論，但多偏向線上營運的角度。
什麼是 CDP？我覺得這篇文章寫得很清楚，有興趣的朋友可以先看看。從「大數據」的角度來看，零售的線上商家對於所有「進站者」的路徑、動態、行為，甚至辨識，都有諸多工具可以運用。但對於原本線下零售業者而言，其實可能有 90% 的業績來源 – 實體門市，卻才是數據的最大機會量，但也是一個大斷點。
Wifi 探針記錄線下實體店的人流動態
幾年前（現在也持續有業者推）商場上很流行 wifi 探針，做為人流統計與消費者辨識的工具（我在上海工作的商場也有使用）。
wifi 探針是指基於 wifi 偵測技術，自動識別特定範圍內已開啟 wifi 接收裝置的移動終端設備（Android或IOS智慧型手機、手提電腦、平板等），並獲取該設備的 MAC Address 作為識別的應用。
* MAC（Media Access Control 或者 Medium Access Control）Address，由網卡決定且是固定、唯一值的一組英文字母加數字的序列號。
* wifi 探針採集的資訊包括 MAC address、RSSI 值（信號強度值）等數據，並不會觸犯用戶的個人隱私的相關 ID（IDFA、IMEI、Android-ID），例如手機號碼、具體上網路徑（包括 Line、Facebook 等）以及其它用戶個人信息。
可是 Wifi 探針最多只能紀錄人流路徑，以及停留時間，並沒有辦法紀錄更多的「行為」。
「智慧零售線下資訊流解決方案」
前些時候，我跟一位老友碰面，認識了他現在已經在做的產品：「智慧零售線下資訊流解決方案」，針對線下場景透過影響取得人員，物品的行為與事件，並提供複合模型部署與精準資訊流歸戶匯流。
舉例來說：透過實體店內的監視設備紀錄的影響，可以明確辨識「每一個」進出門店內的使用者，並依據特定辨識給予標籤，並記錄每一個標籤的每一個行為與動作（又再加上各式各樣的標籤）。只要影像覆蓋越完整，將能紀錄更多的行為，包括消費者進店後的路徑、停留時間、目光的對標商品、商品被觀賞、接觸，以及是否進入交易……；排隊結帳的樣態，中途脫隊取消結帳的人次與可能原因，如何優化陳列、結帳 SOP……。
能有效辨識？由於個資相關議題，我理解的是目前這項技術儘管有人臉辨識，但限於辨識性別、年齡，以及相關情緒反應。整個紀錄的路徑，只要能夠在結帳，或是任何一個節點，例如支付、報會員手機號….時可以進行「個人認定」，即進行系統資料的「綁定」，原先所有的紀錄過程，也完成「歸戶」。
對我來說，實體門店的 CDP 具備更高的價值。
實虛整合，我始終認為更大的關鍵點在實體。一但進入門店閒逛、觀察商品的潛在消費者，比起線上經由關鍵字、營銷推廣後所獲得的 new visitors，後續成為消費者 -> 會員 -> 忠誠會員的機會大得多。此外，將線下消費者的服務與購買，往線上延伸，也比自線上導流到線下門市消費容易得多。
除去網路原生品牌的佔比，大型零售品牌的業績分配，其線上營收不超過 20% 的應該比比皆是，也就是線下零售門市營收依舊佔有超過 8 成份額。這 80% 的營收，以及人流與轉化提袋率的關鍵值，實在是線下門店不可忽略的。
