一、传统门店面临的困境

在数字化浪潮的冲击下，传统门店面临着诸多挑战。据相关数据报告显示，近三年来，传统门店的客流量平均每年下降了15%，销售额也呈现出逐年下滑的趋势。以某家位于市中心的服装专卖店为例，该店在过去一直依靠地理位置和品牌知名度吸引顾客，但随着电商的兴起和消费者购物习惯的改变，到店人数越来越少。

该店的老板李先生表示：“以前店里每天都有很多顾客，周末和节假日更是人山人海。但现在，有时候一整天都没几个人进来。我们也尝试过做一些促销活动，但效果并不明显。”

造成这种情况的原因主要有以下几点：

• 电商的冲击：电商平台提供了更加便捷的购物方式和丰富的商品选择，吸引了大量消费者。
• 消费者购物习惯的改变：越来越多的消费者倾向于在线上购物，享受送货上门的服务。
• 传统门店数据管理落后：很多传统门店缺乏对数据的收集、分析和利用，无法了解消费者的需求和行为，导致营销策略缺乏针对性。

二、数据在传统门店逆袭中的重要性

数据是传统门店逆袭的关键。通过对数据的收集、分析和利用，传统门店可以了解消费者的需求和行为，优化产品和服务，制定更加精准的营销策略，提高顾客满意度和忠诚度，从而实现销售额的增长。

以某家连锁超市为例，该超市通过引入观远BI一站式智能分析平台，打通了数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台支持实时数据Pro、中国式报表Pro、智能洞察等功能，助力超市实现敏捷决策。

超市的运营经理张先生表示：“以前我们对数据的管理比较混乱，各个部门的数据都是分散的，很难进行统一的分析和利用。现在有了观远BI，我们可以实时获取各个门店的销售数据、库存数据、顾客数据等，通过对这些数据的分析，我们可以及时发现问题并采取相应的措施。”

通过对数据的分析，该超市发现了一些有趣的现象。比如，在周末和节假日，消费者购买生鲜产品的比例明显增加，而在工作日，消费者购买日用品的比例较高。针对这一现象，超市调整了商品的陈列和促销策略，在周末和节假日增加了生鲜产品的供应和促销力度，在工作日则加大了日用品的促销力度，取得了显著的效果。

三、传统门店如何利用数据实现逆袭

（一）数据采集

传统门店要想利用数据实现逆袭，首先要做好数据采集工作。数据采集的范围包括顾客数据、销售数据、库存数据、市场数据等。传统门店可以通过多种方式采集数据，比如安装POS系统、使用会员卡、开展问卷调查等。

以某家餐饮店为例，该店通过安装POS系统，实时采集顾客的消费数据，包括消费金额、消费时间、消费菜品等。同时，该店还推出了会员卡制度，顾客可以通过会员卡享受积分、折扣等优惠，通过会员卡，该店可以采集到顾客的基本信息、消费习惯等数据。此外，该店还定期开展问卷调查，了解顾客对菜品、服务、环境等方面的满意度和建议。

（二）数据分析

采集到数据后，传统门店需要对数据进行分析，从中发现有价值的信息。数据分析的方法包括描述性分析、探索性分析、预测性分析等。传统门店可以利用观远BI等数据分析工具，对数据进行可视化分析，更加直观地了解数据的分布和趋势。

以某家鞋店为例，该店通过对销售数据的分析，发现某款鞋子在某个时间段的销售量明显下降。通过进一步分析，该店发现是因为该款鞋子的颜色和款式不符合当季的流行趋势。针对这一情况，该店及时调整了进货策略，减少了该款鞋子的进货量，同时增加了其他款式和颜色的鞋子的进货量，避免了库存积压。

（三）数据应用

数据分析的目的是为了应用。传统门店可以根据数据分析的结果，制定更加精准的营销策略，优化产品和服务，提高顾客满意度和忠诚度。

以某家化妆品店为例，该店通过对顾客数据的分析，发现很多顾客在购买化妆品时会同时购买护肤品。针对这一情况，该店推出了“买化妆品送护肤品小样”的促销活动，吸引了更多的顾客购买化妆品，同时也提高了护肤品的销售量。

四、观远数据助力传统门店逆袭

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。

观远BI是观远数据的核心产品，是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。

最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远数据的创新功能包括：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远数据在传统门店的应用场景包括：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

五、传统门店逆袭案例分析

以某家传统书店为例，该书店在数字化浪潮的冲击下，面临着客流量减少、销售额下滑的困境。为了实现逆袭，该书店引入了观远BI一站式智能分析平台，通过对数据的采集、分析和利用，制定了一系列精准的营销策略。

首先，该书店通过安装POS系统和使用会员卡，采集了顾客的消费数据和基本信息。通过对这些数据的分析，该书店发现很多顾客在购买图书时会同时购买咖啡和文具。针对这一情况，该书店在店内开设了咖啡厅和文具专区，提供更加丰富的产品和服务，吸引了更多的顾客。

其次，该书店通过对销售数据的分析，发现不同年龄段的顾客对图书的需求不同。比如，年轻人更喜欢购买小说、漫画等娱乐性较强的图书，而中老年人则更喜欢购买历史、文化等知识性较强的图书。针对这一情况，该书店调整了图书的陈列和进货策略，增加了不同年龄段顾客喜欢的图书的种类和数量，提高了顾客的满意度和忠诚度。

最后，该书店通过对市场数据的分析，发现线上图书销售的增长速度非常快。针对这一情况，该书店推出了线上线下一体化的销售模式，顾客可以通过线上平台购买图书，也可以到实体店取书或享受送货上门的服务。同时，该书店还通过线上平台开展了一系列促销活动，吸引了更多的顾客购买图书。

通过以上措施，该书店的客流量和销售额都得到了显著的提升。据统计，该书店在引入观远BI后的一年内，客流量增加了20%，销售额增加了30%。

六、结论

在数字化时代，传统门店要想实现逆袭，必须重视数据的收集、分析和利用。通过引入观远BI等数据分析工具，传统门店可以了解消费者的需求和行为，优化产品和服务，制定更加精准的营销策略，提高顾客满意度和忠诚度，从而实现销售额的增长。

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