数字化一直有个误区，很多人把它等同于IT化，上一堆软件工具。
但其实错了，数字化本质是业务的数据化，用数据做决策，摒弃掉经验主义。
我讲个最近的数字化应用场景，你就会明白他有多强大。
我一哥们开线下牛肉粉店，线上外卖起家，产品不错，自己亲自学上阵做运营，2年下来干的不错。今年想开两家线下店，做堂食+外卖。
过去单纯做外卖，反正对地段要求没那么高，现在搞堂食，要客流量，选址就非常重要。门店一选，那固定房租开销就定了，线下客流要不精准或流量少，那注定就是死。
他拉着我，去了一家数据公司，说能帮助商家智能选址。
我挺好奇的，就和他一起去了。去完这家公司，我大开眼界。
他们团队是一帮做地图出身的人（国际知名大厂），后来把地图技术应用到商业上了。
他们能够根据你的需求，直接提供最适合的选址，还能帮你做未来门店的销量预测。
怎么做到的呢？
原来，它们把城市按照150mx150m切成一个个方格，然后又拿到各种数据（脱敏），这样就知道每个方格里的人群数量，年龄，职业，消费力，活动半径，品牌偏好等数据维度，再通过建模还能判断一个人的社交关系，朋友，同事，病人等等。
同时，他们把各种数据放到大模型和垂直模型里面跑，还能预测门店销量，历史的和未来的。
我要是个老板，马上就想预测自己门店销量，也看看竞争对手门店销量。这样对业绩和团队管理多有用啊。
预测自己门店，可以提前安排备货，采购等，减少浪费和资金占用。预测竞争对手门店，有利于调整销售预期，营销策略等。
这些都能直接帮助经营和竞争。
看下来，他们的产品在这些业务场景都可以用，
1、帮助门店选址，更加科学和可视化，先看看潜在顾客的规模，竞品数量，销量；
2、广告投放引流，尤其选择哪个社区的电梯广告，LBS广告，更精准。
3、门店销量预测。目前他们系统能做到基于1-1.5年的数据，准确率达到85%。这已经很高了，很多店长都做不到。
4、优化门店业绩提升，这就是基于当前AI大模型能力，它们的归因分析，能基于上千个细分维度，很多我们认为不相关的因子，在大模型里就是相关的，它比人更客观。
这里他举了例子。一个品牌的化妆品店店长，连续几个月业绩不好，把原因归咎竞品门店公司。后来总部找到它们公司，通过AI大模型分析，归因排序之后，竞品门店的影响权重连10%都不到，反而是自身的营销策略和业绩目标制定的问题。
后来，总部根据AI归因调整策略，果然业绩就上来了。
这里反应一个问题，人是有思维惯性的，有情感倾向的，而AI它用纯数据来归因分析，会比人更客观和准确。
当时这一点，带给我很大的启发触动。
他们还讲到一个案例，也值得反思。
有个麻辣烫连锁品牌找他们做销售预测。结果，一了解，麻辣烫门店没什么可用的历史数据，这样预测准确率很低，没啥意义啊。要想比较准确，至少有1年的门店历史销量数据。所以建议他们，内部先搞数字化升级吧。
今天，数字化不再是大企业专属，再小的门店都要数字化。没有数据，就没法用这些先进武器（工具）。
数字化已经是个基建工程。对实体店，以后再也不是一手交钱一手交货就完事。
我们需要留下用户的数据，标签。这不仅需买些工具，更需要具备数字化思维，学习一些案例，掌握打标签，分层，分析数据的能力。
如开头所说，真正的数字化不是工具堆砌，而是业务场景的重构：
· 私域运营×数字化
· 会员营销×数字化
· 用户体验×数字化
· 销售转化×数字化
· 团队管理×数字化
本质就一句话：让数据说话，用事实决策。
文章来源：晏涛营销笔记
