在不久的将来，当一位顾客登录到宠物中心的WiFi 网络，系统发现她最近给宠物购买了驱除毛球的猫粮，然后向她的智能手机发送了宠物皮毛护理和美容服务的8折优惠券；商场通过对到店顾客频次以及消费内容的分析，分别向“食客”发送餐厅打折优惠券，向“淘客”发送指定商品买一赠一券；药店店员通知老主顾她的处方药已经变成了非处方药并且向她提供了特别折扣……以上这一系列购物场景很有可能通过摩托罗拉系统LBS门店解决方案能在不久的将来变成现实。

    自传统零售发展之日起，到店消费的行为一直是行业赖以生存的基础。而随着电商市场的蓬勃发展，消费者忠诚度已大大减弱。预测客户购买行为，以个性化互动方式重建购物者及品牌之间的纽带渐成零售商们公认的转型之道。然而，如何预测用户的购买行为，通过什么技术手段获取并分析用户行为便成了转型的核心问题。

    用户行为分析是准确把握并了解改变消费者购买行为的重中之重。

    相较于电商而言，实体零售商并不存在用户数据库，即使少量拥有也不完整。所以，以往的O2O模式在是门店基本是行不通的。

    摩托罗拉系统认为，零售门店应该首先通过收集线下行为数据，并对其进行数字化处理，以实现完整的数据库，再凭借移动互联网方式向消费者传递信息，即：O2O2M战略。

    O2O2M模式指导线下用户购买数据的采集方向

    用户行为分析的准确性首先决定于数据收集的质量，而在众多用户消费信息和数据中又如何进行选择呢？以下四项数据的采集在用户行为分析中扮演着至关重要的角色：

    用户管道数据 这一数据相当于用户的注册过程，在技术的实现方面最为简单。通过简单的portal认证、微信公众/服务号关注或者APP的激活等方式均可以实现。门店一旦掌握了用户的管道数据就能够将他们的营销信息第一时间传达至用户的手机中。

    用户搜索数据 当门店希望为用户提供精准推荐时，商品的搜索数据和交易数据就变得尤为重要。在线上我们可以很简单地对用户搜索的数据进行统计和分析，而线下所有的数据只能通过分析用户在商场内的走动路线和位置驻留时间来获得。然而，线下的行为很难关联到某个具体商品，却可以关联到某个品牌。例如，用户每次逛商场均在某品牌进行长时间的驻留，这也就表明了客户的品牌倾向。

    用户到店频率数据 如果通过前期数据采集获取了用户的到店频率，那么该数据将会对促销信息的发送时间，提供可靠参考。有效分析每位顾客到店频率，并根据规律定时投放促销信息，将会显著提升客户的到店体验。

    用户购买数据 该数据的采集对于shopping mall而言难度较大，但对于百货和超市业态来讲则非常容易。利用客户的购买数据，可以进行精准营销，一方面通过精准的促销吸引客户进店消费，另外一方面可以通过电子商务方式实现线上的二次购物消费。

    以上列举的四个数据中，管道数据、搜索数据和逛店频率数据均能够通过WiFi技术进行收集。

    WiFi、Portal、蓝牙、LBS技术助力商家建立用户数据库

    随着移动互联时代的来临，不管是在咖啡厅还是在大型商场，用户进入门店后的第一个需求就是访问免费的无线WiFi，而WiFi与Portal技术的配合使用，能够帮助商家在有效搜集用户管道信息的同时，提升用户购物体验。通过用户在Portal页面提供简单的个人信息或吸引用户关注官方微信的方式，商家便能够成功建立用户管道信息获取渠道，进而向用户提供推荐定制化的购物信息。

    在收集用户管道数据的过程中，WiFi的网络质量和灵活的Portal服务器是两个重点。一方面，不稳定的WiFi网络和不够灵活的Portal服务器不但会大幅降低用户的体验感，还直接影响用户行为数据的质量。一个运营稳定并且质量优异的WiFi网络，作为数据收集的核心作用不容忽视，其不但能够增强客户的粘度，提升用户在门店的驻留时间及门店在WiFi设备上的投资回报率。另一方面，Portal服务器主要提供两大功能，一个是信息的传递，另外一个是用户管道数据的搜集。由于目前大部分智能手机的Portal页面在弹出并通过认证后都会自动关闭，所以通过Portal页面仅需传递必要信息，最好是与大数据分析相结合信息，并实现用户定制化推送。

    此外，基于WiFi和蓝牙的LBS技术能够有效搜集用户的驻留信息和到访频率。通过对用户实时驻留信息的分析，能够推断出用户的购物喜好、习惯、近期需求甚至是本次购买的重点产品。

    店商还可以通过定制一些游戏活动促进客户流动，从而在多维度上实现对客单价和提袋率的促进。而对于用户到访频次数据的掌握可以适时地推送促销信息到用户端。

    O2O2M战略将成为门店为用户量身定制数据库战略，通过线下采集数据形成线上数据库，借助移动客户端或微信等营销手段帮助零售商实现业务增长。