蜗牛派相比线上数据的真实程度和噪声比例，线下数据往往要更真实和更有价值。数据化时代，数据体系的搭建必须对线下数据加以重视，企业可以通过拥有的核心线下资源作为触点，形成独有的数据资产，从数据侧打造企业的护城河。
线上重要，还是线下更重要？这是无数人都会问到的思考的问题。当今环境下，线下用户线下用户已经无法区分，核心在于用户全旅程中，触点是在线上还是线下。通过不同的触点，获取更多纬度更立体的数据，以获取用户360度视图。基于此，我更强调线下触点的重要性。整体上，可以从以下几个方面来解读。
一、建立用户数据管理体系
以数据指导经营，已经成为现阶段每家公司的共识。但在日常工作中也总感觉到数据侧不给力，包括数据精准、口径统一、多端数据的分散、多业务数据无拉通、用户侧数据的缺失等，也确确实实影响了我们日常工作的效率，这里的核心还在于数据需统一规划和落地。以下图为例：
- 首先，梳理用户旅程、并实施数据埋点、再结合调研，实现用户主观体验数据和客观指标数据的收集；
- 其次，通过数据的收集逐步形成基础的用户体验指标框架，最终形成用户体验平台，持续定位用户的痒点和痛点；
- 再者，与公司各组织拉通形成解决方案并监控落地的效果，包括不限于品牌美誉度、产品品质的提升、营销效果转化提升和服务效率体验提升；
- 最终，通过提升体验达成经营结果的提升。
总而言之，数据管理体系的搭建需要统一逻辑和语言体系。这样，数据口径、业务指标、数据共建、数据共享等才能够真正的落地。
二、更精准的数据定义
在数据标准的同时，还要着重强调数据定义的精准性。
先举一个简单的例子。卖菜平台有两个用户：C1、C2。通过后台数据监测，C1、C2买菜频次如下（且假定价格相同）：
相信无数多工作人员都会说：
C1是高价值用户且忠诚，购买频次高且持续购买；而C2则是一般用户。当下，完全没有必要担心C1会流失。
可一周后，C1消失了。
此时此刻的你，是否有些莫名奇妙。根据大数据的预测，C1在第四月购买10次及以上的概率有90%；而C2在第四月购买4次的概率只有40%。
到底是怎么回事儿？
当你深入调查，发现：
C1的状况：一家三口外加婆婆，天天都做饭。第一月因受疫情的影响，不能出门，每天都在平台上买菜。但随着疫情的缓和，购买频次依次减弱，直到第四个月从平台上消失。
C２的状况：单身一人。吃饭基本都靠外卖解决。但，只要自己动手下厨，就一定会在平台上买菜。
数据确实是客观的，但核心是用户需求的洞察。
- 什么样的用户是易流失用户？
- 什么样的用户是忠实用户呢？
- 是需要基于用户本身的现实需求而定的，而不是简单的数据频次。
- 对于买菜平台，用户的忠诚度=购买次数/做饭次数；
- 对于打车平台，用户的忠诚度=打车次数/打车需求的次数；
- 美的空调，用户的忠诚度=用户购买次数/用户更换空调次数；
……
因此，当我们重视数据后，还要从用户最为基础的需求上厘清数据的纬度和指标，才更有意义。
三、用户主观数据
现阶段，不管是自己公司的数据还是互联网各平台的数据，更多还是客观指标数据，主观体验数据较少。但主观用户本身，对于用户自身又起着决策性的作用。因此，用户主观体验的数据则显得更加重要。
在用户为中心的时代，作为企业更关注的并非产品客观层面的参数和指标，而是用户主观的感知。
米粉一枚，没想到做手机的都做空调了，查了很多资料，觉得还不错，就买了3台试试，如果可以的话再买个立式的，这款特价不能连小爱，科技感差些，不过也没啥用，实惠就是最大的竞争力。安装师傅特别给力，空调还没到就开始主动联系预约安装了，这个主动服务，真是满意。师傅安装很专业，昨天装的，今天还来给测试，服务太到位了。
——小米用户评价
比如用户预期。以小米为例，小米以“高性价比”占领用户心智。核心在于价格便宜、颜值在线，品质一般。对于用户来说，潜在的心理就是花这么点钱即便用一个月就坏了，也算值回票价。当产品真的出现问题时，用户反倒有更强的包容心。
因此，在现有的基础上，作为任何一家要向数字化转型的公司来说，都需要加大对用户主观数据的收集。这样才能够基于用户自身的需求、预期来落地真正能够满足用户的产品、服务和体验。
四、线上数据并非我们的数据
再者，说到线上数据。线上数据很重要，但对绝大多数公司而言除了自身公司微量的数据外，更大量的数据还是来自于腾讯百度淘宝京东头条等第三方平台数据以及采取的数据。
不管是第三方平台数据还是采集的数据，本质上都不是自己公司所真正拥有的。或者说，这些数据不仅自己公司拥有，竞争对手也同样拥有，属于公域的范畴。因此，线上数据并不能真正的成为壁垒。
更有甚者，由于第三方平台汇集着更多纬度更立体的用户数据，如若这些第三方平台过河拆桥，将前端的流量入口截流，那么自己公司真的有可能变成整个链条下流的打工仔了。
五、线下触点打造护城河
因此，通过自身公司所拥有的核心线下资源作为触点，形成独有的数据资产，才能形成数据侧真正意义上的护城河。
比如，你所在的公司有从事上门安装、服务等任一环节。通过这种面对面的服务更容易建立与用户的情感和信任链接。在这种背景下，工作人员可以协助完善特有的数据类型，包括户型、家庭基础状态、用户性格、性别、大致年龄以及喜好等。
另外，或者你所在的公司有实体的门店，那么与附近小区用户建立邻居一般的关系，可进一步获取特有的数据类型，包括家庭状态、生活喜好、家庭结构、家居家电需求等。
这两者结合，能够大大完善特有的数据信息类型。而这些信息，恰恰也是能够真正形成自身公司护城河的。在这一点上，可以参考贝壳找房（原链家）的楼盘字典。自07年左右雇佣400多人专门来处理楼盘字典的信息，十多年来累积了过亿的楼盘字典信息。而贝壳找房现在也是我国目前最大的房地产服务商。方法或许是笨的，但落地后，却能够形成真正的壁垒，成为企业数据的护城河。
总之，在数字化转型的大背景下，数据是新基建，需要从全局考虑和落地，并在实际项目中使用和效果回归，真正达到数据资产的理念。
