实体数字化浪潮汹涌，「数位大数据」会是下一个超级独角兽吗-时事热评-时事焦点

©️深响原创 ·作者｜肖卓

谈及二级消费需求市场项目股权投资，从业人员专业人士去年大机率单厢一脸繁杂眼神。

行业是没有从前热了：机构定增不难，好工程项目也没从前多。前一两年炙手可热的新消费需求、积体电路赛车场，去年弯果了。歌星工程项目也难，丹麦的Klarna估值水平暴增了近9成，亚洲地区资本消费需求市场股权融资同此凯埃。

二级消费需求市场阻力大，业界甚至广为流传起了股权创业者改行送送餐的笑话。但良机吗全然耗竭了吗？

只不过也不是，只是现在需要变革路子，找出更切合中国产业发展发展自然环境与大趋势的路径。

亚洲地区网络刚蓬勃发展的时候，做二级消费需求市场股权投资经常会追随国外。但虽则相同往昔，美国消费需求市场在争抢web3.0，而亚洲地区宏观经济基本路子的关键字则是：虚拟产业发展发展、位数中国经济、稳消费需求民营企业、产业发展高效率结构调整。

业界为此的归纳是：中五感二级消费需求市场股权投资已经出现结构分化，充分体现为向实和向虚。

近一两年，由于资金不足，虚拟中国经济受相同某种程度的压制，但品牌化、店面扩充依然是实体店虚拟中国经济克雷姆斯兰县姿势。

据财报显示，太二酸菜鱼2021年净增门店117家、奈雪的茶在2022年上半年新增142家、海伦司新增248家、瑞幸咖啡二季度新增615家门店、呷哺呷哺计划去年拓展100家门店。

一边是虚拟中国经济不断扩张的需求，一边是面对当前众多不确定的因素。经营者迫切需要找出网络化结构调整之道，尤其对一家店存活十分重要的开店环节。

2021年海底捞公告中显示，部分门店经营未达预期其中一个原因就是选址出现失误；呷哺呷哺创始人贺光启也表示，部分门店存在选址错误，从而导致亏损，2022年下半年新开餐厅选址将陆续采取更科学化的选址系统。

尽管网络化开店的企业需求巨大，但能够提供服务的企业却很少。根据艾瑞报告显示，实体店虚拟中国经济网络化主要集中在经营阶段，如：收银、会员系统、供应链等。开店阶段网络化仅为25%。消费需求市场需求日渐火热，消费需求市场空间巨大，这就是下一个DT秃鹰成长的土壤。在虚拟网络化领域，找出消费需求市场空白，找出其中具备高天花板的长期路径，我们依然可以找出蓝海良机。

构建最大实体店商业数据库，

跨越大数据商用门槛

网络化开店不仅仅是开店流程、资产管理等环节网络化，最重要的是依据实体店大数据，对自身店面经营情况与商圈数据相结合，为开店提供科学的决策和指导。肯德基、麦当劳、星巴克等国外连锁企业都有自研的网络化开店系统。

但作为品牌化处于初级阶段的亚洲地区消费需求市场，个体和中小微企业依然是消费需求市场的主体。如何利用实体店商业大数据满足这些企业网络化开店的需求？这如同一个正待开发的油田，需要商业大数据公司提供相应的服务，开采这片蓝海消费需求市场。但是，开采油田是有相应的门槛的，从数据采集难度、数据模型分析建立到数据的通用使用，实体店商业大数据商业化不仅门槛多，而且每一道都很高。

门槛一：数据采集难度大和数据解构精细度低

当前，实体店虚拟中国经济的大数据企业极少的重要原因，就是实体店商业中国经济采集难度与数据体量大，需要时间与技术来进行搜集与积累。这本身就是浩大工程，更别说还要有足够的规模与精细度，精细度不足的网络化一样可能导致误判。

门槛二：将大数据形成标准化产品的能力不足。

目前，由于中国企业网络化管理成熟度不高，亚洲地区企业的服务需求千差万别，要更多的定制化，尤其在大数据领域更是如此。这直接导致了大数据企业无法扩大规模和提高利润率，如何提炼共性、破解差异性，极其考验企业的产品能力和行业洞察。

门槛三：公司的数据分析、挖掘能力。

获取海量的实体店数据是第一步，后续的清洗、优化与整合，需要企业投入大量时间精力。从获得足够的数据，到用数据准确表达实体店现实世界，这中间隔着千沟万壑，极其考验公司的技术硬实力。

每一道门槛都对应着大量的时间、技术和产业发展洞察。因为难，所以入局者寡。

但难做的事情更有价值，一来难以复制，具备极高门槛，符合股权投资里追求的稀缺性；二来难做也对应着蓝海，符合股权投资里追求的可观增长空间。第三点，也是最关键的一点，这是数据价值深度惠及虚拟的典型业态，符合当前股权投资的大趋势。

在这件难做的事情上，有一家公司已经耕耘了七年。这家公司叫「数位化大数据」，创立于2015年，是一家致力于构建全域数据世界，专注于网络化开店场景的大数据科技公司。对应着上文提及的三道门槛，数位化已经实现了三次跨越。

数位化通过七年累积了686个市区县数据、50万商业铺位信息、35万多个品牌数据，8000+商场数据，5亿+栅格数据等，构建了中国最大的实体店商业大数据库。

拥有海量数据的同时，在数据精细度上，数位化优势明显。传统的LBS一般是做到了5级或6级的定位精度，6级所对应的就是到一栋区域、一个街道。数位化的定位精度是8级，抓取到某一个楼宇、某一个楼层、某一个店面的定位，这在行业里并不多见。

同时，相比国外公司的数据收集方式是自营团队，但自营模式人工成本相对高昂。数位化则通过累积多年的运营经验，采用的是自营+灵工/众包模式，标准化生产数据的同时，也能取得优于国外可比公司的毛利率，且目前已经进入更新期，成本更低。

基于海量且精细的数据，「数位化大数据」对数据进行脱敏处理，建立了完备的数据库，并结合产业发展经验、客户实践不断打磨AI算法模型，相关的技术能力和产业发展实践，为实体店商家提供两款标准化的开店网络化产品——服务实体店个体及中小商家的上上参谋与面向连锁企业的数位化拓店云

标准化产品专注网络化开店场景

数位化推出的两款产品，都是以标准化、产品化专注在网络化开店领域，上上参谋面向中国5000万中小微及个体经营者，提供从选址、找铺、选品到后开店阶段的装修、招工等综合服务的网络化决策支持。目前，上上参谋已有500多万用户，月活跃用户超过60万。目前，上上参谋订单量达到30多万次，其中很多是多次查询订单。

数位化拓店云旨在为连锁品牌提供高度标准化、产品化的网络化拓店产品工具。依托大数据+算法，数位化拓店云为实体店连锁企业提供网规网络化、选址数据化、投测智能化、开店标准化的网络化开店工具+管理系统，从而帮助连锁企业实现开店网络化升级，降低开店风险、提升规模化开店、加盟产业发展发展效率。

据「深响」了解，某知名餐饮品牌，在用了数位化拓店云后，拓店效率从50-60家/月上升到100-120家/月，拓店流程和拓店管理，都实现了标准化和规范化。

从数位化的产品结构和客户分布能看出，其并不倚重某个大客户，且产品覆盖了大中小客户，如此结构既规避了依赖大客户的风险，又能全面满足企业的网络化结构调整需求。

层次分明的产品结构优势，还充分体现为公司财务上的健康——在收入端，数位化有面向大客户的高客单价产品，面向中小客户的产品则聚拢了数量足够多的客户，并随着客户的产业发展发展，也能够将其进行从上上参谋转为数位化拓店云的客户。

客户续费率是ToB公司的典型痛点。在这个问题上，由于开店本身就是持续需求，且数位化已和相同行业的大客户建立合作，大客户需要考虑数据迁移成本，选择合作慎之又慎，确立合作后不会轻易换产品，因此续费预期是乐观的。而针对中小商家的上上参谋的续费率也在40%以上。

在成本费用端，费用层面，鉴于「数位化大数据」已经拿下行业标杆客户，在行业形成品牌效应，可以预期其消费需求市场拓展成本可控，LTV/CAC （生命周期总价值/客户获取成本）有望进一步优化。

总的来看，「数位化大数据」所在的赛车场是蓝海，如今，赛车场迎来了上升期，而数位化商业模式成立、财务模型健康、增长空间可观，具备先发优势、护城河和技术门槛。从增长性、稀缺度、健康度看，数位化都属于优质标的。

数位化大数据的确定性和想象力

当然，除了增长上的确定性，二级消费需求市场股权投资还是个讲究想象空间的地方。

我们可以测算出一年全行业需要开店的数量，与之相关的网络化投入，以及目前行业还有多少消费需求市场空间尚待渗透，这些空间又对应着多大的收入规模，但这不是故事的全部。

想象空间不是凭空讲故事。「数位化大数据」的想象空间来自国外可比企业，以及公司正在进行的探索。

成立于1987年CoStar，是美国最大的商业房地产行业数据提供商和研究公司。该公司和「数位化大数据」的相似性在于：两者业务都基于实体店地理大数据开展，CoStar最核心产品是其通过30多年时间建立的专有商业房地产信息数据库，该数据库涵盖美国重点城市几乎所有商铺、办公楼的包括租赁、销售、租户、需求统计数据以及位数图像等信息。

目前，CoStar建立起包含房产信息平台、交易信息平台、租户信息平台、资产管理工具、风险管理工具、数据分析工具在内的多样产品矩阵，服务涵盖信息、分析和营销多个领域，并以此获得多层次收入。

从数据库到丰富的产品矩阵，CoStar的产业发展发展并非一蹴而就，这其中涉及30多年来的数据收集、技术研发、业务整合和外部收购。持续的业务拓展和消费需求市场深入，令CoStar的大数据能力获得反哺，进而让公司获得了难以复制的业务模式和数据壁垒。