原标题：泰合资本梅林：物联网时代，寻找线下版“今日头条”

“想象一下，用户进门的那一刻就知道，‘是谁来了，他在哪里，他做了什么，他买了什么，以及他为什么买，他的偏好，他的属性……，’这是未来线下大数据可能出现的理想场景。”在最近的一次内部分享会上，泰合资本董事总经理梅林分享了她对线下大数据行业未来趋势的考虑和观望。

纵观人类历史，人类从土地驱动、劳动力驱动、机械驱动逐渐到现在的数据驱动，数据有可能是未来的第五生产要素。而在即将到来的物联网时代，线下大数据有可能是最重要的命题之一。本文将围绕以下四点分享梅林的看法：

为什么我们关注线下场景的大数据？

数据交易不是线下数据变现的最优解，理想形态应与用户需求和应用相结合

线下“头条”以及数据驱动版“麦肯锡”？

数据采集分散限制了线下大数据行业的增速

为什么我们关注线下场景的大数据？

从用户的角度出发，我们会发现用户有两大稀缺资源，时间和金钱。二者体现在每个人每天都只有24小时，并且人均消费支出是相对固定的。

线上互联网的使用场景主要集中在电商、社交、内容等，根据QuestMobile2018年中国移动互联网报告，平均用户每天在线上时间投入大约为5小时。相比而言，除去睡眠时间，用户投入在线下的时间仍是两倍于线上时间。

虽然许多非餐饮的食品、烟酒以及日常家用品线上渗透率非常高，但人们还是会去线下消费，比如吃饭、买车、看病、教育等。2017年居民人均消费支出大约在18000元，线上消费占比三分之一，线下消费投入仍是两倍于线上。

毫无疑问，用户的时间、金钱的大头仍在线下。

回到产业端，数据服务是企业服务的一种，是赋能的逻辑，如果你做得很好的情况下我是没有必要帮你做的更好的。我们发现，线上场景集中度比较高，已经形成巨头吃肉，余下喝汤的局面。但从线下的竞争观察，其天然的LBS属性决定了行业集中度低，业态分散，不仅面临线上的巨头，还面临线下与同属一个地区的业态竞争。线下商业激烈，为企业赋能的第三方数据服务有很大的空间。

如果比较线上的数据结构，我们会发现一个典型的TMT公司往往已经形成数据闭环。从流量开始，公司可以清楚地知道用户是谁，用户做了什么，多少的用户买了单。这些数据都可以被采集和记录，并通过数据分析挖掘用户价值，形成运营体系。

反观线下数据，线下很多业态是无法对其客流把握以及分析的。一家传统的百货公司是不知道今天我来了多少人，他们的消费需求是什么更别提感知营销活动、天气等对客流的影响，基本处于躺着赚钱的粗放式经营。

虽然部分线下大数据公司已经实现了通过wifi传感器、摄像头和Beacon去捕捉和分析客流，但这仍处于最基本的流量环节。关于用户的识别、以及用户交互还是两眼一抹黑。线下场景相对封闭，客流、识别、动线/交互、交易支付、用户运营每个环节都需要单独的供应商，需要从零部署，数据相互打通基本没有。

既然线下业态竞争那么激烈，业态又分散，我们认为是这是第三方数据服务存在的空间，最终线下业态会逐步跟随线上业态完成数据闭环。

数据交易不是线下数据变现的最优解，理想形态应与用户需求和应用相结合

我们从数据价值和变现模式来看待线下大数据理想的商业模式可能是什么样的。

首先线下大数据的数据价值体现在精准性和广泛性两点：

相比于可复制的线上数据，线下数据通常代表着用户的真实消费意愿，人们每一次出现在餐厅、零售店、4S店都真实表现了他花时间了，并且他可能是打车或坐地铁特地跑过来的。

线下数据覆盖了全量人群，互联网覆盖不到的银发人群以及小于10岁的小孩，他们的消费行为和意愿是可以在线下被捕捉的。

基于这两点，我们看好线下数据的数据价值。目前市面上数据服务主要有以下四种变现模式：数据交易、数据呈现、营销服务、运营服务。泰合认为数据交易本身不是最优质的商业形态。

数据跟普通的商品不一样，它是没有使用异步性的问题，一旦复制和规模化扩张之后数据的价值就会降低。

数据边际成本几乎为零。一旦布下一个传感器，它就持续不断的会给贡献数据，额外的增加这个数据的获取成本，基本上可以趋向为零。

如果数据源不去与应用深度的结合，单纯卖一个数据源，无法掌握数据的定价权的。

涉及数据交易比较容易遇到用户隐私的问题。