数据分析并不只存在于线上场景，在许多线下商业场景中，许多用户行为数据也值得被业务人员进一步地分析。那么，在搭建线下数据分析场景时，你可能会遇到怎样的阻碍和困扰？面对线下数据采集的难点，你又可以如何进行解决呢？
笔者在之前曾经撰写过一篇关于指标体系的文章《浅谈用户标签的实现困境和搭建方法》，该篇文章详细阐述了什么是指标/指标体系以及其搭建方法，但是该篇文章的指标体系主要针对的都是线上触点（app、小程序）。
笔者在工作过程中发现，对于一些传统企业，他们还会有线下的场景，例如快餐店内线下点餐屏的用户行为，4s店展台上触屏的用户轨迹等。这些场景的用户行为数据也是值得被收集和分析的，然而由于各种技术限制与认知不足，很多企业还未意识到线下场景数据对用户运营和业务增长的重要性，故笔者撰写本篇文章，旨在与大家分享搭建线下数据分析场景时的难点与思路。
1）线下数据的id-mapping
在上述餐厅点餐大屏的场景中，我们一般很难强制让每个用户在点餐时都登陆他们在app/小程序上的账号，因为这样做耗时且费力，还会降低点餐效率和用户购买欲望，甚至还会让餐厅里排起长龙（各位可以回忆一下，一般我们在诸如kfc、麦当劳之类的餐厅点餐屏点餐时，是不是快速点完餐食就立刻取餐走人？）。
由于前述限制，我们很难区分点餐大屏背后一个个独立的人，在计算实际uv时该数据会明显变小，因为在非登陆场景下，我们只能以设备id为单位去计算uv，但是这些设备是公用的。
2）线下数据分析场景搭建难
线下数据分析和应用目前仍然处于初期，很多传统企业还不知道如何使用这些数据去助力业务增长，能够采集和分析的数据也不过是不成体系的点击、浏览量。
笔者就线下数据分析的一些思路进行了整理（如下图）：
笔者梳理了线下流量的流转过程，并列举每个步骤可能会涉及到的指标。
① 流量获取
不像线上流量获取的渠道多样且繁杂，线下流量获取的途径比较单一，客群一般是未在手机app、小程序上下单，直接进店购买餐食的客人，所以在数据分析层面，可分析的指标一般是进入点餐软件的次数，下钻的维度可以是门店、门店所在城市/省份/地区等。
除了前述指标，我们还可以分析流量活跃的时间，例如一天中什么时间使用点餐大屏的频次较高？工作日还是周末、节假日线下点餐大屏会更加活跃？以及大型活动是否会影响点餐大屏的活跃？
② 流量分发
用户进入到点餐软件后，会点击“选购”查看商品详情，将商品加入购物车或者点击“立即购买”，这和线上电商平台的步骤是一样的。
在这一系列流程中，我们可以看对应步骤的次数，并且去下钻不同的菜品和门店去做具体的分析。
另外，除了各步骤的绝对数量，我们还可以观察各步骤之间的转化率，如果整体/某个菜品/某个店面的转化率明显低于历史同期或者平均水平，则需要探查是否是菜品的供应出现了问题或者是用户在点餐大屏上的体验过程中某一环节是否出了问题。
③ 流量转化
该环节主要涉及用户在挑选完商品后支付订单，同样可以根据菜品和门店的维度做下钻分析，看支付笔数、金额、笔单价等指标，从而观察菜品在各个门店的热度。
另外，还可以看用户在进入点餐软件首页到最后支付订单的平均时长，从而反映用户从进入点餐软件到最后下单的决策时长
④ 流量留存
这是一个存疑的环节，因为在本文第一部分提到，由于线下场景的特殊性，我们暂时无法区分点餐大屏背后的用户到底是谁，但是在留存分析中，我们需要判断一个独立的用户，在第0天进入点餐软件后是否会在后续第n天再次来，所以留存的需求在当前背景下暂时是无法实现的。
而且点餐大屏的场景，更多的是满足客户即买即走的需求，分析留存的意义似乎不是很大。
以上就是笔者根据自己的过往项目经验总结出的一些线下场景的数据分析思路，囿于项目边界和场景局限性，不能将所有可能的指标都列出来，各位读者如果有更多想法，可以随时与笔者交流。
另外，关于本文第一部分提到的id-mapping的问题，笔者曾经也思考过替代的解决方案，比如说用滑动待机页并进入点餐首页的次数作为真实用户数，但是该数据仍然是有误差的，如果各位读者有更好的方案，也随时欢迎与笔者进行交流讨论~
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