在达到数据货币化阶段——即有人愿意为数据付费——之前，我们的做法是在品牌专区层面生成数据，并将这些数据与品牌方共享。目前我们不向他们收取费用。但之所以不收费，是因为这些数据中蕴含着大量洞察，我们会与品牌方共同探讨这些洞察，以提升运营效率。让我来解释一下。
我们是一家经营电子产品的多品牌零售商。假设我们有一个品牌，该品牌在我们的门店内部设有一个品牌专区，并提供了专人负责销售。那么，谁在为我们完成销售？如何优化这些人力配置？
因此，当我们开始在品牌专区层面挖掘数据，并以小时为单位追踪客流量时，首先发现的是：在人员配置和排班方面，将可用人力与客流量进行对比后，人力利用率仅为 66%。当我们将这些数据展示给品牌方并指出：“看，在这些时段有客流，但您却没有销售人员在场。如果能在此安排销售人员，这将为您创造额外的销售机会。”我们之所以能做到这一点，是因为我们还开始按小时追踪各品牌在其品牌专区内的转化率。
因此，对于特定时段，如果客流量存在而销售人员缺席，通过应用转化率，就能计算或预测销售损失。当将这一销售损失转化为额外商机时， 此外，当我们将这一销售机会转化为增派一名销售顾问所需的成本，以及该销售顾问上岗后品牌能通过额外销售额获得的增收时，结果显而易见。
如今，员工在岗率已从 66% 提升至 90%。这一变化本身就推动了该品牌销售额的两位数增长。因此，该品牌能够清楚地看到：是的，我们利用这些数据提升了运营效率。而且，由于运营效率的提升，销售额也在增长，这当然也让我们从额外的销售额和额外收入中获益。
因此，目前我们正处于与品牌共享数据、开展协作以提升运营效率的阶段，这不仅为品牌创造了价值，也为我们作为零售商带来了价值。
