在達到有人願意為數據付費的數據變現階段之前，我們的做法是在品牌專區層級產生數據，並將這些數據與品牌方分享。目前我們並未向他們收取費用。但我們之所以不收費，是有其原因的——因為這些數據中蘊含大量洞見，我們會與品牌方共同探討這些洞見，以提升營運效率。讓我來詳細說明。
我們是一家經營電子產品的多元品牌零售商。假設我們有某個品牌，該品牌在我們的店內投資設立了品牌專區，並提供人力支援。這些人員負責為我們進行銷售，那麼該如何優化這個人力配置呢？
因此，當我們開始在品牌專區層級挖掘數據，並以每小時為單位追蹤客流量時，首先發現的是：在人力配置與排班方面，以人力可用性與客流量的對比來看，人力可用率僅有 66%。當我們向品牌方展示這些數據並指出：「請看，在這些時段有客流，但卻沒有任何銷售人員在場。若您能在此安排銷售人員，這將是您額外的銷售機會。」我們之所以能這麼做，是因為我們也開始追蹤各品牌在各自品牌專區每小時的轉換率。
因此，若在特定時段出現客流量但沒有銷售人員在場，只要套用轉換率，就能計算或預估銷售損失。當將這筆銷售損失轉化為額外的銷售機會時， 此外，當我們將這項銷售機會轉化為：增派一名銷售人員所需的成本，以及當銷售人員實際在賣場時，品牌能透過額外銷售獲得多少收益，這根本是毋庸置疑的。
因此，如今人力可用率已從 66% 提升至 90%。而這一點本身就為該品牌帶來了雙位數的銷售成長。所以，該品牌能夠清楚看到：是的，我們運用這些數據來提升營運效率。而正因營運效率的提升，銷售額持續增長，這當然也讓我們從額外的銷售額和收入中獲益。
因此，目前我們正處於與品牌共享數據並協作以提升營運效率的階段，這當然不僅為品牌，也為我們作為零售商創造了附加價值。
