从不同的级别来讲，我们要去理解顾客，首先需要理解整个门店的顾客状况，比如：流量、顾客待了多久、进出时间等等这些比较宏观的数据；再细一点，就是中观的数据，比如顾客进来以后在哪些商品面前停留、停留多长时间、体验了什么样的商品、在店里面如何走动、在哪些区域停留时间更长等等；再微观一点，就是个人的数据，包括这个人是谁、他的标签是什么、他是怎么来的、他的线上身份是怎样的、他跟我们的接触点还有哪些、他曾经在我们这里买过什么东西、他在商圈的消费习惯等等。
所有的这些数据，除了传统的CRM可能会收集到本店或者本品牌成交后的结果数据之外，其他的数据基本上都是空白。这些数据我们认为都有用，最有用的还是更细的数据。但是更细的数据由于技术的问题，比如：我们很难非常精确的去识别进店消费没有跟我沟通的顾客，不管是通过人脸识别还是WIFI的mac地址，都没有办法去很好的采集这些细节的数据，所以我们先从更粗的一些数据去做。不管是宏观数据、中观数据，还是微观数据，我们认为都是值得累积的，因为在大数据时代，不仅仅讲的是数据量大，而且还有一个很重要的维度，就是需要有更长时间的累积，才能形成对比。所以，先得去累积或者是“养”数据。
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