随着「专星送」、「啡快」等线上订单的数量增加，线下等待时间变长。为了优化排队到履约时间，星巴克通过摄像头，在符合隐私保护的前提下，收集线下的排队数据、线上「正在购买」的数据，以及门店茶饮制作效率。通过实时数据和历史数据建模，将一些「专星送」订单分配到履约压力较小的门店、优先线下订单的制作。同时，LBS 相关（门店相关）的优惠政策也会根据门店的实时履约压力，在 in-boundmarketing 通路上刺激线上下单（发放「专星送」优惠券等），减小门店线下排队带来的 experience lost。

阿玛尼的最大销售渠道在线下。随着线上的 campaign 越来越多（例如，针对春夏新品的抖音广告投放），阿玛尼需要通过抖音投放的数据、线下客流数据、交易数据来形成统一的数据漏斗，来形成快速的营销闭环。其中，线下流量数据作为重要的组成部分，来做销售增长是否由相应的 campaign 产生的归因分析。

POPMART 的最大销售渠道是直营门店。作为营销的重要组成部分，店内陈列成为销售的重要 driver。POPMART 通过摄像头收集门店动线、热区数据，并通过帷幄的 A/B test 工具来执行门店陈列的优化体系。

汽车销售大多发生在线下。对于 DTC 汽车销售来说，第一次进店到第二次进店的数据尤为重要。对于 NIO 来说，门店的陈列空间有限，所以通过屏幕，用游戏引擎执行的虚拟展车能够更换车体颜色、内饰、轮毂等配置，以及百米加速、天窗开关、NOMI 等展示。在客户探索配置并形成配置清单后，Fellow 引导顾客扫码并注册（并获得数据使用授权）。线下屏幕埋点数据和线上小程序埋点数据通过扫码连接，统一到 Digital System 后形成顾客画像标签，给到 marketing 和 sales 端使用。

帷幄Whale 通过人工智能 (AI)，大规模物联网 (IOT) 和数据模型 (Data) 的创新，为面向未来的品牌方和零售商提供简单、快速、易复制、数据驱动的底层和应用层解决方案。