“消费地产”时代,如何用大数据流量武装商业运营?

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几年前电商对实体商业冲击很大，承受着巨大成本压力的商业地产商们发现消费者移情别恋，大家的关注都在线上，线下消费怎么走？

实际上，线下是真缺少人流吗？

首都机场人流量在全球排名第二位，2016年旅客人次高达9,440万，是新加坡樟宜机场的近2倍，但它的坪效只有新加坡的1/3。

同样，上海南京东路游客每年2.5亿人次，66%的是外地游客，然而其百货老店客户66%是本地客群。

客群明显的错位，顾客真正喜好是什么，传统方法我们无法得知。对于一个新项目，大家惯例认为其周边5公里内都是目标客户。结果大学城附近一个原本将学生当作目标客户的项目，用大数据测试时，发现他们少有到场消费。

图片来源 / www.chinasspp.com

对于实体商业而言，其实并不是缺少消费者，而是我们根本不知道消费者需要什么，这种错位严重影响实体商业的效率。

真正的消费者去哪里了，场外停留多久？他们在消费什么？之后他们又去了哪里消费？这些是传统场内思维无法回答的。而以移动互联为代表的大数据研究，将消费者的需求画像重绘到场内，给运营者全新角度去挖掘消费者的真实需求，重构商业内部业态组合。

一、场内运营思维亟待改变

伴随着消费升级以及线上消费等新模式的涌现，传统场内商业思维也受到了严峻挑战，主要表现在：

❶ 消费者选择权

顾客都热衷天猫或京东线上购物，原因之一由于线上拥有几百万甚至上千万的SKU可供选择，而实体店场内却只有两三百个品牌，许多不是消费者喜欢的，顾客消费往往是被迫选择。

❷ 数据孤岛

对于商业运营商而言，他们也做了不少数据统计，但统计的很多指标都是没有关联的，无法知道消费者的真实需求。

❸ 运营数据的实效性

以往我们拿到的场内数据只是客户在场内留下的一个点的短时表现，而实际上消费行为是动态的，对于商业运营来说消费变化的趋势才能真正预判未来。

❹ 品牌互动性

商场内的几百个品牌，相关系数越大，他们客户相互转化能力超强。然而如果仅凭经验判断这些品牌的互动性，没有十年以上的经验判断将非常难。

图片来源 / 腾讯·大浙网

多年来商业运营侧重商品，无法感知消费者的全画像，在零售地产向消费地产新时代转变过程中，运营思维必须转变。新的时代我们谈商业叫消费地产，消费对于人而言绝非是单一的交易过程，而是多样性的，是一个体验的过程。

二、变化的消费者与运营思维

商业竞争方式的变化影响商业形态的变化，其运营思维也发生根本变化。商业地产从最初百货业态至今，运营思维经历了五个明显时代。

·1.0是百货时代，运营侧重在是商品的丰富性；

·进入2.0时代，专业店从百货脱离出来，包含超市、家电，运营以专业连锁为主导；

·3.0是购物中心时代，它强调多元化运营；

·进入4.0时代，商业运营则强调体验与主题性，如侨福芳心草地；

·现在商业运营进入5.0时代，数据流量成为运营的核心，人、货、物流都流动起来。

由移动互联技术带来的数据流量思维，将推动商场运营进入场外时代，用户的场外消费痕迹是未来的研究重点。

在移动互联时代，我们更容易捕获消费者的行业痕迹，其消费特征从隐性向显性转换。消费行为发生了根本变化：

千禧一代成消费主力，经济更加独立，消费更加感性，无论是80后、90后，甚至00后，他们的消费价值观已经变化了，原有形态面临淘汰；

结果消费向过程消费转移，品质、服务要求越来越高，以功能为基础的消费模式走向尽头；

个性化需求强，消费者更加在意自己的感受。在数据与智能时代的到来，个性化生产成为可能，满足消费者的个性需求具备了坚实基础；

移动终端成为获取用户信息的主要来源，凭借移动端我们获取消费信息的时候变得更加容易，甚至能读懂消费者；

消费者越来越喜欢社交与分享，以特色场景为基础的消费，将成为顾客传播的主场；

消费者复合需求体验感更强，由于大城市病，他们消费的时间成本很高，不愿意在一个点只办一个事情，因此复合消费趋势越来越明显。

逆商时代，必须洞悉消费者场外需求，B2C必须向C2B转变，以消费者为中心的新场景正在到来。

三、场外消费要素赋予商业更多可能性

顾客的消费决策，会受到相关信息渠道的影响，对于场外消费的核心要素应该关注：

❶ 场外时间

除睡眠以外，顾客在商场占其日常生活时间的比重非常低。消费者在关注什么、消费什么，商场管理者必须要重视他们不在场的时间，帮助其形成不间断的联络沟通；

❷ 场外商圈

传统运营思路认为我们跟商圈里边所有商户或者别的购物中心都是竞争关系，在新思维里，共生才是可持续的。既然都是面向消费者，能不能把场外较受欢迎的业态、最感兴趣的商户转变为合作关系，形成一个大的虚拟购物中心、大商圈的概念，建立为消费者服务的闭环；

❸ 场外数据

消费者在场外花更多的时间，他们的消费习惯和消费行为轨迹形成我们研究的大数据，其数据的搜集、分析、运算、归纳、统计将使我们更好了解顾客的喜好，会越来越影响商场生意的繁荣与兴旺。

挖掘场外更多的数据，不断唤醒消费者的场外行为，能够更精准进行租户调换、业态比例控制以及促销安排，从而以提升商业运营价值。

四、场外运营思维数据驱动实体效率提升

大数据应用对商业运营而言意味着效率提升，其场外运营的路径包含：

❶ 投资决策

商业项目投资最头疼是我们无法准确判断区域商业价值以及未来成长性，最主要原因是我们了解的信息太少导致决策困难。

有了大数据，我们会对多维指标如人口密度、消费力、住宅分布、楼盘价格、产业办公、办公租金、轨交设施、公交站点进行数据叠加形成数据城市地图，从商业角度进行板块价值对比，从而帮助我们量化决策；

❷ 竞品研究

了解对手才能做到差异经营，项目的消费者到竞品去了多少，他们在那里消费了什么；同样竞品的顾客跑到自己项目消费的人数以及内容，这些内容的了解帮助我们认知竞品的客群及辐射能力，实现差异化选择；

❸ 产品测试

新开业项目或品牌进入一个新项目之前，我们无法获知品牌是否为消费者所接受，可以通过建立实体线上虚拟商场或快闪店，提前让顾客做消费测试，捕获未来消费趋势数据，帮助招商前了解品牌的接受度和受欢迎度。

通过场外数据，摒弃传统竞争思维，以商圈人流共享，实现互补与共通的关系。

数据流量的本质是为提升实体效率服务的，数据留存已成为商业运营的首要任务，除了消费者数据、成本数据和人流数据等经营数据外，要特别关注场外数据，包括商圈数据、竞争数据、消费行为数据、出行数据，并将这些数据叠加形成立体的人物画像，从而为量化决策提供坚实依据。

实体商业运营进入5.0时代，数据流量管理已成为未来商业决胜关键，它从而不同方面帮助运营效率提升：

❶ 精准项目定位

人群有不同特征，其不同特征的交叉产生新人物标签，其表现消费行为差异很大，大数据的应用使人物画像更加完整，从而为项目精准定位提供决策依据。

❷ 提升产品及服务丰富性

商场由于面积原因，传统规划品牌数量有限。大数据标签细化以及消费者个性化需求明确，有助于减少无效需求。

比如来福士的消费者喜欢娱乐、喜欢电影院，如果引入要3,000-5,000㎡传统电影院，先大大影响其它品牌引入，而且坪效很低。

根据消费数据研究，区域存在娱乐需要，如果增加此类业态，将改善商业提供的服务。通过大数据分析，确定真实需求量，项目影院仅规划了600㎡，同时配置西餐与咖啡，形成跨界组合，成为项目业态亮点。这样不仅丰富业态，而且提升租金水平。

图片来源 / 金盘

❸ 挖掘客户的终身价值（CLV-Clients Life Value）

获客成本越来越高的情况下，如何提升顾客的转化率，是运营思考的重要问题。大数据懂得客户更多的需求，创造更多关联衍生服务，挖掘顾客潜力。

奶粉与洗衣机是毫无相关的两个产品，大数据发现两种产品有一个联系，就是孩子妈妈都需要。即购买高端奶粉的用户、延伸至专洗婴儿衣服的洗衣机；

同时Starbucks的烘焙店，引入从咖啡豆到成品咖啡的工艺生产线，使是顾客体验整体生产工厂，加大顾客滞留时间，从而激活咖啡豆、咖啡机、纪念品等关联产品的销售。

❹ 建立社群关系巩固消费

基于大数据所做出社群细分实现价值观运营，有效建立顾客与商场的紧密粘度，建立强关系，实现深度服务。

宜家提供场所不是贩卖家居产品，而是提供家居生活空间，将贩售的产品全部置于无边界的活动场景中，如独立卧室、起居生活、厨房布局等，这种以社区标签为特征方式，将极大触发与顾客的消费情绪，从而提升更多的运营效率。

❺ OMO（Online Merger Offlinex线上融合线下）延长顾客服务时间

无论线上还是线下，都无法完全满足消费者体验，两者的融合将成为未来主流。

盒马鲜生通过APP提供传统商业营业时间以外的服务，提供 24小时服务，以在线方法与客户建立持续沟通，使服务范围更宽更快，其实体效率也得到提升，它的坪效几乎是传统超市的3倍以上。

❻ 加速流量转化

无论是Amazon还是Alibaba，都加了对传统超市的投资力度，其核心是占住超市未来的实体的流量入口。消费需要刺激，而高频消费是最重要的刺激类消费，但其价值往往较低，为加入流量变现，在规划时要加入低频高利润产品与服务，实现效率增加。

诚品书店不仅是图书贩售场，而且是提供生活美学的空间，除了图书以外，也规划水果、蔬菜的创新业态，通过这些高频的产品，不断置入利润更多的商品与服务，如饰品、餐饮、咖啡等。

五、总结

场外运营思维的本质是通过数据流量，让商品与服务回归到人。融合场内、场外数据，聚焦消费者复合需求，衍生更多场内服务，共建商业的生态消费圈。

新时代需要不一样的新思维，商业运营进入5.0时代，数据流量成为各家商业运营的新武器。

国内外案例告诉你购物中心大数据的未来之路

购物中心早已过了开门迎客便会有成交的时代。不管是支付手段、消费场景、行为方式甚至消费目的等方面，如今的消费者已经发生实质性变化。购物中心已经跟众多电商、项目一样，都已成为一个一个的“入口”，消费者是否进入入口并形成交易，正考验着购物中心对于客户画像的能力。.

顾客是谁？

他们是什么样的人？

有什么消费偏好？

最近的消费频次怎样？

消费金额是多少？

“客户画像”能为购物中心挖掘多少关键信息？

对于购物中心和品牌店铺的运营管理又能形成哪些有效指引？

这些问题都亟待解决！

1、什么是客户画像

客户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。将最近一次消费、消费频次、消费金额、会员卡积分、优惠券使用等描述客户的数据转化为标签，这些标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

客户画像利用丰富的标签体系建立对客户行为的全方位解读。它并不代表一个人，而是代表一类人。它源于现实，高于现实，源于数据，高于数据。基于客户行为分析的“客户画像”是大数据时代商场营销精准化的基础与核心。

2、客户画像的数据来源于多种途径

从单个客户来看能得知此人的消费趋向，从整个客户群体来看就能分析出商场的客户群体特征。当商场开始建立自己的客户画像体系的时候，除了视频监视器、WIFI跟踪、微信公众号、手机APP、POS机、会员卡这些数据信息收集途径外，在营销活动的过程中，商场也将获得更多有意义的客户数据信息来进一步丰富“客户画像”。

3、“客户画像”需要收集哪些信息？

购物中心大数据应用消费者画像时，通常关心以下一些数据维度：

排名前列，顾客的基本属性，如性别、收入水平、年龄阶段、小区档次、是否有车，是否有房子等；

第二，顾客的消费分层，如顾客喜欢什么品牌的衣服、什么颜色、什么品类、支付能力怎么样、消费频率等；

第三，顾客的兴趣，如顾客喜不喜欢玩游戏、看不看电影等；

第四，顾客的人际关系，做人和人之间的关系关联；

第五，顾客的地理位置，如顾客经常的活动区域在什么地方等一系列的数据。信息越多，消费者画像越精准。

4、购物中心用“客户画像”来做什么？

5、中粮大悦城利用“客户画像”挖掘商机

掌握“客户画像”的终极目标是增加客流和营业额，朝阳大悦城通过POS机、会员、WiFi统计、客流统计、车流统计、APP等途径抓取的数据分析显示，商场销售额的变化与车流变化幅度有将近92%的相关度。

朝阳大悦城发现，驾车客户是主要销售贡献者，每部车带来的消费超过700元。为此，朝阳大悦城对停车场进行了改造，如增加车辆进出坡道，升级车牌自动识别系统，调整车位导识系统，调整了停车场附近的商户布局。还开展了针对开车族的营销运作，相继推出“免费停车3小时”，“发放小饰品优惠券返还车费”等系列活动，极大地提高了优质驾车客群的到店频率。

6、中商数据城市大数据分析平台

中商数据作为排名前列大数据驱动的商业地产服务商，推出了较新大数据研究成果城市大数据分析平台，针对购物中心关心的客流及消费者画像，做出了全新的定义，以可视化的交互方式，将复杂的大数据技术聚焦在一起，再反馈给商业项目的决策者们。

中商数据在服务龙湖、华润、印力、中粮、上实、万科等众多商业开发商的实操过程中，对于人货场的交互行为的不断研究，进一步深挖其数据背后的价值，并融入商业思维和逻辑，使其焕发出新的生命力和价值。

7、Prada试衣间里的“魔法镜”

在曼哈顿购物中心的Prada旗舰店，安装着这样一些神奇的试衣镜：顾客可以通过试衣间里的“魔法镜”同时看到试穿时正面和背面的效果，按镜子上的按钮甚至回放自己试衣时的动作和步伐，获取衣服的材质、设计和尺码信息，或者选择浏览跟这件衣服相关的其他推荐款式，镜子上的屏幕还会自动播放模特穿着这件衣服走台步的视频。

这面魔法镜实际上是安装了隐形等离子屏幕的高科技设备。“魔法镜”可以作为店员和顾客沟通的工具，店员可以在屏幕上为顾客播放衣服的官方海报和宣传视频，也可以为顾客推荐搭配。

8、ZARA：把消费者声音转换为大数据

在ZARA的门店里，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着Pad，目的是记录顾客的每个意见，当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项都会被记录下来。

经理会将这些数据上传到ZARA的内部全球资讯网络中，每天至少两次，来自众多门店的大数据经过总部分析后传达到生产线，生产线会据此改变产品样式。ZARA从设计到上柜仅需要两周，其他品牌至少需要6-9个月甚至更长。因此ZARA虽然不是时尚的排名前列倡导者，却可以依靠店铺收集大数据，分析当下流行趋势，以较快速度把当下的流行变成现实的行动者！

9、购物中心的大数据道路未来该怎么走？

不止收集还要分析

目前国内商业大数据停留在收集和简单分析阶段，但对于数据深度挖掘分析还是很欠缺。例如知道消费者的动线，停留的时长，以及最终有没有形成交易，但这些数据背后隐藏着什么，尤其是消费者在购物前后，可能存在的深层消费心理与行为动机是什么。这些动机也许连消费者自己也没有意识到，但如果购物中心掌握了这些，对店铺落位、业态调整、动线规划等都具有参考价值。

非会员怎么办？

目前购物中心的客户信息系统，是基于会员大数据信息的应用。而对于非会员信息，如WIFI 收集到的动线轨迹，客流监视器收集到的客流量，非会员产生的销售额，这些分散杂乱的信息同样也是客户画像的一部分，这部分信息依然可以被购物中心所利用，不过需要管理者转换视角来考虑。例如，把销售额和客流量结合，来具体分析销售额上升或下降的原因，这样才能掌握对非会员人群的营销手段，努力把非会员转变为会员。

给偶然消费的顾客一个开通会员的理由

如果顾客只是偶尔来购物中心消费，那么他\她就没有什么动力去注册会员。但如果购物中心与第三方商家合作，例如航空公司、加油站、品牌商家，规定一个积分兑换比例，会激励更多的人办理会员卡。这样“客户画像”描绘得更加精细，可以更加深入地了解消费者啦。

结语

前购物中心对大数据尤其是客户画像的应用正处于起步阶段，多数购物中心还处于依靠经验做决策阶段，大悦城、万达和银泰处于业内先进地位。但未来购物中心将进入一个数据兴则兴、数据强则强的大数据竞争时代，如今这场竞赛才刚刚开始。

大数据时代到来，国内购物中心如何精细化运营

购物中心的运营呢？一直以来是大家关注的一个焦点。“无数据，不管理！”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。

商业地产的竞争激烈，业态可以照搬、商家品牌可以分享、推广活动可以新瓶装旧酒，真正无法复制的是对购物中心内数据的整理、分析以及挖掘。如何利用大数据下潜在的商业价值呢？大数据下的购物中心如何运营？以美美世界为蓝本，为您简单分析大数据下的精细化运营。

通过大数据“理解消费者”行为特征

1供需精准化

大数据的价值之一在于购物中心可以根据实时客流量以及历史数据来分析并告知商家下个时段的预估客流量，同时顾客可通过APP等线上手段接收到精准推荐的优惠券，以此来吸引并引导消费者，均衡供给需求。

在大数据的支持下，美美世界将顾客根据用户年龄、收入和消费观、性格、在购物中心内的生命周期 、消费历史数据等进行分类实现标签化管理，同时还将购物中心内商家的商品、服务等进行数据化处理并且标签化，以便能够与目标顾客进行更精准的匹配推荐，达到供需精准化的目的。

2提升消费者体验

大数据让链接成本变低，能实时精准地把优惠推送给最有需求的人。例如如果美美世界内某餐饮品牌新开业，可将优惠促销信息推送给附近顾客，用最小成本让顾客感受到意外体验，同时还能挖掘到口碑推销员，给予他们特别的优惠，让他们成为活体口碑广告。根据消费金额、频次、客群分析等，将顾客划分层级，这样也有利于商家针对高价值顾客提升购物体验。

以大数据构建线上线下高效运营平台

1依靠wifi实现客流数据的采集

行业内众多的百货、购物中心、超市乃至专卖店都在使用客流监控系统，可以根据投资级别得到相应级别的数据。美美世界通过wifi对线下数据采集分析是时下购物中心掘金大数据的热门应用，在整个广场搭建大WiFi和大会员体系。

通过WiFi体系可以捕捉在广场里面所有的智能手机用户，用户的行迹路线、所关注的商品和消费习惯，然后通过所有的会员体系就可以掌握所有会员的各类信息和其特有的相关产品喜好。

2线下数据争夺战：实体店如何玩转大数据

商家要吸引客户得首要问题就是要知道潜在客户的重要数据，而通过大数据可以制定精准的推广攻略。在解决了谁是客户的问题之后，还得考虑顾客什么时候来购物，而美美世界通过新型POS终端系统，商家可以迅速知道消费者流量的大小，并可以根据流量的时间变化合理安排员工、产品以及服务等。

利用大数据进行运营优化

1优化会员生命周期管理

购物中心运营策略立足于“经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响较大的是会员生命周期。通过对会员总体的生命周期管理，可以准确发现会员维护节点期、平台期、高价值消费期和预计的流失期——只有把握其中规律 ，才有助于指导日常商业运营的会员管理。

2精准获取消费者购物喜好

美美世界通过对实体店顾客的电子小票、行走路线、停留区域的分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为、购物频率和品类搭配习惯。而累积不同用户对品牌和折扣喜爱程度的数据，依托成熟门店的相关数据，再根据新开门店所在城市的用户分析，可以导出新开门店组货和招商的指导意见。

面对大数据时代的来临，希望我们从现在开始，改变我们所有的决策方式，我们会拿数据来说话，让趋势来决定我们的未来。

来源：睿意德，赢商网，腾讯网，网络，版权归原作者所有。

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