观远数据-购物中心
​*“为了在数字时代生存,购物中心需要重塑自我”——麦肯锡*

什么是购物中心智能分析?

购物中心和品牌商之间的合作是双向的,购物中心获得租赁费(通常包括固定租金加上商铺销售额的百分比),作为回报,零售商希望商场所有者为他们创造流量。因此,购物中心智能分析衡量的是商场和商铺之间关系的质量:商场需要向租户证明商铺的价值,同时还将通过顾客追踪,来捕捉顾客在购物中心的逛店动线和消费行为,为商铺运营提供支持。

数字时代,购物中心如何重塑自我?

购买方式的颠覆性变革,使得人们不像之前那么经常去逛购物中心。但重要的是,销售转化率正在上升,这意味着客户的购买意愿更高,这也意味着购物中心的访客将比以往任何时候都更有销售潜力——我们可以从众多的数据报告中看到这种趋势,因此商场亟需转型,这点毋庸置疑。

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*数据来源:观点指数研究院《2018中国商业地产发展年度报告》

现在,当消费者进入购物中心时,他们期望获得的是远远超出传统的购物体验。购物中心正在演变成为“体验中心”,人们不再把它当成一个购物的目的地,而是一个聚会的场所。随着这些趋势在全球舞台上的推进,它们迫使着购物中心重新思考如何构思和运营自己的商业地产。

而数据可以帮助购物中心更好地衡量购物者的行为,并进行企业精细化管理,从而保持与行业发展的实时同步并带来差异化的竞争力。

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优化商铺提高购物中心竞争力

对租户组合进行战略评估,可提高当前商场基础的生产力和收益。该分析需要将品牌商经营状况和消费者需求列入考虑范围,并主要用以指导租金定价和整体商业规划管理。这包括:

一、店铺运营:购物中心为入驻品牌带来流量,品牌的运营决定了流量的转化,因此用数据赋能品牌,与品牌形成协同效应显得尤为重要。通过数据监控店铺经营的健康状况,提前发现提前改善,从而保持恰当的租售比,给品牌带来高流量,让品牌实现高转化,让购物中心与品牌实现双赢。

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商铺分析

二、招商管理:通过空租率、招商业绩的拆解分析及监控,实现数据追踪到人,快速响应招商调改策略;基于现有业态结构和品牌运营情况,辅助客流分析,准确衡量店铺价值,持续吸引优秀品牌入驻,提高招商调改效率。

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业绩监控

三、市场推广:消费者升级越来越明显,消费者需求更加多样化,如何设计高效精准的市场推广活动、吸引客流、活跃购物中心热度?我们以数据为导向,刻画消费者群体画像,定位业态、活动偏好,设计更贴近消费者偏好的活动,提升活动效果和转化,并保持持续分析改善。

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营销分析

洞察消费者购物路径全场景

消费者的购买决策过程涉及多个联系点,其中许多现在可以通过数字化的方式被捕获,包含其逛店动线、消费取向等等信息。这些数据已经成为了购物中心研究消费者的标配,因此重点应该从如何获取数据转变为如何从中获取洞察力,为消费者带来更好的购物体验

观远智能分析平台目前支持购物中心客流/车流数据、POS、CRM、营销数据、商管系统、填报数据等多数据源敏捷接入,再通过观远数据智能分析平台的预置指标计算,转换为数据可视化结果呈现,做到一站式分析监控。

这将形成以消费者为中心,覆盖消费者购物路径的全场景分析。同时以这些数据分析为支撑,购物中心可以对会员或普通消费者进行个性化识别,不断推出新玩法增强忠诚度和黏性,比如通过会员消费偏好分析在节假日推送不同的优惠券,又或者通过会员生命周期结合RFM分析制定精准唤醒策略。

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打造闭环的企业数据赋能框架

作为一个企业级解决方案,观远数据智能分析将站在企业管理的角度上,为购物中心打造闭环的企业数据赋能框架。即在购物中心的业务系统基础之上,构建统一的场景分析主题,用数据监控业务,基于数据改善业务,让数据服务于决策,从而建立可持续的竞争优势,打造智慧购物中心。

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当中涵盖了驾驶舱、会员管理、招商管理、品牌运营、决策模型、财务分析、人力分析等核心场景分析。并通过多终端展示形式,呈现不同主题、不同分析页面给企业各业务负责人。

核心分析场景示例

驾驶舱:提供全局视角的经营分析,有力支撑决策者掌握商场经营现状,准确获取当前客流和业态销售表现,快速洞察品牌店铺及消费者的异常现象。

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CEO看板

会员管理:打破传统“填鸭式”会员管理,通过会员生命周期管理,会员价值分析,会员复购分析等一系列专题应用,实现会员侧精准的激活、唤回和营销,有效提升活跃度和转化。

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客户画像

招商管理:有效应对当前购物中心招商竞争白热化的局面,从数据侧提升招商调改各环节的效率。通过升级室内地图,监控现有品牌店铺的合同执行情况,量化店铺基于地理位置和客流的经营表现,追踪招商专员实际业绩完成情况,最终达成品牌的持续升级。

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室内地图

品牌运营:加强与品牌的数据协同效应,一方面监测品牌对于商场客流的转化情况,另一方面通过楼层、业态及时段等分析,发现品牌的经营提升点,主动推动经营报告,与品牌共同防范经营风险。

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业绩自动化管理

决策模型:一键导入顾客消费行为挖掘、会员预流失模型,智能监控预警模型等,将决策流程标准化,节省思考时间,极大提升效率。

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预流失会员分析

财务分析:以规范及稳健的财务管理作为购物中心营运的基础,通过相关的利润分析、资金周转天数及回款分析等,准确评估购物中心是否正在带来正面效益,从而更好地指导下一步行动。

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财务分析

人力分析:分为入职前的招聘分析、离职情况分析,以及员工绩效完成一览,旨在量化管理能力、推动人力资源合理配置。

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人力资源分析-离职

以上是观远数据关于「购物中心智能分析解决方案」的核心思路,文中只节选部分细节指标和应用场景。