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                    新消費升級趨勢下,「商業地產數字化」的進階之路

                    2021-10-11

                    商業地產數字化轉型是必然趨勢,是企業面向未來的戰略開始。在頂層設計與組織架構在數字化進程中更為關鍵。在疫情影響下,實體商業被迫推進數字化轉型,越來越多的購物中心開始推開數字化的大門??v觀當前實體商業數字化的進程,頭部企業在數字化上探索實踐相對更主動。

                    對實體商業而言,數字化轉型不止是單純的開通線上商城、打通會員系統、停車服務等功能。通過數字化體系整合人、貨、場,從而實現突破時間、空間、門店的界限限制,為消費者帶來沉浸式全天購物體驗。未來打通線上線下全域的數字化運營能力,商業地產進入新的發展階段。數字化已是購物中心不可或缺的基礎建設,也是未來競爭的關鍵。

                    #01

                    數據源能實名,絕不推論

                    數據一直存在來源不清、解讀不嚴等問題,這導致用數據做決策時存在混亂、虛假現象,最終導致決策錯誤。同時,數據源紛雜且不穩定,需要進行篩選,因此,數據源識別至關重要。目前,不管是網站、APP,還是平臺、IT企業,都可以提供數據,用軌跡的方式進行核心畫像。

                    半徑內通達性,項目周邊100米-3公里半徑內不同出行方式(步行、公交、自駕)的到達時間和較全市對比;城市通達性,距離項目最近的公共交通(包括公交、地鐵、火車、機場)到達距離及耗時。

                    圖片來源:商用智能CDDA

                    交通與設施示例數據

                    圖片來源:商用智能CDDA

                    交通與設施數量以及地圖內的分布

                    商用智能CDDA 聯席執行官 鄭瑞聲認為,用軌跡產生推論的人群核心畫像存在一定的問題,它的軌跡數據必須授信才能拿到信息,這就導致軌跡數據不連續,從而難以區分客戶的屬性。

                    #02

                    推論數據必須基于場景

                    如果數據源能登記,就不用假設;如果數據源不能登記,就必須用推論數據,但推論必須基于場景,比如支付、瀏覽、社交、插件等。商用智能CDDA 聯席執行官 鄭瑞聲用移動、聯通、電信、騰訊云、友盟、高德、百度、銀聯智慧等數據源,從采集對象、采集方式、采集頻次、活躍人數和覆蓋范圍等方面進行比較,總結出數據源的取信原則:

                    • 采集方式決定準確性,是第一判斷,用戶量次之;
                    • 各采集方式的優先級:實名、定位、支付 > 瀏覽、社交 > 插件;
                    • 同采集方式下優先級:連續 > 授權、使用時。

                    #03

                    數據表象與應用解題相比,應用解題更關鍵

                    應用解題更關鍵的原因在于只有將邏輯推導出來,才能夠拿到數據背后顯示出來的背后邏輯。商業是人構成的,背后的運營、推廣涉及到區域、輻射、客群基礎、主力客群、營業額預估、客群畫像等數據分析。

                    午間高峰晚間高峰兩個時段熱力對比圖

                    對于精準營銷要解決場內數據,商用智能CDDA 聯席執行官 鄭瑞聲認為,這只解決了一部分,如果是旺場,解決場內數據沒問題;如果不是旺場,就需要引流、聚客,這就需要場外數據來解決。

                    #04

                    數據分析及決策建議

                    傳統的通過導出數據庫數據,手工整理數據并分析的工程量及時間精力投入非常大。開始考慮引入數據分析工具,可視化展示工具等,以提升對于數據不同緯度的拆分以及分析?;ヂ搮f同管理平臺不僅能處理結構化數據,也能處理文本、語音、圖像、視頻等非結構化數據,并能實現數據打通,基于多種類數據的全面分析提供結果和決策建議。

                    通過對積累數據的智能分析,能夠幫助組織進行實時決策。比如通過對銷售數據進行智能分析,更好地對銷售資源進行配置;通過對訪客的設備信息、駐留時間等相關信息進行搜集,提高停車場的管理效率等等。

                    #05

                    通過數據產生業務洞察

                    商業地產的數據就不能僅僅是來自于自身,還需要一些第三方數據的支持,以幫助企業更好地了解整體的市場環境及競爭格局,了解潛在及目標包括已經成單的老客戶的特征,對用戶的行為、偏好等做綜合性分析,從而形成立體的分層的分析和趨勢性判斷。更好的對產業、對行業、對目標客戶群體產生洞察與了解。

                    萬商由人,人最重要,了解一定范圍內的居住、辦公、訪客三大人群數據,是做商業運營的基礎。

                    居住、辦公、訪客三大人群的各人群總數。各行政區人口數量對比:

                    圖片來源:商用智能CDDA

                    客源屬性呈現、客源總量

                    三大人群(居住、辦公、訪客)的客源畫像,以核心畫像、輔助畫像、偏好畫像三大類別來做分析,豐富而全面,以居住人群為例:

                    核心畫像,包括性別比例、主力人群年齡分布、人均月消費支出及較全市均值對比;

                    輔助畫像,包括學歷、婚姻狀況、生育情況、房產情況、車產情況及較全市均值對比。

                    偏好畫像,包括主流APP使用興趣占比、服飾鞋帽消費偏好占比、餐飲偏好占比、生鮮偏好占比、飲品偏好占比、生活愛好占比及較全市均值對比。

                    圖片來源:商用智能CDDA

                    客源畫像

                    圖片來源:商用智能CDDA

                    非戶籍人員來源地分布

                    圖片來源:商用智能CDDA

                    畫像的詳細指標概覽

                    通過對包括電商數據、社交數據、搜索數據、線下消費數據等多維度數據進行融合,建立起更精準的用戶畫像數據,而后給出相關的決策建議,幫助商業地產達到更精準地營銷手段進行營銷,從而實現獲客的轉化。

                    #06

                    數字營銷將是未來商業地產的頂梁柱

                    數字化與業務相結合,實現數字化賦能決策。通過各環節數據的收集,可以在新項目籌開前,完成從從前側定位、消費者畫像、招商業態落位......講運營管理前置處理,提供最有效、最優的解決方案。

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