重磅发布：2019购物中心智能分析解决方案

“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。

*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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

、

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。

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。

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。

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。欲了解详细内容，可登录观远数据官网进行查询。