重磅發布：2019購物中心智能分析解決方案

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“為了在數字時代生存，購物中心需要重塑自我”——麥肯錫

什么是購物中心智能分析？

購物中心和品牌商之間的合作是雙向的，購物中心獲得租賃費（通常包括固定租金加上商鋪銷售額的百分比），作為回報，零售商希望商場所有者為他們創造流量。因此，購物中心智能分析衡量的是商場和商鋪之間關系的質量 ：商場需要向租戶證明商鋪的價值，同時還將通過顧客追蹤，來捕捉顧客在購物中心的逛店動線和消費行為，為商鋪運營提供支持。

數字時代，購物中心如何重塑自我？

購買方式的顛覆性變革，使得人們不像之前那么經常去逛購物中心。但重要的是，銷售轉化率正在上升，這意味著客戶的購買意愿更高，這也意味著購物中心的訪客將比以往任何時候都更有銷售潛力 ——我們可以從眾多的數據報告中看到這種趨勢，因此商場亟需轉型，這點毋庸置疑。

*數據來源：觀點指數研究院《2018中國商業地產發展年度報告》

現在，當消費者進入購物中心時，他們期望獲得的是遠遠超出傳統的購物體驗。購物中心正在演變成為“體驗中心” ，人們不再把它當成一個購物的目的地，而是一個聚會的場所。隨著這些趨勢在全球舞臺上的推進，它們迫使著購物中心重新思考如何構思和運營自己的商業地產。

而數據可以幫助購物中心更好地衡量購物者的行為，并進行企業精細化管理，從而保持與行業發展的實時同步并帶來差異化的競爭力。

優化商鋪提高購物中心競爭力

對租戶組合進行戰略評估，可提高當前商場基礎的生產力和收益。該分析需要將品牌商經營狀況和消費者需求列入考慮范圍，并主要用以指導租金定價和整體商業規劃管理。這包括：

一、店鋪運營 ：購物中心為入駐品牌帶來流量，品牌的運營決定了流量的轉化，因此用數據賦能品牌，與品牌形成協同效應顯得尤為重要。通過數據監控店鋪經營的健康狀況，提前發現提前改善，從而保持恰當的租售比，給品牌帶來高流量，讓品牌實現高轉化，讓購物中心與品牌實現雙贏。

商鋪分析

二、招商管理 ：通過空租率、招商業績的拆解分析及監控，實現數據追蹤到人，快速響應招商調改策略；基于現有業態結構和品牌運營情況，輔助客流分析，準確衡量店鋪價值，持續吸引優秀品牌入駐，提高招商調改效率。

業績監控

三、市場推廣 ：消費者升級越來越明顯，消費者需求更加多樣化，如何設計高效精準的市場推廣活動、吸引客流、活躍購物中心熱度？我們以數據為導向，刻畫消費者群體畫像，定位業態、活動偏好，設計更貼近消費者偏好的活動，提升活動效果和轉化，并保持持續分析改善。

營銷分析

洞察消費者購物路徑全場景

消費者的購買決策過程涉及多個聯系點，其中許多現在可以通過數字化的方式被捕獲，包含其逛店動線、消費取向等等信息。這些數據已經成為了購物中心研究消費者的標配，因此重點應該從如何獲取數據轉變為如何從中獲取洞察力 ，為消費者帶來更好的購物體驗。

觀遠智能分析平臺目前支持購物中心客流/車流數據、POS、CRM、營銷數據、商管系統、填報數據等多數據源敏捷接入 ，再通過觀遠數據智能分析平臺的預置指標計算，轉換為數據可視化結果呈現，做到一站式分析監控。

這將形成以消費者為中心，覆蓋消費者購物路徑的全場景分析。 同時以這些數據分析為支撐，購物中心可以對會員或普通消費者進行個性化識別，不斷推出新玩法增強忠誠度和黏性，比如通過會員消費偏好分析在節假日推送不同的優惠券，又或者通過會員生命周期結合RFM分析制定精準喚醒策略。

打造閉環的企業數據賦能框架

作為一個企業級解決方案，觀遠數據智能分析將站在企業管理的角度上，為購物中心打造閉環的企業數據賦能框架。即在購物中心的業務系統基礎之上，構建統一的場景分析主題，用數據監控業務，基于數據改善業務，讓數據服務于決策 ，從而建立可持續的競爭優勢，打造智慧購物中心。

當中涵蓋了駕駛艙、會員管理、招商管理、品牌運營、決策模型、財務分析、人力分析等核心場景分析。并通過多終端展示形式，呈現不同主題、不同分析頁面給企業各業務負責人。

? 核心分析場景示例

駕駛艙： 提供全局視角的經營分析，有力支撐決策者掌握商場經營現狀，準確獲取當前客流和業態銷售表現，快速洞察品牌店鋪及消費者的異?，F象。

CEO看板

會員管理： 打破傳統“填鴨式”會員管理，通過會員生命周期管理，會員價值分析，會員復購分析等一系列專題應用，實現會員側精準的激活、喚回和營銷，有效提升活躍度和轉化。

客戶畫像

招商管理： 有效應對當前購物中心招商競爭白熱化的局面，從數據側提升招商調改各環節的效率。通過升級室內地圖，監控現有品牌店鋪的合同執行情況，量化店鋪基于地理位置和客流的經營表現，追蹤招商專員實際業績完成情況，最終達成品牌的持續升級。

室內地圖

品牌運營： 加強與品牌的數據協同效應，一方面監測品牌對于商場客流的轉化情況，另一方面通過樓層、業態及時段等分析，發現品牌的經營提升點，主動推動經營報告，與品牌共同防范經營風險。

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業績自動化管理

決策模型： 一鍵導入顧客消費行為挖掘、會員預流失模型，智能監控預警模型等，將決策流程標準化，節省思考時間，極大提升效率。

預流失會員分析

財務分析： 以規范及穩健的財務管理作為購物中心營運的基礎，通過相關的利潤分析、資金周轉天數及回款分析等，準確評估購物中心是否正在帶來正面效益，從而更好地指導下一步行動。

人力分析： 分為入職前的招聘分析、離職情況分析，以及員工績效完成一覽，旨在量化管理能力、推動人力資源合理配置。

人力資源分析-離職

以上是觀遠數據關于「購物中心智能分析解決方案」的核心思路，文中只節選部分細節指標和應用場景。欲了解詳細內容，可登錄觀遠數據官網進行查詢。

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