2017年-Talkingdata_【T112017-共创数据经济分会场】大数据在商业地产中的应用分享_29页_4mb

报告摘要

本次分享围绕大数据在商业地产行业的应用展开，重点探讨了数据如何帮助洞察顾客需求、分析消费趋势以及优化商业运营。尽管当前商业地产行业在数据方面仍面临诸多挑战，但数据服务商已具备为各类行业场景提供全套服务的能力，并正在不断探索与实践。

数据的重要性：
- 商业地产行业缺乏对顾客需求的全面理解，未能像亚马逊那样彻底掌握顾客行为。
- 数据服务商当前的角色更像是学徒，而非真正的颠覆者。
数据服务的价值：
- 降低成本：通过数据优化运营，减少不必要的资源浪费。
- 增加营收：精准营销和个性化服务提升顾客满意度与消费频次。
数据服务商的素质要求：
- 行业专家：对商业地产及消费市场的深刻理解。
- 合理成本：在提供高质量数据服务的同时保持成本可控。
- 技术能力：具备强大的数据分析和处理能力。
- 数据融合：能够整合内部与外部数据，提供更全面的洞察。
顾客需求分析：
- 通过大数据可以深入了解顾客的消费行为、偏好和趋势。
- 不同客群具有不同的消费特征，例如“乐活主义”客群更注重生活品质，而第二类客群则倾向于在母婴和教育方面投入更多。
消费趋势与数据分析：
- 通过分析全国各线城市各行业消费增长情况，可以识别消费热点和潜力行业。
- 各商圈消费变化趋势表明，成熟与顶级商业区消费指数较高，成长区仍有上升空间。
- 商场各楼层客流变化趋势有助于优化空间布局和品牌组合。

第二类客群特征：
- 生活品质不高，属于工薪阶层。
- 衣食节俭，但愿意为母婴产品和教育投资。
- 偶尔购买奢侈品，满足虚荣心。
- 消费单价区间明确，如餐饮（201-300元）、服装（201-500元）、母婴（501-3000元）等。
常购品牌：
- 餐饮：本家韩国料理、和记小菜、新辣道、CAFFE BENE、新元素、来伊份。
- 服饰：华阳、优衣库、芭拉拉、zara、HM、拉夏贝尔。
- 家装：伟业、胜利、美家、霞飞、迪卡侬、方圆。
- 教育：学而思。
- 母婴：好孩子、孕之彩。
- 奢侈品：路易威登、爱马仕。
- 酒店：印象东坡、豪生、皇冠、锦城湖、开元名都、明珠、汇东、万丽、全季酒店。
数据应用场景：
- 筹备期：通过大数据了解项目周边3KM居住人群分布，分析消费潜力。
- 运营期：分析顾客需求变化，优化品牌组合与空间布局。
- 零售品牌：观察顾客需求的演变，以调整策略和产品线。