2020中国步行街智能化发展报告_45页_3mb

2020中国步行街 智能化发展报告总结

核心内容

本报告基于商务部推动的步行街改造提升政策，对首批11条试点步行街在2019年及2020年初的宏观经济背景、城市画像、客流变化、业态分布、智慧服务等多个维度进行了深入分析，并提出了相应的改造建议。

主要观点

宏观经济与城市画像

• 宏观经济形势：2020年疫情对中国经济造成严重冲击，尤其影响线下消费。但国家政策支持及消费券发放有助于提振消费。
• 试点城市画像：
  • 第三产业占比高：北京、上海、广州、成都等城市第三产业占比超过60%，成为经济主要驱动力。
  • 消费水平差异：一线城市如北京、上海、广州人均消费支出高，而部分新一线城市如天津、沈阳、广州、重庆等消费倾向高。
  • 技术输出与吸纳：北京、西安、上海技术输出能力强，而重庆、杭州以技术吸纳为主。
  • 人口吸引力：一线城市吸引大量外来人口，西安、杭州等新一线城市常住人口增长快，反映其人才吸引力。

客流分析

• 客流总量增长：11条步行街2019年客流量普遍增长，平均同比增长7.6%。
• 客流年龄结构：55岁以上人群增长最快，达24%；25-34岁人群占比较高（32%），对潮流和体验敏感。
• 客流来源地：
  • 本市客流：北京王府井、上海南京路本市客流增长最快。
  • 外市客流：成都宽窄巷子、杭州湖滨、西安大唐不夜城外市客流占比高。
  • 外省客流：杭州湖滨外省客流占比达65.5%，表明其吸引范围广。
• 客流距离影响：沈阳中街本地客流主要来自5公里内，而上海南京路本地客流来自10-20公里范围。

业态分析

• 业态多样性：11条步行街均涵盖购物、生活服务、美食等民生相关业态，占比60%-85%。
• 文化旅游类业态：金街、北京路、宽窄巷子等文化旅游类业态聚集度高，涵盖展览馆、美术馆等。
• 小店经济：购物业态下小店占比最高，达75%-93%；美食和生活服务类小店占比也较高，尤其是沈阳中街、成都宽窄巷子等。
• 疫情对小店的影响：疫情对服务业冲击大，需通过金融科技等方式提振小店经济。

智慧服务分析

• 智慧服务应用：短视频、生活服务、移动支付等智慧服务应用使用量增长显著，其中短视频类应用同比增长达110%。
• 智慧交通：公共交通、城市叫车、租车等出行方式增长迅速，提升客户体验。
• 移动支付普及：移动支付在步行街内广泛应用，尤其在特色型步行街增长显著，助力小店经济。
• 电商融合：线上营销节日如618、双十一期间，步行街电商需求活跃，跨境电商、特卖、生鲜类需求增长明显。

关键信息

• 客流量增长：特色型步行街如成都宽窄巷子、杭州湖滨、西安大唐不夜城客流增长显著，其中宽窄巷子同比增长48.2%。
• 业态分布：综合型步行街如北京王府井、上海南京路、广州北京路、天津金街、武汉江汉路、重庆解放碑等，业态丰富且聚集度高。
• 智慧服务增长：短视频类应用、生活服务类应用、城市叫车类应用使用量增长最快，分别达110%、300%、196%。
• 金融科技赋能：通过统一收银、征信评分、融资支持等方式，助力步行街及商户发展。
• 回归商业本质：无论线上线下如何融合，最终仍需以商品质量和服务能力为核心竞争力。

改造建议

• 加速线上线下融合：通过线上平台引流，结合线下体验，提升整体消费效率。
• 升级线下商业：注重消费体验的提升，如时尚餐饮、电影院、KTV等，打造个性化、独特体验的业态。
• AI和大数据赋能：利用大数据分析游客行为，优化招商和空间布局；智能调度系统提升人流管理。
• 金融科技赋能：建立统一收银系统，完善商户征信体系，提供融资支持。
• 回归本质：强化商品和服务质量，满足到访客流的消费和休闲需求。

数据来源

• 智慧足迹数据科技有限公司
• 百度地图开放平台
• 国家统计局、地方统计局
• 京东线上消费大数据

结构清晰

• 宏观基本面：分析经济、消费、人口等城市画像
• 微观需求画像：客流变化、属性、来源地、智慧服务使用情况
• 微观供给画像：业态多样性、聚集度、小店经济分析
• 有效发展策略：线上线下融合、AI和大数据赋能、金融科技赋能、回归本质

总结

报告全面分析了2019年及2020年初11条试点步行街的运营情况，揭示了客流增长、业态分布及智慧服务应用的趋势。同时，提出了结合线上线下融合、AI大数据、金融科技等手段，推动步行街智能化发展的建议。