商业综合体大数据解决方案

商铺-消费者，用户触 达能力弱
人
商场统一管理，品牌分
场
散经营
货
商户组合-店铺品牌-品牌
商品，三层组合
商业综合体经营现状 与品牌商的相爱相杀
与客流之间的若即若离
接触不到消费者，也不了解消费者的兴趣偏好、消费习惯等特点，没法对商场进行引流。因为如果没有客流，品牌 的交易额就没法得到提升，商业综合体就没法给店铺涨租也没法从中抽成就没法增加收益。
商业综合体业务数据
业务数据需要后端研发根据 业务需要进行研发配置，因 此结构不能通用化
从不同渠道采集顾客行为、店铺属性数据，然后加工处理成可作用于业务的业务数据，让数据驱动业务增长。
客户行为
通过部署点阵采集客户行为，探针要布置在每一个店入口处或者店内。详细记录每一个探 针与店铺的关系，这样探针不仅仅采集顾客mac信息，还附带了店铺属性。探针不停的采 集每一个顾客在商场逛（浏览）与进店（点击）数据信息，形成顾客行为数据。
谁，什么时间，逛了哪家店
店铺属性采集
商场的每一家店铺以及其所归属的品牌，在互联网上都有大量信息。我们通过网络爬虫， 可以方便获取这些店铺和品牌的信息，通过大数据处理能力加工成店铺标签、品牌标签。
美食
杭帮菜
外婆家
口味8.5分
人均65元
干净卫生
网络 爬虫
优衣库
服饰 日系 休闲、时尚 人均484元 环境6.9分
客流监控
更多经营数据
招商租户数据
全面监控招商计划、招商谈判、招商 流程、招商分析的全过程。
租户销售数据
获取租户的销售数据，满足不同租户类型的需求、 预防租户跑单或作弊行为、保障租金和分成收入。
结合更多 数据
商圈数据
商圈项目空间分布图、商圈客群流量 及消费轨迹、分项目客群消费偏好、 分项目圈坪效租金对比数据。
商业综合体面临的问题
商业综合体运营面临的四大痛点
难以获取消费者在商 难以激活消费者进行
场活动数据
引流
市场竞争激烈
招商、业态调整较主 观，无数据支撑
商场人流涌动，但是不清楚这群人有 多少，来干什么，都去了哪些店铺， 待了多久，也不清楚客流变化规律， 兴趣偏好等
依托传统广告，无目的营销，顾客转 换率地，且无法进行跟踪。如何根据 消费者根据消费者地需求偏好，全渠 道地将消费者引流到商业综合体。
基本属性
消费档次 中等
兴趣爱好
挖掘消费者历史数据形成深度标签
品牌偏好 ZARA
风格偏好 快时尚
• 图：一个消费者数据标签的持续生成过程
顾客标签体系
顾客不停的来到商业综 合体，数据逐步增加， 逐步完善，逐步建立起 商业综合体自有顾客数 据体系。目前我们已经 规划了300+各类顾客标 签，以此为基础可以自 由的对商场、店铺、品 牌、顾客等进行监测、 分析、营销。
消费者行为日志
店铺数据
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2017-01-01 10:34
进入ZARA店
滞留136分钟
店铺名称：ZARA 总部地点：西班牙 经营范围：服饰、饰品 特点：潮流、时尚
……
长期将店铺数据与消费者行为日志关联挖掘
数据挖掘
自然语言处理 机器学习 深度学习 知识图谱
消费者深度标签
年龄层次 青年人
外部数据
工商数据、税务数据、人社 数据、水电数据、协会数据、 媒体数据、银行数据等
沉淀 数据 形成 数据 资产
大数据技术 云计算 人工智能
招商引资：客群画像、招商建 议 门店运营：客流分析、门店分 析、关联度分析
活动推广：方案制定、项目执 行
运营评估：评估体系、效果总 结
店铺选址：商圈分析、竞品分 析
2020
商业综合体大数据解决方案
内容目录
一、行业背景 二、数据资产 三、应用场景 四、产品示例
行业背景
从商业综合体的特点了解商业综合体运营现状及所面 临的行业痛点，从而需求大数据的应用场景，找到对 应的解决方案。
商业综合体特点
商业综合体是人、货、场的有机结合，盈利 主要依靠：租金、资产升值、抽成。
1、受网络购物影响大，成为了线下体 验店，流失客户 2、同质化竞争激烈，迫切需要大数据 手段提升自身竞争力
由于没有数据支撑，商场管理者主观 进行品牌招商、业态分布规划，造成 商场整体业态分布不合理，流失潜在 客户
解决思路
客流数据
到访时间、人群特征、区 域热点、进店数据、停留 数据……
经营数据
销售数据、停车数据、经营 数据、财务数据、业务数据、 对外关系数据、物管数据
停车数据
结合停车场车位识别系统及停车位位 置数据。
商品数据
以商品为中心，获取商品基础属性、特征、 所属品牌定位、进销存、促销等数据。
会员数据
以顾客为中心，获取会员、积分、交 易、到访、购物偏好、动线等数据。
应用场景
大数据应用场景
基于我们搭建的数据化运营体系，我们的产品由哪些 功能模块组成，这里做简短说明。
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电影派 电子产品控 追求品质 西式快餐 品牌忠诚
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工作自由 有孩子 消费能力高 喜好甜食 商场忠诚
构建顾客标签体系 数据资产化
•通过长期全触点采集消费者在商业综合体逛（浏览）与进店（点击）数据，形成消费者行为日志； •将店铺属性映射至消费者身上，实现人、店数据MAPPING，构建商场内人-物-场景互联互通的消费者基础标签体系； •利用沉淀数据历史算法模型，挖掘消费者特征习惯，形成其深度标签，从而持续完善消费者标签体系； •持续积累数据，形成商场自有数据资产，为后续数据应用（数据业务化）奠定基础。
Fra Baidu bibliotek
顾客标签
通过长期采集顾客在商业综合体逛（浏览）与进店（点击）数据，形成顾客的店铺偏好， 把店铺属性反射到顾客身上，形成顾客基础标签。
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进店 20次 中影国际 6次 BOSE音响 4次 APPLE 7次 必胜客 8次
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进店 37次 工作日 21次 孩子宝 14次 ZARA 10次 可莎蜜儿 10次
商场定位：定位优化
数据资产
如何搭建商业综合体自有数据资产体 系
以商业运营闭环为目标，从数据采集层、数据加工层、 数据运营层、客户触达层来说明如何构建数据化运营 体系。
数据范围
顾客行为数据
行为数据的核心是描述了哪 个顾客在什么时间点、什么 地点、去了哪家店铺等
店铺属性数据
商场的每一家店铺，店铺所 归属的品牌，在互联网上都 有大量的信息，我们通过网 络爬虫可以方便获取店铺及 品牌的信息