购物中心数据分析如何设置关键指标Word文件下载.docx
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商店捕获率
店铺销售转化
通过有效地使用人员追踪技术，获取以上数据，使得购物中心的业主能够直观、可视的洞察到不同的租户组合的获益方式，购物中心的商户可以增加销售机会的数量和质量。
随着如今零售商和购物中心业主所面临的激烈市场竞争，导致对这些数据的衡量标准也常常随之调整。
但无论如何调整，购物中心数据分析的基本原则是恒定不变的，所有对数据的解读与应用，无不在围绕以下三个直击本质的问题作答：
购物中心的存在意义是什么？
基于地理位置购物中心的价值应该有哪些方面的调整？
人们多久去一次购物中心？
为什么？
如何衡量购物中心的绩效？
商场与商户的？
而在购物中心的数据分析工作中，我们面临的现实挑战往往是人们不能有效地使用这些数据。
而这正是我们为什么要学着在展开分析之前，提前设置核心议题。
就购物中心数据分析而言,2021年的三个最重要的核心议题是：
■社交功能：
成功的购物中心往往是社群或社区的活动中心
借助人工智能之类的技术,你将能够确定人们是一起来的还是作为群体的一部分来的。
购物群体可以是一对母子,两个闺蜜或是几代同堂的家庭。
这足以表明人们为什么会来到他们的社区购物中心。
■服务体验：
客户体验的本质是人们在逛商场时能被记住的事情
服务型零售不仅仅是电影院和美食广场。
它涉及沉浸式技术,例如AR和3D人体扫描。
该技术将“触摸”的概念融入了“共同创造”。
■领地意识：
不同年代的人有不同的需求,对购物中心的看法也不同
市场细分不仅可以在线上应用,在购物中心的实体零售中也同样奏效。
老年人喜欢在安全而又宽敞的购物中心里散步,有时只是为了孙子孙女上课时的等待时间里锻炼身体。
在数字世界中长大的Z世代享受着购物中心里的实体商业属性和内置的边界与速度。
对于年轻人来说,Wi-Fi不是一种选择,而是必需品。
基于顾客的需求特征，提供完善的环境体验，是使顾客增加游逛时间的有效保证。
Part2
6大购物中心关键指标
围绕着核心议题，从关键的数据指标出发，回归到核心议题上，通过此过程的反复优化，实现解决购物中心的本质问题，这正是数据分析工作的过程。
在此过程中，数据指标成了撬动一切的杠杆支点，因此就显得尤为重要。
数据指标的设置与解读，是数据分析工作的科学性与合理性的基础。
通常购物中心的关键指标由6大指标构筑：
■商场客流量（访客）
客流量反映了购物中心产生成交的机会，是反映“商场到商店”的渠道作用的第一步。
而商店的访客是必然包含在商场的客流量中的，所以我们以相同的方式测量购物中心的客流量与门店的人流量。
计算商场客流量时，应注意计数指标至少要包括每个时间段的到达和离开。
在当下技术发展迅速的今天，部署多重传感器的软硬结合解决方案中，往往还支持“购买群体”和“体表特征”的属性采集，从而获悉到访者的组成与消费特征。
■场内位置分析
虽然购物中心客流量量化了到访人数,但最近的客流量更直观地反映了成交机会。
这体现的是一个购物中心的业态布局与空间规划，对客流的引导性与牵制性。
游逛深度更可以找到购物中心的客流量与商店位置之间的相关性。
在超市行业中，这个规律常被用尿布与啤酒的故事来解读，在购物中心里，运营者运营的是门店与客流，而非是商品与顾客。
但在购物中心中，还是可以找到这样的例子，比如美食广场和购物中心入口处的人流模式就是一个很好的邻近转化的分析目标。
这样的规律在主力店,尤其是大型百货中,可以更清晰的看到某个特定的门或通道与商店之间的直接联系。
在位于主力店旁边的零售门店中,我们可以识别到与顾客流量的间接链接。
有些购物中心很大。
比如,南佛罗里达的Sawgrass购物中心是美国最大的购物中心之一。
横穿购物中心就需花费一个小时。
如果访客进入Target商店,他们不太可能去到另一端的马歇尔（Marshall）商店。
Sawgrass，美国最大的购物中心之一，此购物中心有很多条室内和室外街区构成，包含了多数世界顶级品牌，比如Burberry，Boss，MaxMara，Theory。
掌握场内位置与门店的关系，可以帮助购物中心迅速搭建一个完善的空间与商业的系统性关系。
■商场内位置营销
位置分析和位置营销之间的区别在于建立与客户的联系。
通常,我们可以使用一整套解决方案同时做到这两点。
由于商场内营销对流量有影响,所以我们应该考虑提前设置好营销指标。
例如,数字标牌在商场中很常见，但它只有在大门口才会有最佳效果吗?
活动通常在周末举行，但大量人群有时往往会使真正的购物者望而却步。
在考虑位置营销时，一定不要忘记同时考虑地理位置和基于时间的指标，比如停留时间的百分比等，大量经验表明，时间指标就极大的提升客户购买旅程的有效性。
■商店邻近流量
邻近流量即是商店附近经过的人数，邻近率衡量的是商场对商店的价值最常见的量化表现。
由于邻近交通衡量的是对商店“足够接近”的需求,所以始终都是衡量商场空间规划与业态布局的直接性指标。
商店邻近流量解决的主题：
-并非所有商店都一样：
商店的性质影响了邻近交通的价值分析。
比如咖啡店的顾客与玩具店的顾客通常交叉就很少。
-商店入口。
有一个入口的商店与有两个或两个以上入口的商店是有区别的。
在这样的商店中,交通流甚至包括进出停车场的人。
无关的流量会降低销售量的转换与对客流的消费潜力的挖掘。
-多近的距离算近？
在流量传感器中,关键在于视野的获取。
传感器的倾斜度可以调整为0.3-1米之间，以便于人员计数解决方案能够准确定义“邻近流量”的概念。
当苹果商店在某个巴塞罗那购物中心的三楼开业时,它改变了商场内部的交通流量。
以前,很少有人逛商场的三楼。
之后,那些人在商场内享有最有利的地理位置。
苹果商店以两位数的速度提高了接近率。
因为苹果商店带来的客流量所产生的交差销售，使得邻近的通往苹果商店的路径相关店铺，租金以及店铺销售都变得比以往收益更大。
■商店捕获率
邻近交通量衡量商场的模式。
捕获率衡量的是该商店或店铺通过品牌,促销和橱窗吸引流量到店铺的能力。
商业上的故事开始，往往起源于一个关键的节点，在网络世界里，往往体现为一个号召性用语。
比如，在博客中,是“订阅”，在电子商务中,则是“添加到购物车”。
这个节点的特征，即是产生商业行动的临界点。
以下是顾客的调研结果一些想法：
-停留在橱窗中的时间：
是否存在停留时间验证商店橱窗显示是否成功的争论。
有人说,唯一的“成功”因素是当人们驻足去看橱窗里的陈设。
陈设有潜意识上的吸引的作用，对于橱窗,人体服装模型和展示柜来说都是如此。
-营销标牌：
商店将标牌放置在商店外时,其目的是吸引人们进入。
陈列内容会影响商店外的人流。
但有时,它也会阻碍客流进入店内。
-经营区边界线：
传感器将越过经营区边界线的人计为访客。
有时,顾客无需越过经营区边界线就可以观看陈设。
在某个购物中心里有一家珠宝店，位于购物中心人流动线的两条主要干道之间的拐角处。
它具有开放式展览的特点,使人们可以从两侧观看到。
每个入口附近经过的人数相同。
客流数据显示,大多数顾客通过一个入口进入，第二个入口有许多人在附近经过,但几乎没有访客。
路径数据分析的结果是，人流少的入口正对着美食广场，而有许多人经过的入口在购物中心的主干道上。
两个入口处的邻近交通量相似,但“捕获率”区分出了两者的不同,店铺随即对第二个入口的人流则采取了新的营销行动。
■商店销售转化
一旦当数据分析工作进入了商店的范畴,就会马上发现最关键的指标是销售转换。
店内的购买渠道涵盖了客户参与度,号召性用语,商品价值传达和店员等多维度的考虑。
这就开启了另一个数据分析的世界，但往往就不被购物中心所需要考虑了。
Part3
购物中心做数据分析是
在激烈竞争下的必然选择
在过去的45年中,美国的购物中心增长了300％以上。
与加拿大的1.52平方米和澳大利亚的1.03平方米相比,每人的零售面积超过2.18平方米,零售业的激增转化为购物中心的过度扩张。
尽管过去几年中小型购物中心的数量趋于平稳,但购物中心远未消亡。
随着由于人们购物的方式产生了天翻地覆的变化，购物中心也同样在经历不断地变革与发展。
据全球最大的商业地产集团Westfield公开披露，“10年前,Westfield42％的销售额来自百货商店。
而今天,只有28％。
”
是的,购物中心客流量下降了。
人们逛购物中心的频率没有以前那么高了。
但与此同时，更重要的变化是销售转化率上升了。
这意味着客户的购买意向更高了。
这也意味着购物中心的访客比以往具有更大的销售潜力。
在美国的47,000个购物中心中,有1221个是购物商场（2016年）。
但ICSC（国际购物中心协会指出，商场面临的境遇是完全不同的。
ICSC根据坪效能力将购物商场从A到D进行分类之后发现,20％的购物商场产生了超过72％的全部销售额，两极分化严重。
巴尔港购物中心位于美国佛罗里达州，是美国坪效最高的购物中心，也被认为是盈利能力最强的购物中心，以聚焦高端市场的消费热点而闻名。
奢侈品零售店在这里数不胜数，包括著名的Chanel、GUCCI、PRADA、LANVIN、Dolce&
Gabbana、NeimanMarcus等众多设计师品牌。
巴尔港购物中心的单位坪效达到这个购物中心与其他传统购物中心的另一个区别是它的露天结构。
如果凯撒宫商城每平方米能赚157美元（合1016人民币元），那么巴尔港的店铺肯定会更有生产力，销售额高达每平方米229.5美元（合人民币1485.7元）。
这家有着50年历史的豪华购物商场之所以能充满活力,是因为它顺应了零售业的变化并前瞻性的预判了消费者的购物期望。
它是被零售商定义为“时尚生活购物商场”的先驱，并且还在保持不断地创新。
一方面是以巴尔港购物中心为代表的头部购物，而另一方面,却是C级和D级的购物商场正濒临消失。
ICSC给出的预测是大约30％的购物商场会倒闭。
做好数据分析，将为购物中心和零售商挖掘销售潜力，开启通往未来的道路。
我们将从数据中看到未来的趋势，指导我们为适应市场而开展的商场积极转型。
值得注意的是，在数据分析工作中，应避免设置过于模糊的目标,例如“改善客户体验”、“增加业态组合效应”此类不可量化或面临复杂思考的抉择，尽量将目标缩小到可以用是或否来衡量的具体目标。
如何重塑自我，以实现在数字时代的生存与发展将成为商业地产界的长期议题。
Part4
数据分析可以帮助购物中心看到的未来
当下，购物中心正在演变为“体验社区中心”。
所谓“体验社区中心”，是由三个重要的维度所支撑，地区需求、品牌和品牌的组合。
一个购物中心的运营管理者，首要的工作即是通过地点，来确定定位，通过思考顾客来到购物中心目的与动机，最终实现对商户组合的优化。
购物行为本身充满了目的性，但由于如今购物中心不再是唯一的购物渠道，人们可以很容易地在网上购买自己喜欢的品牌或者产品，购物中心的角色正在渐渐地脱离购物的场所。
尽管趋势如此，但令人惊奇的是，购物中心本身已经演变成了一个新的场所。
更确切地说,购物商场变成了当地人在生活上的聚集地。
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