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朝陽大悅城大數據“曼哈頓計劃”啟示錄

2018-06-05

70多年前,美國開始了人類歷史上第一顆原子彈的研制,即曼哈頓計劃。這項計劃實現了核物理學的理論落地,為人類開啟了核世界的大門。而70年后的今天,商業地產界的“曼哈頓計劃”剛剛完成。

2018年初以來,朝陽大悅城與中商數據以深度指導業務為目的,通過創新研究方法,拓展業務分析維度,合作實現了國內目前數據規模最大、分析維度最廣、最具應用價值的單體商業項目研究。這次研究以朝陽大悅城近年來積累下的超過4TB的商業數據為基礎,運用6種采集方法,匹配外部十數家數據平臺超過5500TB的數據量,將商業地產領域的大數據實踐推進到了新的時代。

此次研究數據總量大、所跨平臺多、處理難度高等特點,既帶來諸多前所未見的難題,也為研究的深度創造了條件,同時也正因如此,此次研究對大數據的落地、實踐與創新有著不言而喻的啟示意義。我們通過對項目團隊分享的資料進行了整理,以期與更多關心行業創新的伙伴一起挖掘其中的價值。

大數據現在發展到了什么階段?

大數據對于許多人來說已經不是一個新鮮詞匯。

即便是在被視為動作不夠迅速的實體商業領域,大數據也早已經形成了行業認知與應用,亞馬遜的實體書店的大數據、蔦屋的T-Card會員等等案例也為許多人耳熟能詳。雖然關于數據的價值早已被證明,但直到當下,大數據在商業領域的落地還有很多路要走。

一開始,許多人覺得大數據與傳統的統計學沒有本質差異,不過是擴寬了數據源,數據量增大罷了,這是大數據1.0時代的認識,數據的來源主要是自有的CRM系統。基于這種認識的數據采集與分析,會受到研究對象的主觀因素干擾,類似于問卷調查時填寫問卷的人會有意無意的修正回答,這樣的數據研究,只能起到有限的參考作用。

跨平臺數據的研究分析的出現,標志著2.0時代的到來。結合包含CRM在內的多種數據源,如GPS系統的多點位交叉信號驗證一般對同一群體對象的分析,可以消除主觀性對數據造成的干擾,讓群體行為代替群體意識呈現。“大數據可能比你自己還了解自己”,便是這種方法的價值。但在這種思路的主導下,數據的采集與分析價值是自生的,數據分析的結果不直接指向問題的解決,對決策者來說仍然只是參考。這也是許多人覺得大數據“好玩,但沒用,只是噱頭”的原因。

朝陽大悅城和中商數據合作完成的此次研究,將大數據在行業內的應用推進到了3.0時代,完成了多個創新。簡單說來,3.0時代意味著:數據的來源實現了從局部到整體,大數據的分析從有影子的單一光源到多個光源組成無影燈,這是廣度的變化;數據工作的意義發生了“日心說”式的轉變,思考的出發點不再是數據的采集與分析本身,而是從解決實際問題出發開展大數據工作。

對于此次研究,朝陽大悅城總經理李瑞表示:"商業服務于生活,技術的目的是加深對消費者核心訴求的理解,創新是加速回歸商業的本質。"朝陽大悅城與中商數據的合作,也基于這一邏輯。

朝陽大悅城與中商數據是怎么做的?

朝陽大悅城與中商數據團隊為何要攜手做這項研究?他們又何以能完成這項研究?他們都做了哪些工作?

1.朝陽大悅城:盡早點亮了燈,認真修煉內功

沒有數據的支持,商業的決策就猶如在黑夜中摸索,經驗只能推導過去問題的演進,卻很難照亮需要創新的未來。要在黑夜看清周遭,必須點起一盞明亮的燈。

在過去,許多購物中心也嘗試通過各種手段收集數據,但受到相關人員的認識不夠、硬件條件先天不足、各品牌鋪位內與公共數據存在區隔、數據積累工作開展時間較短等因素限制,留存的數據有限,存在盲區,深度挖掘的價值打了折。“能遇到以GB為量級計算的有效數據,其實就已經很難得了”,中商數據的研究人員坦言。而這次研究的基礎,是朝陽大悅城扎實積累下超過4000GB的有效數據,量級差異十分明顯。

數據量大是一個優勢,但并不是全部。朝陽大悅城決策層對大數據創新的堅定還體現在:朝陽大悅城是極少數專門設置了數據部門,配備了專業數據團隊的企業。這個團隊的組成,不僅有精于技術的IT專家,還有來自各個部門精通業務的骨干力量。對于朝陽大悅城來說,數據工作的角色不是supporting,而是running 或者說driving ,在招商、營銷推廣、客戶管理、設施管理等多個方面,數據成為“前臺主角”。相對于一般的大數據團隊,朝陽大悅城數據部門對于商業地產行業中,什么是問題,要解決什么問題,下一步怎么做都有著清晰的認知。當然,整合各部門力量還有顯而易見的好處:打通了內部不同部門數據的區隔,在企業內部建立了成熟的數據采集、分析標準。

得益于此,朝陽大悅城打造了一支深耕業務的大數據團隊。與一些企業拿大數據為噱頭不同,大悅城在大數據創新上堅定的探索,始終緊盯業務價值。在過往幾年,朝陽大悅城的創新成果頗豐,如率先打造的室內主題街區“悅界”;引領行業熱捧,成為標桿的IP類特色運營活動;內部快速迭代調整升級帶來了營業額的高速增長……

但朝陽大悅城沒有止步于此,決策層敏銳的看到了市場的變化:近幾年,北京東側有大量新增項目入市,而包括SKP在內的不同能級的存量項目也開展了調整改造;每年大量客群的增長中,有相當部分是初次到訪的新增客群,朝陽大悅城的新會員數量也大幅增長;經過8年的運營,朝陽大悅城已經步入升級周期,業態和品牌需要更新,場景和體驗越來越成為消費重點。大悅城的數據團隊清楚,種種問題僅有場內數據不足以言全局,他們把目光看向了外部。

2.中商數據:搭建無影燈的矩陣,并提供了一把利刃

增量市場轉變為存量市場,這是行業共識。除了重視運營,還有更進一步的意義:存量市場中每一個節點的動作對其它節點的影響,都要比過去更強。在這種環境背景下,已經不能只盯場內數據:單一的光源再明亮,也很難清楚地看到路往哪里延伸。商業運營已經進入場外時代。

但數據既然有價值,自然就有了壁壘,場外數據源頭廣、質量參差不齊,購物中心自身難以獲取,即便下決心要做,也不得不考慮成本與收益的平衡。

早在2016年,中商數據即聯合百度、阿里、高德等眾多大數據平臺發起成立了中國商業地產大數據聯盟,這一國內最大的大數據創新研發平臺,打破了不同數據源的壁壘,形成了“無影燈”般的數據矩陣。

但打通數據源了又能怎樣?如果停在這一步,只是解決了數據源的問題,仍然沒有解決數據分析的結果不指向決策這一問題。如果停在這一步,無影燈再亮,還是找不到問題的解決方法。

所以需要一把刀,一把能夠直指問題的利刃,這種明確的指向性,來自于中商數據在商業地產領域扎實的經驗積累。作為一家大數據公司,中商數據的核心角色卻不是數據采集者或扎根虛擬世界的極客。在中國商業地產大數據聯盟的另一面,中商數據的一個核心能力,是在商業地產界十多年解決問題的經驗。數據總是能呈現出好玩的、令人意想不到的一面,但只有深諳商業背后的邏輯,并且有垂直行業成功解決大量難題的經驗,才能夠讓數據價值實現落地。

與朝陽大悅城的認識不謀而合——在中商數據團隊的工作方法論中,大數據分析的核心意義始終是為了解決問題,并提供更為科學的決策,而非陳列現象,引發噱頭。中商數據打破數據源壁壘也好,對數據處理分析的算法也好,種種努力亦被這一邏輯貫穿。

當技術條件、市場競爭、項目發展、數據平臺與專業團隊均已具備,同樣聚焦解決問題的大悅城和中商數據雙方迅速建立共識,啟動了這一國內單體商業最大數據規模的深度研究計劃,攜手推開了商業地產大數據3.0時代的大門。

項目團隊發現了什么?

在談及本次研究的具體成果時,項目團隊慷慨的分享了關于項目的一些認識。作為國內單體商業項目數據規模最大的一次深度研究,其成果既給大悅城自身發展帶來了重要的價值,也涌現出諸多值得商業地產人思考的現象。

1.重新定義輻射半徑

作為地產行業項目,輻射半徑,是貫穿商業體整個生命周期必須考慮的要素。

過去,對一個購物中心輻射半徑的計算,往往基于項目的自然屬性得出:項目的體量是其核心,另外還涉及所處的城市、地理位置、交通、與其他項目的相對區位、周邊的居住人口數量及消費能力等等。在過去,基于這一模型得出的輻射半徑,將購物中心分為城市級、區域級、社區級等等,對于購物中心的定位、業態分布、運營策略、活動及服務等等有重要的指導意義。但項目的自然屬性會隨著外部環境的變化逐步發生變化,得出的結論卻很難及時調整,這將導致商業決策與實際情況發生錯位。

本次研究重新定義了輻射半徑的標準。研究人員發現,朝陽大悅城的消費人群覆蓋全市多個區域,對于遠端客群亦有強號召力。如前?所述,3.0時代打破了數據局限于場內的弊端,使得數據來源拓展到場外。通過對客群場內、場外的精準追蹤,大數據的方法跳過了自然屬性判定的模型,根據實際數據得出輻射半徑,對于不同層級的項目劃分方法有了新的啟發。

2.會員與全體的關系

對會員的運營經常被視作一家購物中心運營能力的重要體現。傳統觀念認為,商場的消費者中少部分重要客群貢獻了主要的消費,這個少部分群體與會員高度重疊。同時,受限于數據收集方法十分有限,所以購物中心的數據分析往往著眼于會員,也就是前文所說的,1.0時代局限于自有CRM系統的數據工作方法。

得益于數據源的矩陣化以及打破了常規的認識,在本次研究中,研究人員發現,雖然會員的忠實度更高,但對于客群量持續增長的朝陽大悅城,非會員的消費欲望與消費能力不容忽視。基于會員數據的分析能反映出高頻客群的特征,對外部數據的分析、對于全體客群的分析不能忽視。

3.遠親與近鄰的關系

也正是由于大量的場外數據匹配,使得這次研究對大悅城消費人群來源的分布有了突破經驗的認識。實體商業受到區位因素的重要影響,這是不爭的共識。所以在過去,購物中心的調整與運營中有“遠親不如近鄰”的說法,普遍認為臨近人群貢獻的消費要多于遠端人群。

在這次研究中,數據呈現出來的結果卻與傳統的經驗并不完全一致。通過對客群來源的梳理,以及對其消費行為的分析,研究人員發現,隨著項目的不斷成長,半徑5Km以上的遠端客群占比在不斷提升,他們到場的頻次低于周邊客群,但貢獻的消費量不容忽視;而隨著朝青版塊的價值成長,大悅城周邊客群中高收入客群占比較高,消費潛力大。

對于朝陽大悅城來說,遠端客群的目的性消費明顯,一些IP展等活動有效地吸引了遠端人群,并刺激了這部分客群的消費。而周邊客群的消費頻次更高,也更注重消費品質。未來的業態調整及運營工作,如何協調高頻與低頻、遠端與周邊的關系,值得思考。

4.打破業態分布的定式

通過數據判斷不同業態、品牌之間相關性,打破了傳統商業規劃的分層思維。過去,購物中心的業態分布存在定式,在無法更加細致的位置對消費需求的影響時,空間位置規劃往往基于購物中心自身的設想。“哪一層是餐飲,哪一層是女裝,靠猜都八九不離十”,這是許多商業地產人的感受。在傳統規劃思維的影響下,大量的購物中心高度的同質化,同時由于體量較大,在相對有限的時間內,客群只會選擇吻合需求的幾個樓層進行消費,購物中心的業態、品牌規劃無法更好的契合其客群的實際需求。“一些購物中心讓人逛得很累”,在我們過去的采訪中,也曾有消費者這樣抱怨。

通過場內外消費數據、活動數據的挖掘,研究人員可以清楚的看到不同樓層、不同業態、不同品牌相互的跳轉情況,通過對跳轉數據的梳理,根據不同類型客群的細分需求,將不同的業態與品牌實現集簇化、組團化,提升購物中心業態及品牌的有機互動。另一方面,研究人員發現面積大且耗時較大的主力店業態相對獨立、與其他樓層互動較少。在項目開業伊始,主力店是重要吸客引擎,但后期呈現驅動乏力,且與新晉的品牌互動性減弱。這些研究成果都將為下一階段的內部調整提供有力的決策支撐。

5.透視消費需求的黑箱

過去,消費群體與業態及品牌之間存在需求黑箱。對于消費群體的消費需求,通常只能通過對人群的社會學標簽進行粗略劃分:性別、年齡、工作、收入情況等等。即便引入了過去的消費記錄,在很大程度上也只能起到梳理的作用,對于更細化的需求則無法實現預判。另一方面,新興業態不斷出現,消費者買不買賬,到底是誰在買賬,他們只是嘗試性的消費還是真的有這種需求,基于以往的經驗與方法,是難以判斷的。

在這次研究中,研究人員通過對多源數據的解析,不再依賴于傳統的社會學標簽簡單劃分客群,透視了需求的黑箱。以健康運動為例,同樣是健身,一部分人追求肌肉鍛煉,一部分人追求塑性,還有人則追求快捷簡便……同一個業態可以拆出許多或重疊、或相斥的需求。通過對行為數據的分析,可以實現針對性的規劃、招商、迭代,使購物中心與消費需求之間無縫銜接,也使得業態創新有路徑的依循及驗證的方法。

對于行業,未來的方向在哪里?

這次以深度指導業務為目的,通過創新研究方法,拓展業務分析維度,合作實現了國內目前數據規模最大、分析維度最廣、最具應用價值的單體商業項目研究也為未來的行業發展趨勢帶來許多啟示。對于這些趨勢,朝陽大悅城總經理李瑞分享了他的看法:

購物中心對自身客群的了解相比線上仍有差距,對于發生在場內場外的購物決策,全過程的數據化跟蹤和評估將為實體商業未來業態布局和品牌調整提供更有力依據,成為購物中心競爭的重要壁壘。數據能力不僅以歷史積累數量取勝,而更是以數據的顆粒度和多維度數據關聯決策能力取勝,基于海量數據的決策矩陣,將為實體商業在未來贏得先機;

新零售帶來了線上線下數據融合的良好機遇,消費者畫像的online和offline特征不再永遠是割裂和碎片化的,尋找其中內在邏輯的機會在浮出水面,進一步對于線上線下流量如何更有效的互相借力將提供先機;

流量運營思維已經成為行業共識。圍繞土地屬性建立的低成本線下流量,面臨當前高溢價的互聯網資產對實體的圍剿和掃貨,購物中心的資產價值將取決于流量資產+數據資產之和。補足數據資產的短板,必然為實體商業帶來更高溢價。        

基于數據的研究與分析,大悅城在近年來取得了不錯的成效。一些 IP 活動敢于開業界之先河,不能不說是“心里有數”。而其他諸如營業額的增長,會員人數的激增等等,相信早已為行業所矚目。時代的變遷早已證明,每一個起點的未來,都不會虧待專注價值、敢于創新的人。

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