购物中心大数据解决方案

购物中心大数据解决方案购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第1页。二、数据资产四、产品示例三、应用场景一、行业背景内容目录购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第2页。行业背景从购物中心的特点了解购物中心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。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第3页。商铺-消费者，用户触达能力弱商户组合-店铺品牌-品牌商品，三层组合商场统一管理，品牌分散经营购物中心是人、货、场的有机结合，盈利主要依靠：租金、资产升值、抽成。购物中心特点人场货购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第4页。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，购物中心就没法给店铺涨租也没法从中抽成就没法增加收益。购物中心经营现状购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第5页。购物中心面临的问题购物中心运营面临的四大痛点难以获取消费者在商场活动数据难以激活消费者进行引流市场竞争激烈商场人流涌动，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，兴趣偏好等招商、业态调整较主观，无数据支撑依托传统广告，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购物中心。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，流失潜在客户购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第6页。解决思路客流数据经营数据外部数据到访时间、人群特征、区域热点、进店数据、停留数据……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、银行数据等大数据技术云计算人工智能招商引资：客群画像、招商建议沉淀数据形成数据资产门店运营：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、竞品分析商场定位：定位优化购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第7页。数据资产如何搭建购物中心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。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第8页。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、去了哪家店铺等顾客行为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购物中心业务数据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。数据范围购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第9页。e7d195523061f1c09e9d68d7cf438b91ef959ecb14fc25d26BBA7F7DBC18E55DFF4014AF651F0BF2569D4B6C1DA7F1A4683A481403BD872FC687266AD13265C1DE7C373772FD8728ABDD69ADD03BFF5BE2862BC891DBB79E43A8244B4D7DEEF5A1BFB79ED4015C912F9C8B85E44C1E1FAF45D4C71B4D8047555824264C2F16A606196D84073B0BC612CE1BA227542E4A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。客户行为谁，什么时间，逛了哪家店购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第10页。店铺属性采集外婆家美食杭帮菜口味8.5分人均65元干净卫生优衣库服饰日系休闲、时尚人均484元环境6.9分网络爬虫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。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第11页。顾客标签通过长期采集顾客在购物中心逛（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。F04347C6863C电影派电子产品控追求品质西式快餐品牌忠诚F04347C6863C进店20次中影国际6次BOSE音响4次APPLE

7次必胜客8次001DAA839CDC工作自由有孩子消费能力高喜好甜食商场忠诚001DAA839CDC进店37次工作日21次孩子宝14次ZARA

10次可莎蜜儿10次购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第12页。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购物中心逛（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。店铺数据自然语言处理机器学习深度学习知识图谱年龄层次青年人消费档次中等品牌偏好ZARA风格偏好快时尚基本属性兴趣爱好数据挖掘消费者深度标签图：一个消费者数据标签的持续生成过程长期将店铺数据与消费者行为日志关联挖掘挖掘消费者历史数据形成深度标签F04347C6863C2017-01-0110:34进入ZARA店滞留136分钟消费者行为日志店铺名称：ZARA总部地点：西班牙经营范围：服饰、饰品特点：潮流、时尚……购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第13页。顾客标签体系顾客不停的来到购物中心，数据逐步增加，逐步完善，逐步建立起购物中心自有顾客数据体系。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。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第14页。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。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。停车数据结合停车场车位识别系统及停车位位置数据。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。结合更多数据购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第15页。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。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第16页。客流监控监测商场累计客流、实时客流等关键指标、商场热力图、楼层客流分布、商铺客流排行榜、楼层间人流动线、楼层内人流动线、人流趋势图。关键指标模块实时展示关键指标变化；各楼层客流分布模块实时展示各楼层的客流；商铺实时客流排行榜显示商铺客流排行TOP10店铺；商场热力图可查看各个楼层的客流热力分布，点击右边的楼层可切换到其他楼层；楼层间人流动线实时展示各个楼层间的客流动向情况，点击单个楼层可查看楼层内人流动线情况购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第17页。客群画像购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第18页。数据应用6-客群分析报告外部数据服务接口自有顾客标签体系十一活动引流客户吃货群体母婴消费群体以自有顾客标签体系为基础，根据标签取值可以圈选出不同的特征群体。与外部合作伙伴合作，利用外部数据公司（阿里、百度、高德、友盟等）提供的数据服务接口，可以对特定客群做完整画像分析。年龄分布交通工具分布人生阶段分布年龄-兴趣分布学历分布职业分布收入分布信用度分布活跃度分布上网时长分布性别-购买力分布户籍地分布健康度分布性格分布各阶段-购买力分布居住小区分布购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第19页。精准营销选择客群客群放大投放渠道选择顾客分群更多时尚多金的客户看到广告顾客数据体系时尚多金到店推送量展现量点击量到店效果评估利用自有顾客数据体系，选择特定客群、合适的营销渠道进行精准营销，营销带入到店顾客可以通过探针实时监测，形成营销闭环，方便营销效果评估。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第20页。效果评估支对营销效果进行全面的多维分析，评估每次营销的效果优劣，并标记优秀/失败的营销操作。购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第21页。店铺价值评估通过对店铺客流数据、客群数据、关系数据的分析挖掘，构建出店铺拉动力指数算法模型，计算出每家店铺对整个购物中心的拉动力指数，评估对购物中心最有价值店铺，为购物中心品牌招商提供依据。外婆家店铺关系图店铺拉动力指数排名中影国际影院优衣库9656864954肯德基778671645147918ONLY佰草集购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第22页。场内洞察优化建议品牌招商：根据商场定位规划、商场招商合作模式等给出招商建议；同时结合品牌定位、品牌形象、选址要求等进行匹配度分析，给出推荐品牌列表。业态组合：结合商品消费特点、消费频次、人流动线、消费心理等因素对商场的业态组合进行研究，以选择最适合业态、最佳配比及分布，达到商场经营收益的最大化。租金优化：通过研究商场区位特征、商场特征、楼层、业态组合、商户势力、商品货单价水平等因素跟租金的相互影响，给出租金优化建议。洞察客流新客老客合作竞争业态价值拉动购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第23页。商圈洞察小区数据洞察商圈居民特征商圈小区数量Top小区人群画像写字楼数据洞察商圈办公信息商圈写字楼数量Top写字楼人群画像POI数据洞察商圈配套设施交通配套数量行业POI数量公共设施数量商圈人口数据洞察商圈人口特征及分布人口数量人口密度人群画像商圈洞察购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第24页。运营大屏购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第25页。产品展示产品界面示例购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第26页。登录与租户购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第27页。商场概览购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第28页。商场客流购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第29页。顾客到访偏好购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第30页。顾客消费偏好购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第31页。客户价值购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第32页。店铺客流购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第33页。店铺价值购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第34页。人群管理购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第35页。探针部署STREAMING/HBASE/RDBHADOOP/SPARKADS/GP/CARBONDB实时计算离线存储/计算/挖掘即席分析数据传输数据传输同步客流分析统一数据资产管理客流监控拉动力评估精准营销API数据处理层数据服务层数据使用整体建设架构图SaaS购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第36页。客户案例客户案例购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第37页。项目介绍北京远洋未来广商场客流情况、场是远洋商业地产的标杆性项目，此次与我们合作，希望通过使用WIFI探针采集顾客线下行为数据，同时跟商场系统的会员体系数据、销售数据、停车数据等数据打通，洞察客流规律、客群画像情况，同时精准触达老客及拉新，并进行效果评估，优化营销活动。面临问题数据来源零散，如何进行打通整合？顾客是谁?

从哪里来?

到哪些店铺?

何时离开?指定品牌店铺的潜在客户是谁在哪里?如何有效地拉新客户和留住老客户？如何快速评估营销活动的效果？如何让商场利润增长点增加？案例一、某广场购物中心大数据解决方案全文共42页，当前为第38页。运用大数据多重算法逻辑分析，将诉求针对性传达至海量目标客户，打响品牌影响力，同时也避免了无效曝光，同等预算下触达更多优质潜在客户，有效降低了获客成本，提升拉新效率、数据利用率，给商场带来了更高的效益。商场盈利不断激活、触达潜在客户及忠诚客户，商家营业额提升带来租金的涨幅12%数据驱动，改变传统营销及商管手段获客成本平均获客成本得到有效控制，降低50%拉新效率拉新效率得有效提升，