购物中心如何利用大数据实现精细化运做

购物中心如何利用大数据实现精细化运做购物中心如何利用大数据实现精细化运做提要：购物中心运营策略立足于”经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响最大的是会员生命周期
购物中心如何利用大数据实现精细化运做
无数据，不管理！”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。

未来商业竞争，业态容易照搬、商家品牌可以分享、推广活动没有什么难度，真正学不来的是数据的处理、分析和挖掘，如何利用数据背后潜在的商业价值？本专题以北京朝阳大悦城为研究蓝本，教你最简单的运营管理方法。

供需精准化
大数据第一个价值在于均衡供给和需求，购物中心根据客流数量和历史数据告知各商家下个时段预计顾客数，顾客APP接收精准推荐的优惠券，引导顾客流量，均衡供需。

实现顾客标签管理的同时，把商家部分商品、套餐、服务数据化处理并且标签化，以便与目标顾客更精准匹配推荐。

精准个性推荐的基础是用户标签：
提升消费者体验
大数据让链接成本变低，能实时精准地把优惠推送给最有需求的人。

例如如果电影院某些场次观众很少，购物中心可向附近有需要的会员发送免费电影票，用最小成本让顾客感受到意外体验：
让服务升级
【应用案例】大悦城”购物篮”的精准化营销
会员从一开始办卡到使用，每月的消费额不同，购买商品差异，通过大数据可以分析出会员的行为习惯，从而在某一时间推送给会员某品牌的优惠券、o2o活动或艺术沙龙等精准信息，从而实现大数据背后的精准化营销。

大悦城将会员分为21个层级，为每一个层级推送完全不同但与之相应的信息。

通过”综合云数据中心”为客户提供精准的个性化营销，管理层也能及时掌握每家商户的销售业绩以及市场状况提供免费的wIFI服务，将微信、微博、App连接成一个整体等，增加消费者的店内购物体验和购买转换率，让购物中心的全渠道零售管理逐渐从梦想成为可能。

利用数字科技，使用监控获取和分析线下客流信息
行业内众多的百货、购物中心、超市乃至专卖店都在使用客流监控系统，可以根据投资级别得到相应级别的数据，比如：线下数据争夺战：实体店如何玩转大数据
依靠wifi实现客流数据的采集
通过wifi对线下数据采集分析是时下购物中心掘金大数据的热门应用，购物中心希望能拥有类似在线电子商务网站cookie一样记录顾客行为模式、偏好和转化率等数据工具。

【应用案例】万达广场顾客wiFi跟踪
在整个广场搭建大wiFi和大会员体系，通过wiFi体系可以捕捉
在广场里面所有的智能手机用户，用户的行迹路线、所关注的商品和消费习惯，然后通过所有的会员体系就可以掌握所有会员的各类信息和其特有的相关产品喜好。

EuclidZero：线下购物中心的GoogleAnalytics
GoogleAnalytics是著名互联网公司Google为网站提供的数据统计服务。

最近推出了一个无需额外硬件的解决方案EuclidZero，基于现有的wiFi网络就能帮商家监测客流。

EuclidZero会识别出带wiFi配置的移动设备，并且不需要顾客自己接入商场的网络。

它可以记录并分析客流情况，比如：有多少顾客、新老顾客占比、停留时间多长、到访频率如何、有多少是被橱窗内的海报或者摆设吸引而走进店里等数据。

而这些数据可以帮助商家更全面了解顾客群，进而优化服务策略、提升收益。

采集线下客流数据的6种新方法
通过wifi对线下数据采集分析是时下购物中心掘金大数据的热门应用，购物中心希望能拥有类似在线电子商务网站cookie一样记录顾客行为模式、偏好和转化率等数据工具。

用支付宝来打通线上线下和支付
目前支付宝正在探索通过portal页信息为合作商家导流，甚至在未来引入一套类似于阿里妈妈的推广体系。

在支付宝的构想中，为某商户实体店铺设wiFi的同时，可以通过portal页将用户导入该品牌的天猫店、支付宝服务窗、App、微信公众账号。

一旦导流系统完成，支付宝就可以通过portal页将实体店、天
猫店、手机App、支付宝企业账号和微博等互联网产品进行整合营销。

与目前行业中普遍应用的简单cPS广告相比，前者的针对性更强，转化率更高。

优化会员生命周期管理
购物中心运营策略立足于”经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响最大的是会员生命周期。

通过对会员总体的生命周期管理，可以准确发现会员维护节点期、平台期、高价值消费期和预计的流失期——只有把握其中规律，才有助于指导日常商业运营的会员管理。

【应用举例】针对忠诚会员进行积分换购活动
上海某购物中心通过客户偏好分析，把忠诚会员可能感兴趣的品牌作为积分兑换目标，并将活动信息发给12万会员中的1824人，最后实际产生兑换的人数为128人，参与率为7%——同行业同类促销活动的参与率仅为1%。

精准获取消费者购物喜好
累积不同用户对品牌和折扣喜爱程度的数据，依托成熟门店的相关数据，再根据新开门店所在城市的用户分析，可以导出新开门店组货和招商的指导意见。

【应用案例】银泰城利用银泰网打通线下实体店和线上VIP账号银泰城在百货门店和购物中心利用银泰网，打通了线下实体店和线上的VIP账号。

当一位已注册账号的客人进入实体店，他的手机连接上wifi，后台就能认出来，他过往与银泰的所有互动记录、喜好
便会一一在后台呈现。

通过对实体店顾客的电子小票、行走路线、停留区域的分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为、购物频率和品类搭配习惯。

1、商家销售经营数据库的建立
2、商家销售经营数据库的管理
全维度数据分析体系：通过对体系化分析矩阵的建立，大悦城可以了解到经营业绩下降或增长的更深层原因，从而对症下药，对商户进行更加精准的扶持管理，从而实现更高的销售额的达成，最终获得更高的租金收益。

商户经营扶持的业务平台：针对商户扶持管理，大悦城启动Hadoop大数据业务平台。

Hadoop大数据业务平台，是大数据分析技术之一，它能够让大悦城从传统销售模式转为预测销售模式。

3、会员消费行为数据库的建立
4、会员消费行为数据库的管理
购物中心如何利用大数据实现精细化运做提要：购物中心运营策略立足于”经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响最大的是会员生命周期
> 全生命周期管理体系：与传统商业对会员管理只分析个体会员的单点指标，如个体会员的活跃度、消费情况等相比，大悦城的消费者价值”全生命周期管理”理念，是基于对全体会员的研究。

通过对会员总体生命周期管理，可以准确发现会员的维护节点
期、平台期、高价值消费期和预计的流失期。

对即将进入维护节点期和流失期的会员，进行最大力度的维护管理，使其重新认识作为大悦城会员的价值所在。

消费者生命价值模型
360°全方位会员服务平台：在这个平台之下，大悦城实现了智能手机APP与微信的全面打通，除了能够收集会员实际购买行为以外，还能够掌握到他们在微信上的口碑推介行为。

5、大数据运用的6大创新
数据抓取：数据抓取作为大数据建设的基础，提供最广泛的数据。

其中，PoS系统管理每一家店铺的销售；cRm系统管理会员信息；mIS 系统掌握每一天销售变化；车流统计、客流统计和客流属性管理对应数据；APP管理跟踪服务。

cRm社群：自建大数据体系，依托完善的经营数据和消费轨迹数据，精准分析并进行营销投放。

整个cRm模式中，把消费者分成21个层级，每个层级都可以通过合理方法，进行精准推送，降低对顾客的骚扰程度，获取最大送达率。

移动支付：与阿里巴巴合作，通过移动支付，可以享受元看电影、折就餐等活动。

目前正在准备对接微信财付通和百度钱包的支付功能。

客流管理：客流管理是对客流数据加以统计和分析，进行多维度研究。

大悦城可以做到每天每一个出入口的客流量的精准统计、正在增加的客流属性分析，包括性别和年龄的统计。

通过wifi的方式跟
踪单层人流密度，并引导平衡每一个楼层之间、客群之间的热度。

交互服务：建立app为消费者提供延伸服务；与容易网合作，在现场设置触摸自助设备，提供从查询、导购、促销、优惠券及停车指导等服务；借助iBeacon技术，开展大流量的数据下载和产品推送服务。

创新店铺：未来大悦城将探索与我买网等垂直类电商合作，做创新型的店铺。

研究国外先进经验，最著名的就是ebay和katespade 的合作，证明虚拟店面在大悦城可以实现销售。