京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
抗衡互联网冲击,购物中心要玩转大数据_数据分析师考试
大数据、云计算、互联网……这些虚拟空间的名词正在跟实体产业融合,互联网与传统行业之间的界限越来越模糊,飞凡、喵街、大众点评加上不计其数的O2O产品让实体商业变得越来越好玩,人们在虚虚实实之间享受着“互联网+”带来的方便、经济和愉悦感。
与此同时,还有一大批实体商业正在忙碌地编织着适合自己的互联网。大型的购物中心开始铺设免费Wi-Fi、导入Beacon微定位技术、建设在线商城、开展朋友圈营销……不亦乐乎地为迈进“互联网+”新时代准备着。
智慧商业,过去只存在于人们唠嗑吹牛皮里的生活场景,真的实现了。
智慧来源于数据
购物中心作为人们娱乐、休闲的场所,为什么不长“情”商,长“智”商?其实目的很简单,智慧能够帮助购物中心降低经营成本、提高销量。
问题一:智慧从哪获取?
人类智慧的来源主要是从书本,以及在社会经历中获取信息,经过大脑处理分析、总结而来,互联网智慧也是同样道理,它用“0和1”将人类的行为转化成数据,进行分类处理,再由人进行分析、形成具象的画面,帮助人类营造充满想象力的生活,换句话说,智慧商业需要大数据才能体现价值。
问题二:智慧怎么帮助购物中心达到目的?
没有大数据之前,购物中心在分析消费者习惯、商户需求、制定活动促销策略时,要么凭借多年经验、要么费时费钱的做现场调研,按照一个相对武断的结果,对购物中心发展进行指导。这其中产生的试错成本、人力成本和时间成本是不可估量的。
如果有了大数据,购物中心提高“智商”之后,这些成本可以降到最低。
举个例子,以玩转大数据出名的美国百货公司梅西百货,会根据消费者的购物路线、每个店的停留时间描绘出个体的重点购物区域,对他们进行个体区分,为企业在展台布置、展品摆放等方面提供很多信息,从而帮助企业有针对性的开展促销来提升其销量。
此外,梅西APP的智能试衣间、在线支付、图像搜索等依托大数据建设的智能购物体验也帮助它俘获了不少消费者的心,于是,在国内百货业跌入冰点发展的时期,梅西百货的净利润增长还能保持在20%以上。
也就是说,已经被互联网改变生活方式的消费者,需要“智”取。
梅西百货的大数据运营模式,如今在中国的购物中心身上一样可以实现,而且会很快。飞凡、喵街等购物中心电商开放平台的推出,能够更好地帮助购物中心以轻姿态构建大数据。
以飞凡电商开放平台为例,它目前的大数据处理能力可以帮助购物中心实现数据可视化,提供分析报表、消费者画像等,进而指导购物中心针对不同群体发起实时的新品和优惠推送。
同时,飞凡大数据还能帮助购物中心针对不同商户进行客流、销售和物业管理等方面的分析,有效调整招商策略、定价策略、活动策略和服务策略等,通过数据采集处理、数据挖掘分析等个性化解决方案,构建智慧商业生态。
智慧要懂得开放
不过,在购物中心是否要和外部平台合作,共同打造智慧商业生态的问题上,业内也有不同的声音。有人认为,如果购物中心将数据开放,很有可能被电商“绑架”,失去线下优势,所以,一些规模实力强劲的购物中心为了避免与电商合作,沦为仓库和配送站的风险,倾向于自己建设封闭性的平台。
购物中心的这种做法无可厚非,但自建平台需要投入大量的资金、人员、设备等硬性成本,它跟建造一个APP、开通一个微信账号的概念不一样,智慧商业是一个生态系统,相当于购物中心要重新建造一个相同量级的互联网电商。
但罗马不是一天建成的。
在快速迭代的互联网环境下,市场和竞争者不会给你太多时间去闭门造车,所以,购物中心嫁接外围资源建设互联网系统,是能够较快融入“互联网+”,推进智慧商业的最好办法。更有利的是,与电商合作后,购物中心还可以共享电商平台的互联网资源,例如庞大的会员数量、强大的互联网技术。
飞凡拥有腾讯、百度和万达的庞大资源,还有完善的会员管理体系和积分联盟,未来都可以共享给合作的购物中心。
这些资源上的“福利”,解决了购物中心客源不足、提袋率不高、会员不活跃的问题,也是盘活购物中心大数据系统的重要手段。
互联网是一个以开放、共享为特征的信息化革命的全新时代,因此,带上互联网思维与飞凡等开放平台进行大数据合作,是购物中心智慧商业转型的明智选择。更重要的是,飞凡是基于万达实体商业运营经验,从线下长起来的,它不做单纯的电商,而是作为线下购物的“智慧工具”,以用户而非客户的角度,为购物中心提供大数据支持,更懂得实体商业需要什么。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05