京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
购物中心需要大数据 场景化营销要转变几个思维
购物中心精细化运营势在必行
虽然线上零售对线下零售造成很大的冲击,但在零售总额实际比例中,线下零售占比高达90%,而线上零售只占10%。展望未来,线下零售依然会占零售的重要地位,因为我们每个人都会有一个物理的身体,物理便利性和物理体验性这两个支撑点足以支撑线下零售长远发展。物里体验即我们身体体验,对吃喝玩乐、生活娱乐服务我们都需要我们物理的身体去体验,而这些服务在线上我们是无法切身体验到的。这种纯体验的零售业态典型代表就是购物中心,它将越来越往全体验式发展。
越来越多的报告证明,消费者逐渐回归线下零售,购物中心以吃喝穿玩乐,兼备社交与消费功能的大平台,比其他业态更获得消费者青睐。
专注于大数据和O2O转型服务的购物中心专业领袖柏林森认为,虽然实体零售大环境还好,购物中心面也临着三方面挑战:
第一方面,同质化竞争十分激烈。我们可以看见,原来一条街上只有一个购物中心,现在一条街上就有好几个购物中心,商业机会明显变少。因此,购物中心需要精细化运营,避免同质化,在激烈的竞争中脱颖而出。实现精细化运营必定是在数据驱动下的,没有数据的驱动,根本谈不上精细化运营,购物中心需要数据驱动经营分析辅助营销。
第二方面,人口红利的消失。从消费者触点角度来说,城镇化已经饱和了,以前开一个购物中心,只要有货就能卖出去,现在新的客人不会再源源不断地来了。从这个角度来说,零售商应该认识到,现在购物中心的核心资源已不再像以前那样是商品或者品牌,而是购物中心店面或者在这个平台上能够垄聚的人流,只要把这些人伺候好,自然能够把服务卖给他,把商品卖给他,自然而然能从他们身上获得利润,所以购物中心经营要转变思维,要以消费者为中心。
第三方面,购物中心整体消费群、消费习惯发生了变迁。表面上大家看到的是购物中心受到了电商冲击,而其实其根本原因是因为消费者的消费习惯发生了转移,不管是消费者的支付手段、消费的场景、消费的方式还是消费的目的等方面,都在转变,而购物中心的体量、运营方式的步调是相对缓慢的。
精细化运营需要以消费者为中心的大数据
柏林森认为, 一个购物中心的首要核心定位是:它本身是一个区域本地平台,具有平台的特征。运营好这样的平台必须掌握它的用户体系、交易体系与信用体系,一方面要以数据驱动、消费者为核心来做整个精细化运营,另一方面要不断尝试,不管是通过APP、微信、移动支付还是通过其他新的方式去适应消费群体现在的消费习惯。 信柏专注于零售大数据和O2O服务,成功为正佳广场、朝阳大悦城、金鹰购物中心、天虹百货等多家知名零售企业提供专业大数据服务,在这个领域里,信柏始终坚持两条灵魂线:一是数据驱动,二是以消费者为中心。数据驱动指的是信柏的每一个应用和环境都是以数据来驱动经营分析和营销的。以消费者为中心指的是信柏关注的点是消费者,信柏搭建的平台也是以消费者为中心的平台,每一个应用点也是围绕消费者为核心。信柏提出,购物中心以消费者大数据驱动精细化运营,这里的消费者大数据包含消费者基本人口属性、行为、偏好、社交以及在各个触点交互产生的数据等数据的采集、加工与整合,购物中心将从前的经营思维从关心商品怎么走转变到关心在什么地方和消费者打上交道,从而在各个接触点上将消费者伺候好(全触点服务和营销),自然能够把商品卖出去。
购物中心大数据着力点:场景化营销
线下的购物中心平台区别于线上平台的差异在于:多触点、场景化。场景化营销是信柏购物中心大数据应用中最让人感兴趣、最容易理解和验证的着力点,当然技术难度也高,需要全触点的数据采集和打通整合,经过标签处理工具、分析引擎、营销引擎、触发引擎。以往大家提到的精准营销就是找到合适客群后给他们推送相应的信息,而场景化营销是不仅要找到正确的人,还要找到正确的时间、正确的触点环境、对他进行正确的触发。场景营销基本流程是,先要找到合适的人,判断当前场景明确引导方向,再通过人和所属群体决定用什么样的内容,再根据他的环境用什么样的触点可能是有效的:是在手机上的触点有效还是大屏上的触点有效,还是结帐的时候POS机上触点的有效?
场景化营销所动用的,就是以人为中心的大数据。例如场内热点,系统对一个新增加的顾客并没有多少了解,而这时对这位新顾客最有效的营销是推荐热门的商品和服务,这样触动新顾客的概率是最大的。但对于系统已经认识到的、以前来过的老顾客,系统就可以做进一步的消费引导或者消费升级和消费切换。何谓消费升级?例如,一个顾客在这里面准备消费300或者已经消费了300,系统可以有针对性地刺激这位顾客(如对个人单独发放500返50的返还券等动作)以提高客单价,这是建立在对模式判断之上。何谓消费切换?如果在场内一位刚刚吃完午饭并且准备离场,这个时候系统可智能化给他推荐咖啡或甜点的优惠券(系统是推咖啡还是甜点都会基于顾客的个人偏好而判断触发)。场景化营销,是购物中心营销必须具备的手段。
实施场景化营销需要有三个支撑:数据支撑、分析支撑、触点支撑。首先需要多渠道大规模地了解用户、了解商品,然后通过分析挖掘场景、客户分群,然后需要对触点进行把控,做到针对不同的顾客可以在最适合他当前的触点环境给他推荐最适合的商品和服务。数据支撑方面,包括数据采集,包括会员信息、消费信息、行为信息、刷卡交易、运营商数据以及调用信柏自有数据库。在掌握一个个顾客的这些的数据后,系统就能对每个顾客进行画像,还可以进行客群分类,然后精细化每个客群。例如,给他们都打上标签、会员等级、数据模型、经验分类、大数据聚类、自定义分类。信柏做购物中心大数据应用消费者画像和客群聚类画像时,通常关心以下一些数据维度和标签:第一,顾客的基本属性,如性别、收入水平、年龄阶段、小区档次、是否有车,是否有房子等。第二,顾客的消费分层,如顾客喜欢什么品牌的衣服、什么颜色、什么品类、支付能力怎么样、消费频率等。第三,顾客的兴趣,如顾客喜不喜欢玩游戏、看不看政治新闻等。第四,顾客的人际关系,做人和人之间的关系关联。第五,顾客的地理位置,如顾客经常的活动区域在什么地方等一系列的数据。触点支撑方面,显然而易见,线上零售的触点是单一的,而线下零售的触点则呈现多元化,顾客可能在手机端,短信、微信接触这个购物中心,也有可能在购物中心场内通过WIFI、智能POS、智能大屏甚至人工服务等触点接触这个购物中心,我们需要全触点了解这个顾客,并和他进行直接的交互。
对比以前的营销,信柏科技CEO柏林森认为,做购物中心场景化营销需要转变几个主要思维:
一、营销的目的需要发生转变。购物中心以前做营销活动,其最重要的诉求是首先先把客户吸引到自己的场子来,然后再通过发放优惠券、打折券等形式,促进客户尽快完成交易。而现在购物中心主要诉求应该是如何把顾客都变成自己的会员,将一锤子的买卖转变为长期持续的买卖,因此现在购物中心更多关注的是到场会员的激活,以及重复到场重复消费的提升,让消费者的价值尽可能发挥到最大化。
二、营销的重点需要发生转变。以前购物中心的营销更关注活动本身、品牌以及商品。例如,各种节假日的活动、各类促销节的活动,但现在购物中心的这些营销活动实际上是常态化的过程,购物中心运营者更应关注的是我们的客群分成哪几类、他们的诉求是什么,从而针对消费者的诉求来策划营销活动,而不是先策划了一项项活动再考虑把消费者拉过来。以消费者为中心策划营销活动的这种思维流程,虽然有些东西表面上看起来和以前一样,但其实所有底层的策划流程完全不一样,效果也会有很大的差别。
三、频率的定义需要发生转变。以前以节假日为导向的周期性的活动,这些时间节点周期应倒过来为消费群服务。比如,如果我们的购物中心的消费客群里有大量的中老年女性顾客,这时候购物中心运营者的思维应该是可以利用妇女节策划一个营销活动触动我们的这个客群。反之,如果购物中心的消费客群基本上是90后小姑娘小伙子,策划妇女节活动则意义向不大效果不佳,但针对他们策划情人节活动,那情况就不一样了。
不管是从什么目标、重点、频率或者营销方式出发,其实只要我们明确了以数据为基础来驱动营销的每个环节,一切都围绕消费者来设计整个流程,相信我们所做出来的事情是完全不一样的,收到的营销效果也是更加乐观的。信柏将关注消费者、关注跟消费者在什么地方以那种触点与消费者发生交互这件事,作为信柏购物中心实时场景化营销的整体解决方案基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24