京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
O2O与大数据引关注 互联网+商业地产如何寻求变革
过去的一年,线上巨头阿里开始布局线下,线下实体零售巨头万达也开始抢夺线上市场,一时间原本令人一头雾水的O2O成为街头巷尾的热词,大小零售商都积极布局自己的数据库、官方APP等。
但在当天的会议现场,多位业内大佬却提出了自建APP是一个“伪命题”的观点。
“互联网时代讲求开放,越开放越有价值。”阿里巴巴城市生活事业部、喵街智能商业副总裁苗峰指出,大平台、开放平台才是O2O的趋势。
“‘共享经济’时代下的地产创变”为主题的2015 中国房地产产业链主题年会暨第17 届CIHAF 中国住交会商业地产分会现场,商业地产O2O 和大数据的发展与未来引发关注。
打造生态开放平台
阿里喵街原本就是平台化模式的代表,强调合作共赢。而原本定位服务万达商业的自建平台飞凡网也表示定义将完全改变,从自建平台变为结合场景的“互联网 ”大平台。
“2015年11月底,我们有400万个APP用户,在所有渠道采集到的会员数据达到8500万,跟飞凡网达成合作关系的购物中心超过400家。我们不妨预言一下,优秀的自建平台都有可能在未来成为一个开放的大平台。”万达飞凡商业拓展副总经理冯舟表示。
越来越多的商家也意识到了分装APP没有效果。消费者今天使用下载明天就取消,大量闲置和试错后逐步开始意识到开放大平台的价值和意义。
大数据是流动的生态,越来越多的第三方大数据正逐步“松绑”,“第一方数据资源逐渐开始和第三方数据资源进行一些连接和整合,线下零售的大数据生态开始若隐若现地显现出来。”李英伟说,未来2~3年实体零售大数据生态的建立是非常深刻的趋势。
而在一年多O2O的尝试中,越来越多的从业者也发现O2O和大数据的主要目标是和人的链接,即给人带来多少价值,而不是给“楼”增加多少。
商业地产1.0阶段,市场可能更加关注具体的解决方案,比如怎么解决一些消费者在商场体验中的“痛点”,找车、定位、导航等;未来进入到2.0阶段,市场会更多考虑人的连接。“人实现连接以后,会进入第二个关键词——‘场景’。我们今天在做很多的尝试,O2O的创新实际上就是在创造更多与消费者互动和连接的场景。”李英伟表示。
李英伟预测,沿着连接的主线去增加各种各样的场景,这将是在明年甚至更长时间内O2O的创新举措。
提升线下整体经营水准
在这样的生态背景下,需要商家具备两个核心能力,首先是对大数据的理解,包括数据挖掘的能力;二是团队是不是真的具备互联网精神、互联网能力,因为无论多少平台、多好的应用,都需要团队有互联网的能力进行组合和应用。
更关键的是,商家要清楚,目前的生态系统变革下,不能指望APP或数据影响并破解困局。“尤其是甲方做事情容易陷入技术决定论,大家总是觉得我们只要有好的技术解决方案,好的技术供应商,很多的事情就可以解决,这是不对的,更多的时候还是要将重心放在团队能力的提高上,这才是最根本的。”李英伟进一步表示。
北京华润五彩城副总经理任东亮也认为,市场目前处在一个消费者换代的时代,过去传统地跟消费者互动的模式正在慢慢失效。未来利用数据技术去建立数据化的体系,是要建立在充分信息化的基础上。
更为核心的在于提升线下整体经营水准。“我认为互联网会加速线下的竞争,如果你的店面经营不行,上了互联网以后会加速死亡。”苗峰表示,互联网时代会放大线下实体的优势,也会放大它的劣势。所以无论是与喵街合作,还是与飞凡合作,实体店自身要变得很强大。
“如果商家的基础设施、管理团队、治理结构都没有准备好的话,去和阿里或者说是万达合作,是不能提高效率的。无论是喵街还是万达,最多可以帮你锦上添花,我不相信它可以雪中送炭,因为没有到这个时候。”苗峰坦言,“打铁还得自身硬”。
嘉宾观点:
O2O的小生态与大生态之辩
万达飞凡商业拓展副总经理 冯舟
购物中心和电商最核心的差异在于线上可能更加懂得消费者的需求,线下购物中心和百货商场对快速改变的消费者的内心需求把握不够精准,不够迅速。
飞凡的定位是“实体商业 互联网”的场景运营商,为购物中心提供智能软硬件的解决方案、WIFI等,可以覆盖购物中心、商超等全部业态。非凡要做的是一个结合场景与人的“互联网 ”大平台。未来优秀的自建平台都有可能在未来成为一个开放的大平台。飞凡还有一个有亮点的产品是全球招商平台,即把全球优质的商户资源和商业地产资源放在一个开放的平台上,使彼此在这个平台上完成有序、良性的交易。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01