行业观察 | 购物中心如何实现高质量数据采集?

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: ⼈脸算法的升级和智能硬件的普及将真正把Mall的数字化从概念走进现实。

_1

⼈脸识别是线下零售数字化升级的核心抓手,再怎么强调也不为过,⼈脸算法的升级和智能硬件的普及将真正把Mall的数字化从概念走进现实。抓住她的脸,记住她的路线, 走进她的心田,Mall的运营数字化才能真正登堂入室,请记住一点,有想法做好线下Mall生态的朋友,你要谨慎的不是万达,不是吾悦广场,是BAT等互联网巨头!

近些年,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。消费者对吃喝玩乐、生活服务在线上是无法切身体验到的,这种体验式零售业态的典型代表就是购物中心。

1、购物中心发展三阶段
国内购物中心的发展,大致经历了三个阶段:摸索——发展——成熟。

摸索阶段:2000年前的整个20年(1980年——2000年),中国购物中心基本处于萌芽状态,百货成为市场主流,但在营运管理上用百货的运作模式或纯地产思维来管理,往往弱化信息化的建设。

发展阶段:2000年后的10年里面(2000年——2010年),购物中心管理者在思路上逐渐清晰化“统一经营、分散管理”、“百货购物中心化,购物中心百货化”的思维已经深入骨髓,对信息化的要求提出了更高的要求,强调招商、租约、会员及营运的管理。

成熟阶段:2010年开始的近10年(2010年——至今),购物中心进入相对成熟阶段,类型千差万别。购物中心从业者思想从“经营人到经营物”的角度在思考发展变革,全渠道思路已逐步运用于实践,进入“百花齐放、百家争鸣”的阶段。

2、购物中心发展的困局
购物中心经历了多年的高速发展,受到业态饱和度、经济下行、市场疲软、品牌及商场布局同质化等因素影响,购物中心从业者面临巨大的挑战:
2
招商难:待开发的购物中心数量猛增、竞争激烈、分流严重,导致购物中心招商、营运困境越来越突出;而对已开业的购物中心,由于缺乏数据,无法用数据来指导招商,商场的定位和顾客呈现的数据往往存在巨大差异。

规划难:多数商业地产商过多关注品牌规划而忽略背后的租金规划,找不到合适的信息化手段对业态规划进行有效监控,商场铺位布局由于没有用数据“说话”,造成商铺间的联动效应不强。

营运管理难:业态持续调整,是购物中心租金提升的重要保障,业态调整要考虑租户满意度和顾客满意度,而购物中心租赁为主的业态模式往往缺乏这些数据抓手,从“开业大吉”变成“开业大急”。

3、突破数据掣肘,跨越管理鸿沟
线下购物中心与线上平台最大的区别在于:场景化、多触点。场景化营销是购物中心中最容易理解的着力点,相应的技术难度也较高,需要全触点的数据采集能力,经过标签处理、分析引擎、营销引擎等找到合适的消费者,在合适的时间对他们做适合他们的触发。

运营好购物中心必须要掌握好用户体系、交易体系等,要以数据为驱动、消费者为核心,同时也要不断创新,通过新的触达消费者的方式去适应消费者新的消费习惯。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了消费者的属性、偏好、行为以及各个触点交互产生的数据等数据的采集、加工和整合,购物中心将经营思维从商品出发转变到消费者身上。

目前购物中心销售数据的采集,主要还是以下几种模式:数据填报、接口模式、DATAHUB、微信端录入及数据盒子,这些模式的数据采集无疑都是对数据收集的补充,但是存在的问题也非常突出:成本高、运维重、商户谈判难、易出错、商户扣留小票、易盗刷积分等等,体现的采集模式还是以被动采集为主;对于会员的拓新手段乏力:会费入会、购物入会、邀请加入、合作伙伴入会等等,都缺乏顾客的参与感、互动性及体验性,限制了会员主动入会的热情;由于传统客流技术的局限性(例如红外线客流、WIFI客流),建立不了Face-Id和会员Id的联系,对会员的行为数据根本无法做到准确收集。
3
怎样才能改变传统模式对于数据采集中遇到的问题,同时又能提高顾客体验?建立一个精细化的数据采集体系尤为必要,借助顾客主动留下消费数据、会员数据,结合后台大数据的技术处理能力,实现对顾客营销的赋能,这无疑是购物中心数据采集技术上的一项巨大提升。

例如上海某购物中心,经过多年连锁化发展经营,会员数据、小票数据、顾客行为等数据采集一直都不理想,对会员的行为数据分析、贴标、AI营销推荐更是无从谈起。

然而购物中心大数据之路的核心难题是数据采集,伴随着AI和大数据愈发成熟,数据采集可基于AI智能终端的互动体验来实现,通过人脸识别和IOT技术打造的多功能魔镜及识客系统多端触达购物中心的消费者,不断沉淀线下可运营数据资产,这些数据资产与该购物中心的数据打通,形成基于 Face ID 的消费品质、消费层级、网购偏好等多维度顾客画像。同时洞察顾客从进入购物中心到离开的每一个行为。借助数据中台处理能力,利用会员的消费数据+行为数据,精准会员贴标、实现AI促销引擎推荐,最终达到会员“一对一”的营销目的,实现购物中心的价值转换。
_
4、数据采集让资源体现最大价值
购物中心对数据的收集,为后续大数据分析打下了坚实基础,是实现购物中心高效、高质、统一管理和经营的巨大助力,完善的数据采集对购物中心从业者在后续招商、租约、会员、营销、分析无疑有巨大的指导意义。完整的数据采集是大数据分析的基础,也是营收的重要体现;以数据为基础,实现招商的优化、租户的调整及汰换;提升对租户服务能力及广告投放;深度洞察会员,数据化会员的获得率、保持率、贡献率、满意率及流失率,标签化会员,实现会员的数字化营销;监控客单价、客户群组及顾客流向、寻迹等,可以及时调整营销方案和力度。

在消费者体验经济的大趋势下,大数据会帮助购物中心做出更好的决策,提高运营效率,挖掘更多的流量变现能力。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
监控 搜索推荐 数据可视化
增长分析系列一:社交行业指标体系设计与运营策略探究
社交行业作为一个快速发展且竞争激烈的领域,企业需要不断探索创新的增长路径以保持竞争力。在这个数字化时代,数据驱动的增长分析成为实现目标的关键。本文旨在探讨社交行业增长分析的关键要素,包括指标体系设计、运营策略和用户分群,旨在帮助读者深入了解如何利用数据驱动的方法来优化业务表现、提升用户体验,以及实现可持续增长。通过深入挖掘这些关键方面,我们将揭示社交行业增长的内在机制,为读者提供实用的指导和启示。
增长分析系列一:社交行业指标体系设计与运营策略探究
|
5月前
|
数据采集 人工智能 安全
亮数据:数据采集行业痛点的利器
在数据驱动的时代,企业需高效采集大量数据以作出明智决策,但面临IP限制、验证码识别和效率低下的挑战。BrightData应运而生,提供丰富的代理IP资源、高匿名性和稳定性保障,以及智能IP更换策略,有效解决IP限制问题。其创新的亮数据浏览器工具,通过自动化和AI技术,突破复杂网站结构和反数据采集机制,降低抓取成本,提升效率。BrightData的解决方案已在多个行业中发挥作用,助力企业数字化转型。
1554 0
亮数据:数据采集行业痛点的利器
|
5月前
|
数据采集 安全 数据处理
疫情期间航空网络演变复杂网络可视化
疫情期间航空网络演变复杂网络可视化
|
5月前
|
存储 数据采集 监控
智慧工地整体方案,实现现场各类工况数据采集、存储、分析与应用
“智慧工地整体方案”以智慧工地物联网云平台为核心,基于智慧工地物联网云平台与现场多个子系统的互联,实现现场各类工况数据采集、存储、分析与应用。通过接入智慧工地物联网云平台的多个子系统板块,根据现场管理实际需求灵活组合,实现一体化、模块化、智能化、网络化的施工现场过程全面感知、协同工作、智能分析、风险预控、知识共享、互联互通等业务,全面满足建筑施工企业精细化管理的业务需求,智能化地辅助建筑施工企业进行科学决策,促进施工企业监管水平的全面提高。
|
供应链 数据可视化 数据库
【数据可视化】预制菜行业分析(三)——发展制约因素
【数据可视化】预制菜行业分析(三)——发展制约因素
|
数据可视化
【数据可视化】预制菜行业分析(二)——发展驱动因素
近年来,预制菜开始从大型连锁餐饮企业的中央厨房渗透到外卖餐饮平台,并逐渐从 B 端走向 C 端。消费者购买后只需要简单加工即可食用,省去了食材采购、处理步骤,具有便捷、高效、口味保持度高的特点。
|
消息中间件 前端开发 Java
实时即未来,车联网项目之车辆驾驶行为分析【五】
单次行驶里程区间分布、单次行程消耗soc区间分布、最大里程分布、充电行程占比、平均行驶里程分布、周行驶里程分布、最大行驶里程分段统计、常用行驶里程、全国-每日平均行驶里程(近4周)、全国-单车日均行驶里程分布(近一年)、各车系单次最大行驶里程分布、不同里程范围内车辆占比情况。
338 0
实时即未来,车联网项目之车辆驾驶行为分析【五】
|
安全 搜索推荐 大数据
精准大数据获客如何做到APP直抓 精准截流 提高客户质量
在公司市场竞争的大环境中,许多公司为了更好地存活,迫不得已去寻找新的销售渠道,稍不留神被坑上当受骗的事儿也常常产生。现阶段在销售市场上充溢这许多披上大数据“外套”的知名品牌,去做销售市场,乃至还存有违法违纪的个人行为存有。为了更好地更强的服务型,为大量创业人出示更强领域数据解决方法,运营商大数据就应时而生。
精准大数据获客如何做到APP直抓 精准截流 提高客户质量
|
人工智能 前端开发 算法
高德地图数据生产自动化技术的路线与实践
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德地图数据业务中心 王登 为大家带来的《高德地图数据生产自动化技术的路线与实践》。
377 0
高德地图数据生产自动化技术的路线与实践
|
SQL 数据采集 运维
【云栖号案例 | 互联网】上海鸥新基于大数据平台打造分析商场实时客流分析系统
上海鸥新通过实时计算打通线下与线上,免运维、免开发,为商场提供不同维度数据支持,提高运营活动效果,效率高、门槛低、BUG少,系统重构只需一周。
下一篇
无影云桌面