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朝阳大悦城大数据“曼哈顿计划”启示录

2018-06-05

70多年前,美国开始了人类历史上第一颗原子弹的研制,即曼哈顿计划。这项计划实现了核物理学的理论落地,为人类开启了核世界的大门。而70年后的今天,商业地产界的“曼哈顿计划”刚刚完成。

2018年初以来,朝阳大悦城与中商数据以深度指导业务为目的,通过创新研究方法,拓展业务分析维度,合作实现了国内目前数据规模最大、分析维度最广、最具应用价值的单体商业项目研究。这次研究以朝阳大悦城近年来积累下的超过4TB的商业数据为基础,运用6种采集方法,匹配外部十数家数据平台超过5500TB的数据量,将商业地产领域的大数据实践推进到了新的时代。

此次研究数据总量大、所跨平台多、处理难度高等特点,既带来诸多前所未见的难题,也为研究的深度创造了条件,同时也正因如此,此次研究对大数据的落地、实践与创新有着不言而喻的启示意义。我们通过对项目团队分享的资料进行了整理,以期与更多关心行业创新的伙伴一起挖掘其中的价值。

大数据现在发展到了什么阶段?

大数据对于许多人来说已经不是一个新鲜词汇。

即便是在被视为动作不够迅速的实体商业领域,大数据也早已经形成了行业认知与应用,亚马逊的实体书店的大数据、茑屋的T-Card会员等等案例也为许多人耳熟能详。虽然关于数据的价值早已被证明,但直到当下,大数据在商业领域的落地还有很多路要走。

一开始,许多人觉得大数据与传统的统计学没有本质差异,不过是扩宽了数据源,数据量增大罢了,这是大数据1.0时代的认识,数据的来源主要是自有的CRM系统。基于这种认识的数据采集与分析,会受到研究对象的主观因素干扰,类似于问卷调查时填写问卷的人会有意无意的修正回答,这样的数据研究,只能起到有限的参考作用。

跨平台数据的研究分析的出现,标志着2.0时代的到来。结合包含CRM在内的多种数据源,如GPS系统的多点位交叉信号验证一般对同一群体对象的分析,可以消除主观性对数据造成的干扰,让群体行为代替群体意识呈现。“大数据可能比你自己还了解自己”,便是这种方法的价值。但在这种思路的主导下,数据的采集与分析价值是自生的,数据分析的结果不直接指向问题的解决,对决策者来说仍然只是参考。这也是许多人觉得大数据“好玩,但没用,只是噱头”的原因。

朝阳大悦城和中商数据合作完成的此次研究,将大数据在行业内的应用推进到了3.0时代,完成了多个创新。简单说来,3.0时代意味着:数据的来源实现了从局部到整体,大数据的分析从有影子的单一光源到多个光源组成无影灯,这是广度的变化;数据工作的意义发生了“日心说”式的转变,思考的出发点不再是数据的采集与分析本身,而是从解决实际问题出发开展大数据工作。

对于此次研究,朝阳大悦城总经理李瑞表示:“商业服务于生活,技术的目的是加深对消费者核心诉求的理解,创新是加速回归商业的本质。”朝阳大悦城与中商数据的合作,也基于这一逻辑。

朝阳大悦城与中商数据是怎么做的?

朝阳大悦城与中商数据团队为何要携手做这项研究?他们又何以能完成这项研究?他们都做了哪些工作?

1.朝阳大悦城:尽早点亮了灯,认真修炼内功

没有数据的支持,商业的决策就犹如在黑夜中摸索,经验只能推导过去问题的演进,却很难照亮需要创新的未来。要在黑夜看清周遭,必须点起一盏明亮的灯。

在过去,许多购物中心也尝试通过各种手段收集数据,但受到相关人员的认识不够、硬件条件先天不足、各品牌铺位内与公共数据存在区隔、数据积累工作开展时间较短等因素限制,留存的数据有限,存在盲区,深度挖掘的价值打了折。“能遇到以GB为量级计算的有效数据,其实就已经很难得了”,中商数据的研究人员坦言。而这次研究的基础,是朝阳大悦城扎实积累下超过4000GB的有效数据,量级差异十分明显。

数据量大是一个优势,但并不是全部。朝阳大悦城决策层对大数据创新的坚定还体现在:朝阳大悦城是极少数专门设置了数据部门,配备了专业数据团队的企业。这个团队的组成,不仅有精于技术的IT专家,还有来自各个部门精通业务的骨干力量。对于朝阳大悦城来说,数据工作的角色不是supporting,而是running 或者说driving ,在招商、营销推广、客户管理、设施管理等多个方面,数据成为“前台主角”。相对于一般的大数据团队,朝阳大悦城数据部门对于商业地产行业中,什么是问题,要解决什么问题,下一步怎么做都有着清晰的认知。当然,整合各部门力量还有显而易见的好处:打通了内部不同部门数据的区隔,在企业内部建立了成熟的数据采集、分析标准。

得益于此,朝阳大悦城打造了一支深耕业务的大数据团队。与一些企业拿大数据为噱头不同,大悦城在大数据创新上坚定的探索,始终紧盯业务价值。在过往几年,朝阳大悦城的创新成果颇丰,如率先打造的室内主题街区“悦界”;引领行业热捧,成为标杆的IP类特色运营活动;内部快速迭代调整升级带来了营业额的高速增长……

但朝阳大悦城没有止步于此,决策层敏锐的看到了市场的变化:近几年,北京东侧有大量新增项目入市,而包括SKP在内的不同能级的存量项目也开展了调整改造;每年大量客群的增长中,有相当部分是初次到访的新增客群,朝阳大悦城的新会员数量也大幅增长;经过8年的运营,朝阳大悦城已经步入升级周期,业态和品牌需要更新,场景和体验越来越成为消费重点。大悦城的数据团队清楚,种种问题仅有场内数据不足以言全局,他们把目光看向了外部。

2.中商数据:搭建无影灯的矩阵,并提供了一把利刃

增量市场转变为存量市场,这是行业共识。除了重视运营,还有更进一步的意义:存量市场中每一个节点的动作对其它节点的影响,都要比过去更强。在这种环境背景下,已经不能只盯场内数据:单一的光源再明亮,也很难清楚地看到路往哪里延伸。商业运营已经进入场外时代。

但数据既然有价值,自然就有了壁垒,场外数据源头广、质量参差不齐,购物中心自身难以获取,即便下决心要做,也不得不考虑成本与收益的平衡。

早在2016年,中商数据即联合百度、阿里、高德等众多大数据平台发起成立了中国商业地产大数据联盟,这一国内最大的大数据创新研发平台,打破了不同数据源的壁垒,形成了“无影灯”般的数据矩阵。

但打通数据源了又能怎样?如果停在这一步,只是解决了数据源的问题,仍然没有解决数据分析的结果不指向决策这一问题。如果停在这一步,无影灯再亮,还是找不到问题的解决方法。

所以需要一把刀,一把能够直指问题的利刃,这种明确的指向性,来自于中商数据在商业地产领域扎实的经验积累。作为一家大数据公司,中商数据的核心角色却不是数据采集者或扎根虚拟世界的极客。在中国商业地产大数据联盟的另一面,中商数据的一个核心能力,是在商业地产界十多年解决问题的经验。数据总是能呈现出好玩的、令人意想不到的一面,但只有深谙商业背后的逻辑,并且有垂直行业成功解决大量难题的经验,才能够让数据价值实现落地。

与朝阳大悦城的认识不谋而合——在中商数据团队的工作方法论中,大数据分析的核心意义始终是为了解决问题,并提供更为科学的决策,而非陈列现象,引发噱头。中商数据打破数据源壁垒也好,对数据处理分析的算法也好,种种努力亦被这一逻辑贯穿。

当技术条件、市场竞争、项目发展、数据平台与专业团队均已具备,同样聚焦解决问题的大悦城和中商数据双方迅速建立共识,启动了这一国内单体商业最大数据规模的深度研究计划,携手推开了商业地产大数据3.0时代的大门。

项目团队发现了什么?

在谈及本次研究的具体成果时,项目团队慷慨的分享了关于项目的一些认识。作为国内单体商业项目数据规模最大的一次深度研究,其成果既给大悦城自身发展带来了重要的价值,也涌现出诸多值得商业地产人思考的现象。

1.重新定义辐射半径

作为地产行业项目,辐射半径,是贯穿商业体整个生命周期必须考虑的要素。

过去,对一个购物中心辐射半径的计算,往往基于项目的自然属性得出:项目的体量是其核心,另外还涉及所处的城市、地理位置、交通、与其他项目的相对区位、周边的居住人口数量及消费能力等等。在过去,基于这一模型得出的辐射半径,将购物中心分为城市级、区域级、社区级等等,对于购物中心的定位、业态分布、运营策略、活动及服务等等有重要的指导意义。但项目的自然属性会随着外部环境的变化逐步发生变化,得出的结论却很难及时调整,这将导致商业决策与实际情况发生错位。

本次研究重新定义了辐射半径的标准。研究人员发现,朝阳大悦城的消费人群覆盖全市多个区域,对于远端客群亦有强号召力。如前⽂所述,3.0时代打破了数据局限于场内的弊端,使得数据来源拓展到场外。通过对客群场内、场外的精准追踪,大数据的方法跳过了自然属性判定的模型,根据实际数据得出辐射半径,对于不同层级的项目划分方法有了新的启发。

2.会员与全体的关系

对会员的运营经常被视作一家购物中心运营能力的重要体现。传统观念认为,商场的消费者中少部分重要客群贡献了主要的消费,这个少部分群体与会员高度重叠。同时,受限于数据收集方法十分有限,所以购物中心的数据分析往往着眼于会员,也就是前文所说的,1.0时代局限于自有CRM系统的数据工作方法。

得益于数据源的矩阵化以及打破了常规的认识,在本次研究中,研究人员发现,虽然会员的忠实度更高,但对于客群量持续增长的朝阳大悦城,非会员的消费欲望与消费能力不容忽视。基于会员数据的分析能反映出高频客群的特征,对外部数据的分析、对于全体客群的分析不能忽视。

3.远亲与近邻的关系

也正是由于大量的场外数据匹配,使得这次研究对大悦城消费人群来源的分布有了突破经验的认识。实体商业受到区位因素的重要影响,这是不争的共识。所以在过去,购物中心的调整与运营中有“远亲不如近邻”的说法,普遍认为临近人群贡献的消费要多于远端人群。

在这次研究中,数据呈现出来的结果却与传统的经验并不完全一致。通过对客群来源的梳理,以及对其消费行为的分析,研究人员发现,随着项目的不断成长,半径5Km以上的远端客群占比在不断提升,他们到场的频次低于周边客群,但贡献的消费量不容忽视;而随着朝青版块的价值成长,大悦城周边客群中高收入客群占比较高,消费潜力大。

对于朝阳大悦城来说,远端客群的目的性消费明显,一些IP展等活动有效地吸引了远端人群,并刺激了这部分客群的消费。而周边客群的消费频次更高,也更注重消费品质。未来的业态调整及运营工作,如何协调高频与低频、远端与周边的关系,值得思考。

4.打破业态分布的定式

通过数据判断不同业态、品牌之间相关性,打破了传统商业规划的分层思维。过去,购物中心的业态分布存在定式,在无法更加细致的位置对消费需求的影响时,空间位置规划往往基于购物中心自身的设想。“哪一层是餐饮,哪一层是女装,靠猜都八九不离十”,这是许多商业地产人的感受。在传统规划思维的影响下,大量的购物中心高度的同质化,同时由于体量较大,在相对有限的时间内,客群只会选择吻合需求的几个楼层进行消费,购物中心的业态、品牌规划无法更好的契合其客群的实际需求。“一些购物中心让人逛得很累”,在我们过去的采访中,也曾有消费者这样抱怨。

通过场内外消费数据、活动数据的挖掘,研究人员可以清楚的看到不同楼层、不同业态、不同品牌相互的跳转情况,通过对跳转数据的梳理,根据不同类型客群的细分需求,将不同的业态与品牌实现集簇化、组团化,提升购物中心业态及品牌的有机互动。另一方面,研究人员发现面积大且耗时较大的主力店业态相对独立、与其他楼层互动较少。在项目开业伊始,主力店是重要吸客引擎,但后期呈现驱动乏力,且与新晋的品牌互动性减弱。这些研究成果都将为下一阶段的内部调整提供有力的决策支撑。

5.透视消费需求的黑箱

过去,消费群体与业态及品牌之间存在需求黑箱。对于消费群体的消费需求,通常只能通过对人群的社会学标签进行粗略划分:性别、年龄、工作、收入情况等等。即便引入了过去的消费记录,在很大程度上也只能起到梳理的作用,对于更细化的需求则无法实现预判。另一方面,新兴业态不断出现,消费者买不买账,到底是谁在买账,他们只是尝试性的消费还是真的有这种需求,基于以往的经验与方法,是难以判断的。

在这次研究中,研究人员通过对多源数据的解析,不再依赖于传统的社会学标签简单划分客群,透视了需求的黑箱。以健康运动为例,同样是健身,一部分人追求肌肉锻炼,一部分人追求塑性,还有人则追求快捷简便……同一个业态可以拆出许多或重叠、或相斥的需求。通过对行为数据的分析,可以实现针对性的规划、招商、迭代,使购物中心与消费需求之间无缝衔接,也使得业态创新有路径的依循及验证的方法。

对于行业,未来的方向在哪里?

这次以深度指导业务为目的,通过创新研究方法,拓展业务分析维度,合作实现了国内目前数据规模最大、分析维度最广、最具应用价值的单体商业项目研究也为未来的行业发展趋势带来许多启示。对于这些趋势,朝阳大悦城总经理李瑞分享了他的看法:

购物中心对自身客群的了解相比线上仍有差距,对于发生在场内场外的购物决策,全过程的数据化跟踪和评估将为实体商业未来业态布局和品牌调整提供更有力依据,成为购物中心竞争的重要壁垒。数据能力不仅以历史积累数量取胜,而更是以数据的颗粒度和多维度数据关联决策能力取胜,基于海量数据的决策矩阵,将为实体商业在未来赢得先机;

新零售带来了线上线下数据融合的良好机遇,消费者画像的online和offline特征不再永远是割裂和碎片化的,寻找其中内在逻辑的机会在浮出水面,进一步对于线上线下流量如何更有效的互相借力将提供先机;

流量运营思维已经成为行业共识。围绕土地属性建立的低成本线下流量,面临当前高溢价的互联网资产对实体的围剿和扫货,购物中心的资产价值将取决于流量资产+数据资产之和。补足数据资产的短板,必然为实体商业带来更高溢价。        

基于数据的研究与分析,大悦城在近年来取得了不错的成效。一些 IP 活动敢于开业界之先河,不能不说是“心里有数”。而其他诸如营业额的增长,会员人数的激增等等,相信早已为行业所瞩目。时代的变迁早已证明,每一个起点的未来,都不会亏待专注价值、敢于创新的人。