行業(yè)發(fā)展現狀與趨勢
做商業(yè)地產(chǎn)策劃時(shí)間越長(cháng)，越感覺(jué)自己在“忽悠”。
商業(yè)地產(chǎn)的策劃是事關(guān)數字和回報的學(xué)問(wèn)。傳統的宏觀(guān)商圈洞察大多依賴(lài)官方統計數據及抽樣樣本線(xiàn)下調研，一方面官方統計數據存在時(shí)間相對滯后、統計信息不全等問(wèn)題，且幾乎不涉及人群消費偏好類(lèi)數據；另一方面抽樣樣本線(xiàn)下調研對人群的覆蓋面有限，且數據結果的信效度難以保證。
似乎，我們都習慣了用
邏輯上的正確來(lái)掩蓋數據上的不精確。
長(cháng)期以來(lái)，對宏觀(guān)商圈的洞察更多聚焦于客觀(guān)指標數據，如人口數量、消費水平、商品住宅價(jià)格、商業(yè)租金水平等，缺乏對主體構成——商圈人群的深入調研，對商圈人群的描述大多停留在相對主觀(guān)的定性描述上，缺乏對商圈全量人群的定量數據分析，難以形成對不同人群的分類(lèi)聚合，以至于對商業(yè)定位、業(yè)態(tài)規劃及布局的指導意義極為有限。
同質(zhì)化競爭比比皆是，
因為我們的分析只停留在表面
對商業(yè)開(kāi)發(fā)企業(yè)而言，進(jìn)駐商圈的傳統指標體系主要包括衡量經(jīng)濟水平的宏觀(guān)數據及地產(chǎn)投資相關(guān)數據等，對商圈人群的認知始終面臨缺乏獲取渠道、數據質(zhì)量不高、數據內容不全等諸多難點(diǎn)；同時(shí)，對商圈內已有競品的認知也停留在可見(jiàn)的業(yè)態(tài)格局、品牌分布、租金水平等層面，至于競品客群的消費特征以及自身面向的目標客群與競品客群的差異均無(wú)從得知。因而，市場(chǎng)上現有商圈內同質(zhì)化競爭比比皆是，客群分流嚴重，加上網(wǎng)購熱潮的沖擊，實(shí)體商業(yè)舉步維艱。
在傳統手段弊端愈加凸顯的新型消費時(shí)代，企業(yè)迫切需要尋求一種更有效、更直接、更全面的方式來(lái)認知商圈人群，從而為商業(yè)投資做更有力的決策支持。
對購物中心投資或運營(yíng)決策而言，
洞悉商圈人群是一切決策的核心。
舉個(gè)最近接觸到的例子：
某商業(yè)地產(chǎn)領(lǐng)軍企業(yè)已建立自身在商業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)勢地位，以城市綜合體的產(chǎn)品形態(tài)成為行業(yè)標桿，同時(shí)涉及多個(gè)業(yè)務(wù)板塊，形成以商業(yè)為核心的上下游產(chǎn)業(yè)集群；企業(yè)開(kāi)發(fā)的成熟產(chǎn)品線(xiàn)在一、二線(xiàn)城市覆蓋率高，全國布局正向二、三線(xiàn)城市傾斜，為此需要：
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對進(jìn)駐不同城市的商圈進(jìn)行指標對比，全面洞察商圈人群，了解客戶(hù)群體的行為偏好、行動(dòng)軌跡、媒體觸點(diǎn)等，為商業(yè)定位、業(yè)態(tài)規劃及品牌招商做決策支持，
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未來(lái)還將通過(guò)監測場(chǎng)內到訪(fǎng)客群及競品客群，有效提升目標客群獲取率，持續優(yōu)化商業(yè)運營(yíng)坪效。
因此，充分了解、洞察商圈人群是此項目的重點(diǎn)需求。
大數據技術(shù)的引入：
商業(yè)客群定位的新式武器
進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)，人們越來(lái)越多地依賴(lài)于移動(dòng)設備獲取信息，同時(shí)通過(guò)移動(dòng)設備這個(gè)載體，有關(guān)人群的各種各樣的信息也更多的以“數據”形態(tài)被記錄并存儲下來(lái)；人群大數據信息構成了宏觀(guān)商圈洞察中用戶(hù)畫(huà)像的核心數據來(lái)源。借助大數據工具，宏觀(guān)商圈的人群分析得以從模糊的定性描述變?yōu)槎康臄祿治鼋Y果，真正從消費偏好出發(fā)構建商業(yè)定位的圖景。
從數據收集到數據挖掘，從數學(xué)模型到深度學(xué)習，從分析工具到數據平臺，在數據應用領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗及海量數據，逐步打造了以SmartDP平臺為核心的數據生態(tài)體系。針對宏觀(guān)商圈人群洞察，華錦億爵借助地理圍欄圈取商圈人群及競品客群，同時(shí)整合來(lái)自于眾多渠道的數據，與數據中心超過(guò)40億智能終端設備的線(xiàn)上行為、線(xiàn)下軌跡數據進(jìn)行匹配，全面利用數據挖掘分析技術(shù)，發(fā)揮數據價(jià)值、服務(wù)地產(chǎn)投策具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
引入機器學(xué)習技術(shù)，采取Lookalike放大，尋找相似人群
基于企業(yè)成熟產(chǎn)品線(xiàn)的已有會(huì )員客群，用機器算法放大尋找相似人群，更快地了解陌生商圈內的潛在客群情況。
圈取地理圍欄移動(dòng)設備集，描摹用戶(hù)畫(huà)像
圈取商圈及競品地理圍欄，獲取到的移動(dòng)設備數據可實(shí)現與數據中心關(guān)聯(lián)匹配，通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像描述其人口屬性特征、設備使用特征、線(xiàn)上應用偏好及線(xiàn)下行為軌跡，更準確地了解商圈人群及競品客群屬性。
基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大數據基礎的360度用戶(hù)畫(huà)像
借助聚類(lèi)分析，實(shí)現商圈人群差異化分類(lèi)
依據用戶(hù)畫(huà)像呈現出的人群線(xiàn)上應用偏好屬性，采用K-Means進(jìn)行聚類(lèi)分析，建立人群細分模型，定義商圈內不同人群，同時(shí)分析競品客群分類(lèi)情況，確立自身的客群定位并指導與之匹配的業(yè)態(tài)布局、品牌招商策略等。
宏觀(guān)商圈洞察中大數據工具的
創(chuàng )新應用方式
借助大數據技術(shù)，宏觀(guān)商圈洞察將破解傳統調研方式的困局，全面展示商圈人群的屬性特征、設備使用特征、線(xiàn)上應用偏好、線(xiàn)下行為軌跡，結合以上商圈內人群特征，同時(shí)對競品到訪(fǎng)客群進(jìn)行相似維度的刻畫(huà)，從商圈和競品的兩個(gè)層次來(lái)深度解析未來(lái)消費客群的整體特征及分類(lèi)情況，從而指導前期商業(yè)定位、業(yè)態(tài)規劃、品牌布局等等。面對紛繁蕪雜的商圈人流，借助大數據工具可快速獲取人群特征，且保持實(shí)時(shí)追蹤及更新，并能通過(guò)不同城市、不同商圈的指標對比，發(fā)現最合理的商業(yè)布局模式。
華錦億爵依托自身獨特的移動(dòng)端數據積累優(yōu)勢，結合行業(yè)領(lǐng)先的大數據算法實(shí)踐，從人群基礎標簽到人群分類(lèi)管理，真正實(shí)現對宏觀(guān)商圈人流的高精度洞察，從而輔助企業(yè)提升決策效率、增強決策信心。目前在商圈洞察中主要的大數據應用方式包括：結合土地價(jià)值分類(lèi)完成商圈價(jià)值基本判定、結合已有會(huì )員人群及l(fā)ookalike技術(shù)完成潛客人群挖掘、結合標簽體系完成用戶(hù)畫(huà)像、結合聚類(lèi)分析完成人群分類(lèi)、結合商圈及競品對比分析完成定位指導等，伴隨對其他行業(yè)數據源的全面整合，未來(lái)仍將在商圈洞察領(lǐng)域做出更多創(chuàng )新嘗試。
商圈基本價(jià)值定位
項目所在商圈價(jià)值首先歸因于區域宏觀(guān)特征，如人口總量及增長(cháng)趨勢、人口密度、人群偏好、遷徙特征等等，同時(shí)結合城市規劃的大方向趨勢特征，在此基礎上可實(shí)現對地塊價(jià)值的基本判斷。大數據有效彌補人群偏好特征及遷徙規律，為傳統靜態(tài)數據提供有效補充，從而為商圈基本價(jià)值定位提供了更高效、更便捷的實(shí)現方式。
商圈整體價(jià)值判斷
結合已有會(huì )員人群及l(fā)ookalike技術(shù)，實(shí)現潛客挖掘
例如作為已擁有成熟產(chǎn)品線(xiàn)的商業(yè)地產(chǎn)領(lǐng)軍企業(yè)，該項目雖然首次進(jìn)入陌生商圈，但在其他城市或類(lèi)似商圈早已進(jìn)入成熟運營(yíng)階段，也積累了一定數量的忠實(shí)會(huì )員人群。從消費特征的角度來(lái)看，相似人群總會(huì )在相似的商圈內發(fā)生相似的消費行為，因而對已有會(huì )員人群的特征獲取將成為潛客挖掘的重要前提。借助大數據lookalike技術(shù)，將通過(guò)對已有會(huì )員人群消費特征的模擬，快速定位陌生商圈內潛客人群的分布情況，從而指導商業(yè)定位快速落地。
大數據lookalike技術(shù)實(shí)現潛客挖掘
結合標簽體系基礎上的用戶(hù)畫(huà)像，準確把握商圈消費者特征
基于移動(dòng)大數據的大規模積累，建立起有關(guān)人群描摹的六大類(lèi)基礎標簽，包括人口屬性、設備屬性、游戲特征、線(xiàn)上應用偏好、線(xiàn)下行為軌跡、消費興趣，同時(shí)也可以結合企業(yè)自身需求做定制化標簽開(kāi)發(fā)；以全樣本數據為基礎，人群標簽體系為核心，將全面構建商圈內消費人群的360度畫(huà)像，實(shí)現更全面、更精準、更高效的人群描摹。用戶(hù)畫(huà)像既包括整體商圈層次，也包括競品層次，更好地輔助企業(yè)決策。
商圈人口屬性特征
商圈人群移動(dòng)設備屬性特征
商圈人群線(xiàn)上應用特征
商圈人群線(xiàn)下行為軌跡
結合聚類(lèi)分析，實(shí)現商圈人群分類(lèi)管理
在對商圈人群完成360度用戶(hù)畫(huà)像后，可從不同維度實(shí)現對人群的分類(lèi)管理。在已有的實(shí)踐嘗試中，年齡、婚姻狀況、車(chē)輛保有情況、性別、設備品牌、應用偏好都可稱(chēng)為進(jìn)一步交叉分析、聚類(lèi)分析的基礎維度。結合該商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)的自身需求，華錦億爵大數據技術(shù)團隊以線(xiàn)上應用偏好作為最重要的聚類(lèi)基礎，將商圈內人群分為偏好差異明顯的幾種不同類(lèi)型，從而便于把握不同類(lèi)型客群的消費特征，為商業(yè)主力客群的選定準備了有力的數據支持。
客群聚類(lèi)分析結果
不同客群線(xiàn)上應用差異
不同類(lèi)型客戶(hù)線(xiàn)下軌跡
結合商圈人群及競品客群的對比分析，支撐項目客戶(hù)定位
宏觀(guān)商圈人群的調研有助于企業(yè)整體把握人群整體特征，同時(shí)商業(yè)競爭最大的壓力在于競品分析，因而同樣通過(guò)圈定地理圍欄的方式，可針對競品客群做相似維度的全方位畫(huà)像。通過(guò)商圈人群和競品客群的對比分析，可清晰地發(fā)現競品客群在哪些方面提升度較高，已實(shí)現對人群哪些商業(yè)需求的滿(mǎn)足，同時(shí)又存在哪些顯著(zhù)機會(huì )。這些將成為商業(yè)項目前期定位的核心內容之一，同時(shí)輔以線(xiàn)下對商業(yè)租金的了解，將極大幫助企業(yè)完成商業(yè)機會(huì )的捕捉和投資回報的基本測算。
商圈人群及競品客群設備屬性對比
商圈人群及競品客群應用偏好對比——提升度分析
借鑒評估同類(lèi)商圈發(fā)展歷史
選取與目標商圈發(fā)展背景、商圈結構相似的商圈，分析同類(lèi)商圈的發(fā)展歷史及人員變遷。例如，在對北京天通苑和回龍觀(guān)商圈的比較重，我們發(fā)現天通苑整體消費能力下降、社會(huì )中堅層26-35歲人群流出，而回龍觀(guān)人群特征變化不大，家庭人群與35-46歲人群的高消費能力人群進(jìn)一步增長(cháng)，但回龍觀(guān)內商業(yè)尚不發(fā)達，區域內人群會(huì )選擇外部購物中心消費，而天通苑則得益于龍德廣場(chǎng)的豐富業(yè)態(tài)，有效避免了消費外溢。
天通苑與回龍觀(guān)同屬于大型生活社區，同樣面臨距離北京核心城區遠，地面交通、軌道交通擁堵等問(wèn)題?；佚堄^(guān)地區得益于周邊產(chǎn)業(yè)環(huán)境，商圈內消費力有保障，同時(shí)地區商業(yè)尚不發(fā)達，類(lèi)似于天通苑2007年地鐵5號線(xiàn)開(kāi)通但商業(yè)尚未完善的階段。在北京城市交通短期內難以得到根本性改善的前提下，回龍觀(guān)很可能形成類(lèi)似天通苑的封閉式區域商業(yè)體系，是商業(yè)地產(chǎn)郊區型購物中心投資的真正“價(jià)值洼地”。
大數據輔助商圈洞察，
助力企業(yè)商業(yè)決策
當前階段，大數據仍然無(wú)法完全代替傳統商業(yè)調研方式，但作為有力補充，二者結合既提高了商圈洞察的效率，又增加了商圈洞察的精準度，使大范圍、大樣本的商圈人群描摹得以有可能真正落地。對于商業(yè)產(chǎn)品線(xiàn)不夠完善，商業(yè)投資經(jīng)驗不足的開(kāi)發(fā)企業(yè)而言，大數據將極大程度降低決策成本，避免進(jìn)入市場(chǎng)盲區；對于商業(yè)運營(yíng)較為成熟的開(kāi)發(fā)企業(yè)而言，大數據將極大提升決策效率，實(shí)現商業(yè)模式的更快復制。相信隨著(zhù)大數據技術(shù)日臻完善，數據來(lái)源日趨豐富，未來(lái)在商圈洞察層面的應用場(chǎng)景也將更為多元化。
快速提高調研效率
傳統商圈調研需要大量人工線(xiàn)下工作，通常調研周期至少要一到兩個(gè)星期才能完成，而依靠大數據技術(shù)的應用，可以實(shí)現地理圍欄的快速圈定，人群批量數據結果的實(shí)時(shí)分析，在此基礎上同步結合線(xiàn)下數據的補充，就可以滿(mǎn)足快速完成商圈洞察以加速商業(yè)定位的業(yè)務(wù)需求。
提升樣本覆蓋范圍
傳統商圈調研基本以抽樣樣本為主，樣本量受限且難以覆蓋商圈整體范圍，線(xiàn)下工作實(shí)現難度大。利用大數據商圈洞察應用，可從全量數據上整體描摹商圈特征，讓企業(yè)決策不再一葉蔽目，從全局角度把握項目開(kāi)發(fā)策略。
增加有效調研維度
傳統商圈調研通常依靠宏觀(guān)靜態(tài)數據為主，輔以商圈內的商業(yè)發(fā)展水平來(lái)判斷商圈整體特征，然而宏觀(guān)靜態(tài)數據存在較明顯的滯后性，商圈內商業(yè)發(fā)展水平則大多以商業(yè)租金、坪效值來(lái)反應，缺乏對消費人群的直接描摹。雖然傳統商圈調研問(wèn)卷中會(huì )涉及到對消費者消費水平的考量，但從調研結果看，很難得到人群的真實(shí)反饋。結合大數據應用方式，商圈內人群的消費特征將通過(guò)設備屬性、人口屬性、線(xiàn)上應用偏好、線(xiàn)下消費軌跡等多個(gè)標簽維度全方位展現，從而幫助企業(yè)做出更準確的定位判斷。
整合企業(yè)累積數據
對開(kāi)發(fā)企業(yè)而言，已有項目的運營(yíng)操作經(jīng)驗可復制性高，但在前期定位階段對不同商圈的認知往往無(wú)法復制。結合大數據工具和lookalike算法技術(shù)，企業(yè)已積累的消費客群將成為重要的種子數據，以此作為學(xué)習對象，將快速模擬出在不同商圈內的潛客分布情況。這一重要突破將快速建立項目定位和目標客群間的映射關(guān)系，極大提升企業(yè)入駐陌生商圈的成功率。
展望未來(lái)
商業(yè)決策進(jìn)入大數據競爭階段
地產(chǎn)作為傳統行業(yè)，具有其自身特殊的發(fā)展階段特征，目前商業(yè)地產(chǎn)在運營(yíng)層面已較多涉及大數據技術(shù)，但在前期定位階段，大數據應用尚處于起步階段。因而，在商圈洞察領(lǐng)域還存在較多可突破的空間，如結合更豐富的數據源，實(shí)現消費者、消費特征、消費數據之間全面打通；結合政府交通數據，實(shí)現對人群交通方式的準確把握等等，這些都有賴(lài)于大數據技術(shù)的進(jìn)一步完善，也需要依靠整體大數據行業(yè)發(fā)展環(huán)境的全面提升。
商圈客群更加清晰、商業(yè)定位更加精準
對于商業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數據技術(shù)的引入最直接也最根本的目的是要了解真實(shí)的商圈消費人群，進(jìn)而挖掘他們自己都尚未覺(jué)察到的需求，從商業(yè)運營(yíng)角度彌補需求、提升定位精準度。大數據技術(shù)幫助企業(yè)獲得越來(lái)越精準的商圈內消費客群畫(huà)像，未來(lái)的商業(yè)定位將不再像現在這樣面臨大同小異的尷尬，而是真正做到應需而生，避免千鋪一面的盲目競爭，真正開(kāi)發(fā)面向細分客群的商業(yè)類(lèi)型，滿(mǎn)足不同的消費需求。
商業(yè)服務(wù)更加個(gè)性化、商圈發(fā)展更加有序
基于大數據工具在更多商業(yè)開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的創(chuàng )新探索，未來(lái)的商業(yè)定位階段即可實(shí)現對目標客群的高效捕捉，同時(shí)以客群呈現的特征作為營(yíng)銷(xiāo)推送的重要參考，分類(lèi)管理及經(jīng)營(yíng)不同類(lèi)別客群，提升客戶(hù)粘性，并實(shí)現與競品客群的準確區分，在商圈內實(shí)現差異化競爭格局，真正推動(dòng)商圈整體的有序良性發(fā)展。